LLMのパフォーマンスを劇的に向上！APIコスト50%削減と推論速度23倍を実現！infrastructure#llm📝 Blog|分析: 2026年2月18日 06:15•公開: 2026年2月18日 03:42•1分で読める•Zenn LLM分析この記事では、大規模言語モデル（LLM）のコストを削減し、パフォーマンスを加速させる画期的な方法を紹介しています。APIバッチ処理とvLLMの高度な機能を活用することで、開発者はLLMアプリケーションを大幅に最適化できます。23倍の速度向上という可能性は非常に魅力的です！重要ポイント•OpenAIとAnthropicのバッチAPIを使用して、50%のコスト削減を実現。•vLLMのPagedAttentionを使用して、推論速度を最大23倍に向上。•Prompt CachingとバッチAPIを組み合わせて、さらなるコスト削減を実現。引用・出典原文を見る"LLMのバッチ処理により、APIコストを50%削減し、自前推論ではスループットを最大23倍（OPT-13B、A100で測定）まで向上できます。"ZZenn LLM2026年2月18日 03:42* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事AI Ecosystem Unveiled: 460 Tools in 8 Layers, Reshaping AI Development新しい記事AI Shifts Power: Why Validation Experts Will Rule the AI Era関連分析infrastructureTeleport、エンタープライズインフラストラクチャにおけるAIエージェントを保護するエージェントIDフレームワークを発表2026年2月18日 00:00infrastructureAIエコシステム解明：8層460のツールが描く、未来のカタチ2026年2月18日 05:15infrastructureAIエコシステム解明：8層460のツールでAI開発を再構築2026年2月18日 06:15原文: Zenn LLM