目的:AI・機械学習を使う

LLM で文章を生成・分類・抽出する

「自然言語の処理を API で済ませたい」

この目的で選ぶときに見る軸

  1. 料金単位
  2. コンテキスト長
  3. レート制限
  4. データ利用方針

下の表の「主要制約」は各ツールで最も先に当たる制約。軸ごとの値はツール詳細の制約表で確認する。

この目的に使える手段(4件)

LLM で文章を生成・分類・抽出する を持つツールの比較
ツール分類種別学習料金成熟主要制約検証
Claude API(Anthropic)
Anthropic の Claude モデルを HTTP で呼び出す、従量課金の LLM API
AI・機械学習マネージドサービス従量課金安定レート制限(Start ティア、モデルごと):1,000 リクエスト/分、入力 2,000,000 トークン/分、出力 400,000 トークン/分(Opus 5・Sonnet 5・Haiku 4.5)。Fable 5.x は 1,000 / 500,000 / 100,000。キャッシュ読み取り分は入力側に数えない
OpenAI API
OpenAIのGPTモデルをHTTPで呼び出す、従量課金のLLM・埋め込みAPI
AI・機械学習マネージドサービス従量課金安定利用ティア(Usage Tier)別の月間利用上限:Free/Tier1 は $100、Tier2 $500、Tier3 $1,000、Tier4 $5,000、Tier5 $200,000(支払い実績に応じ自動昇格)
Ollama
LLMを手元のPC・サーバーで動かす、OSSのローカル実行ランタイム
AI・機械学習ツール無料成長中既定のコンテキストウィンドウ:4,096トークン(OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 環境変数か num_ctx パラメータで変更可能)
Hugging Face
機械学習モデル・データセットを共有し、推論も呼び出せるハブ兼API
AI・機械学習マネージドサービス無料枠あり成長中無料プランの推論クレジット(Inference Providers):無料ユーザーは月$0.10相当のクレジット(変更の可能性あり)。PROユーザーは月$2.00