ASOVERSE MAGAZINE
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AIで調べる、働く、学ぶ、つくる。そして遊ぶ。日々の疑問をほどき、アイデアを形にするための、アソバースの読みものです。
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記事一覧
プロンプトキャッシュはどこで効く？OpenAI・Claude・Geminiの仕組みと設計の違い
LLMの応答を保存して再利用してよいか：応答キャッシュの可否判断とキー設計
LLMのモデル廃止・更新に追いつく：モデル名の固定と移行スケジュールの作り方
モデルを替える前の回帰テスト：小さな評価セットでLLMの出力差を確認する
LLMサービスの利用者ごとの上限設計：回数・トークン・同時実行をどう制限するか
LLMアプリのログ設計：プロンプトと応答を残す範囲・伏せる情報・保存期間
LLM APIを呼ぶコードのテスト：モックと実API確認を分ける三層の進め方
Gemini APIはGoogle AI StudioとVertex AIで何が違う？認証と使い分けの判断
複数社のLLM APIを切り替えたい時：自前の抽象化層は作るべきか
長い会話でLLMの文脈が溢れる前に：履歴の切り詰めと要約の設計
バッチAPIに回す処理、回さない処理：OpenAIとClaudeの非同期処理の選び方
LLM APIが止まった時のフォールバック設計：代替モデル・縮退表示・再送の決め方
Ollamaの最初の一歩:公式からの導入、初回実行、停止まで
LM Studioでモデルを探して動かす:コマンドなしでローカルAIと会話する手順
OllamaとLM Studioはどちらから始めるか:操作・管理・連携で選ぶ
ローカルAI用にPCのメモリ・VRAM・空き容量を確認する方法(Windows・Mac)
モデルの大きさから必要メモリを見積もる:パラメータ数と量子化の掛け算
量子化とは何か:Q4・Q8などの表記を読み、PCに合うファイルを選ぶ
Ollamaで「メモリが足りない」と出る・極端に遅いときの切り分け手順
コンテキスト長を伸ばすとメモリが増える理由と、長文を扱う設定の考え方
日本語で使うローカルモデルの選び方:自分で試す質問10問と採点の観点
ローカルAIはネットなしで動くのか:通信が発生する場面と確かめ方
