LLM API速度競争：最速プロバイダー5選とその戦略

近年、大規模言語モデル（LLM）のAPIプロバイダーは、応答速度の限界を押し広げています。かつては数分かかっていた応答が、今やリアルタイムでの対話や複雑なコーディングタスク、さらには本番環境のSaaSアプリケーションにも適応できるほどの低遅延と高スループットを実現しています。LLMの高速化は、単にGPUの数を増やすというアプローチから、カスタムシリコン設計やソフトウェア最適化へとシフトしています。これにより、トークン生成速度は飛躍的に向上し、AIとのインタラクションはよりシームレスなものとなっています。ここでは、特に注目すべき5つのプロバイダーを紹介します。

Cerebras：圧倒的なスループットで処理能力を最大化

Cerebrasは、そのユニークなWafer-Scale Engine（WSE）アーキテクチャにより、突出したスループットを実現しています。単一のシリコンウェハーを巨大なチップとして使用することで、通信ボトルネックを排除し、非常に高いメモリ帯域幅と並列計算能力を誇ります。これにより、長文の要約、情報抽出、コード生成といった、大量のトークン処理が求められるタスクや、高QPS（Query Per Second）の本番環境エンドポイントに最適です。gpt-oss-120Bモデルで毎秒3,115トークンという驚異的な速度を記録しています。

Groq：リアルタイム対話に最適な超低遅延

Groqは、カスタム言語処理ユニット（LPU）によって、極めて低いファーストトークン遅延と高い応答性を実現しています。GPUシステムに共通するスケジューリングオーバーヘッドを排除したLPUは、決定論的な実行を可能にし、応答がほぼ瞬時にストリーミングされる感覚を提供します。チャットアプリケーション、エージェント、コパイロット、リアルタイムシステムなど、応答の開始速度が最重要視されるインタラクティブなワークロードに最適です。gpt-oss-20Bモデルで毎秒935トークン、ファーストトークンまでの時間は約0.17秒というパフォーマンスを示しています。

SambaNova：Llamaファミリーに特化した安定した高性能

SambaNovaは、カスタムのReconfigurable Dataflow Architecture（RDA）を採用し、GPUスケジューリングに依存しない効率的な大規模モデル実行を実現しています。このアーキテクチャは、モデルデータを予測可能な方法でストリーミングし、オーバーヘッドを削減して持続的なスループットを向上させます。特にLlamaファミリーのモデルに対して最適化されたソフトウェアスタックとの組み合わせにより、高くて安定したトークン生成速度と競争力のあるファーストトークン遅延を提供します。Llama 4 Maverickモデルで毎秒689トークン、ファーストトークンまでの時間は約0.80秒という結果です。

Fireworks AI：ソフトウェア最適化による一貫した速度

Fireworks AIは、特定のハードウェアの優位性に頼るのではなく、ソフトウェア最適化に重点を置くことで高いトークン速度を達成しています。モデルのロード、メモリレイアウト、実行パスを効率化し、量子化、キャッシング、モデル固有のチューニングといった技術を駆使して、各モデルが最適なパフォーマンスを発揮できるようにしています。これにより、複数の大規模モデルを使用する本番システムにおいて、堅牢で一貫したパフォーマンスを提供できる、信頼性の高い選択肢となっています。gpt-oss-120Bモデルで毎秒851トークン、ファーストトークンまでの時間は約0.30秒を記録しています。

Baseten：GLM-4.7モデルに強みを発揮

Basetenは、特にGLM-4.7モデルにおいて、トップティアのプロバイダーに匹敵する強力な結果を示しています。そのプラットフォームは、最適化されたモデルサービング、効率的なGPU利用、特定のモデルファミリーに合わせた慎重なチューニングに焦点を当てています。これにより、GLMワークロードで堅実なスループットを提供しますが、非常に大規模なGPT OSSモデルでのパフォーマンスはより中程度です。GLM-4.7の速度が最優先事項である場合に、Basetenは注目に値する選択肢となります。GLM-4.7モデルで毎秒385トークン、ファーストトークンまでの時間は約0.59秒というパフォーマンスです。

LLM API速度競争がAIアプリケーションにもたらす未来

LLM APIプロバイダー間の速度競争は、AIアプリケーションの可能性を大きく広げています。Cerebrasのようなハードウェア主導のアプローチから、Groqのカスタムシリコン、SambaNovaやFireworks AIのソフトウェア最適化、そしてBasetenのように特定のモデルに強みを持つアプローチまで、多様な戦略が共存しています。

これらのプロバイダーは、それぞれ異なるワークロードとニーズに対応しており、開発者は自身のアプリケーションの要件に最も適したプロバイダーを選択することが重要です。例えば、リアルタイムでの対話が重要な場合はGroq、大量のテキスト処理が必要な場合はCerebrasが有利になるでしょう。

将来的には、さらなるハードウェアの進化とソフトウェアの洗練により、LLMの推論速度はさらに向上し、より高度でインタラクティブなAIアプリケーションが現実のものとなることが期待されます。この速度競争は、AI技術の民主化を加速させ、より多くの人々がその恩恵を受けられるようになるための重要な推進力となるでしょう。