モデル仕様
単純な業務に過剰なモデルを使うと、不要な消費が増える場合があります。
コンテキスト
無関係な情報を繰り返し送ると、入力と処理の負担が増えます。
実行手順
ツールエラー、無効なループ、重複検索が負担を増やします。
人の手戻り
低品質な出力による確認・修正時間も考慮する必要があります。
企業のための設計
01
帰属が明確
消費を部門、アプリ、タスクに結びます。
02
比較できる
同じ業務と品質基準で案を比較します。
03
検証できる
変更後に再検証し、品質、時間、費用を観測します。
01 / コストの課題
呼び出しが安くても、業務全体が安いとは限らない。
長い文脈、重複呼び出し、再試行、手戻りが、成功するまでの総投入を増やします。
03 / 最適化の方法
品質基準の範囲で、モデルと手順を調整。
観測できる課題に改善を設計し、比較と復旧の根拠を保持します。
難易度に応じたモデル
抽出・分類は適切な軽量モデル、複雑な推論は高性能モデルを、許可範囲内で使います。
文脈の最適化
重複や無関係な情報を減らし、必要情報が失われないか検証します。
再試行の管理
無効なループを制限し、ツールエラーと例外分岐を直します。
協働の改善
価値とリスクに合う箇所に人の確認を置き、不要な手戻りを減らします。
04 / 製品の組み合わせ
帰属、評価、実行をつなぐ。
各モジュールで投入を把握し、成果を評価し、確認済みの改善方針を実行します。
API Platform
企業のモデル使用量、ID、予算を集約します。
Agent Eval
品質、成功率、手順の問題を評価します。
Route Engine
難易度、品質、予算でモデルを選びます。
Route Trust
リソース検査と品質基準の根拠を提供します。
05 / 検証と次の一歩
同じタスク群で、改善を確かめる。
成功、品質、費用範囲を先に定め、変更前後を比較します。
比較項目
品質、成功率、時間、人の関与、失敗・再試行の消費。
費用の定義
失敗分を含む総費用を成功件数で割ります。人件費は統一基準がある場合に別記します。
例外処理
成功がゼロなら単価を計算せず、異なるサンプル同士を直接比較しません。
次のステップ
対象業務、取得可能な記録、品質基準から診断範囲を定めます。