レイテンシーの削減
レイテンシーを理解する
ClaudeのようなLLMにおけるレイテンシーとは、モデルが入力（プロンプト）を処理し、出力（レスポンス、「補完」とも呼ばれる）を生成するのにかかる時間を指します。レイテンシーは、モデルのサイズ、プロンプトの複雑さ、モデルと対話ポイントを支えるインフラストラクチャなど、さまざまな要因の影響を受けます。
モデルやプロンプトの制約なしでうまく機能するプロンプトを最初に設計し、その後でレイテンシー削減戦略を試すのが常に良いでしょう。レイテンシーを早期に削減しようとすると、最高のパフォーマンスがどのようなものかを発見できなくなる可能性があります。
レイテンシーの測定
レイテンシーについて議論する際、いくつかの用語や測定値に遭遇するかもしれません。
- ベースラインレイテンシー: これは、入力と出力のトークン/秒を考慮せずに、モデルがプロンプトを処理し、レスポンスを生成するのにかかる時間です。モデルの速度の一般的な目安を提供します。
- 最初のトークンまでの時間（TTFT）: この指標は、プロンプトが送信されてから、モデルがレスポンスの最初のトークンを生成するまでの時間を測定します。ストリーミングを使用している場合（後述）、ユーザーにレスポンシブな体験を提供したい場合に特に関連します。
これらの用語の詳細については、用語集をご覧ください。
レイテンシー削減のための戦略
レイテンシーについてより深く理解したところで、それを最小限に抑え、Claudeを使ったアプリケーションをこれまで以上にスナップにするための3つの効果的な戦略について説明しましょう。
1. 適切なモデルを選択する
レイテンシーを削減する最も直接的な方法の1つは、ユースケースに適したモデルを選択することです。Anthropicは、さまざまな機能とパフォーマンス特性を備えた一連のモデルを提供しています。
- Claude 3 Haiku: 最速のモデルであるHaikuは、高速なレスポンスを必要とし、わずかに小さいモデルサイズを許容できるアプリケーションに最適です。
- Claude 3 Sonnet: 速度とモデルサイズのバランスを取るSonnetは、Haikuよりも優れたパフォーマンスを提供しながら、比較的高速なレイテンシーを維持します。
- Claude 3 Opus: 最大かつ最も強力なモデルであるOpusは、最高品質の出力を要求する複雑なタスクに最適です。ただし、HaikuやSonnetと比較してレイテンシーが高くなる可能性があります。
速度と出力品質に関する特定の要件を考慮し、ニーズに最も適合するモデルを選択してください。モデルのメトリクスの詳細については、モデルの概要ページをご覧ください。
2. プロンプトと出力の長さを最適化する
レイテンシーを削減するもう1つの効果的な方法は、入力プロンプトと予想される出力の両方のトークン数を最小限に抑えることです。モデルが処理および生成するトークンが少ないほど、レスポンスは速くなります。
プロンプトと出力を最適化するためのヒントをいくつか紹介します。
- 明確かつ簡潔に: プロンプトでは、意図を明確かつ簡潔に伝えることを目指してください。不要な詳細や冗長な情報は避けつつ、Claudeにはユースケースに関するコンテキストがないため、指示が不明確な場合、意図したロジックの飛躍が行われない可能性があることを念頭に置いてください。
- 短いレスポンスを求める: Claudeに直接、簡潔にするよう求めてください。Claude 3ファミリーのモデルは、以前の世代と比べてステアラビリティが向上しています。Claudeが望ましくない長さの出力をしている場合は、おしゃべりを抑えるよう求めてください。
注意: LLMは単語ではなくトークンをカウントする方法のため、正確な単語数や単語数の制限を求めるのは、段落数や文数の制限を求めるほど効果的な戦略ではありません。
- 適切な出力制限を設定する:
max_tokensパラメータを使用して、生成されるレスポンスの最大長にハード制限を設定します。これにより、Claudeが過度に長い出力を生成することを防ぎます。注意: レスポンスが
max_tokensトークンに達すると、レスポンスは途中で切り捨てられ、文の途中や単語の途中で終わる可能性があるため、これは後処理が必要になる可能性のある鈍い手法であり、通常は回答が最初に来る多肢選択式や短答式のレスポンスに最も適しています。 - temperatureを試す:
temperatureパラメータは、出力のランダム性を制御します。低い値（例: 0.2）では、より集中的で短いレスポンスになる場合があり、高い値（例: 0.8）では、より多様ですが、潜在的に長いレスポンスになる可能性があります。
プロンプトの明確さ、出力の品質、トークン数の間の適切なバランスを見つけるには、いくつかの実験が必要になるかもしれませんが、最適なレイテンシーを達成することが重要なユースケースであれば、その努力は十分に価値があります。
パラメータの詳細については、APIドキュメントをご覧ください。
3. ストリーミングを活用する
ストリーミングは、完全な出力が完了する前にモデルがレスポンスの送信を開始できる機能です。これにより、ユーザーはモデルの出力をリアルタイムで見ることができるため、アプリケーションの知覚される応答性が大幅に向上します。
ストリーミングを有効にすると、モデルの出力が到着したときにそれを処理し、ユーザーインターフェースを更新したり、他のタスクを並行して実行したりできます。これにより、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、アプリケーションがよりインタラクティブで応答性の高いものになります。
ユースケースにストリーミングを実装する方法については、ストリーミングメッセージをご覧ください。
まとめ
ユースケースによっては、レイテンシーを削減することが、Claudeを使用した応答性の高いエンゲージングなアプリケーションを構築するために重要になる可能性があります。適切なモデルを選択し、プロンプトと出力を最適化し、ストリーミングを活用することで、Claudeを使用したプロジェクトの速度と全体的なパフォーマンスを大幅に向上させることができます。完璧なバランスを見つけるには試行錯誤が必要かもしれませんが、その結果は努力に値するものです。
さらに質問がある場合や追加のガイダンスが必要な場合は、Discordサーバーまたはカスタマーサポートチームでコミュニティにお問い合わせください。私たちは常にClaudeとの旅をサポートし、お手伝いする用意があります。
ハッピーコーディング！アプリケーションが強力であると同時に高速であることを願っています！