大規模言語モデルとは何か
大規模言語モデルは、大量の文章から言葉のつながり方を学び、次に来る言葉を選びつづける仕組みだ。LLM は Large Language Model の頭文字を取った呼び方になる。
会話に見えているのは、その選択を何度も重ねた結果だ。仕事ごとに作り分けないところが、それまでの機械学習との違いになる。要約、翻訳、下書き、プログラムの生成を、同じ1つのモデルが引き受ける。
言葉を選ぶ材料は、そのつど渡された文章しかない。手元のファイルや社内のデータベースを自分から開くことはできず、外につなぐにはMCPのような別の仕組みを挟むことになる。
モデルはいくつあるのか
1本の窓口から呼び出せるものだけで400を超える。中継サービスの OpenRouter は400以上のモデルを同じ窓口にまとめ、1日に10兆を超えるトークンを流している。
数が増えたぶん、選ぶ手間も増えた。OpenRouter は価格、性能、稼働率を見て依頼の行き先を自動で振り分けており、ひとつのモデルがすべての仕事で勝つことはない、という見立てを創業時から掲げている。
GOD MODE の料金一覧は、各社の新しいモデルを毎日取り直して並べている。同じ会社でも、速さを優先した版と、難しい仕事に向けた版で単価が変わる。
AIエージェントとどう違うのか
モデルだけでは外の世界で作業が進まない。道具を呼び出し、途中の記録を残し、失敗しても続ける仕組みを足したものがAIエージェントになる。
DeepSeek はその足りない部分を土台と呼び、8月13日にMITライセンスで公開した。エージェントはモデルと土台でできているという切り分けで、土台の側から見るとモデルは差し替えのきく部品の1つになる。
土台の側には、モデルの実力だけを測るための最小構成も用意されている。DeepSeek Harness の Minimal は、永続する bash とファイル編集の2つに絞ったモードで、周りの仕組みを外したときにモデルがどこまでやれるかを見るためにある。
使うときの費用はどう決まるのか
読ませた文章と書かせた文章の量で決まる。数える単位はトークンと呼ばれる、文章を細かく区切ったかたまりだ。読ませる側より、書かせる側の単価が高い。
料金一覧は100万トークンあたりの単価をドルと円で並べている。2026年9月1日の時点で、入力の単価は最も安いモデルと最も高いモデルのあいだに100倍を超える開きがあった。
推論の費用はあらゆる企業で最大の費目になりつつあると、OpenRouter は書いている。安いモデルで足りる仕事にどこまで高いモデルを使うかが、そのまま請求額を決めることになる。