どのチームも最初に聞く質問は「自分たちで作れない?」という類のものです。正直な答えは「はい」です — そして一部のチームには、構築が正解です。この記事は、あなたがそうかを見極めるための率直な比較です。
「自社構築」が実際に意味するもの
AI Gateway は単一の機能ではありません。アプリケーションと LLM プロバイダーの間に位置する、制御の山です。自社構築とは、その全てを構築することです:
- HSTS とエンドツーエンド暗号化付き TLS 終端 (CDN 終端でない)
- クレームベースのサービススコープ付き JWT/JWKS 検証
- テナント毎設定付き中央化ルーティングポリシー
- 複数カテゴリにわたる PII スキャン、重大度ティアとポリシーアクション付き
- プロバイダー抽象 (OpenAI / Anthropic / Google / Mistral / DeepSeek)、リトライとストリーミング付き
- 独自の保持期間とアクセス制御付き暗号化 raw 保持
- 構造化利用レコードと追記型監査ログ
- 既存 SDK が動く OpenAI 互換レスポンス形状
SchneeAI Gateway の中身 で分解しました。同等品の概算見積もりは 17-31 エンジニア週、加えて継続運用です。見栄えのためにでっち上げた数字ではなく、ホップ毎の作業の合計です。
17-31 エンジニア週が買うもの
この見積もりは、本番基準を満たす Gateway のものです — プロトタイプではありません。プロトタイプは2週間です: OpenAI 呼び出しを API キーヘッダー付きで転送する Flask アプリ。17-31 週は、有料顧客向けに走らせて快適なレベルに到達するまでの時間です。
内訳:
- エンドツーエンド暗号化付き TLS 終端: 1-2 エンジニア週
- クレームベースのサービススコープ付き JWT/JWKS 検証: 2-3 エンジニア週
- テナント毎設定付き中央化ルーティングポリシー: 3-4 エンジニア週
- 17カテゴリとポリシーアクション付き PII スキャン: 4-8 エンジニア週
- リトライとストリーミング付きプロバイダー抽象: 構築 1-2 エンジニア週、保守は継続
- AES-256 付き暗号化 raw 保持 (実装済み) + アプリ層エンベロープ暗号化 (ロードマップ): 3-6 エンジニア週 + KMS セットアップ + 法務レビュー
- 構造化利用と追記型監査: 2-4 エンジニア週
- OpenAI 互換レスポンス形状と拡張: 1-2 エンジニア週
幅に注目してください。PII スキャンだけで 4-8 週なのは、カテゴリが難しいからです — クレジットカードの Luhn 検証、マイナンバーのチェックデジット、base64 blob で偽陽性を出さない API キーの正規表現。プロバイダー抽象は構築 1-2 週に見えますが、コストは止まりません — 新モデルは毎週、価格は毎月、機能フラグ (ツール呼び出し、ビジョン、推論コンテンツ) は現れたり消えたり。
自社構築が正解のとき
次のいずれかが成り立つなら、構築をお勧めします:
- 単一プロバイダー、単一サービス、コンプライアンス要件なし。 1つの社内ツールから1つの OpenAI エンドポイントを呼び、誰も監査人にプロンプトの場所を聞かないなら、直接呼び出しで十分。Gateway は過剰です。
- 何もしなくていいプラットフォームチームがある。 プラットフォームチームが存在し猶予があるなら、この作業は良い投資です。制御は、将来 ship する全 AI 機能で再利用できます。
- SchneeAI が満たさない要件がある。 特定のデータ常駐、特定のプロバイダー、特定の監査ログ形状。当社が合わなければ、構築。
最初のケースが最も一般的です。初めての AI 機能を ship するほとんどのチームは Gateway を必要としません。動く機能が必要です。
SchneeAI が安いとき
SchneeAI が構築より安いのは、代替が「ちゃんと構築する」場合です。比較は「SchneeAI vs Flask プロキシ」ではなく、「SchneeAI vs 実際に本番で走らせるもの」です。
デザインパートナー段階では、SchneeAI はプロバイダー原価を 1× でパススルー (markup なし)。スキーマは接続済みで、マイグレーション不要でモデル毎のマージンを導入できます。なので問いは「SchneeAI はプロバイダー原価より安いか」ではなく、「SchneeAI は同等の制御を構築するエンジニア週より安いか」です。
5人のエンジニアチームなら、17-31 エンジニア週は1人のエンジニアの 3-6ヶ月分 — チーム全体の四半期の 60-120% です。それは AI 機能ロードマップの全部で、インフラに使われます。
もう一つ、チームが過小評価するコストは保守です。プロバイダー抽象は一度構築すれば終わりではない。新モデルは毎週出る。価格は毎月変わる。機能フラグが現れる。自社でアダプタを保守するチームは、ビジネス価値を生まない層にエンジニアリング時間の無視できない割合を費やします。その層を特化ライブラリやサービスに外部委託することで、チームは機能に時間を使えます。
損益分岐点の計算
ほとんどのチームにとって、損益分岐は「最初の請求前」です。同等品の構築に 17 エンジニア週使うなら、原価パススルーの SchneeAI は1日目から安い — プロバイダー API が変わり、チームがさもなければアダプタを保守するにつれて、差は広がります。
計算が逆転するのは、猶予のあるプラットフォームチームがいて、より優先度の高い作業がない場合です。その場合、制御は再利用可能で、投資は複数機能で回収されます。構築が終わっても当社はここにいます — そして当社がカバーしないカテゴリにぶつかっても、アーキテクチャは OpenAI 互換なので混用できます。
次のステップ
- アーキテクチャを読む: SchneeAI Gateway の中身 — 8ホップの詳細。
- コストを見積もる: コスト電卓 — 特定のプロンプトとトークン数をモデリング。
- プロバイダーを比較する: LLM 価格ベンチマーク — 月次更新の価格表。
- 統合を試す: API Request Builder — 4言語のコピペ可能スニペット。