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AIを整える

AI周りの「目に見えない数字」を見える化。

プロンプトの汚れ、トークン数、モデルが動くか、ベクトルのサイズ、コンテキスト窓──LLM 活用の設計・運用判断に必要な情報をワンクリックで揃える 5 本。

プロンプトを整える

LLM投入前のテキストを掃除。ゼロ幅スペース・スマートクォート・連続空白を除去してトークン節約。

  • 不可視文字・ゼロ幅の除去
  • スマートクォート→普通の引用符
  • 連続空白の正規化
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トークン数を整える

GPT-4o・Claude・Gemini等7モデルでの推定トークン数を一括表示。コンテキスト制限とAPI料金見積もりの前提値に。

  • 7モデル一括トークン推定
  • 英語/日本語の比率検出
  • コンテキスト窓使用率
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LLM料金を整える

プロンプトを貼ると主要LLM(GPT-4o/Claude/Gemini ほか14モデル)のAPI料金が一発で並ぶ。USD/JPY・バッチ・キャッシュ割引・月次予測まで。

  • 14モデル横断比較・安い順ソート
  • USD/JPY自動取得 (Frankfurter API)
  • プロンプトキャッシュ/バッチAPI 割引
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ローカルLLMを整える

自分のMac/PCでLlama・Qwen・Gemma等が動くかを判定。量子化・コンテキスト長を切替えてメモリ要件を算出。

  • 14モデルの動作可否判定
  • 量子化(4/8/16bit)切替
  • コンテキスト長切替
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埋め込みサイズを整える

OpenAI・Cohere・Voyage・BGE等の埋め込みモデル11種のベクトル次元・ストレージ・コストを比較するRAG設計ツール。

  • 11モデルの次元比較
  • 文書数×次元×float型のストレージ計算
  • API/セルフホストのコスト比較
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コンテキスト窓を整える

Claude 200K・GPT-4o 128K・Gemini 2.5 Pro 2M・Llama 4 10M。主要LLM 14モデルのコンテキスト窓を比較。

  • Anthropic/OpenAI/Google/Meta等14モデル
  • 入力サイズ→使用率バー(緑/橙/赤)
  • サイズ感の基準(ツイート〜大百科事典)
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