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システム1モデルとは何か｜JEVがLLMと根本的に違う理由

JEVは文章を書きません。TypeSafe AIが「システム1モデル」と呼ぶ新種のAIです。カーネマンのシステム1とシステム2の違いから、LLMとの構造的な差、3つの質問型、70〜500ミリ秒という速度までを整理します。

同じ43本のプロンプトを両モデルに流し、出力トークンと所要時間を記録しました。見える回答の量はほぼ同じなのに、支払いは4倍違います。差はすべて「考えている時間」から来ています。

失効ドメインを800件保有していますが、割ける時間は週に4時間ほどしかありません。そのすべてに文章を書かせる言語モデルをどう選んだのか。そして「測っていたのは自分の計測器だった」と気づくまでに、2回のランを要した記録です。

FastMetal で使える OpenAI の4モデル、GPT-6 Astra と GPT-5.6 Sol / Terra / Luna。文脈長も入出力も共通で、実質的な違いは単価と推論の扱いです。用途別の選び方を整理します。

並列生成をうたう拡散型LLM Mercury 2.5 を、価格帯の近い Solar Pro 4 と同じ43問で比べました。速度は平均7.3倍。ただし出力トークンは約1.8倍で、文字数は半分でした。

両モデルのトークン単価の差はわずか4%です。ところが同じ43問を投げたところ、Claude Fable 5.1 の出力トークンは43問すべてで GPT-6 Astra を上回り、合計で約2.4倍になりました。

LLMルーターは、リクエストごとに最適なモデルへ振り分ける仕組みです。同じ質問でもモデル間でコストが2,500倍変わる実測データをもとに、その必要性を解説します。

FastMetalのカタログには国内で実行される9つのモデルがあります。実測してわかった、国内ホストの本当の効果と、推論モデルが請求を膨らませる仕組みを解説します。

AIゲートウェイとは、複数社のAIモデルを1つのAPIキーとエンドポイントで呼び出すための中間層です。主な機能と3つの種類、円建ての支払いや適格請求書など日本で選ぶときの確認点、FastMetalでの使い方までを解説します。

Function calling（tool calling）は、LLMが呼ぶ関数と引数を返し、アプリが実行する仕組みです。toolsとtool_callsの流れ、並列呼び出し、構造化出力との違い、MCPとの関係を実例で解説します。

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