ChatGPTやClaudeの利用料、オープンモデルへの切り替えでどこまで下げられるのか
VercelのAIゲートウェイでは2026年8月に処理トークン全体の56%がオープンモデル経由だったと Vercel は報告している。
「モデル選定」の論考
6 articlesSonnet 5.5・Opus 5.5・GPT-6 Astraをどう使い分けるか、Everyの実測が示すAIモデルの適材適所
Anthropicは新モデル「Claude Sonnet 5.5」をリリースし、低〜中程度のエフォートでは高速・低コストで指示への反応もよく、ブレインストーミングや自分で舵取りするプロトタイピング・デザイン作業に向く一方、高エフォートや放置運用では過剰に作り込みすぎる傾向がEve…
GPT-6 SolとOpus 5.5、コーディング用途ではどちらを選ぶべきか
OpenAIの「GPT-6 Sol」とAnthropicの「Claude Opus 5.5」が同日にリリースされ、Everyは両モデルを日常業務で実測比較した。
汎用ベンチマークではなく自分の仕事でAIモデルを評価すべき理由
Everyの評価責任者Mike Taylorは、MMLU-Proなど業界標準のAIベンチマークが実務での有用性を測れていないと指摘し、自分の仕事内容に基づく「個人ベンチマーク」の構築を提案する。
AI予算を「使いすぎ」ではなく「学びの有無」で管理する方法
Every CEO の Dan Shipper のトークン消費量は、社内で次に多い利用者の3倍超に達する。Dan は、消費が少ないこと自体は問題ではないが、特にエンジニアリングチームでは「もっとできることがあるかもしれない」というシグナルになりうると語る。
AI モデル選定はベンチマークスコアで決めていいのか ― 実業務で測るオフライン評価（offline evals）の作り方
年間1億ドル規模で AI に支出しながら、「オフライン評価（offline evals）」——実業務のタスク集で本番前にモデルを比較するテスト——を持たない企業が少なくないと Mercor CEO の Brendan Foody が指摘。Box CEO の Aaron Levie…