chatweb.ai と teai.io を運営しています。今回、サービスの現状と今後の方針について、チーム内で経営会議を行いました。スタートアップの透明性が大事だと思っているので、その中身をほぼそのまま公開します。
数字で見る現状
まず、いまのchatweb.aiの立ち位置を正直に。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 日次APIリクエスト | 30,000+ |
| 登録ユーザー数 | 210人 |
| 月間LLMコスト | 約$800（≒12万円） |
| ユーザーあたり月コスト | 約$3.8 |
| コールドスタート | 50ms未満 |
| 対応チャネル | 14（Web, LINE, Telegram, Discord等） |
| 搭載ツール | 35種類 |
ユーザーあたりの月コストが$3.8。無料プランのユーザーが大半なので、正直に言えば 全員分赤字 です。
衝撃のコスト構造
会議で最も議論が白熱したのがLLMコストでした。
現在、メインで使っているモデルはMiniMax M2.5（OpenRouter経由）。入力$0.50/100万トークン、出力$1.50/100万トークン。フェイルオーバー先にはGPT-4oやClaude Sonnetがいて、そっちに流れるとコストが跳ね上がります。
3万リクエスト/日ということは、月間約90万リクエスト。1リクエストあたり平均$0.0009。薄利どころかマイナスです。
救世主: Nemotron日本語モデル
ここで登場するのがNVIDIAのNemotron Nano 9B v2 Japanese。
| モデル | 入力/100万tok | 出力/100万tok |
|---|---|---|
| MiniMax M2.5（現行） | $0.50 | $1.50 |
| GPT-4o（フェイルオーバー先） | $2.50 | $10.00 |
| Claude Sonnet（最終手段） | $3.00 | $15.00 |
| Nemotron Nano 9B JP | $0.04 | $0.16 |
入力コスト比で現行の1/12.5、出力コストは1/9.4。月間コストの試算は $800 → 約$52。
9Bパラメータと聞くと「品質大丈夫？」と思いますよね。正直、Claude OpusやGPT-4oには及びません。でもchatweb.aiのユーザーの8割は日本語での日常会話。天気を聞いたり、文章を直してもらったり、ちょっとした調べものをしたり。そういう用途なら、日本語に特化した9Bモデルで十分なんです。
高品質が必要なタスクは、ティアシステムで上位モデルに自動ルーティングします。普段使いはNemotron、ここぞという時はClaude Sonnet。この使い分けがコスト最適化のカギです。
アーキテクチャの話: なぜ全部1つのLambdaなのか
chatweb.aiもteai.ioも、裏側は1つのRustバイナリが1つのAWS Lambdaで動いています。
Web UI、REST API、LINE/Telegramのwebhook、OAuth、音声合成 — 全部が1つのcargo buildでデプロイされます。HTMLすらバイナリに埋め込んでいるので、S3もCDNも使っていません。
「マイクロサービスにすべきでは？」とよく聞かれます。答えは「個人開発なので、運用の単純さが最優先」。デプロイが1回で済み、ログが1箇所に集まり、デバッグが1つのバイナリで完結する。この運用コストの低さが、月$52のインフラで3万リクエスト/日を捌ける理由の一つです。
競合との差別化
AIチャットサービスは群雄割拠です。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity。巨人たちと正面から戦っても勝てません。
chatweb.aiの差別化ポイントは3つ:
- マルチモデル自動選択: ユーザーはモデルを意識しない。裏側で最適なモデルが自動選択され、障害時は自動フェイルオーバー
- マルチチャネル統合: LINE、Telegram、Web、Discordを横断して同じ会話が続く。日本ではLINE連携が強い
- 音声ファースト: Push-to-talkで話しかけて、音声で返答。ブラウザだけで完結するSTT + サーバーサイドTTS
特に日本市場では「LINEで使えるAIアシスタント」というポジションに可能性を感じています。
収益化の課題
現在の料金プラン:
| プラン | 月額 | クレジット |
|---|---|---|
| Free | $0 | 100 |
| Starter | $9 | 25,000 |
| Pro | $29 | 300,000 |
正直に言って、FreeからStarterへの壁が高すぎる。100クレジットは数回の会話で消えますが、$9を払うモチベーションが生まれる前に離脱してしまう。
Nemotron導入でコストが1/15になれば、Freeプランのクレジットを100→500に引き上げられます。「もっと使いたい」と思った時点で課金する、という自然な導線を作れるはずです。
おわりに
210人のユーザーと月$800のLLMコスト。数字だけ見れば厳しい状況です。でも、30,000リクエスト/日を処理できるインフラが$52/月で運用できる目処が立った。Rustで書いたシングルバイナリが50ms未満で起動する。14チャネルに対応し、35のツールが使える。
技術的な土台はできました。あとは、この仕組みをどれだけ多くの人に届けられるか。
個人開発のAIサービスがどこまで行けるのか、引き続きオープンに共有していきます。
chatweb.ai は日本発の音声ファーストAIアシスタントです。chatweb.ai で無料で試せます。 ソースコードは GitHub で公開しています。