Llama 4 Scout vs GPT-5.2 Codex：プライベートSQLエージェント向け比較（2026年）

2026年、SQLエージェントにプライバシーが求められる理由

顧客データ、従業員記録、財務テーブルを扱うSQLエージェントを構築する場合、クエリをサードパーティAPIに送信できるとは限りません。医療機関、フィンテックのスタートアップ、厳格なデータ所在地ルールを持つ企業では、モデルを 自社インフラ内で実行.

する必要があります。まさにそれが分岐点です。 Llama 4 Scout は、単一のH100 GPUでセルフホスト可能なオープンソースモデルです。 GPT-5.2 Codex はOpenAIの最新コーディング特化モデルで、API経由でのみ利用可能です。つまり、データは同社のサーバーに送信されます。

この比較では、スペック、ベンチマーク、レイテンシ、実際のコストを分析し、2026年にプライベートSQLエージェントの基盤として適した選択肢を明らかにします。

直接比較：実用面で重要なスペック

仕様	Llama 4 Scout	GPT-5.2 Codex
コンテキストウィンドウ	1000万トークン	40万トークン
最大出力トークン数	4,096	128K
速度（トークン/秒）	128 t/s	123 t/s
レイテンシ（TTFT）	0.70秒	87.34秒
入力コスト（100万トークンあたり）	$0（セルフホスト）	$1.75
出力コスト（100万トークンあたり）	$0（セルフホスト）	$14.00
セルフホスト可能	可能 — 単一のH100 GPU	不可（クラウドのみ）
オープンソース	Yes	No
総合BenchLMスコア	未定	77

コンテキストウィンドウ：SQLの成否を分ける要素

本番環境でSQLエージェントをテストした際、最も多い失敗モードは構文ミスではなく、 コンテキストの切り捨て部分的なテーブルスキーマをモデルに与えると、カラム名を誤って推測します。その推測がパイプラインに入り込み、存在しないカラムのデバッグに1時間費やすことになります。

Llama 4 Scoutは 1000万トークンのコンテキストウィンドウ この状況を一変させます。データベーススキーマ全体、200以上のテーブル定義、5,000行のサンプルデータ、社内ドキュメントすべてを1つのプロンプトに貼り付けられます。切り捨てはなく、どのテーブルを参照しているかの曖昧さもありません。

GPT-5.2 Codexの上限は400,000トークンです。ほとんどの単一クエリタスクでは十分ですが、SQLエージェントが500テーブル規模のデータウェアハウスのような複雑なスキーマ全体のテーブル間関係を理解する必要がある場合、壁にぶつかります。

Codexでコンテキストウィンドウが実際に問題となる場面

• 各ステップが前のステップのスキーマコンテキストに依存する多段階ETLパイプライン
• スタイルの慣例に合わせるためにリポジトリ内の既存SQLファイルを読み込む必要があるエージェント
• パターンを見つけるために10,000行以上のクエリ履歴を貼り付けるデバッグセッション

レイテンシ：リアルタイムクエリvsバッチ処理

ここで、対話型SQLエージェントのシナリオではCodexにとって数値が厳しくなります。

TTFT（最初のトークン生成までの時間）は、モデルが出力を開始するまでの時間を示し、可視的なストリーミングを求めるエージェントループでは極めて重要です。Llama 4 Scoutは 0.70秒です。GPT-5.2 Codexは 87.34秒.

かかります。これは誤植ではありません。Codex内部の推論と思考連鎖処理により、最初のトークンが到着する前にかなりの計算オーバーヘッドが加わります。

バッチSQL生成（夜間に1,000クエリをキューに入れる）では、レイテンシはほとんど問題になりません。チャットインターフェースの前に座って「これら6つのテーブルをJOINするクエリを書いて」と頼む開発者にとって、87秒は致命的です。Llama 4 Scoutは速く感じられ、Codexはチケットを発行したかのような感覚です。

コーディングベンチマーク：GPT-5.2 Codexは本当に優位か？

GPT-5.2 Codexは印象的なコーディング数値を示します：

• SWE-Bench Pro （実際のGitHub Issue）： 58.6%
• Terminal-Bench 2.0 （エージェント型コーディング）： 82.7%
• Expert-SWE （長期コーディング）： 73.1%

Llama 4 ScoutのLiveCodeBenchスコアは 32.8% ——大きな差がある。

ただし、ここには微妙な点がある。これらのベンチマークは一般的なソフトウェアエンジニアリングを評価するものだ。SQLエージェントのタスクはより専門的である。きれいなPythonクラスを書けるからといって、より良いJOINを書けるとは限らない。SQLで重要なのは次の点だ。

• スキーマの把握と正確なカラム参照
• クエリ最適化の意識（インデックス使用、サブクエリとCTEの選択）
• NULL値やエッジケースの一貫した処理
• 内部のスタイル規約の読み取りと遵守

公開ベンチマークでこれらを直接測定するものはない。私の経験では、Llama 4 Scoutの膨大なコンテキストの利点が、実際のSQLエージェントタスクではCodexのベンチマーク上の優位性をしばしば上回る。なぜなら、プロンプトにより良い例を含めるだけで済むからだ。

Codexの128K出力制限

複雑なストアドプロシージャのデバッグや移行スクリプト全体の生成では、Llama 4 Scoutの4,096出力トークンでは窮屈に感じることがある。GPT-5.2 Codexの 最大128K出力 はここで真に有用だ。完全な移行ファイル、テストスイート、ドキュメントを一度に生成できる。

価格の内訳：API利用vsセルフホスト

コスト要因	Llama 4 Scout（セルフホスト）	GPT-5.2 Codex（API）
月間APIコスト（1日5万リクエスト、1リクエスト1Kトークン）	$0	$11,813
月間インフラコスト	約2,278ドル（H100 1基）	$0
初期ハードウェア投資	約25,000～30,000ドル（一括）	$0
12か月後のコスト（インフラ償却後）	約2,278ドル/月	11,813ドル/月
追加シート/ユーザー	限界インフラコストのみ	APIコストが線形に増加

結論： 低ボリュームではCodexのAPIの方が安い（ハードウェア投資不要）。しかし、SQLエージェントが通常稼働する規模では、Llama 4 Scoutのセルフホスティングは1年以内に5倍安くなる。

SQLエージェントが月間500万トークン未満を処理するなら、APIルートでおそらく問題ない。それを超えるなら、Llama 4 Scoutのセルフホスティングはすぐに元が取れる。

SQLエージェントのユースケース：各モデルの強み

Llama 4 Scoutを選ぶべきケース：

• 厳格なデータプライバシー要件（GDPR、HIPAA、SOC 2）がある
• データベーススキーマが大規模で複雑（50以上のテーブル）である
• 開発ツール内でリアルタイムのストリーミングSQL提案が必要
• 複数のエージェントを実行している、またはクエリ量が多い
• 自社のSQLパターンでモデルをファインチューニングしたい

GPT-5.2 Codexを選ぶべきケース：

• より長い形式のSQL出力（ストアドプロシージャ、移行スクリプト）が必要
• SQLタスクが独立した単一クエリのやり取りである
• 実用的な柔軟性よりもベンチマーク性能を優先する
• GPUインフラがなく、マネージドサービスを好む

注意すべき一般的な落とし穴

1. 「ベンチマークが優れている＝SQL出力が優れている」という思い込み

GPT-5.2 Codexのコーディングベンチマークは確かですが、SQLは限定的な領域です。SWE-Benchで20ポイント高くても、特定のスキーマでカラム名を幻覚する可能性があります。ベンチマークではなく、実際のデータでテストしてください。

2.エージェントループにおけるTTFT遅延の無視

SQLエージェントがループ（クエリ→分析→改善→クエリ）で動作する場合、Codexの87秒のTTFTはすぐに積み重なります。5ステップのループでは、モデルが応答を開始する前に7分以上の待機が発生します。Llama 4 Scoutの0.70秒のTTFTはループを快適に保ちます。

3.規模に応じた隠れたAPIコスト

ElevenLabsのような価格面での想定外はCodexでも起こり得る。1日50,000リクエストは控えめに思えるが、各リクエストに5,000トークンのスキーマダンプが含まれると、月額費用はあっという間に11,813ドルに達する。平均負荷ではなくピーク負荷に備えて予算を組む必要がある。

4.長い移行スクリプトにおけるLlama 4 Scoutの出力トークン制限

Llama 4 Scoutの出力トークンは4,096に制限されているため、複雑なストアドプロシージャ全体を一度に生成することはできません。大きな出力は論理的な単位に分割し、1回の呼び出しにつき1つのCREATE PROCEDUREを生成するか、この特定のタスクにはCodexを使用してください。

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