実践！gpt-5-mini推論レイテンシ改善：パラメータ調整とプロンプトエンジニアリングによる高速化
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LayerXのエンジニアが、推論モデルgpt-5-miniの本番運用で生じたレイテンシ問題を、推論パラメータ調整とプロンプトエンジニアリングにより精度を維持しながら改善した事例を紹介する。
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こんにちは、LayerXのバクラク事業部 AI BPOチームでエンジニアをしているikehara (@ikehara_dev)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 本記事では、推論（Reasoning）モデルgpt-5-miniを本番投入した際の事例を紹介します。 当初は推論レイテンシが想定上限に達し、運用が厳しい状態でした。そこから「パラメータ調整」と「プロンプトエンジニアリング」を行い、精度を落とさずにレイテンシを改善した方法を、試行錯誤の過程を交えて解説します。 TL;DR gpt-5-mini を本番投入したらレ…
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こんにちは、LayerXのバクラク事業部 AI BPOチームでエンジニアをしているikehara (@ikehara_dev)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 本記事では、推論（Reasoning）モデルgpt-5-miniを本番投入した際の事例を紹介します。 当初は推論レイテンシが想定上限に達し、運用が厳しい状態でした。そこから「推論パラメータ調整」と「プロンプトエンジニアリング」を行い、精度を落とさずにレイテンシを改善した方法を、試行錯誤の過程を交えて解説します。 TL;DR gpt-5-mini を本番投入したらレ…
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