AI/MLモデルデプロイメントのためのBasetenの代替品トップ7 (2025年版)

快適なJupyterノートブックからAIモデルを取り出し、本番のライブ環境に導入するのは、まさに正念場です。サーバーの管理、依存関係の解決、そしてスケーリング設定が持ちこたえることを祈るなど、あっという間に手に負えない混乱に陥りがちなプロジェクトの一部です。

Basetenのようなプラットフォームは、このプロセス全体の苦痛を軽減するために登場しました。しかし正直なところ、彼らのソリューションがすべての人にとって完璧なわけではありません。多くのチームが高コスト、スタックに対するより多くの制御の必要性、あるいはBasetenが提供していない特定の機能を求めて、Basetenの代替案を探し始めています。

このガイドでは、2025年における最高のBaseten代替案を、率直かつ実践的に比較し、頭を悩ませることなくプロジェクトに適したツールを選べるようにします。

そして、これらのプラットフォームはカスタムインフラを構築するMLエンジニアにとって素晴らしいものですが、（特にカスタマーサポートの）多くのチームが、このレベルの複雑さに触れることなく驚くべきAIオートメーションを実現できることを覚えておく価値があります。これについては後ほど詳しく説明します。

Basetenとは？

Basetenは、チームが機械学習モデルを迅速に提供、監視、更新するのを支援するために構築されたプラットフォームです。その大きな約束は、訓練済みモデルから人々が実際に使用できるライブAPIへの道のりを短縮することです。

デプロイの一貫性を保つのに役立つTrussパッケージングフレームワークや、基本的なフロントエンドを立ち上げるためのシンプルなUIコンポーネントで知られています。専任のDevOpsチームを雇うことなく本番環境に移行したい開発者や小規模チームにとっては、まずまずの選択肢です。

では、なぜ誰もが代替案を探しているのでしょうか？それは通常、いくつかのよくある不満に集約されます：

• 想定外の請求： コンピューティング使用量に基づく価格設定は、特にトラフィックが急増し始めると手に負えなくなることがあります。

• 窮屈さを感じる： Basetenのマネージド環境は、カスタムの依存関係をインストールしたり、Pythonで書かれていないサービスを実行したりする必要がある場合、少し制限的に感じることがあります。

• 制御の欠如： 時には、セルフホストしたい、または既存のCI/CDパイプラインとのより深い統合をしたいと思うことがありますが、これは完全に管理されたプラットフォームでは難しい要求です。

最高のBaseten代替案をどのように選んだか

これは単にランダムにまとめたリストではありません。今日、モデルを立ち上げようとするときに実際に重要となる要素に基づいて、これらのプラットフォームを選びました。

私たちが注目した点は以下の通りです：

• スピードとスケール： リクエストをどれだけ速く処理できるか（推論速度や恐ろしいコールドスタートを考えてみてください）？そして、突然のトラフィックの急増にどう対応するか？

• 開発者体験： モデルをライブにするのはどれくらい面倒か？柔軟性のために独自のカスタムコンテナを持ち込むことを許可しているか、またGitのような標準ツールとうまく連携するか？

• コスト： 価格設定は明確で予測可能か？請求額を把握するのに、スプレッドシート学の博士号は必要ないはずです。

• 仕事に適したツール： プラットフォームは、簡単なデモ、ヘビーデューティな本番ワークフロー、または大規模なエンタープライズアプリ向けに構築されているか？

トップBaseten代替案の簡単な比較

詳細に入る前に、全体像を把握するための簡単な表を以下に示します。

プラットフォーム	最適な用途	価格モデル	主な機能	ランタイム制御
Runpod	低コストで柔軟なGPUコンピューティング	従量課金制（時間/秒単位）	セキュア＆コミュニティクラウドGPU	高（独自コンテナ持ち込み可）
Modal	サーバーレスPythonワークフロー	従量課金制（コンピューティング時間）	Pythonネイティブなインフラ	中（Python環境）
Northflank	DevOps制御を備えた本番AIアプリ	使用量ベースのコンテナ	GitベースのCI/CDとフルスタックサポート	高（独自Dockerイメージ持ち込み可）
Replicate	公開生成モデルのデモ	従量課金制（秒単位）	コミュニティモデル用のシンプルなAPI	低（Cogパッケージングを使用）
Hugging Face	コミュニティ主導のオープンソース開発	階層型（無料、プロ、エンタープライズ）	推論エンドポイントとモデルハブ	中（マネージドエンドポイント）
AWS SageMaker	AWS上のエンタープライズMLOps	従量課金制（複雑）	エンドツーエンドのMLライフサイクルツール	高（AWSとの深い統合）
Google Vertex AI	Google Cloudエコシステムとの統合	従量課金制（複雑）	Geminiとモデルガーデンへのアクセス	高（GCPとの深い統合）

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それでは、本題に入りましょう。Basetenに真剣に挑戦しているトッププラットフォームをご紹介します。

1. Runpod

Runpodは、余計なものを省き、安価でスケーラブルなGPUパワーを提供することに重点を置いています。手厚いサポートの完全マネージドプラットフォームというよりは、必要な生の処理能力と自由を提供し、好きなものを構築できるインフラプロバイダーです。

長所：

• 安価なGPU： Runpodは、特にコミュニティクラウドのオプションを探れば、最高のGPU価格のいくつかを見つけることができます。

• 完全な制御： 独自のコンテナ（BYOC）を持ち込めるため、環境、ライブラリ、依存関係を完全にコントロールできます。

• ゼロへのスケーリング： サーバーレスオプションは、常に実行されているわけではないワークロードに最適で、静かな時間帯のコストを節約できます。

短所：

• より実践的： Basetenと比較して、セットアップと管理にはより多くの技術的な知識が必要です。間違いなく、よりハードウェアに近いレベルでの作業になります。

• MLOpsの追加機能が不足： よりエンタープライズ向けのプラットフォームで見られるような、高度な組み込みガバナンス、モニタリング、またはエンドツーエンドのMLOps機能はありません。

価格：

Runpodは従量課金制サービスです。GPUインスタンスを時間単位でレンタルするか、秒単位で課金されるサーバーレスコンピューティングを使用できます。

コンピューティングタイプ	GPUの例	価格（セキュアクラウド）
GPU Pods	RTX A6000 (48GB)	約$0.33/時
GPU Pods	A100 (80GB)	約$1.19/時
GPU Pods	H100 (80GB)	約$1.99/時
サーバーレス	L40S (48GB)	約$0.00053/秒

対象者：

Docker環境に慣れており、費用対効果の高いパフォーマンスを求める開発者や研究者。

2. Modal

Modalはユニークで、正直なところ、かなり魔法のような方法で物事を進めます。複雑なPythonコードのデプロイが、まるで別のライブラリをインポートするかのように感じられます。デコレータを使ってPythonスクリプト内でインフラを定義するだけで、Modalがパッケージング、スケーリング、サービングといった面倒な部分を処理してくれます。

長所：

• 信じられないほどの開発者体験： Pythonを使いこなす人なら、Modalはすぐに理解できます。YAMLもDockerfilesもなく、ただPythonだけです。

• 超高速： 1秒未満のコールドスタートを謳い、数千のコンテナをほぼ瞬時に立ち上げることができます。

• 費用対効果が高い： 使用した正確なコンピューティング時間に対してのみ支払うため、短時間または不定期に実行されるタスクに最適です。

短所：

• Python専用： その最大の強みは、同時に最大の弱点でもあります。アプリにPython以外の部分（例えばNode.jsのフロントエンド）がある場合、それらを別の場所でホストする必要があります。

• 直接的な制御が少ない： ModalのPythonサンドボックス内で作業するため、RunpodやNorthflankのようなきめ細かいコンテナ制御は得られません。

価格：

Modalにはかなり充実した無料枠があり、その後は従量課金制です。

プラン	価格	内容
Starter	$0/月	毎月$30分の無料コンピューティングクレジットが含まれます。
Team	$250/月 + コンピューティング	$100分の無料コンピューティングクレジット、無制限のシート数、より高い同時実行性。
Enterprise	カスタム	大量割引、プライベートサポート、高度なセキュリティ機能。

GPUジョブは秒単位で課金され、Nvidia A10Gは約$0.000306/秒、H100は約$0.001097/秒で実行されます。

対象者：

サーバーについて二度と考えたくない、Python関数、バッチジョブ、またはAPIをデプロイしたいMLエンジニアやデータサイエンティスト。

3. Northflank

Northflankは、あなたが単にモデルをデプロイするだけでなく、製品全体を構築していることを理解しています。PaaS（Platform-as-a-Service）の使いやすさと、コンテナ、GPUサポート、そして適切なCI/CDワークフローのパワーを融合させています。

長所：

• フルスタック対応： フロントエンド、バックエンド、データベース、cronジョブをすべてAIモデルと同じ場所でデプロイできます。

• 真のDevOps制御： Gitベースのワークフローを提供し、プルリクエスト用のプレビュー環境を作成し、完全な制御のために独自のDockerイメージを持ち込むことができます。

• 明確な価格設定： 使用量ベースの価格設定は理解しやすく予測可能で、SOC 2対応などの強力なセキュリティ機能が付属しています。

短所：

• 少し学習曲線がある： より多くのことができるため、よりシンプルなモデル専用プラットフォームと比較して、最初に学ぶべきことが少し多いかもしれません。

• 専門的なチューナーではない： 汎用のデプロイメントプラットフォームなので、特定のモデルアーキテクチャに対する組み込みの最適化は提供していません。

価格：

Northflankは、使用するリソースに基づいた従量課金モデルを採用しており、試用できる無料枠があります。CPU、メモリ、GPUの使用量に対して時間単位または月単位で支払います。

リソース	価格
CPU	$0.01667/vCPU/時
メモリ	$0.00833/GB/時
NVIDIA H100 GPU	$2.74/時
NVIDIA B200 GPU	$5.87/時

対象者：

最新のDevOpsワークフロー、フルスタック機能、そして堅牢なCI/CDを必要とする、実際に本番環境で使えるAI製品を構築しているチーム。

4. Replicate

Replicateは、公開AIモデル、特にクールな生成系（画像、ビデオ、オーディオなど）を実行し、共有するための定番スポットとなっています。人気のオープンソースモデルを本番APIに変えるのを、ほとんど笑えるほど簡単にします。

長所：

• 始めるのが非常に簡単： セットアップ不要で、簡単なAPIコールで数千のコミュニティモデルを実行できます。

• 巨大なモデルライブラリ： 常に最新かつ最高のオープンソースモデルを追加・更新している、巨大で活発なコミュニティがあります。

• 使った分だけ支払う： サーバーレスで自動的にゼロにスケールするため、モデルが実行されている正確な時間に対してのみ請求されます。

短所：

• プライベートなものには向かない： 公開モデル向けに作られています。独自の、ビジネスに不可欠なモデルをデプロイしようとしている場合、ここは適切な場所ではありません。

• エンタープライズ機能は手薄： 高度なCI/CD、厳格なセキュリティ管理、または専用サポートはここにはありません。

価格：

Replicateは純粋な従量課金制で、モデルが必要とするGPUに応じて秒単位で請求されます。高トラフィックのアプリには高価になる可能性がありますが、実験やデモには最適です。

ハードウェア	1秒あたりの価格
CPU	$0.000100
Nvidia T4 GPU	$0.000225
Nvidia L40S GPU	$0.000975
Nvidia A100 (80GB) GPU	$0.001400

対象者：

公開されている生成AIモデルを素早く試したり、デモを構築したり、アプリに統合したりしたい開発者、アーティスト、研究者。

5. Hugging Face

Hugging Faceは、基本的にAIのためのGitHubです。モデル、データセット、アプリに関する共同作業の中心的なハブです。彼らのInference Endpoints製品は、Hubから任意のモデルを取得し、本番APIとしてデプロイするためのマネージドな方法です。

長所：

• すべてへのアクセス： 100万を超えるオープンソースモデルとデータセットに直接アクセスできます。信じられないほどのリソースです。

• シンプルなデプロイメント： Hubからモデルをライブエンドポイントに移行するのは、数クリックで完了します。

• 素晴らしいコミュニティ： ドキュメント、チュートリアル、コミュニティサポートは一流です。

短所：

• 高価になる可能性がある： コミュニティリソースは無料ですが、GPU上で専用のInference Endpointを実行すると、RunpodのようなプロバイダーからGPUをレンタルするだけよりもコストがかかることがあります。

• フルスタックプラットフォームではない： モデルに焦点を当てており、アプリケーション全体をデプロイしたり、大企業の複雑なガバナンスニーズを処理したりするものではありません。

価格：

Hugging Faceには組織向けのプランと、コンピューティングに対する従量課金制の価格設定があります。

プラン/サービス	価格	詳細
Pro Account	$9/月	個人アカウントの機能強化。
Team	$20/ユーザー/月	成長中のチーム向け。SSOと監査ログを含む。
Spaces Hardware	$0/時 (CPU) から $4.50/時 (H100) まで	デモをホストするためのオンデマンドハードウェア。
Inference Endpoints	$0.50/時 (T4) から $4.50/時 (H100) まで	本番用の専用自動スケーリングインフラ。

対象者：

オープンソースエコシステムに完全にコミットしており、Hugging Face Hubから直接モデルを簡単にデプロイしたいAI研究者や開発者。

6. AWS SageMaker

SageMakerは、Amazonの巨大なMLOpsプラットフォームです。データラベリングやトレーニングからデプロイ、モニタリングまで、すべてを網羅する大規模なエンドツーエンドソリューションであり、広大なAWSユニバースの他の部分と緊密に統合されています。

長所：

• エンタープライズ対応： ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスに関する機能が満載で、大規模で規制の厳しい企業にとって安全な選択肢です。

• 本格的な自動化： そのMLOpsツールは、数百、あるいは数千のモデルを大規模に管理するために作られています。

• 深いAWS統合： 会社がすでにAWS上で稼働している場合、S3、IAM、Redshiftなどのサービスと完璧に連携します。

短所：

• 非常に複雑： 学習曲線は急で、数え切れないほどの機能の中から必要なものを見つけ出すだけでも大変な作業です。

• 紛らわしい価格設定： AWSの価格設定は予測が難しいことで有名です。SageMakerは数十の異なる項目で請求されるため、コストを推測することはほとんど不可能です。

価格：

SageMakerは複雑な従量課金モデルを採用しており、ノートブックの時間、トレーニング時間、推論時間、ストレージなどに個別に請求されます。例えば、「ml.g5.xlarge」の推論インスタンスは約$1.43/時です。使った分だけ支払いますが、実際に何を使うかを把握するのは至難の業です。

対象者：

専任のMLOpsチームを持ち、AWSエコシステムに深くコミットしている大企業。それ以外のほとんどの人にとっては、完全に過剰スペックです。

7. Google Vertex AI

Vertex AIは、Google CloudのSageMakerに対する答えです。これは統一されたAIプラットフォームであり、Google独自のトップクラスモデル（Geminiなど）、AutoMLツール、そしてカスタムモデルのトレーニングとデプロイのためのすべてのインフラへのアクセスを提供します。

長所：

• Googleのモデルへのアクセス： GeminiやImagenのような強力なモデルを、プラットフォームを離れることなく簡単に利用できます。

• オールインワンプラットフォーム： 事前学習済みモデルとカスタムモデルの両方を一元管理できるため、ワークフローを簡素化できます。

• 堅牢なMLOpsツール： SageMakerと同様に、機械学習ライフサイクルを自動化するためのツール一式を備えています。

短所：

• GCPへのロックイン： すでにGoogle Cloud Platformを導入しているチーム向けに設計されています。

• 複雑な価格設定： AWSと同様に、従量課金制の価格設定は多数の異なるサービスに分散しており、追跡が面倒になることがあります。

価格：

Vertex AIは新規顧客に$300の無料クレジットを提供し、その後は従量課金モデルに移行します。例えば、「n1-standard-4」マシンでのカスタムモデルのトレーニングは約$0.22/時、同じマシンでの予測実行は約$0.219/時です。トレーニングに「NVIDIA_TESLA_T4」GPUを追加すると、さらに$0.40/時かかります。価格は地域やマシンタイプによって大きく異なります。

対象者：

GCP上で構築し、Googleの強力なAIモデルとスケーラブルなインフラを利用したい企業や開発者。

あなたに合ったBasetenの代替案を選ぶ方法

さて、情報が盛りだくさんでしたね。では、実際にどうやって選べばいいのでしょうか？それは本当に、あなたとあなたのチームが最も必要としているものにかかっています。

最優先事項は何か：コスト、コントロール、それとも利便性？

• 最も安価なGPU時間を求めていて、少し手間をかけることを厭わないなら、Runpodをチェックしてください。

• 最大限のコントロール、完全なDevOpsワークフロー、CI/CDを求めるなら、Northflankが最善の選択です。

• Python開発者にとって最も便利で、「ただ動く」体験を求めるなら、Modalに勝るものはありません。

デプロイするのはモデルだけか、それとも製品全体か？

フロントエンド、バックエンド、データベースを備えたアプリケーション全体を構築している場合、Northflankのようなプラットフォームがまさにそのために設計されています。単一のモデルAPIだけで他には何も必要ない場合は、他の選択肢の方がシンプルかもしれません。

実際にどれくらいのインフラを管理したいか？

答えが「人間ができる限り少なく」であれば、ModalとReplicateがあなたの味方です。すべてを微調整するために完全なコンテナレベルの制御をしたい場合は、RunpodとNorthflankがしっくりくるでしょう。

すでに特定のエコシステムに縛られているか？

会社全体がAWSやGCPで動いている場合、その複雑さにもかかわらず、SageMakerやVertex AIの深い統合は大きなプラスになることがあります。

しかし、本当にモデルデプロイメントプラットフォームが必要ですか？

ここで、おそらく最も重要な質問です。Basetenとその代替案のようなプラットフォームは、AIのインフラストラクチャを管理する開発者向けに作られています。その作業はしばしば時間がかかり、高価で、真の目標がカスタマーサポートのチケットを削減するといったビジネス上の問題を解決することである場合、全く不要です。

カスタマーサポートのような仕事では、モデルをデプロイする必要はなく、チケットを解決する必要があります。ここで、専門的でセルフサービスのAIプラットフォームがすべてを変えます。

これがまさにeesel AIのようなツールがすることです。これはAIエージェントプラットフォームであり、ZendeskやIntercom、そしてあなたのナレッジベースなど、サポートチームがすでに使用しているツールに直接接続します。

• 数ヶ月ではなく数分で稼働開始。 エンジニアリングのスプリントは忘れてください。ワンクリックの統合と真のセルフサービス設定により、営業担当者と話すことなく、自分の時間でeesel AIを稼働させることができます。

• ゼロリスクでテスト。 eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、AIが実際の顧客とやり取りする前に、過去の何千ものチケットをどのように処理したかを正確に表示します。これにより、当て推量が一切なくなります。

A look at eesel AI's simulation feature, which allows teams to test automation performance on historical data before going live, offering a risk-free way to evaluate Baseten alternatives for business automation.

• コードを書かずに完全なコントロールを実現。 どのチケットを自動化するかを正確に決定するためのきめ細かい制御と、AIの個性や行動を形成するための使いやすいプロンプトエディタを手に入れることができます。GoogleドキュメントやConfluenceのような場所から知識を取り込むことができます。

• 理にかなった価格設定。 eesel AIの価格は、AIインタラクションの一定数に基づいており、紛らわしいコンピューティング時間や解決ごとの料金ではありません。コストは常に予測可能で、成功したことでペナルティを受けることはありません。

最終的な考察

AIデプロイメントの世界には、それぞれ異なる種類の仕事のために作られた素晴らしいBasetenの代替案が数多く存在します。Runpodの生の安価なGPUパワーが必要であれ、Modalの洗練されたPython体験が必要であれ、AWS SageMakerのようなエンタープライズの巨人であれ、あなたに合ったツールがそこにあります。

正しい選択は、チームのスキル、予算、そして最終的に何を構築しようとしているかによります。

しかし、あなたの目標がAIで素晴らしいカスタマーサポートを提供することであるなら、MLOpsの専門家になる必要はありません。初日からチームのワークフローを理解するソリューションが必要なだけです。

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