Jevで費用1/34に？ ChatGPTとは真逆「生成しないAI」の実力

AIエージェント普及で浮上した「遅くて高い」問題

　2026年は、AIエージェントが実用の道具として広まった。AnthropicのClaude Codeは、2月の時点で年換算の売上ペースが25億ドルを超えた。OpenAIのCodexは、6月に週間の利用者が500万人を超えた。試しに触る人だけでなく、お金を払って仕事に使う人が増えている。

　使い方も変わった。人が1回ずつ指示を出すのではなく、AIが自律的に作業し、結果を確かめ、次の作業を決めることを繰り返す。こうしたエージェントは、1つの仕事の中で何度もLLM（大規模言語モデル）を呼び出す。ある開発者の調査では、1ターンで平均8回呼んでいた。最先端のLLMは1回の応答に数秒から数分かかり、料金は呼び出しの回数だけ積み上がる。

　このコストを減らすために各社はGPT-5.6 LunaやGemini 3.5 Flash-Liteのように、安くて速いモデルを投入してきた。それでも解決しない問題が残る。

　エージェントがLLMを呼ぶ理由の多くは、長い文章を書くことではない。どのツールを使うか、この作業は終わったか、この情報は要るかといった小さな判断の積み重ねだ。LLMはこうした判断にも、文章を1つずつ書き出して答える。答えの形式を指定しても、同じ質問で答えが揺れ、そのたびに数秒待たされる。安いモデルに替えても、「書く機械」に判断させている構造は変わらない。 【次ページ】わずか0.2秒で判断、「Jev」は何がスゴい？