ローカルLLMとクラウドLLMの使い分け

用途別のモデル選定基準と切り替え戦略を解説する。

選定基準

コスト、レイテンシ、プライバシー、精度の4軸で判断する。

ローカルLLMが向くケース

  • 機密データの処理
  • オフライン環境
  • 大量の軽量タスク

クラウドLLMが向くケース

  • 高精度が必要なタスク
  • マルチモーダル処理
  • 最新モデルの利用

実践的な使い分け

Haiku級のタスクはローカル、Opus級はクラウドという切り替えが効率的。