Baseten vs Novita AI: LLM 推論、デプロイメントワークフロー、および本番環境への適合

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Baseten vs Novita AI カバー

バセテンと Novita AI どちらもチームの運営に役立ちます LLM 推論は共通しているが、それらは異なる購買行動に基づいて構築されている。 Novita AI OpenAI互換モデルAPIへの高速アクセスが必要な場合に最適です。 GPU 透明性の高い公開価格設定と、プロトタイプからホスト型推論へのスムーズな移行を実現するエンドポイントを備えたBasetenは、本番環境の推論レイヤーにカスタムデプロイメントパッケージ、チューニング制御、エンタープライズデプロイメントオプション、そして信頼性、レイテンシ、モデルサービングに関する実践的な運用ノウハウが必要な場合に最適です。

目次

クイック比較

カテゴリー Novita AI ベーステン
最適なバイヤーOpenAI互換API、モデル選択、専用AI推論デプロイメント、および公開を求める開発者と製品チーム GPU時間単位の料金より高度な本番環境推論処理、カスタムモデルパッケージング、オートスケーリング制御、エンタープライズ展開オプションを必要とするAIプラットフォームおよびエンジニアリングチーム
LLM アクセスパスサーバーレスモデルAPI、サーバーレス GPUs、および専用のAI推論展開マネージドモデルAPIと、カスタムモデルまたはチェーン用のデプロイ済みエンドポイント
API互換性OpenAI対応 LLM 専用デプロイメント向けのAPIおよびOpenAI互換チャットAPIマネージドモデルAPI向けのOpenAI互換推論パスと、サポートされているデプロイ済みモデル LLM エンドポイント
カスタムモデルの展開専用デプロイメントでは、Hugging FaceまたはNovitaのカタログモデル、LoRAアダプタ、および選択されたサービングエンジンを使用できます。Truss パッケージングは​​、TensorRT などのサービス エンジンを備えたカスタム モデルとチェーンをサポートします。LLMでLLMSGLang、およびその他のBaseten推論ツール
スケーリング専用デプロイメントは、オートスケーリングとスケール・トゥ・ゼロをサポートします。オートスケーリングは、最小および最大レプリカ数、スケール・トゥ・ゼロ、および同時実行数の目標をサポートします。
公開価格シグナル専門性 GPU 例えば、RTX 4090は$0.61/GPU-時間、H100は$1.99/GPU-時間、H200は$2.99/GPU-時間単位。レプリカ実行時の課金は秒単位です。専用展開 GPU 例としては、L4が$0.01414/分、A100が$0.06667/分、H100が$0.10833/分、B200が$0.16633/分などがあります。
SLAおよびエンタープライズに関する注意事項専用エンドポイントSLAページには、標準APIとProの可用性率、返金クーポンによる救済措置、および除外事項が記載されています。価格設定およびエンタープライズ向けページでは、エンタープライズSLA、セルフホスト型デプロイメント、VPC、ハイブリッドオプションについて説明しています。顧客事例では、本番環境における推論結果が紹介されています。
購入者の持ち帰りNovita AI スピード、モデルへのアクセス、OpenAI 互換の移行、専用エンドポイントの価格の可視性、そして GPU 柔軟性が最も重要Basetenは、推論プラットフォーム自体がコアとなる本番システムであり、チームがより高度なデプロイメント運用とエンタープライズレベルの制御を必要とする場合に、より有効です。

この比較は購入者の適合ガイドであり、同一モデルの速度、信頼性、またはコストのベンチマークではありません。最終的なインフラストラクチャの決定については、候補に挙げた構成を実際のモデル、トラフィックプロファイル、 GPU 要件、および展開設定。

各プラットフォームの最適な用途

Novita AI 迅速に移動したいチームに最適です LLM API、専用エンドポイント、 GPU- 完全な推論操作レイヤーをゼロから構築することなく、AI ワークロードをサポートします。チームがすでに OpenAI SDK パターンを使用している場合、 Novita AIさん OpenAI互換APIドキュメント チャット完了、完了、モデル一覧、モデル情報取得のための使い慣れた統合パスを提供します。より高度な分離やカスタムモデル制御が必要なワークロードの場合、 Novita AI 専用エンドポイントのドキュメント 専用のデプロイメントについて説明します GPUs、Hugging FaceまたはNovitaカタログモデルソース、オートスケーリング、スケール・トゥ・ゼロ、LoRAアダプター、およびOpenAI互換チャットアクセス。

Basetenは、推論を本番環境プラットフォームの問題として捉えるチームに最適です。製品資料では、BasetenはマネージドモデルAPIだけでなく、カスタムモデルやチェーン用のデプロイ済みエンドポイントにも重点を置いています。Trussベースのワークフローは、カスタム推論サービスをパッケージ化したり、サービスエンジンをチューニングしたり、本番環境の要件に基づいてモデルエンドポイントを運用したりするチームにとって特に有効です。

実際的な違いは「シンプルか本格的か」ということではありません。どちらのプラットフォームも実運用環境での利用に対応しています。違いは、それぞれのプラットフォームを最も容易に導入できる場面にあります。 Novita AI 開発者の迅速な採用、専用エンドポイントの透明性の高い公開価格設定、モデル API と GPUs. Baseten は、本番環境における推論エンジニアリング、エンタープライズ展開アーキテクチャ、およびカスタムモデル提供運用を優先する場合に、正当化しやすい。

LLM 推論オプション

Novita AI チームに複数の LLM 推論パス。一般的なホスト型モデルの使用例では、 Novita AI LLM APIガイド 本書では、OpenAI互換のチャットおよび補完APIについて説明します。これは、OpenAIスタイルの統合から移行するチームにとって重要です。なぜなら、アプリケーションコードは、ベースURL、APIキー、モデル名を変更しながらも、多くの場合同じSDK構造を維持できるからです。

プライベート容量を必要とするワークロードの場合、 Novita AI専用の推論パスは、 GPU リソース、カスタムモデルソース、オートスケーリング、スケール・トゥ・ゼロ、LoRAサポート。 Novita AI 専用エンドポイントページ サーバーレスアクセスは変動するワークロードに適しており、専用エンドポイントは予測可能で高スループット、またはより隔離されたワークロードに適していると位置づけられています。これにより、購入者は2段階の導入パスを選択できます。需要が不確実な場合はサーバーレスAPIから始め、トラフィックやカスタマイズ要件が正当化されたら専用エンドポイントに移行します。

Basetenは複数の推論パスも提供しています。そのマネージドモデルAPIはOpenAI互換をサポートしています。 LLM 呼び出しは、デプロイされたエンドポイントがカスタムモデルとチェーンをサポートする一方で行われます。BasetenのカスタムデプロイワークフローはTrussを使用し、最適化されたserving-engineオプションを備えています。 LLM TensorRT を含む推論LLMでLLMSGLangやその他のエンジンパスにも対応しています。独自の微調整されたモデル、カスタムの前処理/後処理、または特殊なチェーンロジックを持つチームにとって、このパッケージングモデルは非常に適していると言えるでしょう。

主な購入者の質問は、幅広いモデルが必要かどうか、そして GPU アクセス層が必要ですか、それとも高度に制御された推論展開システムが必要ですか？ Novita AI チームがモデルへのアクセス、専用のエンドポイント制御、 GPU プラットフォーム構築の手間を減らしつつ、容量を増やす。Basetenは、モデルパッケージング、サービス最適化、デプロイメントトポロジー、運用チューニングに多くの労力を費やすことが想定されるチームにとって魅力的な選択肢です。

デプロイメントワークフロー

Novita AIのデプロイメントワークフローは、ホスト型推論へのスムーズな移行を実現するように設計されています。モデルAPIの場合、チームはOpenAI互換のエンドポイントを使用し、プラットフォームからモデルを選択します。専用デプロイメントの場合、チームはモデルソースを選択し、構成できます。 GPU-backed デプロイメント設定を使用し、デプロイメントが稼働したら OpenAI 互換のチャット アクセスを使用します。専用の推論デプロイメントでは、v を使用した自動サービス エンジン選択を使用できます。LLM または、SGLang、オートスケーリング、スケール・トゥ・ゼロ。

このワークフローは、初回リクエストまでの時間を重視するチームにとって有用です。新しいアシスタント、社内検索エクスペリエンス、またはAI機能をテストする製品チームは、ホスト型APIから開始し、ワークロードの形状、データ要件、またはコストの可視性が必要になった場合にのみ、専用デプロイメントに移行できます。このプラットフォームのストーリーは、サーバーレスにも同様に当てはまります。 GPUs およびより広範な AI インフラストラクチャは、アプリケーションが API 推論とより重い処理を組み合わせる場合に重要になることがあります。 GPU 。

Basetenのデプロイメントワークフローは、モデルをサービスとしてパッケージ化および運用することを中心に構築されています。Trussはカスタムモデルとチェーンのパッケージングレイヤーとして機能し、Basetenエンドポイントはサービス提供面を提供します。Basetenのドキュメントでは、最適化されたコンテナを構築し、サポートされているOpenAI互換APIをサポートする設定のみのデプロイメントについて説明しています。 LLM サービス提供パス。オートスケーリングに関するドキュメントには、最小レプリカ数、最大レプリカ数、スケール・トゥ・ゼロ、同時実行ターゲットなどの制御機能が含まれています。

このワークフローは、推論動作が競合上または運用上の制約となることをチームが既に認識している場合に役立ちます。製品に厳格なp99レイテンシ目標、カスタムモデルルーティング、特殊な微調整モデル、コンプライアンス要件、またはVPC、ハイブリッド、セルフホストなどのデプロイメントパターンが必要な場合、Basetenのプロダクション推論重視のアプローチは、購入プロセスの早い段階で重要になります。

価格設定とコストモデル

Novita AI APIと専用エンドポイントの両方のユースケースについて、透明性の高い価格設定を公開しています。 Novita AI 価格設定ページ、 ひたむきな GPU 例えば、RTX 4090は$0.61/GPU-時間、H100は$1.99/GPU-時間、H200は$2.99/GPU-時間。専用エンドポイントの課金は、アイドル状態のデプロイ済み構成ではなく、実行中のレプリカに基づいて行われます。購入者にとっては、販売交渉の前にコストモデルをより具体的に把握できるため便利です。

Basetenは、100万トークンあたりのモデルAPI料金と、分単位で課金される専用デプロイメント料金を公開しています。公開されている専用デプロイメントの例としては、L4が1分あたり0.01414ドル、A100が1分あたり0.06667ドル、H100が1分あたり0.10833ドル、B200が1分あたり0.16633ドルとなっています。Basetenはまた、Basic、Pro、Enterpriseの購入プロセスを分けており、EnterpriseではカスタムSLAや、セルフホスト、VPC、ハイブリッド構成などのデプロイメントオプションが提供されます。

これらの数値を、あたかも同等のコスト比較基準であるかのように比較しないでください。 GPU タイプ、モデルサイズ、量子化、バッチ動作、トークンミックス、コールドスタートポリシー、レプリカ設定、トラフィックの変動性、およびサービスエンジンの選択はすべて、実際の推論コストに影響します。 GPU-時間または GPU分単位の料金設定は、必ずしも有用な出力トークンあたりのコスト削減を意味するものではありません。適切な料金分析を行うには、対象モデル、プロンプトの長さ、完了時間、同時実行数、トラフィックパターン、および信頼性要件を考慮する必要があります。

多くの購入者にとって、価格差は評価方法の違いに大きく左右される。 Novita AIの公共の献身 GPU時間単位のサンプルは、専用エンドポイントの初期計画に簡単に組み込むことができます。Basetenの公開されている分単位のデプロイメント例とエンタープライズティアは、購入者が既に本番環境の推論をより大規模な運用システムとしてモデル化している場合に役立ちます。

生産適合

両プラットフォームの最も明確な相違点は、生産面での適合性にある。

Novita AI シンプルなホストアクセス、必要なときに専用容量、モデル API とモデル全体で可動部品が少ないことを望む制作チームに適しています。 GPU ワークフロー。このプラットフォームは、AI 製品が OpenAI 互換のワークフローを必要とする場合に特に有効です。 LLM アクセス、迅速なモデル反復、予測可能なワークロード用の専用エンドポイント、およびオプション GPU インフラストラクチャは、より広範なAIクラウドの下にある。プロトタイプから製品化へと移行するチームにとって、これは評価する必要のある個別のプロバイダーの数を減らすことにつながる。

Basetenは、より高度な推論処理を必要とする運用チームに最適です。Basetenは、カスタムモデルのデプロイ、オートスケーリング制御、可観測性、エンタープライズ向けデプロイオプション、コンプライアンス体制、およびエンジニアリングサポートを重視しています。また、顧客事例では、運用環境における推論処理のレイテンシ、デプロイ速度、およびインフラストラクチャ保守の改善についても取り上げています。

Basetenの顧客事例は、本番環境の成熟度が購入決定の要素となる場合に役立ちます。ただし、これらは特定の導入事例として捉えるべきであり、すべてのワークロードで同じレイテンシー、コスト、または運用結果が得られることを保証するものではありません。

同様に、 Novita AIさん 専用エンドポイントSLA 可用性レベル、救済措置に関する記述、および除外事項を定義するため、調達およびリスクレビューに役立ちます。アプリケーションにとってレイテンシ保証が重要な場合は、契約前に正確なしきい値とサービス条件を確認してください。

どのように決めるか Novita AI

Novita AI チームがモデル API への迅速なアクセス、OpenAI 互換の移行、専用の AI 推論エンドポイント、および公開を求めている場合に最適です。 GPU時間単位の料金体系です。特に、モデルを迅速にテストし、コストを早期に管理し、トラフィックの予測可能性が高まるにつれてサーバーレスAPIと専用デプロイメントを切り替えたいスタートアップ企業、AI製品チーム、エンジニアリンググループに適しています。

Basetenは、チームがカスタム推論デプロイメントの深度、モデルパッケージング、サービングエンジンの制御、オートスケーリングの調整、可観測性、およびエンタープライズデプロイメントオプションを必要とする場合に、より有効になります。推論の信頼性、レイテンシー、およびデプロイメントアーキテクチャが製品のコアオペレーティングモデルの一部となっている組織にとって、Basetenは最適なソリューションです。

　 Novita AI いつ：

  • まず最初に必要なのは、OpenAI互換の LLM 統合は順調に進んでいます。
  • 公共専用 GPU初期コストモデリングのための時間単価設定。
  • ホスト型モデルAPIと専用エンドポイントの両方を使用することを想定しています。
  • 専用のサーバーレスAPIアクセスが今すぐ必要で、 GPU後ほど。
  • 開発者向けのAIクラウドで、以下の機能もサポートしているものを希望します。 GPU ワークフロー。

Basetenが最終候補に残る可能性が高いのは、次のような場合です。

  • お客様は、本番環境でのサービス提供ワークフローを必要とする、カスタムモデルまたは微調整済みのモデルをお持ちです。
  • オートスケーリングの設定や配信動作をより詳細に制御したいのですね。
  • VPC、ハイブリッド、またはセルフホスティングといったエンタープライズ向けのデプロイメントオプションが必要です。
  • あなたは、本番環境における推論操作に関する顧客事例を評価しています。
  • 推論を主要な本番環境として担う準備が整ったプラットフォームチームが既に存在します。

最も安全な方法は、候補に挙げた設定を実際のワークロードに対してテストすることです。同じモデル、またはそれに最も近い同等の設定、同じプロンプト構成、同じ完了長分布、および同じ同時実行目標を使用してください。レイテンシのパーセンタイル、エラー動作、コールドスタート、成功したリクエストあたりのコスト、および運用負荷を測定します。プラットフォームのページには可能なことが記載されていますが、ワークロードによって製品に当てはまることが分かります。

評価チェックリスト

Basetenと Novita AI測定可能な要件に基づいて意思決定を行う。

メッセージ それが重要な理由
標準ホスト型モデル、ファインチューニング済みモデル、それとも完全にカスタマイズされた推論チェーンを使用していますか？標準モデルは通常、APIの迅速な導入を優先する一方、カスタムチェーンはより詳細な導入管理を必要とすることが多い。
サーバーレスAPI、専用エンドポイント、あるいはその両方が必要ですか？サーバーレスは変動するトラフィックを簡素化できます。専用エンドポイントは、安定したワークロードに対して分離性とコスト予測性を向上させることができます。
p50、p95、p99のレイテンシ目標値はそれぞれいくつですか？製品の実際のレイテンシを把握するには、同一負荷でのテストが唯一信頼できる方法です。
どのような交通パターンを予想しますか？トラフィックの急増、スループットの安定、エンタープライズワークロードによって、スケーリングとコストのトレードオフは異なってくる。
スケールゼロ機能が必要ですか？スケール・トゥ・ゼロ方式はアイドルコストを削減できるが、コールドスタート耐性をテストする必要がある。
エンタープライズレベルの管理機能が必要ですか？VPC、セルフホスティング、ハイブリッド、コンプライアンス、サポート、およびカスタムSLAの要件によって、プラットフォームの候補を絞り込むことができます。
有用な成果物1つあたりのコストを見積もることはできますか？GPU レートとトークンレートは入力値であり、最終的なコストの答えではありません。
推論操作は誰が所有するのか？小規模な製品開発チームは、より少ない制御を好むかもしれない。一方、プラットフォーム開発チームは、より詳細な導入方法を求めるかもしれない。

評価の初期段階であれば、まずは小規模な概念実証から始めましょう。本番運用への移行が近い場合は、管理された環境での検証を実施してください。この検証では、現実的なプロンプト、想定される同時実行数、想定される再試行回数、ストリーミング動作、エラー処理、オートスケーリング設定、そして実際に出荷予定のモデルファミリーを網羅する必要があります。

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