コスト最適化・モデル選定約5分
高性能モデルを使いすぎている部署の見つけ方
高性能（高単価）な生成AIモデルを、簡単な作業にまで使いすぎている部署やシステムを見つける方法を解説します。見つけるために必要なデータ（部署・キー・モデル別の費用）、偏りを見つける4つの指標、見つけた後の確認と切り替えの進め方、部署に伝えるときの注意点、再発を防ぐ仕組みまでをまとめました。
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コスト最適化・モデル選定
「コスト最適化・モデル選定」に関する記事の一覧です。全体像は「完全ガイド」の印が付いた記事からお読みください。
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コスト最適化・モデル選定完全ガイド約10分生成AIコスト削減 完全ガイド｜モデル・プロンプト・アーキテクチャ・運用の4層
生成AIのAPI費用を削減する方法を、モデル（何を使うか）・プロンプト（どれだけ送るか）・アーキテクチャ（どう呼ぶか）・運用（どう管理するか）の4層で体系的に整理した完全ガイドです。費用を決める3変数、12の施策、高性能モデルの使いすぎの見つけ方、削減の前に可視化が必要な理由、進め方と効果の確かめ方までをまとめました。
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コスト最適化・モデル選定約5分生成AIコスト削減の方法｜効果順に並べた12施策
生成AIのAPI費用を削減する12の施策を、一般的に効果が出やすく取り組みやすい順に整理します。使われていないキーの停止、モデルの使い分け、出力の長さの制限、キャッシュ、バッチ処理、入力の削減、呼び出し回数の見直しなど、施策ごとの内容・向いている用途・注意点と、削減の前に可視化が必要な理由を解説します。
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コスト最適化・モデル選定約5分LLMコスト最適化の基本｜トークン・モデル・呼び出しの3変数
LLM（大規模言語モデル）の費用は、トークン数・モデルの単価・呼び出し回数の3つの変数で決まります。3変数それぞれを減らす方法、変数同士のトレードオフ、最適化の進め方（測る→偏りを見つける→試す→確かめる）、最適化の効果を概算と実費で確認する方法を、開発者・情シス向けに解説します。
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