推論効率
秒間出力トークン数（TPS）に基づく応答速度の比較。リアルタイム性が求められるカスタマーサポートAIの選定基準となります。
設計ガイドを読む →推論レイテンシの分析
モデルのサイズが大きくなるにつれ、Time to First Token (TTFT) は増加する傾向にあります。特にGPT-4クラスのモデルでは、コンテキスト長が128kを超える場合、推論サーバーのメモリ帯域幅がボトルネックとなります。一方、Llama-3 70B等のオープンウェイトモデルは、適切な量子化（4-bit/8-bit）により、商用APIに匹敵する速度を実現可能です。
トークンコスト計算の最適化
API利用料の85%は出力トークンに起因します。プロンプトの構造化により入力を圧縮し、Few-shot例を最小限に抑えることで、月間の運用コストを大幅に削減できます。高頻度のタスクにはGPT-3.5 TurboやClaude Haikuを選択し、複雑な判断が必要なステップのみ上位モデルへルーティングする多層構造の構築を推奨します。
- 入力トークン効率
- RAGを利用したコンテキスト圧縮による最適化。
- キャッシュ活用
- 頻出プロンプトの埋め込みによる計算リソースの節約。
主要モデル性能比較表
| モデル名称 | MMLU スコア | 推論速度 (TPS) | コスト (1M tokens) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 88.7% | ~60 | $15.00 |
| Claude 3.5 Sonnet | 88.0% | ~80 | $3.00 |
| Llama-3 70B | 82.0% | ~120 | Self-host |
免責事項：掲載されている記事は、公開されている情報、業界調査、および教育資料をまとめたものであり、参照のみを目的としています。これらは専門的な財務上の推奨事項を構成するものではありません。モデルの性能数値はテスト環境により変動する可能性があります。
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