LLMを呼ばないための実装に時間を使ったら、変動費が9割減った

個人開発でLLM推論の変動費が9割削減された事例。中古万年筆のモデル判定パイプラインにおいて、全件LLMに投げるのではなく、「LLMを呼ばない実装」に注力した過程と結果を記録。

• LLM呼び出しのコストを削減するため、「LLMを呼ばないための実装」に注力した結果、変動費が9割削減された事例が紹介されています。
• 初期段階では正規表現アダプタの解決率を過大評価しがちだが、未知のデータに適用すると解決率は低下する傾向があることが示されました。
• 「分からないときは黙る」という設計方針が、未知のタイトルに対する誤検出を防ぐ上で有効であることが実データで確認されました。
• ブランドごとに最適な判定軸が異なり、品番コードやモデル名テキストなど、データ特性に応じた判定ロジックの設計が重要であることが示唆されています。