LLM のトークン代を最大 95% 削減 — 同じコンテキストを再送し続ける支払いをやめよう
あなたの AI は毎回ファイル全体を読む必要はありません。MemoryLake は永続的なメモリ層で、各ドキュメントを一度だけ処理し、その後はモデルが本当に必要とする約 5% だけを取得します — 毎回ファイル全体やチャット履歴をコンテキストウィンドウに詰め込む代わりに。入力トークンが減り、請求が下がり、利用上限に達するのもずっと後になります。
なぜトークンが消えるのか
「うちの AI は高すぎる」という問題のほとんどは、同じ根本原因から来ています：毎ターン、コンテキスト全体が再送されているのです。二つの層は感じ方が違いますが — 漏れは同じです。
開発者と AI エージェント向け
- エージェントの各ステップが、95% が無関係でもファイル全体と過去のコンテキストを再読み込みします。
- マルチエージェントや長時間ループが最悪の元凶：トークンを燃やすエージェント、マルチエージェントのトークンコスト、エージェントのコンテキストコスト。
- コーディングツールでは Claude Code のトークン使用量、Cursor のトークン使用量、Codex のクレジット消費として現れます — モデルがセッションごとにリポジトリを読み直すのです。
日常的な AI ユーザー向け
- 同じ背景を何度も説明し直し、同じファイルを何度もアップロードしています。
- 長いチャットは ChatGPT のコンテキストウィンドウ上限、Claude の利用上限、Cursor の利用上限にぶつかります — たいてい作業の途中で。
- 「メモリがいっぱい」や途切れたスレッドが、肝心なときに作業の流れを断ち切ります。
MemoryLake は症状ではなく原因に対処します：モデルに送る量を減らす — 同じものを何度も送るのをやめる。
MemoryLake がトークンを削減する方法
一度だけ処理
PDF、Word、Excel、PowerPoint、画像、CSV、Markdown を投入。各ファイルは一度だけ解析・索引化され、リクエストごとには処理されません。
精密に呼び出す
AI が何かを必要とするとき、MemoryLake は精密リコールで関連する箇所だけを返します — データのごく一部だけが LLM に届きます。
節約が積み重なる
ファイルが大きく、アクセスが頻繁なほど節約は大きくなります — 「すべてをコンテキストに詰め込む」の真逆です。
より大きなプロンプトではなく、メモリ層を
呼び出しごとに低コスト
ドキュメントを一度読む分だけ支払い、その後は永遠に安く再利用。
精密リコール
関連するチャンクだけがモデルに届き、コンテキストウィンドウ使用量とプロンプトサイズを縮小します。
スタック全体で動作
MCP 経由で Claude、ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes、あらゆる MCP クライアントに接続。
セッションをまたぐメモリ
チャット、セッション、さらには別の AI 間でも、ファイルの再アップロードやコンテキストの再説明が不要に。
マルチモーダル取り込み
PDF、Office 文書、画像、スプレッドシートが、使い捨てのアップロードではなく再利用可能なメモリに。
主導権はあなたに
何でも確認・エクスポート・削除可能。アーキテクチャによるプライバシー。
ライブ計算機による実際の節約
トークン節約計算機の例：100 ページの文書を月約 375 回読み取り、アクセスごとに約 5% が関連、Claude Haiku 4.5（入力 100 万トークンあたり $1）の場合。
| 指標 | MemoryLake なし | MemoryLake あり |
|---|---|---|
| 月間 LLM コスト | $30.00 / 月 | $1.50 / 月 |
| 月間節約 | — | $28.50（95% 削減） |
| 年間節約 | — | $342.00 |
| MemoryLake 使用量 | — | 約 156K トークン/月（Free — 300K に収まる） |
トークン請求の両側のために作られた
開発者と AI エージェント向け
より大きなプロンプトではなく、エージェントにメモリ層を。MemoryLake は MCP 経由で接続するため、ツールは必要なものだけを取得します — 開発のやり方を変えずに。
- セッションごとにリポジトリやドキュメントを再投入するのをやめる。
- 「すべてをコンテキストに詰め込む」をリトリーバルに置き換える。
- Codex や Claude Code の上限に達する瞬間を後ろへ押し戻す。
日常的な AI ユーザー向け
同じファイルを再アップロードしたり自分を説明し直したりするのをやめましょう。MemoryLake はチャットやデバイスをまたいで文書とコンテキストを記憶し、会話を短く保ちます。
- もう「ファイルをもう一度アップロード」は不要。
- もうチャットごとに背景を説明し直さなくていい。
- コンテキストウィンドウや利用上限に達することがずっと減る。
5 分でセットアップ
- 1
プロジェクトを作成
サインアップして MemoryLake でプロジェクトを作成（Free プラン：月 300,000 トークン）。
- 2
メモリを追加
Document Drive にファイルをアップロード — PDF、Word、Excel、PowerPoint、画像、Markdown。
- 3
MCP Server 経由で接続
ChatGPT、Claude、Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、その他あらゆる MCP 対応クライアントで MemoryLake を MCP コネクタとして追加。
- 4
API Key で認証
クライアントが認証情報を求める箇所で、API Key ID、Secret、Endpoint（Bearer 認証）を使用。
- 5
普通に尋ねる
AI はファイル全体を再読み込みする代わりに、メモリから必要なものだけを呼び出します。トークン数が下がるのを見てください。
「すべてをコンテキストに詰め込む」 vs. MemoryLake
| デフォルト（すべて再送） | MemoryLake あり | |
|---|---|---|
| ファイルアクセスごとのトークン | 毎回ファイル全体 | 関連する約 5% だけ |
| 使用量が増えたときのコスト | 呼び出しごとに上昇 | 横ばい — 一度読んで安く再利用 |
| ファイルの再アップロード | 手動、セッションごと | 一度保存、自動で呼び出し |
| コンテキストの再説明 | チャットごとに繰り返し | チャットやツールをまたいで持続 |
| マルチエージェントのワークフロー | 各エージェントがすべてを読み直す | 共有メモリ、オンデマンドで取得 |
| コンテキストウィンドウの圧迫 | すぐ満杯、切り捨て | 軽量を維持 |
| 利用上限 | 早く頻繁に到達 | 大きく後ろへ |
よくある質問
この「トークン」は暗号資産のトークンですか？
いいえ。ここでの「トークン」は LLM のトークン — モデルが読み書きするテキストの単位であり、課金対象です。MemoryLake は消費するトークン数を減らします。
MemoryLake は実際どうやってトークン使用量を減らすのですか？
各ファイルを一度処理し、その後はリクエストごとに関連部分だけを取得します — 毎回ドキュメント全体をコンテキストウィンドウに読み込む代わりに。入力コンテキストが減る = 課金トークンが減る。
Claude Code / Cursor / Codex のトークンや利用上限に役立ちますか？
はい。これらのツールはセッションごとにファイルとコンテキストを読み直します。必要なものだけを呼び出すことでトークン使用量が下がり、利用上限やクレジット上限に達する地点が後ろへ押し戻されます。
AI エージェントやマルチエージェントのワークフローで動作しますか？
はい — そこが最も効果的です。長時間ループやマルチエージェントは絶えずコンテキストを再送します。共有メモリ層がエージェントおよびマルチエージェントのトークンコストを削減します。
コードやモデルを変更する必要がありますか？
いいえ。MemoryLake は MCP 経由で接続し、30 以上のモデル（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen など）で動作します。今の構成のままで大丈夫です。
実際どれくらい節約できますか？
ファイルサイズとアクセス頻度によります。計算機の例（100 ページの文書を月約 375 回読み取り）では、月間 LLM コストが $30.00 から $1.50 に（95%）下がりました。あなた自身の数字で計算機を実行してください。
無料プランはありますか？
はい — Free プランで月 300,000 トークン。Pro は $19/月（620 万トークン）、Premium は $199/月（6600 万トークン）。