Novita AI ブログ

GLM 5.2 が Novita AI で利用可能に。1M コンテキスト、128K 最大出力、関数呼び出し、構造化出力、サーバーレス API アクセスに対応。

MCPサーバーを隔離されたMCPサンドボックスで実行し、ファイルシステム、シークレット、ネットワークをスコープします。MCPサーバーの分離がエージェントの信頼境界をいつシフトさせるかを学びます。

Novita AIで適切なSeedance V1.5 Proモードを選択しましょう。Seedanceのテキストからビデオと画像からビデオ、オーディオ、サイレント、バッチ、解像度オプションを比較します。

Novita AIがLLM APIアクセス、Agent Sandbox、GPU Cloud、ルーティングポリシーを通じて、回復力のあるLLMおよびエージェントワークフローをどのようにサポートするかを学びます。

モデルカタログ、OpenAI 互換性、課金、可観測性、ルーティング制御、直接プロバイダーとのトレードオフに基づいて、統合 LLM API を選択しましょう。

リポジトリチェックアウト、コマンド、テスト、差分、シークレット、ログ、アーティファクト、クリーンアップ、人間によるレビューのためにコーディングエージェントサンドボックスを設計する方法を学びます。

Codexスタイルのコーディングエージェントのためのサンドボックスパターンについて学ぶ：リポジトリの分離、ターミナル制御、パッケージポリシー、ログ、プレビュー、レビューゲート。

サンドボックス内でPythonを実行し、CSVファイルを検査し、チャートを作成し、パッケージアクセスを制御するAIデータアナリストの設計方法を学びます。

APIの広さ、エージェントサポート、GPUオプション、デプロイメントの選択肢、開発者のワークロードへの適合性でモデル推論プロバイダーを比較します。

サンドボックス化されたPython実行、ファイル処理、出力、制限、ログ、レビューにより、AIアプリにコードインタプリタ機能を追加する方法を学びます。

トップモデル推論サービスのブランドをカテゴリ別にマッピング。開発者APIやエンタープライズプラットフォームからGPUクラウド、オープンモデルホスト、ゲートウェイまで。

総コスト要因、デプロイモデル、キャッシュ、バッチ処理、ルーティング、可観測性、ワークロード適合性に基づいて、コスト効率の良いAI推論ツールを比較します。

AIエージェントが短命なコード実行ではなく、ステートフルサンドボックスを必要とするタイミングと、エージェントランタイムを評価する方法を学びます。