Fine-tuning API比較：OpenAI・Google・Anthropicのモデルカスタマイズを解説

汎用AIモデルを自社データで専門家に育てるFine-tuning。OpenAI、Google、Anthropic三社のAPIを対応モデル・料金・使い勝手の観点から比較解説します。

各社のファインチューニング比較

OpenAIでのファインチューニング

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# 1. トレーニングデータの準備（JSONL形式）
# training_data.jsonl:
# {"messages":[{"role":"system","content":"カスタマーサポートAI"},{"role":"user","content":"返品したい"},{"role":"assistant","content":"承知しました。注文番号を教えていただけますか？"}]}

# 2. ファイルアップロード
file = client.files.create(
    file=open("training_data.jsonl", "rb"),
    purpose="fine-tune"
)

# 3. ファインチューニングジョブの作成
job = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=file.id,
    model="gpt-4o-mini-2024-07-18",
    hyperparameters={
        "n_epochs": 3
    }
)

# 4. 完了後、カスタムモデルを使用
response = client.chat.completions.create(
    model="ft:gpt-4o-mini-2024-07-18:org:custom:id",
    messages=[{"role":"user","content":"返品について"}]
)

ファインチューニングが必要なケース

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