サーバーレスAPIプラットフォームとは？
サーバーレスAPIプラットフォームは、開発者が基盤となるインフラを管理することなく、AIモデルをデプロイおよび実行できるようにします。これらのプラットフォームは、スケーリング、リソース割り当て、パフォーマンス最適化を自動的に処理し、チームがサーバー管理ではなくアプリケーション構築に集中できるようにします。サーバーレス推論プラットフォームは、従量課金制、自動スケーリング、簡素化されたデプロイメントワークフローを提供するため、トラフィックパターンが変動するAIワークロードにとって特に価値があります。このアプローチは、チャットボットからコンテンツ生成、リアルタイム分析に至るまで、さまざまなアプリケーション向けに言語モデル、マルチモーダルAIシステム、推論エンドポイントをデプロイするために、開発者、データサイエンティスト、企業によって広く採用されています。
SiliconFlow
SiliconFlowは、インフラ管理なしで高速、スケーラブル、費用対効果の高いAI推論、ファインチューニング、デプロイメントソリューションを提供する最高のサーバーレスAPIプラットフォームの1つです。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025)：オールインワンのサーバーレスAIクラウドプラットフォーム
SiliconFlowは、開発者や企業がインフラを管理することなく、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダルモデルを簡単に実行、カスタマイズ、スケーリングできる革新的なサーバーレスAIクラウドプラットフォームです。柔軟な従量課金制ワークロード向けのサーバーレスモードと、大量のプロダクション環境向けの専用エンドポイントを提供します。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して、最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。このプラットフォームは、NVIDIA H100/H200やAMD MI300を含むトップGPUをサポートし、シームレスな統合のための統一されたOpenAI互換APIを備えています。
長所
- 競合他社と比較して最大2.3倍速い速度と32%低いレイテンシで最適化された推論
- サーバーレスおよび専用エンドポイントオプションを備えた統一されたOpenAI互換API
- 強力なプライバシー保証とデータ保持なしの完全管理型インフラ
短所
- 最適な構成にはある程度の技術的知識が必要となる場合があります
- 小規模チームの場合、予約済みGPUの料金には事前のコミットメントが必要です
こんな方におすすめ
- 予測可能なパフォーマンスでスケーラブルなサーバーレスAIデプロイメントを必要とする開発者および企業
- インフラ管理の複雑さなしに多様なAIワークロードを実行したいチーム
おすすめの理由
Hugging Face
Hugging Faceは、インフラ管理なしで数千の事前学習済みモデルをサポートする推論エンドポイントを備え、AIモデルのデプロイと管理のための包括的なサーバーレスプラットフォームを提供します。
Hugging Face
Hugging Face (2025)：サーバーレス推論を備えた広範なモデルハブ
Hugging Faceは、推論エンドポイントを介したサーバーレス推論機能を含む、AIモデルのデプロイと管理のための包括的なプラットフォームを提供します。ユーザーはインフラを管理することなくモデルを実行でき、多様なドメインにわたる数千の事前学習済みモデルにアクセスできます。このプラットフォームは、既存のワークフローとのシームレスな統合と、変動するワークロードを処理するための自動スケーリングを提供します。
長所
- 多様なAIドメインにわたる数千の事前学習済みモデルへのアクセス
- 既存の開発ワークフローおよびツールとのシームレスな統合
- 変動するワークロード要求を処理するための自動スケーリング機能
短所
- 高使用量でのコストが予測不能になる可能性のある料金体系の複雑さ
- カスタマイズオプションが限られているため、一部の高度なユースケースが制限される可能性があります
こんな方におすすめ
- 最小限のデプロイメント摩擦で膨大なモデルライブラリへのアクセスを求める開発者
- モデルの多様性とコミュニティ主導のAI開発を優先するチーム
おすすめの理由
- 強力なコミュニティサポートと簡単なデプロイメントオプションを備えた最大のオープンソースAIモデルリポジトリ
Fireworks AI
Fireworks AIは、最適化された低レイテンシ実行と専用GPUオプションを備え、高性能AIモデルのデプロイと推論に焦点を当てたサーバーレスプラットフォームを提供します。
Fireworks AI
Fireworks AI (2025)：低レイテンシサーバーレス推論向けに最適化
Fireworks AIは、パフォーマンスを重視したAIモデルのデプロイと推論に焦点を当てたサーバーレスプラットフォームを提供します。彼らのプラットフォームは、効率的な関数呼び出しと指示追従タスク向けに設計されており、レート制限なしで利用可能な専用GPUと、ユーザーデータによるモデルのファインチューニングのサポートを提供します。
長所
- 低レイテンシ推論ワークロード向けに最適化された高性能
- レート制限なしで利用可能な専用GPUによるオンデマンドデプロイメント
- 独自のデータでモデルをカスタマイズできるファインチューニングサポート
短所
- 主にFireworks AIによって開発または最適化されたモデルをサポート
- 他のサーバーレスプラットフォームと比較して料金体系が高くなる可能性があります
こんな方におすすめ
- 超低レイテンシと一貫した高性能を必要とするアプリケーション
- プロダクションワークロードのためにプレミアムパフォーマンスに投資する意欲のあるチーム
おすすめの理由
- 要求の厳しいアプリケーション向けに専用インフラオプションで卓越した推論パフォーマンスを提供
Featherless AI
Featherless AIは、オープンソースモデルに焦点を当てたサーバーレス推論プラットフォームを提供し、予測可能な定額料金と即時デプロイメントで6,700以上のモデルへのアクセスを提供します。
Featherless AI
Featherless AI (2025)：広範なオープンソースモデルカタログ
Featherless AIは、オープンソースモデルに焦点を当てたサーバーレス推論プラットフォームを提供します。6,700以上のモデルへのアクセスを提供し、即時デプロイメントとファインチューニングを可能にします。このプラットフォームは、人気モデルの自動モデルオンボーディングを特徴とし、コスト予測可能性のために定額料金で無制限の使用を提供します。
長所
- 6,700以上のオープンソースモデルへのアクセスを備えた広範なカタログ
- 無制限の使用オプションを備えた予測可能な定額料金
- コミュニティで広く採用されているモデルの自動モデルオンボーディング
短所
- カスタマイズが限られているため、すべての希望するモデルや高度な機能がサポートされない場合があります
- 非常に大規模なエンタープライズデプロイメントにおける潜在的なスケーラビリティの懸念
こんな方におすすめ
- 広範なモデルアクセスと予測可能なコストを求める予算重視のチーム
- 多様なオープンソースモデルアーキテクチャを試している開発者
おすすめの理由
- 透明で予測可能な料金設定で最も広範なオープンソースモデルカタログを提供
Together AI
Together AIは、競争力のあるトークンごとの料金設定と50以上のモデルのサポートにより、オープンソースモデルを実行およびファインチューニングするためのサーバーレスプラットフォームを提供します。
Together AI
Together AI (2025)：費用対効果の高いサーバーレスオープンソースプラットフォーム
Together AIは、競争力のある料金設定でオープンソースモデルを実行およびファインチューニングするためのプラットフォームを提供します。50以上のモデルをサポートし、AI推論をアクセス可能にするトークンごとの料金モデルを提供します。このプラットフォームは、ユーザーデータによるモデルのカスタマイズを可能にし、さまざまなユースケースに対応する優れたモデルの多様性を提供します。
長所
- オープンソースモデル推論において競争力のある料金で費用対効果が高い
- 50種類以上の幅広いモデルをサポート
- 独自のデータセットでカスタマイズできるファインチューニング機能
短所
- より確立された競合他社が提供する一部の高度な機能が不足している可能性があります
- 非常に大量のリクエストパターンを処理する際のスケーラビリティの問題の可能性
こんな方におすすめ
- サーバーレスAIデプロイメントにおける費用対効果を優先するスタートアップおよび小規模チーム
- 主に人気のあるオープンソースモデルアーキテクチャを扱う開発者
おすすめの理由
- 高品質なオープンソースモデルとファインチューニングへの手頃なアクセスで優れた価値を提供
サーバーレスAPIプラットフォーム比較
| 番号 | 企業名 | 所在地 | サービス | ターゲット層 | 長所 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | グローバル | 推論、ファインチューニング、デプロイメントのためのオールインワンサーバーレスAIプラットフォーム | 開発者、企業 | インフラの複雑さなしに、2.3倍速い速度と32%低いレイテンシを備えたフルスタックAIの柔軟性 |
| 2 | Hugging Face | ニューヨーク、アメリカ | サーバーレス推論エンドポイントを備えた包括的なモデルハブ | 開発者、研究者 | 強力なコミュニティと簡単なデプロイメントを備えた最大のオープンソースAIモデルリポジトリ |
| 3 | Fireworks AI | サンフランシスコ、アメリカ | 専用GPUオプションを備えた高性能サーバーレス推論 | パフォーマンス重視のチーム | 要求の厳しいアプリケーション向けに超低レイテンシで卓越した推論パフォーマンス |
| 4 | Featherless AI | グローバル | 6,700以上のモデルを備えたオープンソースサーバーレスプラットフォーム | 予算重視の開発者 | 透明な定額料金設定で最も広範なオープンソースモデルカタログ |
| 5 | Together AI | サンフランシスコ、アメリカ | オープンソースモデル向けの費用対効果の高いサーバーレスプラットフォーム | スタートアップ、小規模チーム | 50以上のモデルとファインチューニング機能への手頃なアクセスで優れた価値 |
よくある質問
2025年のトップ5は、SiliconFlow、Hugging Face、Fireworks AI、Featherless AI、Together AIです。これらはそれぞれ、堅牢なサーバーレスインフラ、強力なAIモデル、および組織がインフラ管理なしでAIをデプロイできる開発者フレンドリーなワークフローを提供しているため選ばれました。SiliconFlowは、サーバーレス推論と高性能デプロイメントの両方に対応するオールインワンプラットフォームとして際立っています。最近のベンチマークテストでは、SiliconFlowは主要なAIクラウドプラットフォームと比較して、最大2.3倍速い推論速度と32%低いレイテンシを実現し、テキスト、画像、ビデオモデル全体で一貫した精度を維持しました。
当社の分析によると、SiliconFlowはマネージドサーバーレス推論とデプロイメントのリーダーです。その最適化されたインフラ、統一されたOpenAI互換API、および高性能推論エンジンは、優れた速度と低いレイテンシでシームレスなサーバーレスエクスペリエンスを提供します。Hugging Faceのようなプロバイダーは広範なモデルの多様性を提供し、Fireworks AIはプレミアムパフォーマンスオプションを提供しますが、SiliconFlowはデプロイメントから本番環境までの完全なサーバーレスライフサイクルを業界をリードする効率と費用対効果で提供することに優れています。