Together AI、バッチ処理でLLMコストを50%削減する新APIを発表

2025年06月12日

Together AIがバッチ処理によりLLM利用コストを50%削減するAPIを発表
最大5万件のリクエストを一括処理、15種類のモデルに対応
合成データ生成やオフライン要約など非緊急処理に最適化

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コスト効率を重視したバッチ処理APIの登場

Together AIは、大規模言語モデル（LLM）の処理コストを大幅に削減する新しいBatch APIサービスを発表しました[1]。このサービスは、リアルタイム処理と比較して50%のコスト削減を実現し、非同期バッチ処理を通じて大量のLLMリクエストを効率的に処理することができます。

新しいAPIは、deepseek-aiやmeta-llamaシリーズを含む15種類のモデルをサポートし、JSONL形式のファイルを通じて最大5万件のリクエストを一度に処理することが可能です[1]。ファイルサイズの上限は100MBに設定されており、専用のレート制限とリアルタイムの進捗追跡機能も提供されています。

このBatch APIの登場は、AI業界におけるコスト最適化の重要な転換点を示しています。従来のリアルタイム処理は即座の応答が必要な用途には不可欠ですが、多くの企業が直面している課題は、大量のデータ処理における高額なコストでした。バッチ処理は、まるで宅配便の配送システムのように、個別配送（リアルタイム）ではなく集荷・一括配送（バッチ）を行うことで効率性を高める仕組みです。50%という大幅なコスト削減は、AI導入を検討している中小企業にとって特に魅力的な選択肢となるでしょう。

合成データ生成とオフライン処理への特化

Together AIのBatch APIは、特に合成データ生成やオフライン要約などの非緊急ワークロードを対象としています[1]。これらの用途では、即座の応答よりもコスト効率性が重視されるため、バッチ処理の利点を最大限に活用できます。

合成データ生成は、機械学習モデルの訓練に必要な大量のデータセットを人工的に作成するプロセスであり、通常は数時間から数日の処理時間を要します。このような用途では、リアルタイム処理の必要性が低く、コスト削減の恩恵を大きく受けることができます。

合成データ生成への特化は、AI開発の現実的なニーズを反映した戦略的な判断です。実際のビジネス現場では、チャットボットのような即座の応答が必要な用途と、データ分析や機械学習モデルの訓練のような時間的余裕がある用途が混在しています。後者の用途では、処理時間よりもコストパフォーマンスが重要な判断基準となります。これは、写真現像において「即日仕上げ」と「通常仕上げ」で料金が異なるのと同様の考え方です。Together AIは、この市場セグメンテーションを明確に理解し、適切なソリューションを提供していると言えるでしょう。

AI処理コスト最適化の新たな選択肢

今回のBatch API発表は、AI処理におけるコスト最適化の新たな選択肢を提供します。企業は、用途に応じてリアルタイム処理とバッチ処理を使い分けることで、全体的なAI運用コストを大幅に削減できる可能性があります[1]。

特に、大量のデータ処理を定期的に行う企業にとって、50%のコスト削減は年間の運用費用に大きな影響を与えることが予想されます。これにより、これまでコスト面でAI導入を躊躇していた企業も、より積極的にAI技術を活用できるようになるでしょう。

このコスト最適化の動きは、AI技術の民主化という大きな流れの一部として捉えることができます。高額なAI処理コストは、これまで大企業や資金力のある組織のみがAI技術を本格活用できる障壁となっていました。しかし、バッチ処理による50%のコスト削減は、中小企業や個人開発者にとってもAI技術へのアクセスを大幅に改善します。これは、インターネットの普及初期に高額だった通信費が段階的に下がり、より多くの人々がオンラインサービスを利用できるようになった歴史と類似しています。Together AIの取り組みは、AI技術の恩恵をより広範囲の組織が享受できる環境づくりに貢献していると評価できます。