どんな場面で検討するか
長い業務資料の項目抽出・照合や回答案生成をアプリに組み込み、定型部分のキャッシュや一括処理を含めて品質と費用を比較する場合。
組織で使う条件
組織/ワークスペース単位の支出とリクエスト/トークン上限を確認する。 評価にモデルID・プロンプト・tokenizer差・資料版を記録し、モデル変更の費用差を測る。
採用前に試すこと
- 合成規程と申請50組に、不一致箇所・根拠段落の正解を付け、回答JSONを固定する。
- 同じ規程を繰り返す処理をキャッシュ有/無で比べ、usage・根拠一致・1件費用を記録する。
- 短時間の集中要求と月間上限到達を模擬し、429の待ち時間と未処理再開を試す。
合格と判断する条件
- 合成データと判定項目が固定され、秘密の実規程を送信しない。
- 根拠段落と不一致判定が合意水準を満たし、キャッシュ書込分も費用に入る。
- 失敗した照合を正常扱いせず、再開後に欠落/重複がない。
見落としたくない点
- 回答の正確性を評価せず、長い資料なら必ず漏れなく読めると判断しない。 月額チャット契約だけでAPIの利用費と上限を賄える前提にせず、ルール抽出や他APIも比較する。
- 回答の正確性を評価せず、長い資料なら必ず漏れなく読めると判断しない。
- 月額チャット契約だけでAPIの利用費と上限を賄える前提にせず、ルール抽出や他APIも比較する。