AI推論コスト計算機
モデルサイズ・リクエスト数・実行デバイスを選択するだけで、月額・年間の推論コストとレイテンシを比較できます。クラウドGPUとエッジデバイスのどちらが最適か判断する際にご活用ください。
クラウド / エッジ比較レイテンシ目安表示無料
1パラメータ入力
2計算結果
月額推論コスト
3,000 円
年間コスト
36,000 円
レイテンシ目安
50〜150 ms
1,000回あたりコスト
100 円/千回
使い方ガイド
Step 1: 使用するAIモデルのサイズ（小型・中型・大型）を選択します。
Step 2: 1日あたりの推論リクエスト数を入力します。
Step 3: 実行デバイス（クラウドGPU / Jetson Orin Nano / Raspberry Pi）を選択すると、月額コスト・年間コスト・レイテンシが表示されます。
エッジデバイスのコストは電気代ベースの固定費で計算しています。実際にはデバイスの初期費用も考慮してください。
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よくある質問
クラウドAIとエッジAI、どちらがコスト効率がよいですか？▼
リクエスト数が少ない場合はクラウドAIが有利（従量課金のため固定費がかからない）ですが、リクエスト数が増えるとエッジAIの方がコスト効率が良くなります。損益分岐点はモデルサイズやデバイスによりますが、一般的に1日数百回以上のリクエストがある場合はエッジAIの検討が有効です。
モデルの量子化はコストに影響しますか？▼
INT8やFP16への量子化により、推論速度が向上し、エッジデバイスでの処理能力が大幅に改善されます。クラウドでも処理時間が短縮されるため、従量課金のコスト削減につながります。精度低下は一般的に1〜2%程度に抑えられます。
Raspberry Piで大型モデルは動きますか？▼
1Bパラメータを超える大型モデルはRaspberry Piでは実用的な速度で動作しません。レイテンシが10秒以上かかるため、リアルタイム用途には不向きです。TensorFlow LiteやONNX Runtimeで量子化した小型モデルの利用を推奨します。