プラットフォーム比較

ワークロードに合わせてbasetenとModalを選ぶ

どちらのプラットフォームでもAIワークロードを実行できますが、作業の進め方は異なります。Basetenはモデルのデプロイと提供を中心に据え、ModalはPythonを起点にGPU関数、ジョブ、サービスを実行できます。どちらが適しているかは、プラットフォーム名だけでなく、トラフィックの傾向、デプロイのワークフロー、性能目標によって決まります。

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主なポイント

読了まで6分

コストBasetenとModalのコストは、アイドル時のリソース、リクエスト数、エンジニアリングの工数を含め、ワークロードごとに比較する必要があります。
品質BasetenとModalで同じモデルを使う場合は、重み、前処理、生成設定をそろえてテストする必要があります。
所要時間Pythonを起点とするModalのワークフローと、モデル提供を中心とするBasetenのワークフローでは、セットアップと保守に必要な作業が異なります。
判断切り替えを検討する価値があるのは、BasetenまたはModalでの試験運用によって、チームが実際に責任を負う指標が改善した場合に限られます。

以下のページを参考に、プラットフォーム選びの論点を、モデル提供、アクセス、または別の推論サービスとの比較に絞り込めます。

総コスト比較表

baseten vs Modalでは、同じモデル、トラフィックの時系列データ、サービス目標を使った場合の費用を比較します。公開料金だけでは、アイドル時のリソースや各デプロイの運用に必要な作業を把握できません。

	Baseten	モーダル
主なコスト上の問い	目標レイテンシーで必要なモデル提供能力を確保し続けるには、何が必要ですか？	実際のトラフィック下で、GPU関数、サービス、バックグラウンドジョブ全体が消費するリソースはどれくらいですか？
アイドル期間	選択した提供構成がリクエスト間も処理能力を維持するか、またそれが支出にどう影響するかを確認します。	選択した関数またはサービスの構成が、アイドル時間とその後のリクエストをどう扱うかを確認します。
トラフィックの急増	提供構成が過剰な容量を確保せずにピーク需要に対応できるかを測定します。	関数の同時実行数と容量の選択が、ピーク時の負荷、待ち行列、リソース使用量にどう影響するかを測定します。
モデルの準備	モデルをデプロイ可能にするためのパッケージ化、依存関係の検証、必要な変更を含めます。	関数コード、環境設定、依存関係の検証、モデルの読み込みに関わる作業を含めます。
補助的なジョブ	データの準備、評価、推論エンドポイント以外の作業は別途計上します。	同じプラットフォーム上で実行する場合は、補助的なGPUジョブとCPUジョブも含めます。
運用にかかる労力	デプロイの更新、監視、トラブルシューティング、エンドポイントの管理に費やす時間を計上します。	関数、サービス、依存関係、アプリケーションレベルの動作の維持に費やす時間を計上します。
公平な比較単位	必要なサービスレベルを満たして完了した有効な推論1件あたりの総支出と作業時間。	同じサービスレベルを満たして完了した有効な推論1件あたりの総支出と作業時間。

品質に差がある場合

ホスティングプラットフォーム自体がモデルの回答を改善するわけではありません。差が生じるのは通常、テストで使用したモデルのバージョン、実行経路、または提供構成によるものです。

Baseten

成果物が信頼性の高いモデルエンドポイントである場合に適した、特化型の選択肢。

適している点

デプロイと推論の動作を評価の中心に据えられます。
応答の妥当性、レイテンシー、可用性を基準にサービスを評価しやすくなります。
モデル提供の構成同士を比較する際の明確な境界を設けられます。

トレードオフ

出力の比較で良い結果が出ても、もう一方のプラットフォームで異なる重みやプロンプトを使用していれば、それだけではほとんど証明になりません。
前処理、トークン化、生成設定は、引き続き個別に検証する必要があります。

Modal

カスタムのPython実行がモデルのワークフローに含まれる場合に、柔軟に対応できます。

適している点

モデルの読み込みやリクエストの処理を、ほかのPython処理と並べて実装できます。
カスタム処理と推論ロジックを、1つのアプリケーションワークフロー内に収められます。
すべてのタスクをエンドポイントとして扱うことなく、さまざまな実行パターンを試せます。

トレードオフ

カスタムコードが増えると、前処理や後処理に差異が生じる箇所も増えます。
モデルの動作を一致させるには、依存関係、設定、入力処理を意図的に管理する必要があります。

所要時間の違い

ここでいう時間には、初回デプロイ、応答レイテンシー、アイドル状態からの復帰、継続的な保守など、複数の意味があります。それぞれ個別に測定してください。

または

選択肢 1

チームの主な目的は、既存のモデルを推論エンドポイントとして公開することです。

まずBasetenを試してください。

モデル提供を中心としたワークフローなら、チームが管理する必要のあるアプリケーションコードを減らせる可能性があります。パッケージ化から検証済みのリクエストまでの全工程にかかる時間を、依存関係の修正やデプロイの改訂も含めて測定してください。初回デプロイの時間だけでは、十分な指標になりません。

または

選択肢 2

ワークロードで推論に加えて、カスタム Python 関数や GPU を利用するジョブも実行する場合。

まず Modal を試験導入してください。

Python を中心としたワークフローなら、処理と実行をまとめて扱いやすくなる可能性があります。環境構築、モデルの読み込み、繰り返される本番リクエストに対して関数を安全に実行できるようにするまでの時間も評価に含めてください。

または

選択肢 3

リクエストが突発的に増える場合や、厳しい応答時間の目標がある場合。

記録したトラフィックの時系列データを使って、両方をテストしてください。

ウォーム状態のリクエストのレイテンシーと、アイドル期間後の遅延、同時リクエスト下での挙動を分けて評価してください。応答時間の中央値だけでなく、キュー待ち、失敗、復旧も記録します。単独のリクエストが速いだけでは、本番環境での性能を示せません。

切り替える価値があるのはどんなときか

現在のプラットフォームがサービス目標を満たしており、試験導入で有意な改善を示せないなら、そのまま使い続けてください。モデルの提供が主な用途で、試験導入によってそのサービスの運用負担が減るなら、Modal から Baseten への移行を検討してください。カスタム Python の実行や関連ジョブが中心で、デプロイのワークフローを変えるだけの価値があるなら、Baseten から Modal への移行を検討してください。どちらの方向でも、移行作業、並行運用、監視の変更、ロールバックを判断に含めてください。モデルのワークロードをどう提供するかまだ検討中なら、移行を決める前に AI モデルプラットフォームを調べてください。

比較表の見栄えではなく、計測された改善を理由に切り替える

サービス目標と、許容できる移行作業量を定めてください。
両プラットフォームで同じモデルとトラフィックの時系列データを使ってテストしてください。
出力、運用、ロールバックを検証してから切り替えてください。

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比較に関するよくある質問

Baseten は推論用モデルのデプロイと提供に重点を置いています。Modal は、GPU ワークロードを含む関数、ジョブ、サービスを実行する Python 中心のプラットフォームです。どちらも推論ワークフローに利用できるため、重要な違いは、モデルの周辺でアプリケーションがどれほどカスタム実行を必要とするかです。

ワークロードとサービス目標を定義しなければ、どちらが優れているかは決められません。エンドポイント自体が主な成果物なら Baseten が有力な候補です。エンドポイントの挙動がカスタム Python 処理に大きく依存するなら Modal もテストする価値があります。有効な出力の割合、実際の利用状況を反映したトラフィック下でのレイテンシー、運用作業、復旧手順を比較してください。

重み、トークン化、依存関係、前処理、生成設定がデプロイ間で異なれば、その可能性があります。ただし、その違いはどちらかのプラットフォームがモデルの品質を向上させることを示すものではありません。出力を比較する前に設定を固定し、同じ入力でテストしてください。

同じトラフィックの記録を再現し、必要なサービスレベルで推論を成功させるために必要なリソースと作業量を算出します。公開されている計算リソースの料金だけでなく、アイドル時の動作、再試行、関連ジョブ、担当者の作業時間も含めます。トラフィックやデプロイ設定が変わった場合は、比較をやり直してください。

アプリケーションの主な用途がモデルの提供になり、現在のワークフローに測定可能な保守コストやパフォーマンス上の負担が生じているなら、移行を試す価値があります。切り替えを計画する前に、同じモデル、入力、トラフィックを使ってBasetenのパイロット運用を行ってください。パイロット運用で既存のサービス目標を達成できない場合に備え、元に戻せる手段も確保してください。