Inference Cost Optimization: Caching, Model Selection, Quantization
AI Navigate Original / 4/27/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
Key Points
- 推論コストは蓄積されやすく、ケースによっては学習コストを上回るほど支配的になる点が重要です。
- 主な削減策として、プロンプトキャッシュ（30〜90%削減）、モデルカスケード（5〜10倍）、バッチAPI（50%削減）が効果的だと述べています。
- 文脈の圧縮はRAG、要約、リランカーで実現でき、不要なトークン処理を減らして費用を抑えられます。
- 量子化（int8/int4）や蒸留を活用することで、自己ホスト運用でも大きなコスト削減が見込めます。
- 各最適化後はトークン使用量、キャッシュヒット率、出力品質を継続監視して効果検証するべきだとしています。
- Inference cost compounds and often exceeds training cost.
- Top wins: prompt caching (30-90% cut), model cascades
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