要件に合致するオープンウェイトモデルを選択、統合、本番化します — プロプライエタリAPIコストのわずかな価格で。モデル選択は多くのチームが持っていないスキルです。私たちは数百のモデル-タスクの組み合わせをベンチマークしてきました。
すべてのタスクにGPT-4をデフォルト使用 — オープンソースが同等に対応できるタスクに5〜10倍余分に支払っている
体系的なモデル選択プロセスがない — エンジニアは最適なモデルではなく使い慣れたAPIを選ぶ
タスク固有のベンチマークがない — チームは実際のユースケースを反映しない公開リーダーボードを使用している
統合の複雑さ — 各オープンソースモデルのデプロイが一品物のエンジニアリングプロジェクトとして扱われる
品質低下への懸念 — 適切な評価フレームワークなしでは正当な不安
ユースケース監査から本番グレードのマルチモデルデプロイまでの6段階。
ターゲットワークフローのすべてのAIタスクをマッピングします。タスクごとに精度/コスト/レイテンシのトレードオフが異なります — モデルを選択する前に分離します。
Llama 3.3、Mistral、Gemma 3、Phi-4、Qwen 2.5、DeepSeekの候補をタスク要件と制約に照らして評価します。
実際のデータを使用したタスク固有の評価セットを構築します — ユースケースを反映しない公開ベンチマークだけでなく。
APIプライシング対管理型ホスティング（Inference Endpoints）対セルフホストを、利用予測付きの12ヶ月プロジェクションで比較します。
ルーティングレイヤーを設計します：マルチモデルルーティングにLiteLLM、フォールバックポリシー、チームが既知のOpenAI互換インターフェース。
モニタリング（レイテンシ、精度ドリフト、コスト）、モデルバージョン戦略、必要に応じたクラウドモデルへのフォールバックルーティング付きでデプロイします。
AI推論コストが月額€5,000を超え増加中の方、能力を犠牲にせずAIコストを削減するよう求められた方、マルチモデルシステムを構築して体系的なルーティング戦略が必要な方、または品質を犠牲にせずベンダー独立を望む方。
タスク、ハードウェア、コンプライアンス要件によって異なります。一般的なエンタープライズ用途：Llama 3.3 70B。EU主権デプロイ：Mistral Nemo 12B。コーディング：Qwen2.5-Coder 32B。エッジ/制約ハードウェア：Phi-4-mini 3.8B。推奨前に特定タスクをベンチマークします。
ほとんどのエンタープライズタスクでは、品質の差は大幅に縮まっています。Llama 3.3 70Bは指示追従と多くのコーディングベンチマークでGPT-4に匹敵します。複雑なマルチステップ推論と世界知識ではまだ差があります。タスク固有のベンチマークで、その差が自社のユースケースで重要かどうかを正確にお伝えします。
ほとんどの場合、可能です。LiteLLMは既存のLangChain、LlamaIndex、または直接API統合で動作するOpenAI互換APIを提供します。ベースURLとモデル名を変更するだけで、コードはそのまま使用できます。
商用ライセンスが許容されるモデルのみを推奨します。Llama 3.3（Metaライセンス、MAU7億未満の商用利用可）、Mistralモデル（Apache 2.0）、Gemma 3（Apache 2.0）、Phi-4（MIT）、Qwen 2.5（Apache 2.0）、DeepSeek-R1（MIT）。特定のユースケースのライセンスをレビューします。
選択肢：Hugging Face Inference Endpoints（管理型、EU データ居留対応可）、自社クラウドVM（A10G/A100）、またはオンプレミス。レイテンシ要件、同時接続数、コンプライアンス制約に基づいてアーキテクチャを設計します。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。