エンタープライズ企業がAmazon Bedrockを使用した社内AIプラットフォームを構築しています。以下の3つのユースケースが存在します。 ① 社内FAQ向けシンプルな質問応答（平均入力200トークン） ② 財務レポートの複雑な多段階分析と洞察生成（平均入力3,000トークン） ③ コードレビューと修正提案（平均入力1,500トークン） 月間コストを最小化しつつ、各ユースケースで必要な品質を維持するための最適なモデル選択戦略はどれですか？
タスクの複雑度・要求品質に応じて適切なモデルを選択する「インテリジェントモデルルーティング」は、コストとパフォーマンスのバランスを最適化する重要な設計パターンです。 ・Claude 3 Haikuは最も高速・低コストなモデルで、シンプルなFAQ応答のような定型的なタスクに最適です。 ・Claude 3 Sonnetはコストとパフォーマンスのバランスが優れており、コードレビューのような中程度の複雑さのタスクに適しています。 ・Claude 3 Opusは最も高い推論能力を持ち、財務分析のような高度な多段階思考が必要なタスクに最適です。 この戦略により、単一モデルを使用する場合と比較して、品質を維持しながらコストを大幅に削減できます。 選択肢AのClaude 3 Opusのみの使用は最高品質を保証しますが、FAQのような単純なタスクにも最高価格のモデルを使うため、コストが著しく高くなります。 選択肢BのClaude 3 Haikuのみの使用はコスト最安ですが、財務レポートの複雑な分析では品質が不十分となり、ビジネス価値を損ないます。 選択肢DのBedrock Agentは複数ステップのタスクオーケストレーションに優れていますが、単純なルーティングのみの目的で使用するのは過剰設計であり、エージェントのオーバーヘッドコストも追加で発生します。