Databricks、Unity GatewayでAIコーディングコストを最大90%削減と発表

コストの急増とその後の平坦化

2026年10月22日に公開したブログ記事で、Databricksは、AIコーディングツールをエンジニアに広く展開した後、社内の支出が指数関数的に増加したと述べた。これらのツールは席数ではなく使用量に応じて課金されるためだ。同社の共同創業者でAI製品を統括するパトリック・ウェンデル氏は、コストがツール導入によって得られるはずの生産性向上を相殺しかねない事態になっていたと語った。Databricksによれば、利用量と創出価値が増加を続ける中でも、エンジニア1人当たりのトークン支出はほぼ横ばいになっているという。

厳格な上限からゲートウェイ方式へ

ウェンデル氏によると、Databricksが最初に試みたコスト管理策、すなわち厳格な支出上限は、作業の途中で中断されてしまう問題を引き起こし、しかも最も活発に利用しているユーザーに影響が及びやすかった。その一部は会社が監視できない個人アカウントに移ってしまったという。Databricksは、この厳格な上限を「Unity Gateway」という社内システムに置き換えたと説明する。このシステムは利用を遮断する前に段階的な措置を適用する仕組みで、まず警告を出し、次に承認を必須とし、最終的には自動的により安価なモデルへ切り替える。Databricksは、利用の遮断を最後の手段として位置づけているという。また同社は、エンジニアに自身のAI利用に関する支出の内訳を定期的に送付しており、これだけで約10%のコスト削減につながっているとしている。

4つのレバーとその効果

Databricksは、単価コストを下げるために用いている4つの手法を説明した。新しく、より安価なモデルが登場するたびに標準利用先を切り替えること、個々のタスクを処理可能な最も安価なモデルに振り分けること、開発者に自身の支出を可視化すること、そしてトークンのオーバーヘッドを削減することだ。ウェンデル氏は、より優れた安価なモデルが登場するたびにトラフィックを移行することが単独で最大の要因であり、それだけで50%以上のコスト削減につながっていると述べた。他の3つのレバーと組み合わせることで、単価コストは場合によって最大90%低下したとDatabricksは説明する。Unity Gatewayの一部である「Smart Router」は、出力品質を最も高価なモデルに近い水準に保ちながら、平均的なタスクコストを30%以上削減しているという。

社内ベンチマーク

Databricksは、数百万行規模の自社コードベースにおける実際のプルリクエストから独自のベンチマークを構築したと述べた。公開されているベンチマークは大規模な企業コードベースでの実際の性能を反映していないため、他のAIモデルを判定役にするのではなく、テストを実行して結果を評価する方式を採用したという。このベンチマークを用いた結果、オープンソースモデル「GLM 5.2」は品質面でOpus 4.8と同等でありながら、タスク当たりのコストは約3分の1にとどまったとDatabricksは説明する。また、トークン単価が1.7倍安いモデルが、実際にはより多くのトークンを使用したためタスク当たりのコストはむしろ高くなった例もあったという。さらに同社は、モデルを包むコーディングツールである「ハーネス」の選択がコストに与える影響はモデル選択とほぼ同程度であり、同じモデルでも2倍以上のコスト差が生じ得ると述べた。ハーネスとキャッシュ設定の調整だけで、コストを約50%削減できたという。

Astraの展開

Databricksは、「Astra」と呼ばれるモデルを約3500人のエンジニアに展開したと述べ、こうした展開結果を公に共有した企業は自社が初めてだとしている。同社によると、Astraはシステム設計のような複雑なタスクでは優れた性能を示したものの、日常的なタスクでは明確な利点がない一方で支出は約60%増加したという。このため、Databricksは難易度の高い問題に限定した独自の予算枠をUnity Gateway内でAstraに割り当てることにした。

Claude Code、Codex、Cursor、そして同社独自のコーディングツールである「Omnigent」ハーネスを含む、Databricksのコーディングツール関連のトラフィックはすべてUnity Gatewayを経由する。Databricksによれば、このシステムは当初、自社のAI支出に対する社内的な対策として始まり、それがゲートウェイの基盤になったという。

出典:Databricks Blog「The AI Bill is coming」、2026年10月22日公開。