DeepSeekやKimiなどのオープンウェイトモデルを従量課金で使えるFireworks AIの紹介
はじめに
広島在住のdyoshikawaです。
DeepSeekやKimi、GLMをはじめとするオープンウェイトLLMの性能が向上し、その価格対性能比の良さから、商用サービスでも有力な選択肢になっていると思います。
ただ、オープンウェイトモデルを自前でホスティングして利用することには費用や手間の面からまだまだ敷居が高いのが現状だと思います。ではクラウドだということでモデルプロバイダーから利用したいとなるのですが、その場合もモデルの性能や料金だけでなく、データの取り扱いも気になるところです。
そこで本記事では、オープンウェイトモデルをクラウド利用できるFireworks AIについて紹介します。
Fireworks AIについて
Fireworks AIは、オープンウェイトモデルの学習、カスタマイズ、推論を提供するAIプラットフォームです。以下、Fireworksと呼称します。
LLMをはじめとした画像、音声、マルチモーダルモデルの推論に対応しています。教師ありファインチューニングや強化学習、モデル評価に加えて、独自モデルのアップロードとデプロイも可能です。APIはOpenAIとの互換性があり使いやすいです。
推論環境は、Serverless、On-Demand、Reserved Capacityの3種類に大きく分けられます。
| 方式 | 特徴 | 主な用途 |
|---|---|---|
| Serverless | Fireworks AIが管理する共有基盤をトークン従量課金で利用する | 検証、アクセス量が変動するサービス |
| On-Demand | ユーザー専用のGPU環境へモデルをデプロイする | 独自モデル、LoRA、性能を安定させたい本番環境 |
| Reserved Capacity | GPUを長期間予約して利用する | 大規模かつ継続的なトラフィック |
基本的にServerlessが使いやすくおすすめです。ServerlessはFireworks社が管理する共有インフラ上で提供されるマルチテナントの推論サービスで、OpenAI/AnthropicのAPI利用と同じような感覚で、使用トークンに応じた従量課金で使えます。
Fireworks AIは米国カリフォルニア州の企業です。
チーム紹介ページを見ると、元Meta、元Googleの共同創業者で構成されていることがわかります。
Microsoftとの提携もあり、AzureからFireworks AIを利用できるFireworks AI on Microsoft Foundryが提供されています。
ISO27001をはじめとした各種認証も取得しています。
Fireworks導入企業はNotion、Cursor、Quora、Sourcegraph、Upworkなど。
これらの実績からも信頼性の高いサービスであると考えています。
Fireworks提供モデルをOpenCodeで使う
ためしにOpenCodeで使えるようにしてみましょう。
100万トークンあたりinput $0.14、output $0.28の激安LLM、DeepSeek V4 Flashをセットアップしてみます。
OpenCodeを開き、 /connect slash commandを叩くと利用可能なプロバイダー一覧が出てくるので、 Fireworks AI を選択し、APIキーを入力します。
するとFireworksのモデルを選べるようになるので、 DeepSeek V4 Flash を選択します。
これでOpenCode上でDeepSeek on Fireworksが使えるようになりました。
おわりに
生成AIを業務利用する際は、データの取り扱いを確認する必要があります。Fireworksはプライバシーポリシーで、明示的にオプトインしない限り、プロンプトや学習データ、APIへの入力をモデルの学習や改善に使用しないと記載しています。
さらに、デフォルトでZero Data Retention（データ保持なし）であり、プロンプトや生成データは永続ストレージへ保存されません。[1]
OpenAI互換APIでさまざまなオープンウェイトモデルを利用できるFireworksは、オープンモデルを業務で活用するための推論基盤として非常に有望なプラットフォームと思っています。
Responses APIを
store=Trueで利用する場合などはデータ保持が発生するため、利用するAPIや機能ごとの条件は確認が必要です。 ↩︎
