LLMのアーキテクチャ：本番運用向けAIのシステム設計
Design decisions for production LLM systems — routing, cost, guardrails, and multi-model orchestration. The layer between running models and building reliable AI applications.
LLM Architecture
LLMシステムのコスト最適化：費用の実際の使途
本当に重要な場所でトークンを活用しましょう。
LLMのコストは利用量に対して線形に比例して増加します。1日10,000リクエスト、1リクエストあたり0.01ドルで処理するシステムの場合、日額コストは100ドル、年間では365ドルになります。エンタープライズ規模では、それが1万ドルを超えます。
LLMのガードレール実践ガイド：実際に効果的な手法とは
モデルだけでなく、リスクを管理せよ。
LLM（大規模言語モデル）は予測不可能な性質を持っています。ハルシネーション（幻覚）を起こしたり、データを漏洩させたり、有害なコンテンツを生成したり、正当なリクエストを拒否したりすることがあります。ガードレール（安全策）は、モデルの機能を損なうことなく、その振る舞いを制限します。
マルチモデルシステム設計：単一モデルでは不十分な場合
「機能する最もシンプルなパターンを選びましょう。」
シングルモデルのシステムはシンプルです。マルチモデルのシステムは強力です。課題はモデルを選ぶことではなく、それらを調整するアーキテクチャを設計することにあります。
モデルルーティング：すべてのタスクに1つのモデルを使うのをやめましょう
適切なタスクに最適なモデル。
700億パラメータのモデルを使って200語のメールを要約するのは無駄です。30億パラメータのモデルで本番環境のコードレビューを行うのは無謀です。多くのシステムはその中間に位置しており、そこがモデルルーティングの登場シーンです。