選択肢Aは不正解です。
COUNT_TOKENS
関数を実行するためのコンピューティング コストのみが発生し、追加のトークンベースのコストは発生しません。オプション B は不正解です。生の入力テキストまたは出力テキストとトークンの等価性は Cortex モデルによって異なる可能性があるため、同じテキストのトークン数がモデル間で異なる可能性があります。オプション C は不正解です。COUNT_TOKENS は、入力プロンプトまたはテキスト内のトークンをカウントして、モデルの制限を管理し、コストを計画するように設計されています。オプション D は正解です。テキストの業界慣習では、トークンはおよそ 4 文字に等しいとされています。しかし、この等価性はモデルによって異なる場合があり、正確なトークン数に影響します。オプション E は不正解です。COUNT_TOKENS 関数はすべてのリージョンでどのモデルでも使用できますが、モデル自体には他の関数に対するリージョンでの使用制限がある可能性があります。

「AI_COMPLETE Structured OutputS」（およびその前身である「COMPLETE Structured Outputs」）では、JSONスキーマを「response_format」引数として指定することで、完了レスポンスが定義済みの構造に従うことを保証できます。これにより、後処理の必要性が大幅に軽減され、確定的なレスポンスを必要とするシステムとのシームレスな統合が可能になります。JSONスキーマオブジェクトは、構造、データ型、および制約（必須フィールドを含む）を定義します。モデルに「JSONで応答」するように指示することで複雑なタスクの精度を向上させることができますが、「response_format」引数はスキーマを強制するための直接的なメカニズムです。オプションAはプロンプトエンジニアリングの一種であり、有効ではありますが、「response_format」のように厳密な準拠を保証するものではありません。オプションBはランダム性と長さを制御しますが、出力構造は制御しません。オプションDは、単一の構造化出力呼び出しと比較して、複数の関連フィールドを抽出する効率が低くなります。オプションEの「ガードレール」は、安全でないコンテンツや有害なコンテンツをフィルタリングするためのものであり、出力形式の強制のためのものではありません。

パブリック HTTP エンドポイント経由で SPCS にデプロイされたモデルを使用する場合、アプリケーションはキー ペア認証を使用してリクエストを認証し、JSON Web Token (JWT) を生成してから、JWT を OAuth トークンと交換します。OAuth トークンはその後、認証に使用されます。例では、「Authorization: Snowflake Token=""」としてフォーマットされたセッション トークンを使用した認証を含むヘッダーの生成を示しています。したがって、オプション B と D が正解です。オプション A は、パブリック エンドポイントで認証が必要なため不正解です。オプション C は、外部 HTTP エンドポイント認証ではなく、Snowpark Python API 経由の内部アクセスについて説明しています。オプション E は、一般に REST API 経由でアクセスされる Snowflake Cortex LLM 関数に関連していますが、キー ペア認証またはセッション トークンから派生したトークンを使用する SPCS パブリック HTTP エンドポイントへの認証の主要なメカニズムではありません。