生成AIのモデル選びは、トークン単価の比較だけでは決めにくくなっています。今回のテーマは、AWS公式のモデル比較手法を手がかりにした、成功した成果あたりの原価と継続評価です。
成功した成果で費用を測る
安価なモデルでも、再試行や長い推論、有人修正が増えれば総コストは上がります。目的の品質に達した件数を分母にして、モデル料金、ツール実行、再処理、人の確認時間まで含めると、業務に近い比較ができます。
用途ごとにモデルを割り当てる
定型分類、文章生成、複雑な判断を一つのモデルへ固定せず、難度やリスクに応じて経路を分けます。失敗時に上位モデルや人へ切り替える条件も含めて設計すると、品質と費用の両方を管理しやすくなります。
継続評価を運用に組み込む
モデルや料金、入力データは変化します。代表ケースと失敗例を評価セットとして残し、成功率、修正時間、処理時間、成果原価を定期的に再計測することが重要です。Web制作でも、記事生成や問い合わせ対応を工程別に測ると改善点が見えます。