重要な考慮事項

適切なLLMを選ぶことは、AI開発において最も重要な意思決定の一つです。

評価基準

  • タスク適合: モデルは特定のタスクに優れているか？
  • コンテキストウィンドウ: 一度にどのくらいのテキストを処理できるか？
  • レイテンシ: 応答速度は？
  • コスト: トークンあたりのコストは？
  • プライバシー: セルフホスト可能か？

2026年の人気オプション

  • Claude: 長文書、推論、コーディングに優れる。
  • GPT-5: 強力なマルチモーダル機能。
  • Gemini: 大きなコンテキストウィンドウ。
  • Qwen: 中国語性能が最高クラス。
  • Llama: 完全オープンソース。

意思決定フレームワーク

まず必須要件を定義し、実際のデータで2〜3の候補をベンチマークしてから決定します。

コスト比較表

各モデルの$input/outputコストとコンテキストサイズを比較。自托管はA100 GPU 1本で約$0.50/1M tokens。

実用的なヒント

  • 最安の動作モデルから開始: シンプルなタスクはGPT-5-miniまたはGemini Flash。
  • 自分のデータでベンチマーク: リーダーボードは特定ユースケースを反映しない。
  • 総保有コストを考慮: セルフホストはDevOps時間が必要。
  • モデルの移植性を計画: LiteLLMやLangChainでLLM層を抽象化。

コスト比較表

各モデルの$input/outputコストとコンテキストサイズを比較。自托管はA100 GPU 1本で約$0.50/1M tokens。

実用的なヒント

  • 最安の動作モデルから開始: シンプルなタスクはGPT-5-miniまたはGemini Flash。
  • 自分のデータでベンチマーク: リーダーボードは特定ユースケースを反映しない。
  • 総保有コストを考慮: セルフホストはDevOps時間が必要。
  • モデルの移植性を計画: LiteLLMやLangChainでLLM層を抽象化。