バッチ推論

バッチ推論（Batch Inference）とは、複数のリクエストを一括でまとめてLLMに処理させることで、スループット（単位時間あたりの処理量）を最大化し、コストを削減する技術・アーキテクチャパターンです。

リアルタイムの対話型ユースケース（チャット・API応答）とは対照的に、時間的な制約が緩い大量処理タスクに適しています。

主要なユースケース： **大量文書の処理**：数千件の記事・レポートの要約・分類・分析を一括実行します。 **評価パイプライン**：LLMの評価セット（数百〜数万件のサンプル）を一括で採点します。 **合成データ生成**：ファインチューニング用の大量の合成データを効率的に生成します。 **オフライン翻訳**：大量ドキュメントの一括翻訳処理に使われます。 **埋め込み生成**：大規模なテキストコーパスのベクトル化をバッチで実行します。

クラウドAPIのバッチ機能： **OpenAI Batch API**：24時間以内の処理を約50%割引で提供。JSONLファイルで一括入力し結果を非同期で取得します。 **Anthropic Message Batches API**：複数のメッセージを一括送信し、処理完了後に結果を取得する仕組みです。コストとレート制限の最適化に活用できます。

サーバーサイドのバッチ処理では、continuous batching（連続バッチ処理）と組み合わせることでGPUの利用効率が大幅に向上します。vLLMやTGI（Text Generation Inference）などの推論サーバーはcontinuous batchingを標準実装しており、大規模デプロイで重要な技術です。