トークンあたりコスト分析：LLM推論のためのGPUインフラストラクチャ最適化

2025年12月8日更新

2025年12月アップデート: 推論の経済性は改善を続けています。141GB HBM3eを搭載したH200が広く利用可能になり（購入価格$30-40K、クラウド利用$2.15-6.00/時間）、以前は2台のH100を必要とした70Bモデルを単一GPUで提供できるようになりました。H100のクラウド価格は$1.49-3.90/時間に下落しました（$7-8/時間から）。AWSは2025年6月に44%の価格引き下げを実施。Blackwell GB200/GB300アーキテクチャはLLMに対して30倍の推論性能向上を約束していますが、割り当ては依然として制限されています。量子化の進歩（FP4、INT4）により、精度を維持しながらトークンあたりのコスト削減が続いています。

ChatGPTが生成する1単語あたり、OpenAIには$0.00012の費用がかかります。この数字が、AI企業が生き残るか、持続不可能なビジネスモデルの墓場に消えていくかを決定づけます。¹ 大規模言語モデルを展開する組織は、数百万のユーザーが毎日数十億のトークンを生成する中で、トレーニング費用ではなく推論コストがインフラストラクチャ予算の大部分を占めることに気づきます。トークンあたり$0.0001と$0.001の差は、月間数百万ドルのインフラコストの違いとなり、最適化は効率化の演習ではなく生存の必須条件となります。

AnthropicはClaudeをユーザーに提供するために1日$270万を消費しており、プレミアム価格を設定しているにもかかわらず、インフラコストが収益の85%を占めています。² Googleの Geminiインフラコストは年間$50億を超えると報告されており、同社は無料層の利用を制限し、ユーザーを有料サブスクリプションに誘導せざるを得なくなっています。³ スケールが大きくなるほど経済性は厳しくなります：1日10億トークンをトークンあたり$0.001で提供すると、年間$3億6500万のコストがかかり、これはスタートアップ全体の資金調達額に匹敵します。

ハードウェアの軍拡競争は、コストを相反する方向に押し進めています。NVIDIAのH100 GPUはA100の3倍の推論性能を提供しますが、価格は2.5倍であり、複雑な最適化の判断を迫られます。⁴ メモリ帯域幅が重要なボトルネックとして浮上しており、モデルはパラメータあたりトークンあたり2バイトのメモリ帯域幅を必要とするため、計算能力よりもメモリ速度が重要になります。⁵ 誤った選択をした組織は、ユーザーの成長に関係なく失敗を保証するコスト構造に縛られることになります。

トークン経済がビジネスの存続可能性を決定する

トークン生成コストを理解するには、推論プロセスを構成要素に分解する必要があります。各トークン生成には、メモリからのモデル重みのロード、行列乗算の実行、アテンションメカニズムの適用、確率分布の生成が含まれます。Llama 2のような700億パラメータモデルは、フル精度でトークンあたり140GBのメモリ帯域幅を必要とし、これは直接的に時間と電力消費に変換されます。⁶

バッチサイズは、固定オーバーヘッドの償却を通じてトークンあたりのコストに劇的な影響を与えます。単一リクエストの処理では、GPU容量の90%がメモリ転送で無駄になります。32リクエストをまとめてバッチ処理すると、レイテンシーが20%増加するだけで、トークンあたりのコストを85%削減できます。⁷ コスト効率とユーザー体験のトレードオフは、インフラストラクチャ設計を形作る重要なビジネス判断となります。

コンテキスト長はコストを指数関数的に増加させます。2,000トークンのコンテキストでは、シーケンス長の二乗に比例してスケールするアテンション行列を維持する必要があります。GPT-4の128,000トークンコンテキストウィンドウは、8,000トークンのコンテキストと比較して64倍の処理コストがかかり、OpenAIが拡張コンテキストにプレミアム価格を設定する理由を説明しています。⁸ 100万トークンのコンテキストを持つモデルは、アーキテクチャの革新なしには経済的に成り立ちません。

モデルサイズはコスト構造にステップ関数を作り出します。70億パラメータモデルは単一GPUメモリに収まり、シンプルなデプロイメントが可能です。700億パラメータモデルは複数GPUにわたるモデル並列処理を必要とし、同期オーバーヘッドが追加されます。1750億パラメータモデルは、高速インターコネクトを備えた専門的なインフラストラクチャを必要とします。モデルサイズの各ジャンプは、パラメータ数の増加を超えて、トークンあたりのコストを2-3倍増加させます。⁹

精度要件は最大の最適化機会を提供します。フルFP32精度は最大の精度を提供しますが、INT8量子化と比較してメモリ帯域幅要件を4倍にします。現代の量子化技術は、コストを75%削減しながらフル精度の99.5%の精度を達成します。¹⁰ より良い量子化手法の開発競争は、AIデプロイメントの経済性に直接影響を与えます。

ハードウェアアーキテクチャがコストの基盤を形成する

GPU選択は、最適化が始まる前にベースラインのコスト構造を決定します。NVIDIAのH100 SXMは3.35TB/sのメモリ帯域幅を提供し、70Bパラメータモデルを毎秒100トークンで提供します。¹¹ A100は2TB/sしか達成できず、同じモデルのスループットは毎秒60トークンに制限されます。67%の性能差は、H100の購入価格が高いにもかかわらず、比例的に低いトークンあたりのコストに変換されます。

メモリ容量の制約は、コストのかかるアーキテクチャの決定を強います。FP16精度で70Bパラメータモデルをロードするには、KVキャッシュ、アクティベーション、オーバーヘッドを考慮する前に140GBのメモリが必要です。80GBのH100はモデル並列処理を2つのGPUにわたって強制し、コストが2倍になり通信オーバーヘッドが追加されます。141GBのメモリを搭載した次期H200は単一GPUでの提供を可能にし、トークンあたりのコストを45%削減します。¹²

AMDのMI300Xは、192GBのHBM3メモリと5.3TB/sの帯域幅を、H100価格の60%で提供するコスト効率の良い代替手段として浮上しています。¹³ 追加のメモリ容量により、並列処理のペナルティなしに大規模モデルを提供できます。早期採用者は、H100デプロイメントと比較して30%低いトークンあたりのコストを報告していますが、ソフトウェアエコシステムの未成熟さが運用上の課題を生み出しています。ハードウェアの節約とソフトウェアの複雑さのトレードオフには慎重な評価が必要です。

IntelのGaudi 3アクセラレータは、トランスフォーマーモデル向けのアーキテクチャ最適化により、特に推論ワークロードをターゲットにしています。このチップは128GBのHBM2eメモリと3.7TB/sの帯域幅を提供しながら、H100の700Wに対して600Wしか消費しません。¹⁴ Intelは推論ワークロードの総所有コストが40%低いと主張していますが、限定的な可用性とソフトウェアサポートが採用を制限しています。

CPUベースの推論は、特定のシナリオで競争力のある経済性を持つことに多くの人が驚きます。192 vCPUを搭載したAWS Graviton4インスタンスは、1,000トークンあたり$0.0008で小規模モデルを提供でき、低スループットアプリケーションではGPU価格と競争力があります。¹⁵ このアプローチは、GPU使用率が低く留まるような断続的なトラフィックを持つアプリケーションに有効です。混合CPU-GPUアーキテクチャは、モデルサイズと緊急度に基づいてリクエストをルーティングすることでコストを最適化します。

ソフトウェア最適化が劇的な改善をもたらす

量子化技術は、どのハードウェアアップグレードよりもコストを削減します。GPTQ量子化は、最小限の精度損失で4ビット精度にモデルを圧縮し、メモリ帯域幅要件を87.5%削減します。¹⁶ AWQ（Activation-aware Weight Quantization）は、重要な重みをより高い精度で保持しながら他を積極的に量子化し、1%未満の精度劣化で平均3ビット精度を達成します。¹⁷ 量子化を実装した組織は、許容可能な品質のトレードオフで4-6倍のコスト削減を報告しています。

KVキャッシュ最適化は、マルチターン会話でのメモリ爆発を防ぎます。PagedAttentionはオペレーティングシステムのページのようにキャッシュメモリを仮想化し、メモリの無駄を55%削減します。¹⁸ Multi-Query Attentionはアテンションヘッド間でキーと値の射影を共有し、キャッシュ要件を8分の1に削減します。¹⁹ これらの最適化により、同じハードウェアで10倍の同時ユーザーを処理でき、トークンあたりの経済性が劇的に改善されます。

投機的デコーディングは、追加ハードウェアなしで推論を2-3倍高速化します。小さなドラフトモデルがトークン候補を生成し、大きなモデルが並列で検証することで、計算コストを償却します。²⁰ Medusaアーキテクチャは複数のデコーディングヘッドを追加して複数のトークンを同時に予測し、貪欲デコーディングで2.8倍の高速化を達成します。²¹ これらの技術は、パターンが予測可能なコード生成のような構造化された出力に特に効果的です。

動的バッチングは、様々な長さのリクエストを組み合わせることでハードウェア使用率を最大化します。連続バッチングはトークンが完了すると既存のバッチに新しいリクエストを追加し、静的バッチングの40%に対して90%以上のGPU使用率を維持します。²² この技術は高度なスケジューリングを必要としますが、本番デプロイメントでトークンあたりのコストを50%削減します。

モデルルーティングは、リクエストを適切なリソースにインテリジェントに振り分けます。シンプルなクエリは小さいモデルや量子化バージョンにルーティングされ、複雑なリクエストはフルモデルの注意を受けます。Mixture-of-expertsアーキテクチャは関連するパラメータのみをアクティベートし、品質を維持しながら計算を85%削減します。²³ スマートなルーティング戦略は、すべてのリクエストを最大のモデルで処理する場合と比較して、平均トークンあたりのコストを60%削減できます。

デプロイメントアーキテクチャが総コストに影響する

集中型デプロイメントは、リソースを大規模クラスターに集中させ、共有インフラストラクチャを通じて規模の経済を達成します。複数のモデルを提供する1,000 GPUクラスターは、統計的多重化により85%の使用率を達成します。²⁴ 冷却、電力、ネットワークのコストがより多くの計算に償却され、分散デプロイメントと比較してトークンあたりのコストが25%削減されます。しかし、地理的に分散したユーザーの場合、ネットワークレイテンシーとデータ送信料金が節約を相殺します。

エッジデプロイメントは推論をユーザーに近づけますが、リソースを断片化します。ユーザーの近くに100の小規模クラスターをデプロイすると、ネットワークコストとレイテンシーは削減されますが、使用率は40-50%に低下します。²⁵ 各拠点には冗長なインフラストラクチャ、監視、メンテナンスが必要です。エッジデプロイメントは通常、トークンあたり2-3倍のコストがかかりますが、優れたユーザー体験とデータ主権の利点を提供します。

ハイブリッドアーキテクチャは、異なるモデル層を戦略的にデプロイすることで、コストとパフォーマンスのバランスを取ります。小さいモデルは低レイテンシー応答のためにエッジロケーションで実行され、複雑なリクエストは大規模モデルを持つ集中クラスターにルーティングされます。Introlは、257のグローバルロケーションにわたるハイブリッドデプロイメントの設計を支援し、コストとユーザー体験のトレードオフを最適化します。

AWS BedrockやGoogle Vertex AIのようなサーバーレス推論プラットフォームは、インフラストラクチャの複雑さを抽象化しますが、プレミアム価格を請求します。AWS BedrockはLlama 2 70Bに対して1,000トークンあたり$0.008を請求し、自己ホスト型インフラストラクチャの10倍です。²⁶ このプレミアムは、ゼロの運用オーバーヘッドと即座のスケーリングに対して支払われており、予測不可能なワークロードには理にかなっています。安定したトラフィックを持つ組織は、独自のインフラストラクチャを管理することで70-80%節約できます。

マルチクラウド戦略は、プロバイダー間の価格変動とスポット可用性を活用します。AzureのスポットA100インスタンスは、95%の可用性でオンデマンド価格より60%安価です。²⁷ Google Cloudの確約利用割引は、3年コミットメントで57%のコスト削減を提供します。²⁸ 高度なオーケストレーションプラットフォームは、サービスレベルを維持しながら、最も安価な利用可能なインフラストラクチャにリクエストをルーティングします。

実際のデプロイメントが最適化パターンを明らかにする

Spotifyのポッドキャスト書き起こしサービスは、本番環境での積極的な最適化を実証しています。同社は毎日5,000時間のオーディオに対してWhisper Large V3を提供し、5,000万トークンを生成しています。A100 GPUでの初期デプロイメントは毎日$18,000のコストがかかりました。INT8量子化、連続バッチング、Flash Attentionを実装することで、99.2%の精度を維持しながらコストを毎日$4,500に削減しました。²⁹

Shopifyのマーチャントアシスタントは、会話型AIの経済性を示しています。このシステムは、平均20ターンの1,000万の日次会話を処理し、毎日20億トークンを生成します。高度なキャッシングとルーティングを備えたH100インフラストラクチャで実行され、サービスの月間コストは$450,000です。最適化なしでは、同じワークロードに$210万かかり、体系的な最適化の影響を実証しています。³⁰

金融機関は規制上の制約により、異なる最適化を行います。JPMorganの調査アシスタントは、厳格なレイテンシー要件とクライアント間のデータ共有禁止で50,000人のアナリストにサービスを提供しています。銀行はクライアントグループごとに専用モデルインスタンスをデプロイし、バッチング効率を犠牲にして

[翻訳のため内容省略]