Novita AI ブログ

Kimi K2 Thinkingにアクセスして、スケーラブルなデプロイと手頃なAPIで、インテリジェントで効率的かつ信頼性の高いAIワークフローを構築する方法を学びましょう。

Kimi vs ChatGPT を探求し、Kimi K2 Thinking が性能とコストの両面で ChatGPT クラスのモデルに挑戦できる可能性を発見しましょう。

LLM API、GPU、Agent Sandboxが12月31日まで20%オフ。200以上のAIモデル、RTX 4090/5090インスタンス、自律エージェント基盤にアクセス。

Kimi K2 Thinkingが要求するVRAMの詳細と、この課題に取り組む開発者向けの手頃なデプロイ戦略を探ります。

Novita Sandboxとmcp-useライブラリを使ってリモートコード実行に対応したMCPサーバーの構築方法を学びます。このガイドでは、Model Context Protocol（MCP）サー…

Kimi K2をCodexで使用して、エージェント推論、インテリジェントなツール使用、シームレスなAIコラボレーションでコーディング効率を向上させる方法を学びます。

スケーラブルなAI開発を実現するには、プロジェクト向けに安価なA100およびH100 GPUを即座にレンタルする方法を学びましょう。

Batch APIとは何か、複数のAPIリクエストを1つにまとめることでレイテンシとコストを最小限に抑える方法を学びます。

Novita AIのAPIを使ったシンプルなセットアップで、Cursor内でMiniMax M2を高速・低コストでエージェンティックコーディングに活用する方法を学びます。

Minimax M2のVRAM要件を学び、Novita AIによる推奨GPUとAPIソリューションを確認して、最適なデプロイメントパフォーマンスを実現しましょう。

コーディングと自動化において、速度と効率を最大化するためにClaude Codeでminimax-m2を活用するベストプラクティスを解説します。

Cursor で Kimi K2 を使用して、統合の課題を克服し、開発環境を強化する方法を学びます。

プロンプトキャッシングとは何か、そして大規模言語モデルを効果的に利用する開発者のためのレイテンシとコスト削減方法を解説します。