Guidance言語によるLLM出力制御：構造化データ生成でコスト削減を実現！product#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 13:30•公開: 2026年2月25日 13:23•1分で読める•Qiita AI分析この記事では、Guidanceライブラリを使用して、大規模言語モデル (LLM) の出力を制御し、洗練させるという革新的な方法に焦点を当てています。 構造化データの生成を可能にすることで、コストとレイテンシの両方を劇的に削減し、より効率的で信頼性の高いLLMアプリケーションにつながります。 このアプローチは、LLMワークフローの合理化における大きな進歩を示しています。重要ポイント•Guidanceは、LLM API呼び出しのコストを30〜50％削減し、構造化出力の信頼性を向上させます。•非効率な「プロンプト→検証→再試行」アプローチを単一のAPI呼び出しに置き換えます。•このライブラリは、Microsoft Researchのオープンソースプロジェクトで、19,000以上のGitHubスターを獲得しています。引用・出典原文を見る"Guidanceライブラリの導入により、構造化出力の信頼性が大幅に向上し、LLM API呼び出しのレイテンシとコストを30〜50%削減できました。"QQiita AI2026年2月25日 13:23* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Troubleshooting Claude Code: Get Back to Work Fast!新しい記事AI's Nuclear Risks: A New Era of Strategic Decision-Making関連分析productAIイノベーションの話題：GLM-5の台頭からSeedance 2.0を活用した映画制作まで2026年2月25日 08:45productOpenClaw 創始者の軌跡：迅速な開発から世界的な現象へ2026年2月25日 08:00productAIデュオがコードに挑戦：ChatGPTとGitHub Copilotが困難なソフトウェアタスクを制覇2026年2月25日 15:00原文: Qiita AI