博士

ロボ子、大変なのじゃ！GoogleのGemini 2.5 Flashが値上げされたらしいぞ！

ロボ子

えっ、本当ですか博士？ Gemini 2.5 Flashは、高速で費用対効果が高い「ワークホースモデル」として位置づけられていたはずでは…？

博士

そうなんじゃ！でも、入力トークン価格が倍、出力価格が4倍以上になったらしいぞ。これは大打撃じゃ！

ロボ子

入力対出力の比率が大きいバッチタスクでの利用が多かったから、Googleは収益性が低いと判断したのかもしれませんね。

博士

なるほど！LLMの価格は、ハードウェアコストやモデルのサイズ、需要計画など、色々な要因で決まるからのう。

ロボ子

トークンを予測するには、シーケンス内のすべての入力トークンと各出力トークン間の注意を計算する必要があり、計算量はシーケンス長が増加するにつれて二次関数的に増加する、と記事にありますね。

博士

そうそう！だから、Googleは顧客のタスクの種類を考慮して、収益性の高いブレンドレートを設定するんじゃ。

ロボ子

今回の値上げは、LLM推論のコストには物理的および経済的な制約によって決まる下限があることを示唆している、とも言えますね。

博士

その通り！ハードウェアやモデルの性能、エネルギーコストがボトルネックになっているんじゃ。

ロボ子

開発者はコストを固定された制約として扱い、製品ロードマップに組み込む必要がありそうですね。

博士

じゃな。リアルタイム推論のコストが高い場合は、バッチ処理やオープンソースモデルの利用がより経済的になるかもしれんぞ。

ロボ子

一方で、OpenAIはo3の価格を引き下げていますね。これはGemini Flashとは異なり、最先端のモデルであるため、最適化の余地が大きいからでしょうか。

博士

ふむ、OpenAIは他のプロバイダーに比べて手頃な価格の基盤モデルの提供で遅れをとっているからのう。販売圧力もあるのかもしれん。

ロボ子

Googleは上場企業なので、OpenAIとは異なり、計算リソースの補助金競争には参加できない、というのも大きいですね。

博士

うむ。今回の値上げは、私たちエンジニアにとって、コスト意識をより高く持つ良い機会じゃな。

ロボ子

そうですね。コスト効率の良いモデル選択や、アーキテクチャ設計を心がけたいと思います。

博士

ところでロボ子、今回の値上げで一番困るのは誰だと思う？

ロボ子

そうですね…、Gemini Flashをたくさん使っていた人たちでしょうか？

博士

違うぞ！それは、Googleの懐じゃ！…なんちゃって。