ゲートウェイは AI トラフィックを計測する。Gesta はエージェントの振る舞いを観測する。
あなたのゲートウェイは一つの問いにはうまく答える：誰が、いつ、どのモデルを呼び出したか。だが予算、監査、インシデントレビューを本当に左右する問い——エージェントが何をしたのか、何を生み出したのか、実際にいくらかかったのか——は、エージェントが動くエンドポイント上にしか存在しない。
二つの項目では、エージェントの価格は出せない。
ゲートウェイのコストレポートは二つの数字を掛け合わせるだけだ：入力トークンと出力トークン。だがエージェントのセッションは、毎ターン同じコンテキストを再送する——だから請求額を実際に左右するのは、ゲートウェイの計算式が決して目にすることのないキャッシュ階層なのだ。
POST /v1/messages 200 model frontier-large input_tokens 1,842 output_tokens 697 — — — — — — — — — — — — — — cost = in × rate + out × rate = $0.016
エージェントのワークロードはキャッシュが支配的だ。入力と出力だけに値付けすれば、請求額は最初の桁から間違っている。Gesta はすべてのトークン階層に値付けする。
図中のデータはイメージです
支出は産出ではない。
プロキシが見るのはトラフィックだ——リクエスト、バイト数、レイテンシ。そしてモデルの出力トークンも産出物ではない：セッションの大半は、エージェントが考え、読み、やり直している時間だ。リクエストログのどこにも、支出した1ドルと実際に生み出された成果を結びつけるものはない。
14:02:11 POST /v1/messages 200 2.1 MB 1,204 ms 14:02:19 POST /v1/messages 200 3.4 MB 980 ms 14:02:31 POST /v1/messages 200 1.7 MB 644 ms 14:02:48 POST /v1/messages 200 2.9 MB 1,411 ms — — — — — — — — — — — — — — requests 2,417 · bytes out 1.9 GB
- 生成コード412行
- 生成テスト96行
- 生成ドキュメント1,024語
- 外部ツールMCP呼び出し17回
- セッションコスト$12.40
プロキシは、あなたがいくら使ったかを知っている。だが、何を得たかは知りようがない。Gesta はエージェントが実際に書いたものを計測する——そしてローカルでファイルを書くエージェントは、そもそもプロキシを経由することさえない。
図中のデータはイメージです
リクエストログは監査証跡ではない。
監査が来たとき、「誰かが 09:41 にモデルを呼び出した」は答えにならない。そして、ローカルツールと対話したり API を直接呼び出したりするエージェントは、そもそもプロキシを経由しない——ゲートウェイのログには示すべき行すら存在しない。
09:41:07 key prod-07 POST /v1/messages 200 証明できること：このキーを持つ誰かが、 09:41 にモデルを呼び出した。 答えられないこと： • このコードの行は AI が書いたのか？ • prompt 本文で何が持ち出されたのか？ • ゲートウェイを一度も経由しなかった 呼び出しはどう扱うのか？
リクエストログは、誰かがモデルを呼び出したことを証明する。だが、あるコードの行が AI によって書かれたかどうか、ゲートウェイに一度も触れなかった prompt で顧客データが持ち出されたかどうかは教えてくれない。それらの答えは、エージェントが動く場所にしか存在しない。そここそが、Gesta のいる場所だ。
図中のデータはイメージです