AWS の RI・Savings Plans をどこまで買うか — 100% コミットしない購買戦略

RI / Savings Plans は 100% 買うのが正解ではありません。時間単位コミットと非繰越という仕様から出発し、床だけを段階的にコミットする実務的な購買戦略を整理します。

2026 年版 AWS コミットメント割引の設計図 — Database Savings Plans 登場後のレイヤリング戦略

AWS のコスト最適化は「まず縮小し、それからコミットする」が大原則です。2025 年 12 月に登場した Database Savings Plans を中核に、Compute は Compute SP、安定したデータ層は Reserved Instances、という三層の重ね合わせ設計を、適用順序・調達の数値設計・マルチアカウント統制の観点から整理します。最大割引率を追うのではなく、モダナイゼーションを止めない財務の柔軟性をどう設計するかが 2026 年の論点です。

AI ソロ開発の CI コストを gh-signoff で削る — ローカル CI とサインオフという選択肢

AI エージェントに実装させると PR とプッシュの回数が跳ね上がり、リモート CI の課金だけが静かに増えていきます。gh-signoff はテストをローカルで走らせて自分で署名するという、身も蓋もないが理に適った解を提示します。

Tavily の代替 API を比較する — AI エージェント向け検索・抽出 API のコスト最適化

AI エージェントが 1 タスクで数十回〜数百回のウェブ探索を回す時代になり、Tavily の課金が重くのしかかってきています。Firecrawl、Brave Search、Exa、Serper、Jina Reader、SearXNG など主要な代替候補を、料金・機能・移行容易性・業界動向の観点で比較し、ワークロード別に最適な組み合わせを整理します。