AIコストと待ち時間を最適化する抽象AIソリューション: 変革的なAPIソリューション

AIプロダクト企業や大規模組織でAIを内部実装しているAI開発者は、大規模言語モデル(LLM)の最適な利用につながる以下のような主要な問題に直面しています:

1. 最先端LLMの過剰支払い: 多くの開発者が、自身のユースケースに十分な安価な代替案を検討せずに、最も高度で高価なLLMモデル(例えばGPT-4)を使用しています。

2. プラットフォームリスク: 単一のクラウドプロバイダーとLLMエコシステム(例えばOpenAI)に依存することで、ポリシーの変更、モデルの更新、プラットフォームによる潜在的なコスト増加のリスクにさらされています。

3. 不要な最先端モデルの使用: 90-95%のプロンプトやユースケースでは、最も高度で高価な最先端モデルは過剰仕様ですが、代替案がないため開発者はそれらを使い続けています。

4. アルゴリズム手法の活用不足: 開発者は、チェイン・オブ・シンキング、エージェントの混合など、品質と効率を大幅に向上させることができる最近のLLM手法の活用に取り組んでいません。

5. 柔軟性と カスタマイズ性の欠如: 開発者は、複数のLLMやテクニックを統合・最適化する機能がなく、単一プラットフォームが提供するモデルと機能に制限されています。

これらの問題により、LLMの利用が非効率で高コストになっていますが、開発者が複数のLLM、アルゴリズム手法、最適化戦略を活用できるようにするアブストラクション層によって解決できます。