AI TOOL DATABASE v2
DeepInfra
DeepInfraは、多数の生成AIモデルを低コストな従量課金APIから利用できる推論クラウドです。
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
多数のオープンモデルをAPIで比較したい開発者
向いていない
特定のプロプライエタリモデルだけを必須とする用途
料金
モデル別の従量課金。長期契約不要のpay-as-you-goを基本とし、専用GPU/大規模構成も提供。
最大の強み
100種類以上のモデル選択肢
注意点
モデルごとに価格・context長・機能差がある
THINKLAB判定
DeepInfraは『最新のオープンモデルを自前GPUなしで試し、品質とtoken原価を比較したい』場合に有力です。100+モデルという幅と従量課金が強みなので、モデル名だけで決めず実promptで品質・TTFT・throughput・総コストを測るのが適切です。
概要
DeepInfraは、LLMを中心に100種類以上のAIモデルをマネージドAPIで提供する推論クラウドです。
モデルごとに入力・出力token単価が設定され、長期契約なしのpay-as-you-goで利用できます。
概要の続きを読む概要を閉じる
自社の推論最適化インフラと米国内データセンターを運用し、コスト・レイテンシ・スループット・規模に応じた構成を提供しています。
単一モデルだけでなく複数のオープンモデルを比較したい開発者や、大量tokenを処理する生成AIサービスの推論基盤候補として評価しやすいサービスです。
主な機能
100種類以上のモデル
用途や品質・価格に合わせて複数のLLMや生成AIモデルを同じ推論サービス上で比較できます。
モデル別従量課金
入力・出力token単位のpay-as-you-goで、小規模検証から利用量に応じて拡張できます。
低コスト推論
自社推論インフラを背景に、価格効率を重視した生成AI APIを提供しています。
Zero Retention
DeepInfraは入力・出力・ユーザーデータについてzero retention policyを掲げています。
SOC 2 / ISO 27001
情報セキュリティ面ではSOC 2とISO 27001認証を掲げ、企業利用時の評価材料を提供しています。
専用GPUクラスタ
大規模ワークロード向けに専用ハードウェアやGPUクラスタの選択肢も提供します。
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
複数LLMの比較
同じpromptを複数のオープンモデルへ送り、品質・速度・tokenコストを比較する。
生成AIアプリの推論API
チャット、要約、分類、抽出、コード生成などのバックエンド推論をAPI化する。
大量token処理
大量文書や高トラフィックサービスで、token単価とthroughputを重視して推論基盤を選ぶ。
モデル切り替え
新しいオープンモデルが登場した際に自前GPUを準備せずAPIで評価・移行する。
業務・組織
AIサービスの原価最適化
モデルごとの入力・出力単価と品質を比較し、生成AI機能の推論原価を管理する。
社内AI基盤
複数モデルを用途別に使い分け、社内チャット・文書処理・自動化の推論層として利用する。
大規模推論基盤
サーバーレスから専用GPU構成へ拡張し、トラフィック増加に合わせたcapacityを確保する。
料金
DeepInfraはモデルごとの入力・出力token従量課金を基本とし、長期契約不要を掲げています。
2026年8月時点でもモデルごとに大きく価格差があるため、利用予定モデルの最新ページで単価を確認してください。
無料の継続利用枠なし（有料プラン中心）
Serverless inference
モデル別従量課金
入力・出力tokenなど実利用量に応じて支払うpay-as-you-go。
Dedicated infrastructure
構成別
大規模利用向けの専用GPU・専用capacity。ハードウェアと契約条件により料金が変わります。
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
- 100種類以上のモデル選択肢
- 長期契約不要のpay-as-you-go
- 低コストを重視したモデル別料金
- Zero Retentionを明示
- SOC 2・ISO 27001認証
- サーバーレスから専用クラスタまで拡張可能
弱み
- モデルごとに価格・context長・機能差がある
- モデルラインアップや単価の更新が速い
- 共有推論では実効レイテンシを本番ワークロードで確認する必要がある
比較・競合
迷うときの比較軸
- 対応モデル数
- 入力token単価
- 出力token単価
- cached token単価
- time-to-first-token
- throughput
- rate limit
- zero retention
- 専用capacity
- データセンター地域
DeepInfra vs Together AI
両社とも多数のオープンモデルを提供。モデルラインアップ、token単価、fine-tuning要件、実測性能で比較したいです。
DeepInfra vs Fireworks AI
Fireworks AIも推論最適化とモデル提供に強みがあります。実際のモデル別レイテンシ・価格・追加開発機能で選択します。
DeepInfra vs OpenRouter
OpenRouterは多数プロバイダーへのルーティングが中心。DeepInfraは自社推論インフラを運用する直接的な推論プロバイダーです。
DeepInfra vs GroqCloud
GroqCloudは独自LPUによる高速推論が特徴。DeepInfraは100+モデルの幅と価格・専用GPUまで含めた選択肢が特徴です。
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
複数のオープンモデルを低コストで比較したい場合、または大量tokenを扱うAIサービスで推論原価を最適化したい場合。
別製品を選ぶべき場合
必要なモデルがDeepInfraにない場合や、特定クラウド内へのデータ所在地・インフラ統制が必須の場合。
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
100+ hosted AI models
DeepSeek、Qwen、Kimi、Gemma、NVIDIA Nemotronなど多数のホスト済みモデルをAPIから呼び出します。
制約
提供モデル、量子化方式、context長、価格は更新されるため利用時点のモデルページ確認が必要です。
Serverless inference API
GPUインフラを自前で構築せず、利用token量に応じた従量課金で推論を実行します。
制約
共有基盤ではモデルや負荷によってレイテンシや利用上限が変動する可能性があります。
Prompt caching
対応モデルでは繰り返し利用するprompt部分をcacheし、入力コストや処理負荷を抑えます。
制約
cache対応、保持条件、単価はモデルごとに異なります。
Dedicated infrastructure
大規模利用では専用GPUや専用クラスタ構成を選び、安定したcapacityと性能を確保します。
制約
専用構成はサーバーレスAPIより契約・capacity設計が必要で、利用規模によって費用構造が変わります。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- 多数のオープンモデルをAPIで比較したい開発者
- 推論tokenコストを重視するAIサービス
- 大量推論を扱う開発チーム
- 自前GPU運用を避けたい組織
おすすめしないケース
- 特定のプロプライエタリモデルだけを必須とする用途
- モデル推論インフラを完全に自社管理することが必須の組織
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
DeepInfraはZero Retention、SOC 2、ISO 27001を掲げています。
企業利用では契約条件、データ所在地、アクセス制御なども自社要件と照合してください。
取扱い: 公式サイトではinputs、outputs、user dataに対するzero retention policyを明示しています。米国ベースのデータセンターで自社推論インフラを運用しています。
学習・送信: Zero Retentionの範囲と契約上のデータ利用条件を最新のPrivacy/Termsで確認し、機密データでは必要に応じて企業契約条件を確認してください。