Cost, Billing, and Ops2026年10月12日Flatkey Team

vLLM vs SGLang: スループット、レイテンシ、モデル対応、運用

クラウドGPU推論向けに SGLang と vLLM を比較。スループット、レイテンシ、モデル対応、運用、ベンチマーク、そしてローカルテストに Ollama が適するケースを解説します。

vLLM vs SGLang: スループット、レイテンシ、モデル対応、運用

sglang と vllm の選択は、単純な「どちらのサーバーが速いか」という比較ではありません。vLLM と SGLang はどちらも本格的な LLM 推論フレームワークであり、どちらも OpenAI 互換エンドポイントを公開でき、どちらもクラウド GPU 上で本番トラフィックを処理できます。適切な選択は、リクエストの形、モデルファミリー、構造化出力の要件、キャッシュの再利用、GPU トポロジー、そしてチームがどれだけの運用面を自前で担いたいかによって決まります。

短く言えば、vLLM から始めるのがよいのは、最も幅広い本番向けのデフォルト、成熟したモデル対応、使い慣れた OpenAI 互換サービング、メトリクス、マルチ GPU スケーリングのパターンが必要な場合です。SGLang は、レイテンシに敏感なエージェントループ、構造化出力、マルチモーダル配信、セッション/プレフィックスの再利用、あるいは SGLang 固有のモデル最適化がワークロードの中心にある場合に試す価値があります。Ollama はローカル開発やデモ向けであり、高スループットのクラウド GPU サービングを比較する主対象ではありません。

このガイドでは、エンタープライズ AI チーム向けに、スループット、レイテンシ、モデル対応、運用の観点から vLLM vs SGLang 比較を実用的に解説します。また、GPU 容量を確保する前にそのまま使えるベンチマーク計画も含めています。

vLLM vs SGLang の簡易意思決定マトリクス

判断要素	vLLM が通常、より安全な出発点となるのは...	SGLang を本格的なカナリア対象にする価値があるのは...
スループット	広範なモデル対応、PagedAttention 系統、プレフィックスキャッシュ、投機的デコードの選択肢、量子化オプション、メトリクス、マルチ GPU 配備パターンを備えた成熟したサービングエンジンが必要な場合。	低レイテンシ/高スループットのサービングに重点を置く SGLang のランタイム、Radix 風のキャッシュ再利用、構造化出力、マルチモーダル経路、またはモデル固有の SGLang リリース作業がワークロードに有利に働く場合。
レイテンシ	テールレイテンシの主因がバッチ処理、モデルサイズ、コンテキスト長、GPU クラス、キュー制御であり、フレームワークのチューニングよりも予測可能な運用を優先したい場合。	複数ターンやエージェントセッションで、キャッシュ再利用と構造化デコードが初回トークンまでの時間や完了レイテンシを変える場合。
モデル対応	生成、Pooling、埋め込み、rerank、reward、マルチモーダル、ハードウェア対応モデルを単一のサービングスタックから最も広く実用的に使いたい場合。	対象モデルが SGLang の supported-models ページ、cookbook、または最近のリリースノートに掲載されており、SGLang にそのモデル向けの既知の最適化経路がある場合。
構造化出力	OpenAI 互換のレスポンス形式やアプリ側の検証に依存でき、構造化出力が主要なレイテンシ要因ではない場合。	JSON schema、regex、または EBNF 制約付き出力がコアのエンドポイント挙動であり、とくにエージェントやワークフロー自動化で重要な場合。
運用	本番環境向けのガイダンス、メトリクス、並列化ドキュメント、一般的な配備パターン、採用しやすさやオンコールの馴染みやすさを重視する場合。	プラットフォームチームがより速く進化するサービング内部を受け入れられ、キャッシュ/セッション挙動をより積極的に調整したい場合。
移行リスク	すでに OpenAI 互換クライアントを運用しており、サーバー差し替えを容易に巻き戻せるようにしたい場合。	1 つの経路を分離して独立にベンチマークし、本番トラフィックで改善しない場合はロールバックできる場合。

多くのチームにとって、現実的な答えは「永遠に 1 つに標準化する」ことではありません。むしろ次の通りです。

デフォルトの本番基盤として、安定した OpenAI 互換ルートの背後に vLLM を置く。
構造化出力、キャッシュ再利用、または SGLang 最適化モデルが実際のサービス指標を改善し得るワークロードでは SGLang をカナリア運用する。
許容された出力 1 件あたりのコスト、p95 レイテンシ、p99 レイテンシ、エラー率、GPU 利用率、運用担当者の工数で両者を比較する。

vLLM とは？

vLLM は、推論のための効率的なメモリ管理を中心に構築されたオープンソースの LLM サービングエンジンです。元の論文では KV キャッシュのメモリ管理のために PagedAttention を導入し、vLLM を大規模言語モデル向けの高スループットなサービングシステムとして位置づけました。現在の vLLM のドキュメントでは、OpenAI 互換サービング、対応モデルアーキテクチャ、自動プレフィックスキャッシュ、投機的デコード、量子化、メトリクス、並列化/スケーリング配備パターンが扱われています。

実際には、チームが次のような質問をする場合、vLLM がデフォルト候補になります。

使い慣れた /v1/chat/completions あるいは OpenAI 互換エンドポイントを公開できるか？
カスタムランタイム経路を構築せずに、一般的な open-weight モデルを配信できるか？
1 GPU から tensor、pipeline、data、context、または expert 並列構成へスケールできるか？
有用なメトリクスをエクスポートし、既存のプラットフォームスタックにエンドポイントを統合できるか？
午前 2 時に何か壊れたとき、対応できるエンジニアや事例を見つけられるか？

その成熟度は重要です。サービングフレームワークは、単なるカーネルベンチマークではありません。キュー、スケジューラ、キャッシュポリシー、モデルローダー、メトリクス面、アップグレード計画、そしてインシデントの境界そのものです。

SGLang とは？

SGLang は、大規模言語モデルおよびマルチモーダルモデルを本番レベルで配信するための推論フレームワークです。ドキュメントでは、単一 GPU 構成から分散クラスタまで、低レイテンシかつ高スループットな推論を目的としたランタイムとして説明されています。OpenAI 互換 API、JSON schema、regex、EBNF 制約による構造化出力、セッション認識型の radix cache 挙動、HiCache、ハードウェアプラットフォームガイド、さらにテキスト生成、マルチモーダル、埋め込み、reranking、reward、分類、特殊モデルクラスにまたがる対応モデルカタログをサポートしています。

SGLang は、エンドポイントが単に「プロンプトを受け取ってテキストを返す」だけではない場合に特に興味深いです。次のような場合にカナリア対象として検討する価値があります。

アプリケーションには、単なるベストエフォートのJSONではなく、厳密な構造化出力が必要です。
ワークロードには、キャッシュ再利用が重要となる、繰り返しのプレフィックス、長寿命セッション、マルチターンエージェント、またはツールループがあります。
そのモデルファミリーはSGLangのドキュメントまたは最近のSGLangリリース作業でカバーされています。
チームは、低レイテンシのエージェントアクション、ビジョン・ランゲージ配信、または特殊な出力制約に合わせてサービング動作を調整したいと考えています。
チームは、より速く変化するランタイムを自社の本番トラフィックで検証することに抵抗がありません。

SGLangは有力な選択肢になり得ますが、ベンチマークのスクリーンショットだけで選んではいけません。実運用する予定の正確なモデル、コンテキスト長、トークナイザ、バッチ形状、構造化出力モード、GPUクラス、失敗モードを確認してください。

スループット: トークン毎秒は最初の指標にすぎない

vLLM vs SGLang throughput では、異なるブログ記事の単一のトークン毎秒の数値を比較しないでください。スループットは次の要素で変化します:

モデルファミリーとパラメータ数。
コンテキスト長と出力長。
バッチサイズとリクエスト到着パターン。
プロンプトプレフィックスの再利用。
構造化出力の制約。
量子化モード。
GPUの種類、メモリ容量、相互接続、ドライバスタック。
テンソル並列、パイプライン並列、データ並列、コンテキスト並列、またはエキスパート並列の設定。
アドミッションコントロールとキューのタイムアウトポリシー。

vLLMの利点は、多くのチームにすぐ強力なベースラインを提供できることです。ドキュメントには、明確なサービング、モデルサポート、メトリクス、プレフィックスキャッシュ、推測デコード、量子化、スケーリングのパスが示されています。今週プラットフォームチームが本番向けのデフォルトを必要としているなら、最初のベンチマークは通常vLLMから始めるべきです。

SGLangの利点は、ワークロードがそのサービング設計に合致する場合に現れます。SGLangの構造化出力サポートとキャッシュ機能は、プレフィックスを繰り返し、エージェントセッションを実行し、制約付きデコードが必要なワークフローの実効スループットを変えることがあります。トラフィックが、共通のシステム指示、検索テンプレート、few-shot例、またはツールスキーマを持つ長いプロンプトで構成されているなら、各リクエストを独立したものとして扱うのではなく、キャッシュ動作を有効にした状態でSGLangをベンチマークしてください。

次の正規化されたスループットスコアを使ってください:

accepted output throughput =
  accepted output tokens or accepted structured results
  / wall-clock test duration

次にGPU経済性を加えます:

cost per accepted output =
  (GPU rental + storage + load time + retries + operator time)
  / accepted results

2行目こそが、クラウドGPUの判断が現実になる部分です。あるフレームワークが生のスループットでは上回っていても、失敗した再試行が多い、手動チューニングが増える、またはモデル固有の回避策が必要なら、より安価なエンドポイントはもう一方かもしれません。

レイテンシ: プレフィル、デコード、テールを別々に測定する

vLLM vs SGLang latency では、リクエストを次のフェーズに分けてください:

レイテンシ指標	分かること	重要な理由
最初のトークンまでの時間	プレフィル、スケジューリング、キュー、キャッシュ動作	チャット、エージェント、コパイロット、対話型ツールに重要です。
トークン間レイテンシ	負荷下でのデコード性能	体感上のストリーミング速度を左右します。
エンドツーエンドレイテンシ	ユーザーから見える完了時間	完全なタスクとAPI SLOに最適な指標です。
p95およびp99レイテンシ	並行実行時のテールリスク	サービスが実トラフィックに耐えられるかを決めます。
キュー待ち時間	アドミッションコントロールの健全性	フレームワーク比較が過負荷を隠すのを防ぎます。
再試行調整後レイテンシ	障害後の実際のユーザーコスト	OOM、タイムアウト、エビクション、上流エラーを捉えます。

vLLMは、より多くのチームがそれを実行、観測、スケールする方法を知っているため、ベースラインを作りやすいことが多いです。SGLangは、そのキャッシュと構造化出力のパスがワークロードに合致すると、特定のレイテンシケースで優位になることがあります。知るための唯一正直な方法は、同じリクエストトレースで両方を実行することです。

1つの合成プロンプトでベンチマークして勝者を宣言しないでください。3つのトレースを作成します:

短いチャット: 短いプロンプト、短い出力、高い同時実行。
長文コンテキストRAG: 長いプロンプト、中程度の出力、繰り返しのシステムおよび検索テンプレート。
エージェント/ツールループ: 繰り返しのスキーマ、構造化出力、複数ターン、キャンセルと再試行。

SGLangがvLLMを上回るのがエージェント/ツールループだけだとしても、それは依然として有用です。そのクラスを別ルートに振り分けてください。より単純な運用でvLLMが十分に近いなら、運用のシンプルさは狭いレイテンシ改善より価値があるかもしれません。

モデルサポート: 幅広さと正確な適合

モデルサポートは、多くの sglang vs vllm の議論が抽象的になりすぎる部分です。問うべきなのは「どちらのプロジェクトがより多くのモデルをサポートするか?」ではありません。問うべきなのは「今必要な正確なモデル、モダリティ、精度モード、展開ハードウェアをどちらのランタイムがサポートするか?」です。

次のモデルサポートチェックリストを使ってください:

確認項目	重要な理由
正確なモデルアーキテクチャが記載されている	予期しないフォールバックや未対応カーネルを防ぎます。
トークナイザーとチャットテンプレートの互換性	出力品質やフォーマットの微妙な劣化を避けます。
ターゲット長でコンテキストウィンドウをテスト済み	長いコンテキストはKVキャッシュのメモリ圧力を変える可能性があります。
マルチモーダル入力経路をテスト済み	Vision-Languageのワークロードはテキストのみのチャットとは同じではありません。
構造化出力をテスト済み	JSONスキーマやグラマー制約はレイテンシと正確性を変えることがあります。
量子化モードをテスト済み	重みのみ、アクティベーション、KVキャッシュの量子化にはそれぞれ異なるトレードオフがあります。
並列化モードをテスト済み	単一GPUで成功しても、マルチGPUでの提供ができるとは限りません。
ハードウェアバックエンドをテスト済み	NVIDIA、AMD、CPU、XPU、TPU、NPU、およびプラットフォーム固有の経路は異なります。
アップグレード経路を確認済み	新しいフレームワークのリリースはサポートを改善する一方で、フラグや挙動を変更することもあります。

vLLMのドキュメントには、幅広い対応モデル一覧とハードウェア固有のセクションが用意されています。これにより、調達チームやプラットフォームチームが多くのモデルファミリーにまたがる低リスクの基盤レイヤーを必要とするとき、vLLMは強力なデフォルトになります。

SGLangの対応モデルページとハードウェアプラットフォームガイドにも、テキスト生成、マルチモーダル、埋め込み、リランキング、リワード、分類、特化モデルを含む、幅広い保守済みの経路が示されています。そのため、SGLangが対応する経路が実際に運用しているモデルファミリーにぴったり合う場合、SGLangは魅力的です。

よくないパターンは、READMEでモデル対応を見ただけでフレームワークを選び、その後で必要なコンテキスト長、量子化モード、GPUクラス、構造化出力モードが検証されていないと気づくことです。

運用: ベンチマーク記事がたいてい省く部分

運用上の違いは、トラフィックが顧客向けになった瞬間からvLLMとSGLangでより重要になります。オンコール担当チームは、通常の本番運用の問いに答えられる必要があります:

アクティブなリクエストを壊さずに新しいモデルをどうロールするか?
どのメトリクスでエンドポイントの過負荷を判断するか?
キュー待ち時間とデコード時間をどう切り分けるか?
1つのGPUがOOMになったらどうなるか?
小さなリクエストを飢えさせずに、最大コンテキスト長、最大バッチサイズ、同時実行数をどう設定するか?
進行中のリクエストをすべて失わずにワーカーをどう再起動するか?
同じモデル、トークナイザー、プロンプトテンプレート、サンプリングパラメータで不正な出力をどう再現するか?
チーム、製品、顧客、環境ごとにコストをどう帰属させるか?

vLLMには、OpenAI互換の提供、本番スタック統合、メトリクス、スケーリングドキュメントを中心とした成熟した本番エコシステムがあります。自動的にすべてがうまくいくわけではありませんが、最初の導入時の運用負荷は下がります。

SGLangにも、OpenAI互換の提供、ハードウェアプラットフォームのドキュメント、キャッシュ制御、構造化出力の経路、モデルゲートウェイ関連の資料など、しっかりした運用機能があります。トレードオフは、SGLangの強みが多くの場合、正確な提供パターンに結びついているため、チーム側でよりワークロード固有の検証が必要になる可能性があることです。

エンタープライズAIチームにとって最良のパターンは、クライアント契約を安定させ、提供エンジンをルートの背後で差し替え可能にすることです。つまり、次のようにします:

1つのOpenAI互換エンドポイント契約。
安定したリクエストIDとエラーペイロード。
バージョン管理されたモデルエイリアス。
SGLangテスト用の別個のカナリールート。
レイテンシ、スループット、エラー、リトライ、コストのルート別メトリクス。
カナリーが本番トラフィックを受ける前のロールバック計画。

Flatkeyは、この判断の上位レイヤーに適合します。チームが自社運用GPU経由のワークロードと公式モデルAPI経由のワークロードを併用している場合、Flatkeyは1つのキー、1つの残高、1つの請求書、モデルとツールの使用記録、そしてAPI側ワークロード全体のガバナンス制御を提供できます。クラウドGPUの意思決定では、各推論サービスを別個の財務問題として扱うのではなく、自社運用エンドポイントのコストをAIモデル価格比較、GPUレンタル価格、AIゲートウェイ価格、およびAI APIクォータ制御と比較できます。

vLLM vs SGLang ベンチマーク計画

フレームワークの選定を行う前に、このvLLM vs SGLang ベンチマーク計画を使用してください。

1. ワークロードを固定する

次を含むリクエストトレースを作成します:

代表的なプロンプト1,000〜10,000件。
プロンプトトークン長の分布。
期待される出力トークン分布。
必要な構造化出力スキーマがあればそれ。
必要なモダリティ: テキスト、Vision-Language、埋め込み、リランキング、またはリワード。
実際の同時実行ターゲット。
キャンセル、タイムアウト、リトライの挙動。
期待されるp95およびp99のSLO。

2. ハードウェアを固定する

両方のフレームワークを同じGPU構成で実行します:

GPUのモデルとメモリ。
GPU枚数。
該当する場合はSXMかPCIeか。
CUDA、ROCm、ドライバー、コンテナイメージのバージョン。
CPU、RAM、ストレージ、ネットワーク経路。
テンソル並列またはパイプライン並列の設定。
同じモデル重みとトークナイザー。

テスト間でハードウェアを変えると、もはやvLLMとSGLangを比較しているわけではありません。2つのデプロイメントスタックを比較していることになります。

3. 提供設定を固定する

記録する項目:

最大モデル長。
最大バッチトークン数。
最大同時リクエスト数。
キャッシュ設定。
量子化設定。
推測デコード設定。
構造化出力バックエンド。
ツール呼び出しまたは推論パーサーの設定。
入場制御ポリシー。

各フレームワークについて、1つの「デフォルト」実行と1つの「調整済み」実行を用意してください。デフォルトは本番投入までの時間を示します。調整済みは上限を示します。

4. 適切な出力を測定する

次のような表を作成します。

指標	vLLM デフォルト	vLLM 調整済み	SGLang デフォルト	SGLang 調整済み
1分あたりの受理リクエスト数
1秒あたりの受理出力トークン数
最初のトークンまでの時間 p50 / p95 / p99
エンドツーエンドのレイテンシ p50 / p95 / p99
エラー率
再試行調整後レイテンシ
GPUメモリの余裕
GPU使用率
キュー待ち時間 p95
受理結果1件あたりのコスト
運用担当者のデプロイ時間
運用担当者のデバッグ時間

最後の2行は、あえて華のない項目です。実際には、それらが勝者を決めることがよくあります。

5. 障害テストを実行する

障害時の挙動をテストするまでは、配信フレームワークを選ばないでください。

キューに過負荷をかける。
長すぎるコンテキストを送る。
ワーカーを1つ停止する。
トラフィック中にpodを再起動する。
既知の不正なリクエストでOOMを発生させる。
ストリーミングクライアントをキャンセルする。
無効な構造化出力を返し、アプリ側の処理を確認する。
前のコンテナにロールバックする。

チームが理解しやすい形で失敗するフレームワークのほうが、中央値レイテンシが少し良いだけのものより安全な場合があります。

Ollama vs vLLM vs SGLang

「ollama vs vllm vs sglang」という問い合わせは、通常2つの異なる用途を混同しています。

Ollamaは、ローカル開発、デモ、ノートPCでのワークフロー、そしてシンプルなOpenAI互換のローカルテストに非常に優れています。開発者がモデルを取得してローカルAPIをすばやく動かしたい場合に役立ちます。

vLLMとSGLangは、クラウドGPU推論サービング向けの本格的な比較対象です。サーバー展開、バッチ処理、モデル提供のスループット、マルチGPUの考慮事項、本番エンドポイントの挙動に向けて構築されています。質問が「MacBookや開発用ワークステーションでモデルをどう動かすか？」なら、Ollamaを比較してください。質問が「H100、H200、L40S、A100、またはレンタルGPUクラスタ上で有料ユーザーにどう提供するか？」なら、vLLMとSGLangを比較してください。

実践的な推奨事項

チームの状況	推奨アプローチ
最初の本番Open-weight LLMエンドポイント	まずvLLMで始め、その後同じルート契約でSGLangをベンチマークする。
構造化出力が多いエージェントサービス	SGLangを早めにカナリア導入し、JSONの妥当性、レイテンシ、再試行率をvLLMと比較する。
多くのモデルファミリーとモダリティ	最初のベースラインとしてvLLMを使い、その後、明確な対応経路があるルートに限ってSGLangを検証する。
長時間セッションのエージェントまたは繰り返しプレフィックスのワークロード	SGLangのキャッシュ/セッション挙動を、vLLMのプレフィックスキャッシュと直接比較する。
クラウドGPUプランを比較する調達担当	両方をベンチマークし、GPUの時間単価だけでなく、完了ワークロードあたりのコストを算出する。
プラットフォームの当番担当がいない少人数チーム	ドキュメントがシンプルで、メトリクスが扱いやすく、対象モデルに必要なカスタムフラグが少ないフレームワークを優先する。
ローカルプロトタイピング	まずOllamaをローカルで使い、その後、本番数値を約束する前にvLLMまたはSGLangで再ベンチマークする。
GPU使用率が不確実なAPI側ワークロード	長期キャパシティを借りる前に、Flatkeyを通じたモデルAPI経路とセルフホストを比較する。

よくある質問

SGLangとvLLMの違いは何ですか？

SGLangとvLLMは、オープンソースのLLM推論サービングフレームワークです。vLLMは、幅広いモデル対応、OpenAI互換サービング、メトリクス、プレフィックスキャッシュ、推測デコード、量子化、スケーリングのドキュメントを備えた、本番サービングのベースラインとして広く使われています。SGLangは、低レイテンシと高スループット推論に重点を置いた本番サービングフレームワークで、OpenAI互換API、構造化出力、キャッシュ/セッション機能、マルチモーダル対応、対応モデルのドキュメントを備えています。

SGLangはvLLMより速いですか？

場合によっては、特定のワークロードでそうです。意味のあるsglang vs vllmの答えは、モデル、プロンプト長、出力長、バッチ形状、構造化出力モード、キャッシュ再利用、GPUクラス、チューニングに依存します。万能の勝者という主張は信用しないでください。同じリクエストトレースを両方のフレームワークで実行し、受理スループット、p95/p99レイテンシ、エラー率、受理結果1件あたりのコストを比較してください。

vLLMは本番向けとして優れていますか？

vLLMは、幅広いドキュメント、モデル対応、OpenAI互換サービング、メトリクス、一般的なデプロイパターンを備えているため、最初の本番ベースラインとしてより安全なことが多いです。だからといって、すべてのルートで勝つわけではありません。構造化出力、キャッシュ再利用、マルチモーダル挙動、またはモデル固有のSGLang対応が目に見える改善をもたらすルートでは、SGLangのほうが本番の選択肢として優れている場合があります。

Ollama、vLLM、SGLangのどれを使うべきですか？

ローカル開発とシンプルなモデルテストには Ollama を使います。クラウド GPU のサービングには vLLM または SGLang を使います。最も広いデフォルトの選択肢が必要な場合は vLLM から始めます。ワークロードに構造化出力、低レイテンシのエージェントループ、または SGLang が対応するモデル最適化が必要な場合は、SGLang をカナリア導入します。

vLLM と SGLang はどのようにベンチマークすべきですか？

モデル、トークナイザー、ハードウェア、コンテナ、リクエストトレース、コンテキスト長、同時実行数、サービングの各種設定を固定します。最初のトークンまでの時間、エンドツーエンドの p95/p99 レイテンシ、受理された出力のスループット、エラー率、リトライ調整後レイテンシ、GPU メモリ、GPU 使用率、キュー待ち時間、受理結果あたりのコストを測定します。両方について、デフォルト構成とチューニング済み構成の両方を実行します。

確認した公式ソース

この比較は、単一の第三者ベンチマーク画像ではなく、最新のフレームワーク документация と論文に基づいています。役立つ一次情報源には次が含まれます:

結論

sglang vs vllm の判断では、エンタープライズ AI チームに広いモデル対応、成熟したサービングドキュメント、運用のしやすさが必要なら、vLLM をデフォルトの基準として選びます。構造化出力、セッション/キャッシュの挙動、マルチモーダル対応、またはモデル固有のサポートによって実際のレイテンシ、スループット、正確性が向上し得るルートでは SGLang を選びます。クライアント契約は安定に保ち、自分たちのトラフィックで両者をベンチマークし、思想ではなくワークロードで振り分けます。

ベンチマークの結果、セルフホスティングがまだモデル API より安価でも簡単でもない場合は、長期的な GPU 容量にコミットする前に、Flatkey の one key, one balance, and usage ledger を使って公式 API ルートを比較します。