生成AIを社内システムへ組み込む際、外部APIを使い続けるか、モデルを自社の計算環境で動かすかは費用と管理の判断になる。
vLLMの公式READMEは、大規模言語モデルの推論と提供のためのライブラリで、OpenAI互換APIサーバーや複数のモデル形式への対応を説明する。
ただし、対応モデルの多さだけで自社の業務に必要な品質や費用対効果は決まらない。
比べる条件をそろえる
比較には、同じ質問、同じ出力条件、同じ処理件数を用いる。
応答時間だけでなく、回答の妥当性、障害時の復旧、ピーク時の処理、モデル更新の手間を記録する。
自社運用では計算資源を使う時間と、監視・保守の担当者が必要になる。
データを内部に置ける構成であっても、接続する周辺サービスのデータ経路は別に確認したい。
日本の小規模企業では、専用の計算環境を新たに持つかどうかが費用を左右する。
既存機器で試せる範囲、外部APIの利用料、クラウド上でモデルを動かす費用を同じ期間で並べる。
負荷が少ない仕事では、常時起動の設備を用意しない選択もある。
採用か見送りか
一件あたりの推論費用、保守時間、品質上の失敗を測り、外部APIとの差を確認する。
READMEにある高速性の説明は、読者の環境での実測性能ではない。
費用が下がると断定せず、対象業務の負荷で試すことが先だ。
