Fireworks AI

Fireworks AI

Llama、Mistral、DeepSeekなどのオープンモデルを独自のFireAttentionエンジンでサービングし、同一プラットフォーム上でファインチューニングからデプロイまでをパッケージ化して処理する推論インフラです。OpenAI互換のAPIであるため、既存コードの修正はほとんど必要ありません。

無料+有料WebLLMベースマルチモーダル
公式サイトへfireworks.ai
book-to-skill と比較Fireworks AI の代替ツールを見る

概要

Fireworks AIは、Llama、Mistral、DeepSeek、QwenなどのオープンモデルやStable Diffusionシリーズの画像モデルをサービングする推論プラットフォームです。独自開発したFireAttentionエンジンでスループットと遅延を大幅に改善し、サーバーレス推論はコールドスタートなしで即座に呼び出すことができます。関数呼び出し(Function Calling)に最適化されたFireFunction-v2をはじめ、Qwen3 OmniやMolmo2のようにビデオ・オーディオ入力を受け取るマルチモーダルモデルも扱っています。推論にとどまらず、ファインチューニングや強化ファインチューニング(RFT)まで同じ環境で処理され、学習データはAWS S3に直接接続するBYOB方式であるため、独自のストレージをそのまま使用できます。学習したモデルは別のインフラに移行する必要なくその場でデプロイでき、ジョブの中断・再開・複製や、ログ・データセットのダウンロードもサポートしています。APIはOpenAIの規格と互換性があり、既存のコードをほぼそのまま移行することができ、HIPAAおよびSOC 2に準拠しているため、規制業界でも使用されます。料金はモデルのパラメータサイズに応じて段階的に設定され、4B未満のモデルは100万トークンあたり$0.10からで、キャッシュ入力トークンとバッチ推論はそれぞれ50%割引が適用されます。専用GPUが必要な場合は、H100・H200を時間あたり$7、B200を$10でオンデマンドでアタッチできます。

差別化ポイント

  • PyTorchのコア開発陣が手がけたFireAttentionエンジンにより推論スループットとレイテンシを直接最適化
  • 推論・ファインチューニング・強化ファインチューニング(RFT)を一つのプラットフォームで完結する統合ワークフロー
  • キャッシュトークン・バッチ推論50%割引とパラメータサイズ別従量制でコスト調整の幅が広い

主な機能

  • FireAttentionエンジンにより、オープンソースと比較して4倍高いスループット・50%低い遅延を実現
  • ビデオ・オーディオのマルチモーダル入力サポート(Qwen3 Omni、Molmo2など)
  • 強化ファインチューニング(RFT) — 検証可能な報酬ベースの専門モデルトレーニング
  • AWS S3 BYOB方式による安全な学習データの保存
  • ファインチューニングジョブの中断・再開・複製およびログ・データセットのダウンロード
  • Gemma 3, Qwen3 Omniなどの最新オープンモデルライブラリ

メリット・デメリット

ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです

メリット

  • FireAttentionエンジンベースの高速なトークン生成速度と低レイテンシ
  • OpenAI互換APIのため既存コードをほぼそのまま移行可能
  • ファインチューニングモデルにもベースモデルと同一の推論単価を適用
  • HIPAA・SOC 2準拠により規制産業への適用が可能

デメリット

  • オープンソースモデル中心の構成のため独自モデル(GPT-4など)が存在しない
  • インフラ最適化のために開発者の高い技術的理解が必要
  • 非常に大きなモデルの場合、使用量によってコストが急激に上昇する可能性がある

料金

無料+有料開始価格: Free ($1 credit) / pay-per-token

従量課金のトークンベース課金です。Llama 3 8B基準で入力$0.20/Mトークン、出力$0.20/Mトークン程度で、モデル・サイズによって異なります。エンタープライズ向け専用デプロイおよび専任インフラは別途協議が必要です。

料金表を見る

情報確認日: · 料金は公式ページで再確認してください

活用事例

  • エンタープライズ向けLLM推論サービスの高速・低遅延APIの構築
  • ドメイン特化型のファインチューニングモデルにより、クローズドソースモデルレベルの性能を達成
  • ビデオキャプション生成・シーン分析などのマルチモーダルAIパイプラインの構築
  • プライベートデータをクラウドに公開せずにモデルを学習

対象ユーザー

高速LLM推論を必要とするAIスタートアップおよびエンタープライズ開発チームオープンモデルのファインチューニングでコストを削減したいMLエンジニアマルチモーダルAIプロダクトを構築するソフトウェアチーム

検証の根拠

会社・料金・機能の情報は、以下の一次情報と直近の検証記録に基づいて表示しています。出典が食い違う場合は、公式の一次情報と最新の検証結果を優先します。

最終検証 2026/08/02検証済み出典1件

代替ツール

この代わりに使えるツール