OpenAI
最適な用途
汎用LLM、構造化出力、優れた開発体験。
トレードオフ
幅広く安定しているが、すべてのワークロードで最安とは限らない。
スタックカテゴリ
出力品質、レイテンシ、コスト、コンテキスト長、構造化出力やマルチモーダル対応の有無で選びます。
本当の品質差やレイテンシ問題が出るまでは、まず 1 つの提供元でワークフローを回します。初日から 5 社のモデルベンダーは通常不要です。
スタックライブラリを見る比較すべきモデル提供者
汎用LLM、構造化出力、優れた開発体験。
幅広く安定しているが、すべてのワークロードで最安とは限らない。
長文執筆、推論、製品ブリーフ、ワークフロー設計。
推論と執筆は強いが、製品固有の出力品質は検証が必要。
マルチモーダルフロー、低コスト実験、限定的な適合確認。
特定のワークロードには有用だが、通常は 2〜3 番目の選択肢として扱うのが良い。
Practical fit
モデル呼び出しが入力フォームと結果レンダラーの後ろにある場合に最適。
モデル選択がブリーフ品質、草稿生成、人間レビュー効率に影響する場合に最適。