クラウドAIとエッジAI、どちらがコスト効率がよいですか？

推論回数が多いほどエッジが有利です。月間1万回以上かつAPI単価が0.5円/回以上の場合、エッジデバイス（Jetson Orin Nano等）は概ね1〜2年で初期費用を回収できます。※本ツールの結果は参考値です。

モデルの量子化はコストに影響しますか？

INT8量子化を適用すると推論速度が2〜4倍向上し、エッジデバイスでも大型モデルが扱いやすくなります。TensorFlow LiteやONNX Runtimeの量子化ツールを活用してください。

1Bパラメータ超の大型モデルはRaspberry Piではレイテンシが10秒以上になり、実用的ではありません。Jetson Orin NanoやCoral Edge TPUの使用を推奨します。

モデルサイズ・推論リクエスト数・デバイス種別から月額・年間の推論コストとレイテンシ目安を算出。クラウドvsエッジの費用判断に。

モデルサイズ

推論リクエスト数（回/日）

実行デバイス

月額推論コスト3,000円

年間コスト36,000円

レイテンシ目安50〜150 ms

1,000回あたりコスト100 円/千回

エッジAIデバイスへのモデルデプロイ手順を解説。TensorFlow LiteとONNX Runtimeの比較、量子化によるパフォーマンス改善方法をわかりやすく説明します。