2.2モデルの選択とデプロイ

Foundry の モデルカタログ には、用途・サイズ・提供元の異なる多数の学習済みモデルが並びます。実装の第一歩は「やりたいことに合うモデルを選ぶ」ことです。選定では主に4点を見ます：
①能力（チャット/生成、要約、コード、推論の強さ）、
②モダリティ（テキストのみか、画像・音声も扱うマルチモーダルか）、
③コンテキスト長（一度に渡せる入力の最大トークン数）、
④コスト（トークン単価・速度）。「賢い大型モデルほど高価で遅い」傾向があるため、必要十分な最小のモデルを選ぶのが基本です。

2.2.1デプロイ — 使える状態にする

モデルを選んだら デプロイ します。デプロイすると、そのモデルを呼び出すための エンドポイント（URL）と キー（認証情報）が得られます。アプリや SDK は「エンドポイント＋キー」を使ってモデルにリクエストを送ります（キーの代わりに Microsoft Entra ID 認証も利用可能）。デプロイ時にはデプロイ名を付け、必要に応じてスループット/容量（同時にさばける量）を設定します。同じモデルでも複数のデプロイを作り、用途ごとに使い分けることができます。

2.2.2トークンとコストの基本

生成 AI の課金は トークン（token）単位が基本です。トークンは「単語の断片」のような処理単位で、入力（プロンプト）と出力（応答）の両方のトークン数で課金されます。長いプロンプトや長い応答ほど高コスト・低速になります。したがってコスト最適化では、不要な文脈を削る・適切なサイズのモデルを選ぶ・必要なときだけ大型モデルを使う、といった工夫が効きます。各モデルには扱えるコンテキスト長（トークン上限）があり、それを超える入力は渡せない点にも注意します。

2.2.3この節のまとめ

• モデル選定の4観点：能力／モダリティ／コンテキスト長／コスト・速度。必要十分な最小モデルが基本
• デプロイでエンドポイント＋キーを取得→アプリ/SDK が呼び出す（Entra ID 認証も可）
• 課金はトークン（入力＋出力）単位。コンテキスト長＝一度に渡せる上限
• 流れ：選択→デプロイ→プレイグラウンドで調整→SDK で実装→評価・監視