How to Choose the Right LLM in 2026: GPT-4o vs Claude vs Gemini vs Llama
The LLM landscape has never been more competitive — or more confusing. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.3, Mistral, Qwen, Command R+... which one do you actually use? This guide cuts through the noise with concrete, opinionated recommendations.
The Core Models in 2026
There are now dozens of capable LLMs. For most use cases, the decision comes down to five families:
- OpenAI GPT-4o / o1 / o3 — The default choice. Best ecosystem, broadest capability, reliable API. The "safe bet."
- Anthropic Claude 3.5 / 3.7 — Best for long documents, nuanced writing, and coding. Lowest hallucination rate in most benchmarks.
- Google Gemini 1.5 / 2.0 Pro — Best multimodal capability (native image/video/audio). Largest context window (1M tokens).
- Meta Llama 3.3 / 4 — Best open-weight model. Free to self-host. Competitive with GPT-4o-mini on many tasks.
- Mistral Large / Nemo — Best European option. Strong multilingual, efficient inference, GDPR-friendly hosting.
Quick Decision Matrix
| Use Case | Best Choice | Why |
|---|---|---|
| General-purpose agent | GPT-4o or Claude 3.5 | Best tool use + instruction following |
| Long document analysis | Gemini 1.5 Pro or Claude | 1M token context / low hallucination |
| Coding assistant | Claude 3.5 Sonnet | Best code comprehension in benchmarks |
| Multimodal (image/video) | Gemini 2.0 Flash | Native multimodal, fastest |
| Low cost, high volume | GPT-4o-mini or Llama 3.3 | Best cost/quality ratio |
| Self-hosted / private | Llama 3.3 70B | Open weights, runs on 2× A100 |
| EU data residency | Mistral Large | French company, GDPR-native |
| Complex reasoning | OpenAI o1 or o3 | Chain-of-thought reasoning models |
Cost Comparison (API, per 1M tokens)
| Model | Input | Output | Tier |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5 | $15 | Premium |
| GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | Budget |
| Claude 3.5 Sonnet | $3 | $15 | Premium |
| Claude 3 Haiku | $0.25 | $1.25 | Budget |
| Gemini 1.5 Flash | $0.075 | $0.30 | Budget |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 | Premium |
| Llama 3.3 70B (via Together) | $0.88 | $0.88 | Mid |
| Mistral Large | $4 | $12 | Premium |
For most agent workloads: use GPT-4o-mini or Claude Haiku for sub-tasks, GPT-4o or Claude 3.5 Sonnet for final synthesis. This pattern cuts costs by 60–80% vs. using a premium model throughout.
GPT-4o: When to Use It
Best for: General-purpose agents, customer-facing products, anything needing reliable function calling, and tasks where the OpenAI ecosystem (Assistants API, Threads, fine-tuning) matters.
Watch out for: Cost at scale. GPT-4o at $5/M input tokens adds up fast in multi-step agent loops. Use gpt-4o-mini for most sub-tasks.
Unique strength: The best tool-calling reliability. When you need an agent to call functions consistently and correctly, GPT-4o still leads.
Claude 3.5 / 3.7: When to Use It
Best for: Coding tasks, document summarization, nuanced writing, tasks requiring careful instruction-following, and contexts where hallucination is especially costly.
Watch out for: Slightly more "opinionated" — Claude will push back or add caveats in ways GPT-4o doesn't. Great for quality, sometimes frustrating for automation.
Unique strength: Consistently ranked #1 or #2 on coding benchmarks (SWE-bench). If you're building a coding agent, start with Claude.
Gemini 1.5 / 2.0: When to Use It
Best for: Multimodal applications (analyzing images, video frames, audio), very long documents (up to 1M tokens), and Google Workspace integration.
Watch out for: More variable quality than GPT-4o/Claude on pure text tasks. Check benchmarks for your specific task.
Unique strength: The 1M token context window is genuinely useful — you can feed an entire codebase or a book and ask questions about it.
Llama 3: When to Use It
Best for: Self-hosting for privacy/compliance, reducing API costs at scale, fine-tuning on your own data, and edge/on-device deployment.
Watch out for: Self-hosting requires GPU infrastructure. Llama 3.3 70B needs ~140GB VRAM (2× A100s or 4× A6000s). Use a hosting service like Together AI or Fireworks AI if you don't have GPUs.
Unique strength: No licensing fees. Fine-tune on your data, deploy privately, and own your stack completely.
The Practical Rule
Stop agonizing over which model is "best." They're all remarkably capable. Instead:
- Start with GPT-4o — it works, has the best docs, and has the widest community support.
- Benchmark Claude 3.5 on your specific task — it often beats GPT-4o on coding and long-form tasks.
- Switch to the mini/haiku tier once your prompt is working — cut costs by 10–30×.
- Add self-hosted Llama if privacy or cost becomes a constraint at scale.
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Cómo elegir el LLM correcto en 2026: GPT-4o vs. Claude vs. Gemini vs. Llama
El panorama de los LLM nunca ha sido más competitivo, ni más confuso. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.3, Mistral, Qwen, Command R+... ¿cuál deberías usar realmente? Esta guía va más allá del ruido con recomendaciones concretas y fundamentadas.
Los modelos principales en 2026
Hoy en día existen docenas de LLM capaces. Para la mayoría de los casos de uso, la decisión se reduce a cinco familias:
- OpenAI GPT-4o / o1 / o3 — La opción predeterminada. El mejor ecosistema, la capacidad más amplia, API confiable. La "apuesta segura."
- Anthropic Claude 3.5 / 3.7 — El mejor para documentos largos, redacción con matices y desarrollo de código (coding). La tasa de alucinación más baja en la mayoría de los benchmarks.
- Google Gemini 1.5 / 2.0 Pro — La mejor capacidad multimodal (imagen/video/audio nativo). La ventana de contexto más grande (1M de tokens).
- Meta Llama 3.3 / 4 — El mejor modelo de pesos abiertos (open-weight). Gratuito para autoalojar (self-host). Competitivo con GPT-4o-mini en muchas tareas.
- Mistral Large / Nemo — La mejor opción europea. Sólido rendimiento multilingüe, inferencia eficiente y alojamiento que cumple con el RGPD (GDPR-friendly).
Matriz de decisión rápida
| Caso de uso | La mejor opción | Por qué |
|---|---|---|
| Agente de propósito general | GPT-4o o Claude 3.5 | Mejor uso de herramientas + seguimiento de instrucciones |
| Análisis de documentos largos | Gemini 1.5 Pro o Claude | Ventana de contexto de 1M de tokens / baja alucinación |
| Asistente de desarrollo (coding) | Claude 3.5 Sonnet | Mejor comprensión de código en benchmarks |
| Multimodal (imagen/video) | Gemini 2.0 Flash | Multimodal nativo, el más rápido |
| Bajo costo, alto volumen | GPT-4o-mini o Llama 3.3 | Mejor relación costo/calidad |
| Autoalojado / privado | Llama 3.3 70B | Pesos abiertos (open weights), se ejecuta en 2× A100 |
| Residencia de datos en la UE | Mistral Large | Empresa francesa, nativo para RGPD |
| Razonamiento complejo | OpenAI o1 o o3 | Modelos de razonamiento por cadena de pensamiento (chain-of-thought) |
Comparación de costos (API, por cada 1M de tokens)
| Modelo | Entrada (Input) | Salida (Output) | Nivel (Tier) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5 | $15 | Premium |
| GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | Económico |
| Claude 3.5 Sonnet | $3 | $15 | Premium |
| Claude 3 Haiku | $0.25 | $1.25 | Económico |
| Gemini 1.5 Flash | $0.075 | $0.30 | Económico |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 | Premium |
| Llama 3.3 70B (via Together) | $0.88 | $0.88 | Intermedio |
| Mistral Large | $4 | $12 | Premium |
Para la mayoría de las cargas de trabajo de agentes: use GPT-4o-mini o Claude Haiku para subtareas, y GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet para la síntesis final. Este patrón reduce los costos entre un 60 y un 80% en comparación con el uso exclusivo de un modelo premium.
GPT-4o: Cuándo usarlo
Ideal para: Agentes de propósito general, productos de cara al cliente, cualquier desarrollo que requiera llamadas a funciones (function calling) confiables y tareas donde el ecosistema de OpenAI (Assistants API, Threads, ajuste fino / fine-tuning) sea importante.
Precaución con: El costo a escala. GPT-4o a $5 por cada millón de tokens de entrada se acumula rápidamente en bucles de agentes de varios pasos. Utilice gpt-4o-mini para la mayoría de las subtareas.
Fortaleza única: La mejor confiabilidad en llamadas a herramientas (tool-calling). Cuando necesita que un agente llame a funciones de manera consistente y correcta, GPT-4o sigue a la vanguardia.
Claude 3.5 / 3.7: Cuándo usarlo
Ideal para: Tareas de programación (coding), resumen de documentos, redacción con matices, tareas que requieran un seguimiento minucioso de instrucciones y contextos donde la alucinación sea especialmente costosa.
Precaución con: Es un poco más "obstinado" o con opinión propia: Claude puede oponerse o agregar salvedades de una manera que GPT-4o no hace. Excelente para la calidad, pero a veces frustrante para la automatización.
Fortaleza única: Clasificado consistentemente en el puesto #1 o #2 en benchmarks de desarrollo de software (como SWE-bench). Si está creando un agente de programación, comience con Claude.
Gemini 1.5 / 2.0: Cuándo usarlo
Ideal para: Aplicaciones multimodales (análisis de imágenes, fotogramas de video, audio), documentos extremadamente largos (hasta 1M de tokens) e integración con Google Workspace.
Precaución con: Calidad más variable que GPT-4o/Claude en tareas de texto puro. Revise los benchmarks para su tarea específica.
Fortaleza única: La ventana de contexto de 1M de tokens es genuinamente útil: puede ingresar un código base completo o un libro entero y hacer preguntas al respecto.
Llama 3: Cuándo usarlo
Ideal para: Autoalojamiento por privacidad/cumplimiento normativo, reducción de costos de API a escala, ajuste fino (fine-tuning) con sus propios datos y despliegues locales o en dispositivos (edge/on-device).
Precaución con: El autoalojamiento requiere infraestructura de GPU. Llama 3.3 70B requiere aproximadamente 140 GB de VRAM (2× A100 o 4× A6000). Use un servicio de alojamiento como Together AI o Fireworks AI si no dispone de GPU.
Fortaleza única: Sin tarifas de licencia. Realice ajustes finos con sus propios datos, despliegue de forma privada y sea el dueño absoluto de su pila tecnológica (stack).
La regla práctica
Deje de angustiarse por cuál modelo es el "mejor". Todos son notablemente capaces. En su lugar:
- Comience con GPT-4o: funciona, tiene la mejor documentación y cuenta con el soporte de comunidad más amplio.
- Realice un benchmark con Claude 3.5 en su tarea específica: a menudo supera a GPT-4o en tareas de programación (coding) y de formato largo.
- Cambie al nivel (tier) mini/haiku una vez que su prompt esté funcionando: esto reduce los costos entre 10 y 30 veces.
- Añada Llama autoalojado si la privacidad o el costo se convierten en una limitación a escala.
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So wählen Sie das richtige LLM im Jahr 2026: GPT-4o vs. Claude vs. Gemini vs. Llama
Die LLM-Landschaft war noch nie so wettbewerbsintensiv – und so unübersichtlich. GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.3, Mistral, Qwen, Command R+... welches sollten Sie tatsächlich nutzen? Dieser Leitfaden bringt Licht ins Dunkel und bietet konkrete, fundierte Empfehlungen.
Die wichtigsten Modelle im Jahr 2026
Mittlerweile gibt es Dutzende leistungsfähiger LLMs. Für die meisten Anwendungsfälle läuft die Entscheidung auf fünf Modellfamilien hinaus:
- OpenAI GPT-4o / o1 / o3 – Die Standardwahl. Bestes Ökosystem, breiteste Funktionalität, zuverlässige API. Die „sichere Bank“.
- Anthropic Claude 3.5 / 3.7 – Bestens geeignet für lange Dokumente, nuancierte Texte und Coding. Niedrigste Halluzinationsrate in den meisten Benchmarks.
- Google Gemini 1.5 / 2.0 Pro – Beste multimodale Fähigkeiten (natives Bild/Video/Audio). Größtes Kontextfenster (1 Mio. Token).
- Meta Llama 3.3 / 4 – Bestes Open-Weight-Modell. Kostenlos im Self-Hosting. Bei vielen Aufgaben konkurrenzfähig mit GPT-4o-mini.
- Mistral Large / Nemo – Beste europäische Option. Starke Mehrsprachigkeit, effiziente Inferenz, DSGVO-konformes Hosting.
Schnelle Entscheidungsmatrix
| Anwendungsfall | Beste Wahl | Warum |
|---|---|---|
| Allzweck-Agent | GPT-4o oder Claude 3.5 | Beste Tool-Nutzung + Befolgung von Anweisungen |
| Analyse langer Dokumente | Gemini 1.5 Pro oder Claude | 1 Mio. Token Kontext / geringe Halluzination |
| Coding-Assistent | Claude 3.5 Sonnet | Beste Code-Verständnisleistung in Benchmarks |
| Multimodal (Bild/Video) | Gemini 2.0 Flash | Nativ multimodal, am schnellsten |
| Geringe Kosten, hohes Volumen | GPT-4o-mini oder Llama 3.3 | Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis |
| Self-hosted / privat | Llama 3.3 70B | Open Weights, läuft auf 2× A100 |
| EU-Datenresidenz | Mistral Large | Französisches Unternehmen, nativ DSGVO-konform |
| Komplexes logisches Denken | OpenAI o1 oder o3 | Chain-of-Thought-Argumentationsmodelle |
Kostenvergleich (API, pro 1 Mio. Token)
| Modell | Input | Output | Kategorie |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5 | $15 | Premium |
| GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | Budget |
| Claude 3.5 Sonnet | $3 | $15 | Premium |
| Claude 3 Haiku | $0.25 | $1.25 | Budget |
| Gemini 1.5 Flash | $0.075 | $0.30 | Budget |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 | Premium |
| Llama 3.3 70B (via Together) | $0.88 | $0.88 | Mittel |
| Mistral Large | $4 | $12 | Premium |
Für die meisten Agent-Workloads: Nutzen Sie GPT-4o-mini oder Claude Haiku für Teilaufgaben und GPT-4o oder Claude 3.5 Sonnet für die finale Synthese. Dieser Ansatz senkt die Kosten um 60–80 % im Vergleich zur durchgehenden Nutzung eines Premium-Modells.
GPT-4o: Wann man es einsetzt
Bestens geeignet für: Allzweck-Agenten, kundenorientierte Produkte, alles, was zuverlässiges Function Calling erfordert, sowie Aufgaben, bei denen das OpenAI-Ökosystem (Assistants API, Threads, Fine-Tuning) eine Rolle spielt.
Achtung bei: Kosten bei Skalierung. GPT-4o schlägt mit $5/M Input-Token bei mehrstufigen Agent-Schleifen schnell zu Buche. Nutzen Sie gpt-4o-mini für die meisten Teilaufgaben.
Besondere Stärke: Die beste Zuverlässigkeit beim Tool Calling. Wenn Sie einen Agenten benötigen, der Funktionen konsistent und korrekt aufruft, ist GPT-4o nach wie vor führend.
Claude 3.5 / 3.7: Wann man es einsetzt
Bestens geeignet für: Programmieraufgaben, Dokumentenzusammenfassungen, nuanciertes Schreiben, Aufgaben, die eine präzise Befolgung von Anweisungen erfordern, und Kontexte, in denen Halluzinationen besonders schwerwiegend sind.
Achtung bei: Etwas eigenwilligerem Verhalten – Claude neigt dazu, Einwände zu erheben oder Einschränkungen zu machen, was GPT-4o nicht tut. Hervorragend für die Qualität, manchmal jedoch frustrierend für die Automatisierung.
Besondere Stärke: Konstante Platzierung auf Rang #1 oder #2 in Coding-Benchmarks (SWE-bench). Wenn Sie einen Coding-Agenten entwickeln, starten Sie mit Claude.
Gemini 1.5 / 2.0: Wann man es einsetzt
Bestens geeignet für: Multimodale Anwendungen (Analyse von Bildern, Videoframes, Audio), sehr lange Dokumente (bis zu 1 Mio. Token) und die Integration in Google Workspace.
Achtung bei: Schwankenderer Qualität als GPT-4o/Claude bei reinen Textaufgaben. Prüfen Sie die Benchmarks für Ihre spezifische Aufgabe.
Besondere Stärke: Das 1-Million-Token-Kontextfenster ist extrem nützlich – Sie können eine gesamte Codebasis oder ein ganzes Buch einspeisen und gezielte Fragen dazu stellen.
Llama 3: Wann man es einsetzt
Bestens geeignet für: Self-Hosting aus Datenschutz- oder Compliance-Gründen, Senkung der API-Kosten bei Skalierung, Fine-Tuning mit eigenen Daten und Bereitstellung auf Edge- oder On-Device-Geräten.
Achtung bei: Self-Hosting erfordert eine eigene GPU-Infrastruktur. Llama 3.3 70B benötigt ca. 140 GB VRAM (2× A100 oder 4× A6000). Nutzen Sie Hosting-Dienste wie Together AI oder Fireworks AI, wenn Sie keine eigenen GPUs haben.
Besondere Stärke: Keine Lizenzgebühren. Führen Sie ein Fine-Tuning mit Ihren eigenen Daten durch, stellen Sie das Modell privat bereit und behalten Sie die volle Kontrolle über Ihren gesamten Tech-Stack.
Die praktische Faustregel
Zerbrechen Sie sich nicht den Kopf darüber, welches Modell das „beste“ ist. Sie alle sind bemerkenswert leistungsfähig. Gehen Sie stattdessen so vor:
- Starten Sie mit GPT-4o – es funktioniert zuverlässig, bietet die beste Dokumentation und hat die größte Community-Unterstützung.
- Benchmarken Sie Claude 3.5 für Ihre spezifische Aufgabe – es schlägt GPT-4o häufig bei Programmier- und Langtextaufgaben.
- Wechseln Sie zur Mini-/Haiku-Kategorie, sobald Ihr Prompt funktioniert – das senkt die Kosten um das 10- bis 30-Fache.
- Fügen Sie ein selbstgehostetes Llama hinzu, falls Datenschutz oder Kosten bei Skalierung zum Engpass werden.
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2026年に最適なLLMを選ぶ方法：GPT-4o vs Claude vs Gemini vs Llama
LLMの勢力図は、かつてないほど競争が激化し、同時に複雑化しています。GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro、Llama 3.3、Mistral、Qwen、Command R+など、実際にどれを使うべきでしょうか？本ガイドでは、雑多な情報をそぎ落とし、具体的で実用的な推奨事項を明確に提示します。
2026年の主要モデル
現在、実用的なLLMが数多く存在します。ほとんどのユースケースにおいて、選択肢は以下の5つのファミリーに絞られます：
- OpenAI GPT-4o / o1 / o3 — デフォルトの選択肢。最高のエコシステム、最も幅広い機能、信頼性の高いAPI。まさに「手堅い選択」です。
- Anthropic Claude 3.5 / 3.7 — 長文ドキュメント、ニュアンス表現を含む文章作成、およびコーディングに最適。ほとんどのベンチマークで最も低いハルシネーション（幻覚）率を記録。
- Google Gemini 1.5 / 2.0 Pro — 最高のマルチモーダル機能（ネイティブの画像/動画/音声対応）。最大のコンテキストウィンドウ（100万トークン）。
- Meta Llama 3.3 / 4 — 最高のオープンウェイト（公開重み）モデル。セルフホストは無料。多くのタスクでGPT-4o-miniに匹敵。
- Mistral Large / Nemo — 欧州の最良の選択肢。強力な多言語対応、効率的な推論、GDPR準拠のホスティング。
迅速な意思決定マトリクス
| ユースケース | 最適な選択 | 理由 |
|---|---|---|
| General-purpose agent | GPT-4o または Claude 3.5 | 最高のツール利用（tool use） + 指示追従性 |
| Long document analysis | Gemini 1.5 Pro または Claude | 100万トークンのコンテキスト / 低いハルシネーション率 |
| Coding assistant | Claude 3.5 Sonnet | ベンチマークで最高のコード理解力を実証 |
| Multimodal (image/video) | Gemini 2.0 Flash | ネイティブマルチモーダル、最速 |
| Low cost, high volume | GPT-4o-mini または Llama 3.3 | 最高のコストパフォーマンス比 |
| Self-hosted / private | Llama 3.3 70B | オープンウェイト、2× A100で動作可能 |
| EU data residency | Mistral Large | フランス企業、GDPRネイティブ対応 |
| Complex reasoning | OpenAI o1 または o3 | 思考の連鎖（Chain-of-Thought）推論モデル |
コスト比較（API、100万トークンあたり）
| モデル | インプット | アウトプット | ティア |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | $5 | $15 | Premium |
| GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 | Budget |
| Claude 3.5 Sonnet | $3 | $15 | Premium |
| Claude 3 Haiku | $0.25 | $1.25 | Budget |
| Gemini 1.5 Flash | $0.075 | $0.30 | Budget |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 | Premium |
| Llama 3.3 70B (via Together) | $0.88 | $0.88 | Mid |
| Mistral Large | $4 | $12 | Premium |
大半のエージェントのワークロードでは、サブタスクに GPT-4o-mini または Claude Haiku を使用し、最終的な統合（シンセシス）に GPT-4o または Claude 3.5 Sonnet を使用します。このパターンにより、すべての工程でプレミアムモデルを使用する場合と比較して、コストを 60〜80% 削減できます。
GPT-4o：どのような時に使うべきか
最適なユースケース： 汎用エージェント、顧客向け製品、信頼性の高いファンクションコーリング（関数呼び出し）が必要なあらゆる処理、および OpenAI のエコシステム（Assistants API、Threads、ファインチューニングなど）が重要なタスク。
注意点： 大規模運用時のコスト。インプットトークン100万個あたり$5という GPT-4o の料金は、ステップ数の多いエージェントのループ処理において急速に膨らみます。ほとんどのサブタスクには gpt-4o-mini を使用してください。
独自の強み： ツール呼び出し（tool-calling）における最高峰の信頼性。エージェントが一貫して正確に関数を呼び出す必要がある場合、依然として GPT-4o が業界をリードしています。
Claude 3.5 / 3.7：どのような時に使うべきか
最適なユースケース： コーディングタスク、ドキュメントの要約、ニュアンス表現を伴う文章作成、厳密な指示への追従が必要なタスク、およびハルシネーションの代償が極めて大きい文脈。
注意点： やや「自己主張が強い（opinionated）」傾向があります。Claude は GPT-4o が行わないような形で、反論したり但し書きを追加したりすることがあります。品質面では優れていますが、自動化のプロセスにおいては時折扱いづらく感じられる場合があります。
独自の強み： コーディングベンチマーク（SWE-bench など）で常に1位または2位にランクインしています。コーディングエージェントを構築する場合は、まず Claude から始めることをお勧めします。
Gemini 1.5 / 2.0：どのような時に使うべきか
最適なユースケース： マルチモーダルアプリケーション（画像、動画フレーム、音声の分析）、超長文ドキュメント（最大100万トークン）、および Google Workspace との連携。
注意点： 純粋なテキストタスクにおいては、GPT-4o や Claude と比較して品質にばらつきが生じる傾向があります。特定のタスクに対するベンチマークを確認してください。
独自の強み： 100万トークンのコンテキストウィンドウは極めて実用的です。コードベース全体や書籍一冊を丸ごと入力し、それについて質問することができます。
Llama 3：どのような時に使うべきか
最適なユースケース： プライバシーやコンプライアンスのためのセルフホスティング、大規模運用における API コストの削減、独自データによるファインチューニング、およびエッジやデバイス上（on-device）でのデプロイ。
注意点： セルフホストには GPU インフラが必要です。Llama 3.3 70B を動かすには、約 140GB の VRAM（2× A100 または 4× A6000）が必要となります。GPU リソースがない場合は、Together AI や Fireworks AI などのホスティングサービスの利用を検討してください。
独自の強み： ライセンス費用がかかりません。自社データでファインチューニングを行い、プライベートにデプロイし、技術スタック全体を完全にコントロールできます。
実践的なアプローチ
どのモデルが「ベスト」であるかで悩み続けるのはやめましょう。現在のモデルはどれも驚くほど優秀です。その代わり、以下の手順を踏んでください：
- まず GPT-4o から始める — 確実に動作し、ドキュメントが最も充実しており、コミュニティのサポートも最大規模です。
- 特定のタスクで Claude 3.5 のベンチマークを行う — コーディングや長文タスクにおいて、しばしば GPT-4o を凌駕します。
- プロンプトの動作が確認できたら、mini/haiku ティアに切り替える — これにより、コストを 10〜30倍 削減できます。
- 大規模運用でプライバシーやコストが制約になった場合、セルフホストの Llama を追加する
最適な LLM とは、維持可能なコストで、課題を高い信頼性で解決してくれるモデルのことです。すべてのモデルの探索や詳細については、AgDex LLM ディレクトリをご覧ください。