LLMやAIモデルを簡単に比較する方法

1. AIエコシステムは混雑しています—2. LLMs、ビジョン、音声、翻訳, 3. 、そしてさらに多く。適切なモデルを選ぶことが、あなたの 4. 品質、遅延、コストを決定します. 5. 。しかし、プロバイダー間の比較には10個のSDKや数日間の手間が必要であるべきではありません。このガイドでは、モデルを評価するための実用的なフレームワークと、 シェアAI 6. 1つのAPIでモデルを比較、A/Bテスト、切り替えできる方法を示します 7. 統一された分析 と 8. TL;DR:.

9. 成功を定義し、小さな評価セットを構築し、実際のトラフィックでA/Bテストを行い、機能ごとに決定します。ShareAIを使用して候補をルーティングし、 10. p50/p95 11. $ per 1K tokens と 12. を追跡し、その後, 13. ポリシーエイリアス 14. を勝者に切り替えます。 勝者へ。.

なぜAIモデルの比較が重要なのか

• パフォーマンスの違い: あるモデルは要約に優れ、別のモデルは多言語QAや根拠のある抽出で輝く。ビジョンでは、あるOCRが請求書に優れている一方で、別のOCRはIDや領収書に適している。.
• コスト最適化: 高性能モデルは素晴らしいかもしれないが、すべての場面でそうとは限らない。比較することで、 軽量/低コスト の選択肢が「十分良い」場所を示す。“
• ユースケース適合性: チャットボット、文書解析ツール、動画パイプラインは非常に異なる強みを必要とする。.
• 信頼性とカバレッジ: 稼働時間、地域的な利用可能性、レート制限はプロバイダーによって異なる—比較することで真のSLOトレードオフが明らかになる。.

LLMとAIモデルを比較する方法（実践的なフレームワーク）

1) タスクと成功基準を定義する

簡単なタスク分類（チャット、要約、分類、抽出、OCR、STT/TTS、翻訳）を作成し、指標を選ぶ:

• 品質: 1. 正確性/意味の正確性、根拠性/幻覚率、ツール使用成功率。.
• 2. レイテンシー： 11. $ per 1K tokens 3. およびUX SLOに基づくタイムアウト。.
• 4. コスト： 12. を追跡し、その後 5. （LLM）、リクエスト/分あたりの価格（音声/ビジョン）。.
• 6. スループットと安定性： 7. レート制限の挙動、リトライ、フォールバックの影響。.

8. 2) 軽量な評価セットを構築する

• 9. ゴールデンセットを使用する 10. （20～200サンプル）とエッジケース。 11. OCR/ビジョン：.
• 12. 請求書、領収書、ID、ノイズの多い/低照度の画像。 13. 音声：.
• 14. クリーン対ノイズのある音声、アクセント、話者分離。 クリーンな音声 vs ノイズの多い音声、アクセント、話者分離。.
• 翻訳： ドメイン（法律/医療/マーケティング）、方向性、リソースの少ない言語。.
• プライバシーに注意：PIIを削除するか、合成バリアントを使用する。.

3) A/Bテストとシャドートラフィックを実行する

プロンプトを一定に保ち、モデル/プロバイダーを変更する。各リクエストにタグを付ける： 機能, テナント, 地域, モデル, プロンプトバージョン. スライス（プラン、コホート、地域）ごとに集計して、勝者が異なる場所を確認する。.

4) 分析して決定する

プロットする コスト–品質のフロンティア. プレミアムモデルを使用する インタラクティブで高い影響力 パス; バッチ/低影響をルートに コスト最適化 オプション。プロバイダーが価格/モデルを変更した場合や毎月再評価。.

測定すべきもの（LLM + マルチモーダル）

• テキスト / LLM: タスクスコア、根拠性、拒否/安全性、ツールコール成功率、, 11. $ per 1K tokens, 12. を追跡し、その後.
• ビジョン / OCR: フィールドレベルの正確性、文書タイプの正確性、遅延、リクエストごとの価格。.
• 音声（STT/TTS）： WER/MOS、リアルタイムファクター、クリッピング/オーバーラップ処理、地域の可用性。.
• 翻訳： BLEU/COMETプロキシ、用語の順守、言語カバレッジ、価格。.

ShareAIがモデル比較を支援する方法

• 1つのAPIで150以上のモデルに対応： 統一されたスキーマで異なるプロバイダーを呼び出す 統一スキーマ と モデルエイリアス—書き換えなし。以下で探索 モデルマーケットプレイス.
• ポリシー駆動型ルーティング： 候補（A/B）に%トラフィックを送信、ミラー シャドウ トラフィック、またはモデルを選択 最安/最速/信頼性/準拠.
• 統一テレメトリー： トラッキング 11. $ per 1K tokens, 、成功/エラー分類、, 12. を追跡し、その後, 、およびコスト 機能/テナント/プランごと 1つのダッシュボードで。.
• 支出管理： 予算、上限、アラートで財務部門を驚かせない評価を実現。.
• クロスモダリティサポート： LLM、OCR/ビジョン、STT/TTS、翻訳—カテゴリ間で公平に評価します。.
• 安全に勝者に切り替え: モデルを選んだら、 14. を勝者に切り替えます。 それを指すように切り替え—アプリの変更は不要です。.

ライブで試してみてください チャットプレイグラウンド そして読んでください API入門ガイド

FAQ: LLMとAIモデルの比較

SaaS向けLLMを比較する方法は？ タスク指標を定義し、小さな評価セットを作成し、ライブトラフィックでA/Bテストを行い、 機能. に基づいて決定します。ShareAIをルーティングとテレメトリに使用してください。.

LLMのA/Bテストとシャドートラフィックの比較方法は？ を送信してください 割合 候補モデル（A/B）へ；; ミラー リスクのない評価のためのシャドウとしてのコピー。.

どの評価指標が重要か（LLM）？ タスクの正確性、根拠性、ツール使用の成功率、, 11. $ per 1K tokens, 12. を追跡し、その後.

OCR APIをどのようにベンチマークするか（請求書/ID/領収書）？ 文書タイプごとのフィールドレベルの正確性を使用；レイテンシーとリクエストごとの価格を比較；ノイズのあるスキャンを含める。.

音声モデルについてはどうか？ 測定 WER, 、リアルタイム係数、地域の利用可能性；ノイズのある音声と話者分離を確認。.

オープンソースとプロプライエタリLLMをどのように比較するか？ プロンプト/スキーマを安定させる；同じ評価を実行；含める コスト と レイテンシー 品質と並んで。.

幻覚を減らす方法 / 根拠を測定する方法は？ 検索強化プロンプトを使用し、引用を強制し、ラベル付きセットで事実の一貫性を評価します。.

書き換えなしでモデルを切り替えることはできますか？ はい—ShareAIを使用してください。 統一されたAPI と エイリアス/ポリシー 基礎となるプロバイダーを切り替えるために。.

評価中に予算をどう管理しますか？ 設定 上限/アラート テナント/機能ごとに設定し、バッチワークロードを コスト最適化 ポリシーにルーティングします。.

結論

AIモデルの比較は重要です。—性能、コスト、信頼性のために。プロセスを確立してください。 プロセス, 、単一のプロバイダーではなく: 成功を定義し、迅速にテストし、繰り返します。 シェアAI, 、全体を評価することができます 150以上のモデル, 、同条件のテレメトリを収集し、 安全に切り替え ポリシーとエイリアスを介して—常に各ジョブに適したモデルを実行できます。.

モデルを探索する マーケットプレイス • でプロンプトを試す プレイグラウンド • を読む ドキュメント と API入門ガイド • でキーを作成する コンソール