Claude Code のトークン使用量を実測したら1ターン23万 ― 節約に効いたのは「セッションを切る」だった
AIエージェントに仕事を任せる、という話が増えています。 私も3日間、実際に回してみました。データ収集、分析、検証を複数のエージェントに分担させて、24時間動かす構成です。 結論から書きます。いちばん高くついたのは、エージェントの数ではありませんでした。 実測した数字 セ...
出典: Qiita AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AI解体新書
モデル専用の高速化実装を待たずに自社GPUで動かせるのか？450以上のアーキテクチャと検証3構成の距離
Hugging Faceが、transformers対応の450以上のモデルアーキテクチャをvLLM上でネイティブ実装と同等速度で動かす仕組みを公開しました。ただし実際に検証されたのはQwen3系3構成のみで、速度の具体値はグラフ画像だけです。自社GPU運用を検討する中小企業にとって何が変わり、何が変わらないのかを整理します。
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AIデータの置き場所で費用は変わるのか？保管$12〜18/TBと持ち出し$0.09/GBの構造
Hugging FaceとSkyPilotの共同記事が、AI学習データの保管単価を$12〜18/TB/月、比較対象のAWS S3を約$23/TB（＋エグレス費）と提示しました。ただしこれは製品提供者自身による発表です。中小企業が見落としやすい「持ち出し料」の構造と、テラバイト級を扱わない会社にとっての実際の重みを整理します。
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画像生成AIの学習データは、絞り込むより説明を足すほうが効くのか？JPEG品質92でPSNR48.7dBという実測
Photoroomが自社の画像生成モデルPRXの学習データ構築を公開しました。JPEG品質92でもPSNR48.7dB、指標で劣るが約3倍速いキャプションモデルを採用、という実測と妥協の記録です。自社でモデルを学習しない中小企業にも転用できる原則を3つ取り出します。
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