AIコストを大きく下げるモデルルーティングを誰が設計するのか ― Grok 4.5と「100万トークン当たり収益」の時代
Cursor が SpaceXAI と共同訓練したと説明する Grok 4.5 は、Every の社内評価で Opus 水準（Mike Taylor のベンチマークでは Claude Opus 4.8 をわずかに上回る）の性能で、入力 $2 / 出力 $6 per million…
「efficiencymaxxing」の論考
2 articlesAIのトークンコストはどう最適化するのか ― 「トークン監査」とマルチモデル運用に見る効率化の実務
フロンティアラボが計算コストの補助を縮小しつつあり、AI の利用コストは上がっていく。焦点は「どれだけ使うか」から「どう使い、何を示せるか」に移り、サンフランシスコでは revenue per million tokens（1Mトークン当たり収益）が revenue per em…