Claygentが自動モードでタスクごとに最適なモデルを選択
Clayは、コストを考慮しながら各行に最適なモデルを選ぶClaygentの自動モードを発表した。
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Clayは2026年10月27日、AIリサーチエージェントClaygentの既定設定を自動モードにすると発表しました。このモードはコストを抑えるためにタスクごとにモデルを選びます。従来はClaygentの列ごとにユーザーが選んだ単一のモデルを使っていたため、単純な行で払い過ぎたり、難しい行で結果が弱くなったりするおそれがありました。
単純な検索は高速で軽量なモデルへ、複雑な調査は最も高性能なモデルへ振り分けられ、振り分けの判断は1秒未満です。設定は不要で、新しい列、ワークフローノード、Claygent Builderでのテストに適用され、特定のモデルを指定することもでき、既存のClaygentは現在のモデルを維持します。Clayは本番トラフィックで、全タスクを最強モデルに送る場合より47%低コストだと報告しており、別料金はありません。ルーターはApplied Computeと共にポストトレーニングされ、同社のAC2プラットフォーム上でオープンウェイトモデルとして動作します。
この要約は、Clay の公式ページをもとに AnnuIA が自分の言葉で作成しました。内容および権利は発行元に帰属します。元の記事をご覧ください。