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Docs05. 運用バッチ処理の設計(バッチ API の活用)
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バッチ処理の設計(バッチ API の活用)

この記事の目的

「すぐには要らないが量が多い」LLM 処理を、バッチ API・オフライン実行で安く・確実に流す設計ができるようになります。バッチ処理の性質(納期と引き換えの割引)を理解し、向くワークロードの見極め・ジョブ設計(分割・部分再投入・冪等性同じ操作を複数回実行しても副作用の結果が 1 回と変わらない性質です。事前の実行済み確認だけでは並行実行や記録前クラッシュを防げず、受け側の原子的な重複排除などの実装条件が必要です。、エージェントの API 設計)・リアルタイム処理との振り分けを判断できる状態を目指します。

対象読者

前提知識

  • コスト管理 — トークン経済とコスト構造(バッチ割引の前提)

本文

概要: 「急がない大量処理」を別経路に逃がす

LLM 処理には、即時応答が要るもの(対話・その場の判定)と、すぐには要らないが量が多いもの(夜間の一括処理・バックフィル)があります。後者をリアルタイム API で回すと、割高でレート制限にも当たります。バッチ処理は、この「急がない大量処理」を別経路に逃がす設計です。

バッチ API の性質

多くの LLM プロバイダーが提供するバッチ API は、リアルタイム API とは性質が異なります(具体的な割引率・上限は変化するため下記 TODO 参照)。

  • 処理猶予と引き換えの割引: 即時性を手放す代わりに、割引単価を使えるサービスがあります。処理期限は全件成功の保証ではありません。例えば OpenAI Batch API では期限切れがあり、完了分の結果と未完了分のエラーを回収します
  • 容量枠を確認する: リアルタイム API と別のレート制限を持つサービスでも、投入トークン数・ファイル・同時ジョブ等の上限があります。容量・課金・保持期間を利用する API の契約で確認します
  • 非同期の投げっぱなし: ジョブを投入し、後で結果を回収する非同期モデルです。同期的に待つ処理には向きません

向くワークロード

バッチが効くのは、即時性が要らず、まとめて流せる処理です。

共通するのは「件数が多い + 締切が緩い + 1 件ずつの即時性が不要」です。逆に、ユーザーを待たせる処理・その場の判断はバッチに向きません。

ジョブ設計: 分割・部分再投入・冪等性

大量ジョブは失敗を前提に設計します。原則は 非同期・長時間タスクの設計(耐久実行) と同じで、それをバッチに適用します。

  • 分割する: 巨大な 1 ジョブにせず、扱いやすい単位に分割します。一部が失敗しても全体をやり直さずに済み、進捗も見えます
  • 部分再投入: 失敗した項目だけを再投入できるようにします。「1 万件中 30 件が失敗」で全 1 万件を再実行するのは無駄です。どの項目が成功/失敗したかを記録します
  • 冪等性を持たせる: 入力の版と業務操作を識別するキーで、結果の保存・業務への反映を重複排除します(冪等性)。外部 API の重複排除は受信側の契約次第です。投入受付の応答が不明なら既存ジョブを照会・照合してから再投入し、結果不明のまま全件を送り直しません
  • 結果とキーを対応づける: どの入力に対する結果かを一意キーで対応づけ、順序に依存しない回収にします。OpenAI の custom_id は入力と出力を対応させる識別子であり、同じ値を付けて再投入すればモデル呼び出しや課金が重複しないという保証ではありません

リアルタイム処理との振り分け

同じ種類の処理を、リアルタイムとバッチの 2 経路で持つ設計がよく効きます。

  • 2 経路化: 「その場で要るときはリアルタイム、まとめてでよいときはバッチ」と、同じ処理ロジックを 2 つの経路で呼べるようにします。例: 新規ドキュメントは即時に埋め込み、過去分の再計算はバッチ
  • 振り分けの基準: 締切(いつまでに要るか)とコスト感度で振り分けます。急ぐ少量はリアルタイム、急がない大量はバッチ
  • ロジックを共有する: 2 経路で処理内容(プロンプト・後処理)がずれると、結果に一貫性がなくなります。中身のロジックは共有し、実行経路だけを変えます

コスト・納期の見積りと監視

バッチも投げっぱなしにはできません。見積りと監視が要ります。

  • コストの見積り: 件数 × 1 件あたりトークン × バッチ単価で概算します(コスト管理のトークン経済)。リアルタイム比の削減幅を把握します
  • 納期の見積り: 業務の締切に対し、処理猶予・期限切れ・部分再投入・結果回収の時間を見込みます。余裕が足りなければリアルタイム経路等に切り替えますが、その経路にも容量と完了時間の限界があります
  • 監視: ジョブの進捗・成功/失敗率・完了時間を監視します(可観測性とトレーシング)。失敗の偏り(特定の入力で落ちる)を早く捕まえます

実務での注意点

アンチパターン

  • 急ぐ処理をバッチに載せる → 納期の緩さがユーザー体験を壊す → 締切で振り分け、急ぐものはリアルタイムにする
  • 巨大な 1 ジョブで投入する → 一部失敗で全体をやり直す羽目になる → 扱いやすい単位に分割し、部分再投入できるようにする
  • 識別子を付けるだけで再投入する → 入出力は対応できても、呼び出し・課金・業務反映が重複しうる → 既存ジョブの照合と受信側の重複排除契約を確認し、成功分を再投入しない
  • リアルタイムとバッチでロジックがずれる → 経路によって結果が変わり一貫性が崩れる → 処理ロジックを共有し実行経路だけ変える
  • 投げっぱなしで監視しない → 大量失敗・納期超過に気づかない → 進捗・成功率・完了時間を監視する

チェックリスト

  • バッチ対象を「件数が多い + 締切が緩い + 即時性不要」で選んでいる
  • ジョブを扱いやすい単位に分割している
  • 失敗した項目だけを部分再投入できる(成功/失敗を記録している)
  • 同じ項目の二重処理でも壊れない冪等性を持たせた
  • リアルタイムとバッチの 2 経路で処理ロジックを共有している
  • コスト削減幅と、期限切れ・部分再投入を含む完了時間を見積もり、締切前の切り替え条件を決めた
  • ジョブの進捗・成功率・完了時間を監視している

関連トピック

参考資料

TODO・未確認事項

本文の未確認事項を参照してください。

セマンティックキャッシュと応答再利用MLOps と LLMOps の統合