AI TOOL DATABASE v2
Baseten
Basetenは、AIモデルをAPIとして本番配信するための推論・デプロイ基盤です。
選定サマリー
30秒で向き不向きを確認
AI位置づけ
AIネイティブ（AIそのものが中核のサービス）
向いている
独自モデルを本番APIとして配信するAIチーム
向いていない
単純なチャットSaaSだけを求める非開発者
料金
Basicは月額プラットフォーム料$0の従量課金。Pro / Enterpriseは個別契約。Model APIsはtoken、Dedicated Deploymentsはcompute時間で課金。
最大の強み
Model APIsと専用deploymentを同一platformで選べる
注意点
専用deploymentはGPU構成とtraffic設計によって費用予測が複雑になる
THINKLAB判定
Basetenは『モデルを作った後、本番で安定してAPIとして配信する』部分を自前構築したくないチームに強い選択肢です。Model APIsの手軽さとDedicated Deploymentの制御性を両方持つため、traffic規模が成長するAIプロダクトと相性があります。
概要
Basetenは、AIモデルを本番APIとして配信・運用するためのインフラプラットフォームです。
すぐ利用できる最適化済みModel APIsと、自社・オープンモデルをGPUへ配置するDedicated Deploymentsの両方を提供します。
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オープンソースのTrussでモデル本体、依存関係、ハードウェア要件などをパッケージ化し、モデルごとの環境としてデプロイできます。
autoscaling、scale-to-zero、モデルversion管理、ログ、Trainingなどを組み合わせ、モデルサービング基盤を自前で組み上げる負担を減らすことが主目的です。
主な機能
本番向けモデルサービング
モデルのdeployment、version、environment、health、logsなどをまとめて管理できます。
柔軟なGPU選択
T4、L4、A10G、A100、H100、B200など用途に応じたcomputeを選択できます。
Scale to zero
idle時にreplicaをゼロまで落とし、利用していないcomputeへの支払いを抑えられます。
Autoscaling schedules
予測可能なtrafficやlaunch前に指定時間だけautoscaling設定を変更し、capacityを事前確保できます。
Training
fine-tuning等に利用するtraining computeも提供し、推論まで同じ基盤でつなげられます。
Enterprise deployment
Enterpriseではself-host、VPC、data residency、custom SLA、advanced RBAC等を検討できます。
AI機能の詳細・制約はページ下部の「詳細情報」にまとめています
活用例
個人・一般
独自モデルのAPI化
学習・fine-tuning済みモデルをTrussでpackageし、本番推論APIとして公開する。
オープンLLMの本番利用
Model APIsまたはDedicated Deploymentでオープンモデルをproduction applicationへ組み込む。
画像・音声・MLモデル配信
LLMだけでなく、必要なframeworkとruntimeを含めたcustom model serving環境を構築する。
traffic変動への対応
autoscalingとscale-to-zeroでlaunch時のspikeと通常時のcost efficiencyを両立する。
業務・組織
AIプロダクト基盤
自社AI機能のmodel servingをBasetenへ集約し、deploymentと運用の標準化を進める。
モデル研究から本番移行
研究・fine-tuningしたモデルを、インフラを一から構築せずproduction endpointへ移す。
推論コスト最適化
GPU種類、autoscaling、scale-to-zero、Model APIsを比較し、workloadに合う配信方式を選択する。
料金
Basicは月額platform fee $0のpay-as-you-go。
Model APIsはモデル別の入力・cache入力・出力token、Dedicated DeploymentsとTrainingはinstanceの利用時間で課金されます。
Proはpriority computeやhigher rate limits、Enterpriseはself-host、custom SLA、data residency等を追加します。
無料の継続利用枠なし（有料プラン中心）
Basic
$0/月 + 従量課金
Dedicated deployments、Model APIs、Training、fast cold starts等を含むself-serviceプラン。
Pro
個別見積もり
priority GPU access、dedicated compute、higher Model API rate limits、専用support等。
Enterprise
個別見積もり
self-host/VPC、custom SLA、data residency、advanced security/RBAC、custom regions等。
公式 Pricing ページを開く料金確認：2026年8月27日
強み・弱み
強み
- Model APIsと専用deploymentを同一platformで選べる
- Trussによるモデルpackage・deployment workflow
- scale-to-zeroを含む細かなautoscaling制御
- GPU種類とcompute課金が公開され比較しやすい
- Enterpriseでself-hostやdata residency要件にも対応可能
弱み
- 専用deploymentはGPU構成とtraffic設計によって費用予測が複雑になる
- モデル最適化やruntime設計にはML infrastructure知識が必要な場合がある
- Model APIsのモデルラインアップと価格は変化が速い
比較・競合
迷うときの比較軸
- 対応GPU
- scale-to-zero
- cold start
- autoscaling
- custom model対応
- OpenAI互換API
- token料金
- GPU時間料金
- self-host/VPC
- SLA・data residency
Baseten vs Modal
Modalはserverless Python/GPU workload全般に強く、Basetenはmodel serving lifecycleと専用推論運用により特化しています。
Baseten vs Runpod
RunpodはGPU computeやserverless GPUを幅広く提供。Basetenはモデルversion、Truss、autoscalingなどmodel servingの抽象化が厚いです。
Baseten vs Replicate
Replicateは公開モデルを手軽にAPI利用する体験が強み。Basetenはcustom modelのproduction deploymentと専用capacityまで深く制御できます。
Baseten vs BentoML
BentoMLはOSS中心で自前infraにも組み込みやすく、Basetenはmanaged production infrastructureまで一体提供します。
THINKLABの結論
選定サマリーの判定を、選び方として整理したものです。
選ぶべき場合
custom/open modelをproductionで運用し、GPU選択、autoscaling、version管理、observabilityまでmodel serving基盤としてまとめたい場合。
別製品を選ぶべき場合
モデルをAPIで数回試すだけの場合や、model serving infrastructureを完全に自社管理したい場合。
確信度: high
詳細情報
導入判断の本線から外した補足です。必要な項目だけ開いてください。
AI機能の詳細
Model APIs
Baseten Inference Stack上で最適化済みのオープンモデルをtoken課金APIとして利用できます。
OpenAI互換APIにも対応します。
制約
提供モデル、単価、contextや機能は更新されるため、採用モデルごとに最新仕様を確認してください。
Dedicated Deployments
カスタムモデルやオープンモデルを指定GPU/CPUへデプロイし、専用推論エンドポイントとして運用します。
制約
必要GPU、replica数、常時起動設定によってコストが大きく変わります。
Autoscaling
trafficに応じてreplica数を増減し、scale-to-zeroやconcurrency target、scale-down delay等で性能とコストを調整できます。
制約
scale-to-zeroではidleコストを抑えられる一方、cold startがUX要件に合うか実測が必要です。
Truss
モデル、依存package、runtime、hardware要件、前後処理をオープンソース形式でまとめ、APIサービスとしてデプロイします。
制約
高度な推論最適化ではモデル固有のruntime設定やGPU tuningが必要になる場合があります。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- 独自モデルを本番APIとして配信するAIチーム
- オープンモデルをproductionで運用したい企業
- GPU推論基盤の構築・autoscaling運用を簡素化したい開発チーム
- モデルごとにruntimeやhardwareを制御したい組織
おすすめしないケース
- 単純なチャットSaaSだけを求める非開発者
- GPU・deployment・model servingを一切管理したくない用途
プラットフォーム / API
対応プラットフォーム
- Web
API
あり
セキュリティ / データの扱い
BasetenはBasicの案内でSOC 2 Type IIとHIPAA complianceを掲げ、Enterpriseではdata residency、advanced security、RBAC、self-host/VPC等を提供しています。
取扱い: 機密モデル・入力データを扱う場合はdeployment方式、region、logging、retention、self-host/VPC要件を契約とsecurity documentationで確認してください。
学習・送信: custom modelやinference dataの利用条件は最新のTerms、Privacy、Enterprise契約で確認し、機密データは契約条件を明示的に評価してください。