Condense
日本語

ほとんどの LLM はあなたの問題に対して大きすぎる。
必要なものを、自然な言葉でそのまま作ろう。

精度 ≥99% を維持8–15× 小型化デバイス上で動作
始める
従来のやり方
  • リクエストごと → 巨大なモデル。
  • トークンごと → 請求書。
  • 回答ごと → 平均的。
新しいやり方
  • 機能を説明する。
  • 小さくて専門化されたモデルを得る。
  • より安く、速く、精度高く動かす。

あなたのタスク専用に学習させた小さなモデルは
より大きなモデルを上回ることがある、
重要なことだけを学んでいるからだ。

実際にはこう見える。

例:カスタマーサポートのチケットに自動返信する SaaS。

ビフォア:GPT-5 API

  • 出力 100万トークンあたり 約 $10
  • 1つの汎用モデルで全部処理
  • 時間が経っても精度は変わらない
  • あなたのチケットが OpenAI のモデルを賢くする(あなたのではなく)

アフター:あなたのチケットでファインチューニングした 1B モデル

  • $0.40/時間の GPU 上で、100万トークンあたり 約 $0.50
  • あなたの実際の会話で学習
  • ドメインに対する精度を維持
  • あなたのもの。セルフホスト。ベンダーロックインなし。

自分のデータを使うか、AI に公開データセットを探させましょう。

コスト見積もり:GPT-5 API の公開料金;1B モデルを単一 GPU でセルフホストし、典型的なスループットで運用した場合。実際の数値はトラフィックに依存します。

中身はこうなっている。

本物の ML 技術。ただし、あなたが知る必要はありません。

蒸留(Distillation)

大きな教師モデルの出力で小さな生徒モデルを学習させる。知識は残し、サイズだけ落とす。

量子化(Quantization)

重みを FP16 から INT4/INT8 へ。4–8× 小型化。一般的なハードウェアで動作。

プルーニング(Pruning)

効いていない重みを取り除く。推論は速く、精度は同じ。

LoRA

モデル全体ではなく薄いアダプターを学習させる。学習が安く、切り替えも簡単。

シンプルで透明な価格設定

トークンを購入して圧縮を実行。1トークン = 1時間の計算時間。

1トークン = 1時間の圧縮 · 基本価格 $7/トークン

Builder

8%オフ
$96.60
$6.44 / トークン
15トークン
H100-1-80G

個人開発者や小規模な実験に最適。

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 15圧縮トークン
  • すべての圧縮タイプ
  • HuggingFace統合
最も人気

Studio

15%オフ
$238
$5.95 / トークン
40トークン
H100-1-80G

定期的に本番環境で圧縮を行うチーム向け。

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 40圧縮トークン
  • すべての圧縮タイプ
  • HuggingFace統合
  • 優先サポート

Scale

22%オフ
$546
$5.46 / トークン
100トークン
H100-1-80G

エンタープライズや研究チーム向けの大規模圧縮。

Compression methods

Knowledge DistillationCoT DistillationGPTQPruningLoRA
  • 100圧縮トークン
  • すべての圧縮タイプ
  • HuggingFace統合
  • 優先サポート
  • 高度なベンチマーク

トークンに有効期限なし · ジョブ失敗時に返金

Incoming

30秒で価値を実現

インストール、圧縮、デプロイ。それだけです。

1
SDKをインストール
2
クライアントを初期化
3
圧縮ジョブを開始
4
結果をダウンロード
main.py
1from condense import Condense
2 
3client = Condense(api_key="...")
4 
5# Start compression job
6job = client.compress(
7 model="meta-llama/Llama-3-8b",
8 target_size="800M",
9 strategy="distillation"
10)
11 
12# Download result
13job.wait_until_done()
14job.download("./model")

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