実際のアプリケーションにおいて、推論LLMのパフォーマンス評価は、単なる技術指標だけでなく、ユーザー体験、業務効率、運用コストにも直接影響を与えます。そのため、複数の重要な指標を総合的に分析し、さまざまなビジネスシーンで効率的に運用できるよう…

1. Context Window と最大コンテキスト長 LLM のコンテキストウィンドウ（context window）は、推論時に処理可能な最大コンテキスト長を決定する。 2. 質問（Input 入力） 質問は入力の一部として、課金対象となる。 3. CoT（最大 CoT 長） CoT の長さは 最…

推論LLMは、ステップごとの論理検証と自己修正メカニズムによって、コード生成の信頼性と説明可能性を大幅に向上させており、特に複雑なシステム開発に適している。 一方、通常のLLMは高速な応答性を持ち、シンプルなスクリプト作成には依然として有効なツー…