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sf-flex-estimator

sf-flex-estimator

github.com/jaganproクラウド・DevOps424833 回インストール26 週間前に更新
リポジトリ

sf-flex-estimator について

Agentforce と Data Cloud の Flex Credit 使用量を公開リスト価格で見積もる計画用スキルです。呼び出しや月次メーターの費用、シナリオ、段階課金、最適化案をモデル化し、実装は行いません。

主な機能

  1. 01Agentforce 呼び出し費用の推定
  2. 02Data Cloud 月次メーターのモデル化
  3. 03使用シナリオの比較
  4. 04Data Cloud の段階課金の適用
  5. 05Private Connect 費用の評価
  6. 06コスト最適化案の提示

活用シーン

  1. 01Agentforce の月額費用の見積もり
  2. 02パイロットと本番の使用量比較
  3. 03Private Connect を含む Data Cloud 使用量のモデル化
  4. 04アクション削減による費用変化の検討

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jaganpro/sf-skills --skill sf-flex-estimator

インストール後、Claude Code で/sf-flex-estimatorを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

CREDITS.md
LICENSE
README.md
assets/calculators/
flex_calculator.py
tier_multiplier.py
assets/templates/
basic-agent-template.json
data-cloud-template.json
hybrid-agent-template.json
hooks/scripts/
validate_estimate.py
references/
agentforce-pricing.md
calculation-methodology.md
common-use-cases.md
data-cloud-pricing.md
edge-cases.md
scoring-rubric.md

詳細

sf-flex-estimator：Agentforce と Data Cloud の Flex Credit 見積もり

次の項目について公開価格に基づく見積もりが必要な場合に、このスキルを使用します。

  • Agentforce のプロンプトとアクションの消費量
  • Data Cloud の月間使用量メーター
  • Flex Credit のシナリオプランニング
  • 構築または展開前のコスト最適化に関する推奨事項

このスキルは計画と見積もりのためのものであり、実装を行うものではありません。

このスキルを使うタスク

次のような質問には sf-flex-estimator を使用します。

  • 「この Agentforce エージェントの月額費用はいくらですか？」
  • 「5 件のプロンプト、8 件のアクション、Data Cloud のグラウンディングに必要な Flex Credit を見積もってください」
  • 「使用量が少ない／中程度／多いシナリオを比較してください」
  • 「Private Connect を追加すると費用はいくら増えますか？」
  • 「ストリーミングやアクション数を減らすと、Flex Credit をどれだけ節約できますか？」

次の場合は、ほかのスキルに委任します。

  • Builder メタデータ、Prompt Builder テンプレート、またはアクションの接続を構築する → sf-ai-agentforce
  • .agent ファイルを作成または修正する → sf-ai-agentscript
  • Data Cloud 接続、ストリーム、DMO、セグメント、またはアクティベーションを実装する → sf-datacloud と、フェーズに応じた sf-datacloud-* スキル
  • テストデータまたは運用データのインポートを作成する → sf-data
  • メタデータまたはランタイムアセットをデプロイする → sf-deploy

事前に収集する必要があるコンテキスト

次の情報をユーザーに確認するか、推測します。

  • ティア別のエージェントプロンプト数：starter、basic、standard、advanced
  • 種類別のアクション数：standard、custom、voice、sandbox
  • プロンプトまたはアクションで、トークンの超過分が発生する見込みがあるか
  • Data Cloud が対象の場合、月間の Data Cloud メーター使用量
  • Private Connect が必要か
  • 見積もりの対象がパイロット、小規模な本番環境、エンタープライズ、または複数のシナリオのいずれか
  • ユーザーが公開価格に基づく参考価格を求めているか、または契約固有の商業条件に基づく金額を照合しようとしているか

ユーザーが月間使用量の正確な値を把握していない場合は、ベースラインのテンプレートから始め、複数のシナリオを作成します。

価格モデルの概要

Agentforce

Agentforce の課金は線形で、使用量に応じたティアはありません。

コンポーネント呼び出しあたりの FC
Starter プロンプト2
Basic プロンプト2
Standard プロンプト4
Advanced プロンプト16
Standard ／ custom アクション20
Voice アクション30
Sandbox アクション16
Data Cloud

Data Cloud では、月間累積ティア制が採用されています。

ティア月間 FC 範囲乗数
Tier 10 - 300K1.0x
Tier 2300K - 1.5M0.8x
Tier 31.5M - 12.5M0.4x
Tier 412.5M+0.2x
その他のルール
  • このスキルでは、Flex Credit の価格を1 FC あたり $0.004とします。
  • Private Connect を使用すると、ティア適用後の Data Cloud 利用料に**20%**が加算されます。
  • Agentforce と Data Cloud は個別に見積もってから、合算します。
  • このスキルの見積もりは、公開されている価格表のみを使用します。

すべてのメーターと例については、次を参照してください。

推奨ワークフロー

1. 構成のベースラインを設定する

まず、エージェントと Data Cloud の構成をモデル化します。

開始時に役立つテンプレート：

2. 呼び出しあたりのコストを計算する

Agentforce について、次のように見積もります。

per-invocation FC = prompt FC + action FC + token overage FC
3. Data Cloud の基本 FC を計算する

各月間メーターの使用量を現在の公開価格表に対応付け、累積ティアを適用します。

4. シナリオを作成する

ユーザーがより適切なシナリオを提示しない限り、標準のシナリオセットを使用します。

  • Low：月 1K 回の呼び出し
  • Medium：月 10K 回
  • High：月 100K 回
  • Enterprise：月 500K 回
5. 前提を検証し、最適化を提案する

次の点を確認します。

  • プロンプトやアクションが多すぎないか
  • 不要なストリーミングを使用していないか
  • トークン超過が起こりそうか
  • Private Connect への対応が欠けていないか
  • ボリュームの想定が現実的か

スクリプトとテンプレート

計算ツール
検証ヘルパー

この検証ツールは手動のヘルパーです。汎用的な .json または .md ファイルのパターンによってノイズが多くなりすぎるため、共有の自動検証ディスパッチャーには意図的に組み込まれていません。

コマンドの例
# Per-invocation estimate for a template
python3 assets/calculators/flex_calculator.py \
  --mode structure \
  --agent-def assets/templates/basic-agent-template.json

# Scenario estimate for an Agentforce + Data Cloud design
python3 assets/calculators/flex_calculator.py \
  --mode scenarios \
  --agent-def assets/templates/hybrid-agent-template.json

# Tiering only
python3 assets/calculators/tier_multiplier.py \
  --base-fc 5000000 \
  --pretty

# Validate an estimate input document
python3 hooks/scripts/validate_estimate.py \
  --input assets/templates/hybrid-agent-template.json \
  --verbose

推定で重視すべきルール

  • ほとんどの本番環境の推論ワークロードでは、標準プロンプトを優先してください。
  • 基本プロンプトは、単純なルーティング／分類にのみ使用してください。
  • コストは、プロンプト数よりアクション数の影響が大きくなることがよくあります。
  • Data Cloud のストリーミングは、準備／クエリ／セグメントの従量課金より大幅に高額です。
  • 階層制はData Cloudのみに関係し、Agentforce には適用されません。
  • このモデルでは、Private Connect はData Cloudの支出にのみ適用されます。
  • ユーザーに契約固有の料金設定がある場合は、このスキルを公開料金の基準として扱い、商業条件が異なる可能性があることを明記してください。

出力形式

推定が完了したら、次の内容を提示してください。

  1. ワークロードの概要
  2. 1回の呼び出しあたりの Agentforce コスト
  3. 月間シナリオの表
  4. Data Cloud の階層制による影響
  5. 最適化に関する主な推奨事項
  6. 信頼度／検証に関する注記

推奨する形式：

Flex Credit estimate: <name>
Agentforce per invocation: <fc> FC ($<cost>)
Data Cloud monthly base: <fc> FC
Scenarios: <low / medium / high / enterprise>
Optimization priorities: <1-3 bullets>
Confidence: <high / medium / low>

スキル間の連携

必要な作業委任先理由
実際のエージェントメタデータを構築するsf-ai-agentforceBuilder アセットの実装
決定論的な .agent バンドルを構築するsf-ai-agentscriptAgent Script の作成と検証
Data Cloud パイプラインのアセットを実装するsf-datacloud および sf-datacloud-*Data Cloud の実環境でのセットアップ
ソリューションをパッケージ化またはデプロイするsf-deployデプロイのワークフロー
テスト用またはサンプル用の補助データを生成するsf-dataデータの準備

一般的な連携の流れは次のとおりです。

sf-ai-agentforce / sf-ai-agentscript / sf-datacloud-* → sf-flex-estimator → sf-deploy

参照先一覧

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料金に関する参照先
検証と評価

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