推論コスト最適化とは？
読み方: スイロンコストサイテキカ
30秒まとめ
AIモデルの実行（推論）にかかる計算コストを削減しつつ、品質を維持する技術・戦略。
推論コスト最適化の意味・定義
推論コスト最適化（Inference Cost Optimization）は、AIモデルの本番運用時に発生する計算コスト（API利用料、サーバー費用、電力費用）を削減しつつ、回答品質を維持・改善するための技術と戦略の総称です。AIの利用規模が拡大するにつれ、推論コストは企業の大きな負担となるため、最適化は重要な経営課題です。 主要な最適化手法として、（1）モデルルーティング：タスクの複雑さに応じて大小のモデルを使い分ける（簡単な質問はSLM、難しい質問はLLMに振り分け）、（2）量子化：モデルのパラメータを低精度にして高速化・省メモリ化、（3）投機的デコーディング：小さなモデルで下書きし大きなモデルで検証、（4）プロンプトキャッシュ：同じ入力の再計算を避ける、（5）バッチ推論：リアルタイム性が不要な処理をまとめて処理、（6）KVキャッシュ最適化：推論時のメモリ使用を効率化、などがあります。クラウドAIサービスとローカルLLMの使い分けもコスト最適化の重要な要素です。