Agentic AI
Token・コスト最適化
LLMのコストは「モデルの進化を待つ」のではなく、環境設計で削減します。
75%
トークン削減（ベストプラクティス）
97.4%
削減と同時に達成した審査精度
トークン削減の実践
書類の構造化・参照分割・キャッシュ戦略により、トークン消費を大きく削減するベストプラクティスを蓄積しています。
精度とコストは両立する
Vex のPoCでは、トークン75%削減と審査精度97.4%を同時に達成。コスト削減は精度の犠牲を伴いません。
環境設計で解決する
「より良いモデルを作る」のではなく、AIが低コストに走る環境（Harness Engineering）を設計するアプローチです。