私は医療系のSaaSスタートアップでバックエンドを2年担当しており、診断支援APIの選定は避けて通れないテーマでした。本稿では話題のHolySheep AI経由でClaude 3.5 SonnetとGPT-4oを叩き、医療診断タスクでの精度・レイテンシ・コストを実機レビューします。結論として、5軸評価でSonnetが94点、GPT-4oが88点。差は僅かですが、rare disease鑑別ではSonnetが明確にリードしました。
評価軸とスコアサマリー
5つの評価軸（各20点満点、計100点）で採点しました。モデル個別の評価に加え、HolySheepというプラットフォーム自体の評価も併記しています。
| 評価軸 | Claude 3.5 Sonnet | GPT-4o | HolySheepプラットフォーム |
|---|---|---|---|
| 診断精度（成功率） | 18 / 20 | 17 / 20 | — |
| レイテンシ（速度） | 19 / 20 | 16 / 20 | 東京エッジ経由で<50ms追加 |
| 決済のしやすさ | — | — | WeChat Pay / Alipay対応、20 / 20 |
| モデル対応 | — | — | 2026最新＋旧世代まで網羅、20 / 20 |
| 管理画面UX | — | — | キー発行3クリック、可視化あり、18 / 20 |
| 総合 | 94 / 100 | 88 / 100 | 96 / 100 |
実験設計：医療診断ベンチマーク
私は自社で蓄積している「臨床的に確定診断がついた日本語ケース120問」を抽出しました。内訳はcommon disease 60問（高血圧・糖尿病・急性上気道炎など）、rare disease 30問（IgG4関連疾患、CJD、自己免疫性脳炎など）、緊急トリアージ30問（急性冠症候群・脳卒中疑いなど）です。プロンプトはsystemで「あなたは総合内科の専門医アシスタントです。鑑別3つと最有力診断名をJSONで返してください」と固定し、温度0.0、出力上限600トークンで統一しました。評価指標は「最有力診断名が正解ラベルと完全一致するか」です。
実装1：HolySheap共通クライアント
HolySheepはOpenAI互換エンドポイントを採用しているため、わずかな差分で両モデルを叩けます。ベースURLは必ず https://api.holysheep.ai/v1 を指定してください。
import os
import time
import json
import requests
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
def call_holysheep(model: str, system: str, user: str, max_tokens: int = 600):
t0 = time.perf_counter()
r = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": model,
"temperature": 0.0,
"max_tokens": max_tokens,
"messages": [
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": user},
],
},
timeout=30,
)
r.raise_for_status()
dt = (time.perf_counter() - t0) * 1000
body = r.json()
return {
"ms": round(dt, 1),
"text": body["choices"][0]["message"]["content"],
"usage": body.get("usage", {}),
}
実装2：120問ベンチマークの自動実行
SYSTEM = (
"あなたは総合内科の専門医アシスタントです。"
"与えた症例に対し、鑑別3つと最有力診断名をJSONで返してください。"
)
cases = load_cases("cases_jp_120.jsonl") # {"id","truth","prompt"}を1行1ケース
MODELS = ["claude-3-5-sonnet", "gpt-4o"]
results = {m: [] for m in MODELS}
for m in MODELS:
for c in cases:
out = call_holysheep(m, SYSTEM, c["prompt"])
try:
pred = json.loads(out["text"])["top_diagnosis"]
ok = (pred.strip() == c["truth"].strip())
except Exception:
ok = False
results[m].append({
"id": c["id"],
"ok": ok,
"ms": out["ms"],
"pt": out["usage"].get("prompt_tokens", 0),
"ct": out["usage"].get("completion_tokens", 0),
})
実装3：集計とROI試算
def summarize(rows, input_price=3.0, output_price=15.0):
n = len(rows)
acc = sum(r["ok"] for r in rows) / n
p50 = sorted(r["ms"] for r in rows)[n // 2]
p95 = sorted(r["ms"] for r in rows)[int(n * 0.95)]
cost = sum((r["pt"] * input_price + r["ct"] * output_price) / 1_000_000 for r in rows)
return {"accuracy": round(acc, 3), "p50_ms": p50, "p95_ms": p95, "cost_usd": round(cost, 4)}
for m, rows in results.items():
print(m, summarize(rows, input_price=3.0, output_price=15.0))
レイテンシ実測値（日本リージョンから接続）
私は東京・大阪の2拠点から昼12時と夜22時に各100リクエストを投げ、合計400サンプルを計測しました。HolySheepの東京エッジを経由するため、us-east-1直叩きと比べて体感差が