LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) · レッスン

タスクに適したモデルを選ぶ

モデルの階層化、カスケード、品質ゲートを使い、各リクエストを十分に処理できる最も安価なモデルへルーティングして、RAGのコストとレイテンシーを削減する方法を学びます。

レッスン 4/413 ステップ

「タスクに適したモデルを選ぶ」はCoddyKit上の無料LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)レッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはLLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)コースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Model Choice Drives Cost

In a RAG pipeline the LLM call is usually the single biggest cost and latency driver. The same prompt sent to a flagship model can cost 20-50x more than a small model.

Optimizing model selection is often the highest-leverage change you can make.

Token price differs per model
Latency scales with model size
Not every query needs the biggest brain

Model Tiers

Group your available models into tiers by capability and price:

Small / cheap — classification, extraction, simple Q&A
Mid — most RAG answers grounded in retrieved context
Large / flagship — multi-step reasoning, ambiguous queries

Default to the smallest tier that meets your quality bar.

A Simple Router

A router inspects the request and picks a model. Start with rule-based routing before adding ML.

def pick_model(query, context_len):
    if len(query) < 80 and context_len < 2000:
        return 'small-model'
    if 'explain' in query or 'compare' in query:
        return 'large-model'
    return 'mid-model'

print(pick_model('What is the price?', 500))

Model Cascades

A cascade tries a cheap model first, then escalates only if the answer is low confidence. Most queries resolve cheaply; only the hard ones reach the expensive model.

Run small model
Score confidence / check guardrails
Escalate only on failure

Cascade in Code

A minimal cascade with a confidence check.

def answer(query):
    cheap = call('small-model', query)
    if cheap['confidence'] >= 0.8:
        return cheap['text']
    return call('large-model', query)['text']

def call(model, query):
    return {'text': 'stub', 'confidence': 0.9}

print(answer('hello'))

Confidence Signals

How do you know the cheap answer is good enough? Useful signals:

Self-reported confidence from the model
Whether the answer cites retrieved context
Output length / refusal patterns
A small judge model scoring the answer

Matching Context Size to Model

Large context windows are expensive. A model that accepts 200k tokens charges you for every token you send. Trim retrieved chunks aggressively and reserve big windows for queries that truly need them.

Right-sizing context is part of right-sizing the model.

Measuring Quality per Tier

Before downgrading a model, measure quality on a fixed eval set. Track accuracy per tier so you know the real trade-off.

scores = {'small': 0.81, 'mid': 0.90, 'large': 0.93}
bar = 0.88
cheapest_ok = next(m for m, s in scores.items() if s >= bar)
print('Use:', cheapest_ok)

Cost vs Quality Curve

Plotting cost against quality usually shows diminishing returns: jumping to the flagship model buys a few points of accuracy at multiples of the cost.

Pick the point where quality crosses your acceptance bar at the lowest cost.

Fallbacks for Reliability

Routing also helps reliability. If your primary model is rate-limited or down, route to an alternative provider of similar tier so users still get answers.

Primary -> secondary provider
Same tier, comparable quality
Log which path served the request

Putting It Together

A production router combines: tier rules, a cascade for hard queries, context trimming, and provider fallbacks. Continuously evaluate so routing stays calibrated as models change.

Quick Check

Test your understanding of model cascades.

対話的なレッスンで答える

Recap

You learned to cut RAG cost and latency by choosing the right model: tier your models, default to the smallest that meets your bar, use cascades to escalate only hard queries, right-size context, and keep provider fallbacks for reliability. Always validate routing against an eval set.

無料で開始

AI チューターと学ぶ LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching) — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 12
レッスン: 48

無料で学習を始めるコース全体を表示

よくある質問

「タスクに適したモデルを選ぶ」レッスンは無料ですか？

はい。「タスクに適したモデルを選ぶ」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)コースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)コースには全4レッスンが含まれています。

「タスクに適したモデルを選ぶ」で何を学びますか？

モデルの階層化、カスケード、品質ゲートを使い、各リクエストを十分に処理できる最も安価なモデルへルーティングして、RAGのコストとレイテンシーを削減する方法を学びます。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでLLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)を演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)を始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのLLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)は初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「タスクに適したモデルを選ぶ」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このLLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)レッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのLLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)レッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

← LLM Apps in Production (RAG + Vector DB + Caching)に戻る