大規模言語モデル（LLM）のAPIサービスは、多くの開発者に利用されています。
しかし、APIの利用方法によってはコストが予想以上に膨らむことがあります。
本記事では、LLM APIを効率的に利用するための最適化手法について解説します。
APIコストの課題
APIの利用料金は、主に二つの要素で決まります。
一つは利用するトークン数です。
もう一つは、APIの呼び出し回数です。
従来のプロンプト設計では、一つの処理を複数のステップに分けていました。
例えば、文章の要約とその分析を行う場合、それぞれを別々のAPIコールで処理していたのです。
その結果、APIの呼び出し回数が増え、コストが上昇していました。
コンテキストウィンドウの拡大
最近のLLM APIは、大幅にコンテキストウィンドウを拡大しています。
例えば以下のような進化が見られます。
- Gemini API：12万トークン以上
- Claude API：20万トークン以上
- GPT-4 API：12万8千トークン
この変化により、一回のAPIコールでより多くの処理が可能になりました。
単一プロンプトアプローチの実践
単一プロンプトアプローチとは、複数の処理を一回のAPIコールにまとめる手法です。
この手法には、以下のような利点があります。
第一に、APIコールの回数が大幅に減少します。
その結果、API利用のコストを80%以上削減できたケースもあります。
第二に、総処理時間が短縮されます。
複数回のAPI呼び出しに伴う待ち時間が不要となるためです。
実装時の注意点
単一プロンプトアプローチを実装する際は、いくつかの注意点があります。
まず、プロンプトの内容を明確に構造化します。
処理の順序や期待する出力形式を具体的に指定することで、精度を維持できます。
また、エラー処理も重要です。
一回のAPIコールで複数の処理を行うため、途中で失敗した場合の対応も考慮しておく必要があります。
API利用の最適化例
具体的な最適化例を見てみましょう。
以下は、文書処理タスクでの比較です。
従来の方法
- 文書の要約（1回目のAPIコール）
- 要約内容の分析（2回目のAPIコール）
- 分析結果の分類（3回目のAPIコール）
最適化後
要約・分析・分類を一括で処理（1回のAPIコール）
この最適化により、APIコストを3分の1に削減できました。
また、処理時間も大幅に短縮されています。
まとめ
LLM APIの効率的な利用には、単一プロンプトアプローチが有効です。
コストの削減と処理速度の向上を同時に実現できます。
ただし、この手法は常に進化するLLMの性能に依存します。
各APIサービスの特徴や制限を理解し、適切な設計を行うことが重要です。
開発者は、常に最新のAPI仕様や利用方法をチェックしていく必要があります。
