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安価なモデル・オープンモデル / セルフホスティング

フロンティアモデルの価格は下がり続けており、小型モデル（Haikuクラス、GPT-miniクラス、Nova、オープンウェイトのLlama/Qwen/Mistral）は、分類、抽出、定型的な文書作成をフロンティア価格のごく一部でこなせるようになりました。大量・明確に範囲を絞れるタスクでは、ファインチューニングした小型モデルが、プロンプトで動かすフロンティアモデルをコストで大きく上回り、品質でも肩を並べることが珍しくありません。

オープンウェイトのセルフホスティング（量子化併用）は、継続的な処理量が一定の閾値を超えれば合理的です — ただしGPU、運用、評価のコストを正直に見積もってください。API価格競争のおかげで、損益分岐点は多くのチームの想定より高い位置にあります。

実践手順

1. 処理量の多い上位タスクを、現行モデルの1ランク下（および2ランク下）でベンチマークします。
2. 正解データが明確で処理量の多いタスクについて、小型モデルをファインチューニングします。
3. セルフホスティングの場合は総コストを見積もります：GPU、オートスケーリングの余裕、運用工数、評価の維持費です。
4. 四半期ごとに再ベンチマークします — モデルの価格と品質は、結論が変わるほどの速さで動いています。

よくある質問

この手法に使えるツール

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