AI901-Foundry#223
情報抽出系ワークロードのコスト最適化原則として、Microsoft Learn が推奨する説明はどれですか?
解説
【正解: B】の理由
Microsoft Learn のコスト最適化ガイドは「Right tool for the right job」を中核原則とし、情報抽出系でも定型構造化は Document Intelligence、業務スキーマでマルチモーダル横断は Content Understanding、PII 伏字化は Azure AI Language、純 OCR は Read API のように、用途に応じた API 組み合わせを徹底することで、token 単価 / レイテンシ / 運用負荷の三軸でバランスの取れた本番運用を実現できると案内します。Foundry hub の connection 機能はこの使い分けを支援するために設計されています。
【他選択肢が違う理由】
Microsoft Learn のコスト最適化ガイドは「Right tool for the right job」を中核原則とし、情報抽出系でも定型構造化は Document Intelligence、業務スキーマでマルチモーダル横断は Content Understanding、PII 伏字化は Azure AI Language、純 OCR は Read API のように、用途に応じた API 組み合わせを徹底することで、token 単価 / レイテンシ / 運用負荷の三軸でバランスの取れた本番運用を実現できると案内します。Foundry hub の connection 機能はこの使い分けを支援するために設計されています。
【他選択肢が違う理由】
- A: GPT-4o は柔軟だが単価が高く、すべての抽出を任せるとコスト膨張します。
- C: OSS 自前運用はマネージド SaaS の利点を失います。
- D: 単価のみで判断すると品質要件・運用負荷とトレードオフが生じます。

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