生成AIモデル保守ポリシー
この記事では、 基盤モデル APIs トークン単位の従量課金、 基盤モデル APIs プロビジョニング スループット、および 基盤モデル ファインチューニング オファリングのモデル メンテナンス ポリシーについて説明します。
最先端のモデルを引き続きサポートするために、Databricks はサポートされているモデルを更新するか、これらのオファリングの古いモデルを廃止する場合があります。
モデル廃止ポリシー
モデル廃止ポリシーでは、Databricksがサポート対象モデルが廃止される際にどのように通知するか、移行期間中に何が起こるか、そして廃止日に何が起こるかを説明しています。納期は、提供商品やモデルの種類によって異なります。詳細は以下の各項をご覧ください。
現在販売終了となっているモデルおよび販売終了予定日については、 「販売終了モデル」を参照してください。パートナー モデルについては、 「パートナー モデルの廃止ポリシー」を参照してください。
トークン単位の従量課金と基盤モデル ファインチューニング オファリングに適用される廃止ポリシー APIs 、サポートされているチャット モデルと完了モデルにのみ影響します。
基盤モデル APIs トークン単位の従量課金
次の表は、基盤モデル APIs トークン単位の従量課金の廃止ポリシーをまとめたものです。
退職のお知らせ | 退職への移行 | 廃止日 |
|---|---|---|
Databricks では、次の手順を実行して、廃止に設定されたモデルについて顧客に通知します。
| Databricks は 3 か月 以内にモデルを廃止します。この 3 か月間、顧客は次のいずれかを行うことができます。
| モデルは使用できなくなり、製品から削除されました。該当するドキュメントが更新され、交換モデルの使用が推奨されます。 |
基盤モデル APIs プロビジョニング スループット
次の表は、基盤モデル APIs プロビジョニング スループットの廃止ポリシーをまとめたものです。
退職のお知らせ | 退職への移行 | 廃止日 |
|---|---|---|
Databricks では、次の手順を実行して、廃止に設定されたモデルについて顧客に通知します。
| Databricks は 6 か月 以内にモデルを廃止します。この6か月間:
| モデルは使用できなくなり、製品から削除されました。
|
パートナーモデル退職ポリシー
パートナー モデルは、サードパーティ パートナー、具体的にはOpenAI 、 Anthropic 、および Google によって提供されるモデルであり、 基盤モデルAPIsを通じて利用できます。 これらのパートナー モデルについては、 Databricks通常、プロビジョニング スループット モデルと仮想単位の従量課金モデルで説明されているのと同じ非推奨タイムラインとポリシーに従います。
ただし、パートナー企業から提供される退職日は、Databricksが公表している移行期間よりも短い場合があります。このような場合、Databricksはモデルを一時的に類似バージョンにリダイレクトすることでギャップを埋め、顧客が十分な移行期間を確保できるように努めます。
たとえば、人権単位の従量課金モデルの廃止が 3 か月ではなく 1 か月のリードタイムで発表された場合、 Databricks即時の破損を防ぎ、移行の時間を確保するためにモデルをさらに 2 か月リダイレクトします。 クエリは、3ヶ月間の期間が終了すると失敗します。
このリダイレクトは、代替モデルの価格が同じで、かつ下位互換性がある場合にのみ発生します。代替モデルは通常、3.0対3.1のように、段階的なバージョンアップとなる。
基盤モデルのファインチューニング
次の表は、基盤モデル ファインチューニングの廃止ポリシーをまとめたものです。
退職のお知らせ | 退職への移行 | 廃止日 |
|---|---|---|
Databricks では、次の手順を実行して、廃止に設定されたモデルについて顧客に通知します。
| Databricks は 3 か月 後にモデルを廃止します。この 3 か月間に、顧客は既存のワークフローを移行して、推奨される代替モデルを使用できます。 | モデルは使用できなくなり、製品から削除されました。該当するドキュメントが更新され、交換モデルの使用が推奨されます。 |
モデルの更新
Databricksは、最適化を実現するために、段階的なモデル更新を提供する可能性があります。モデルが更新されると、エンドポイントURLは変更されませんが、レスポンスオブジェクト内のモデルIDは更新日を反映するように変更されます。例えば、2024年3月4日にmeta-llama/Meta-Llama-3.3-70Bにアップデートが配信された場合、レスポンスオブジェクトのモデル名はmeta-llama/Meta-Llama-3.3-70B-030424に更新されます。Databricksは、更新履歴のバージョン管理を行っており、それを参照することができます。
リタイアモデル
以下のセクションでは、該当する機能提供における現在および今後のモデル廃止について概要を説明します。
基盤モデル APIトークン単位の従量課金廃止予定
次の表は、モデルの廃止、その廃止日、および基盤モデルAPIのトークン単位の従量課金ワークロードに使用する推奨代替モデルを示しています。 Databricks では、指定された廃止日より前に、アプリケーションを移行して代替モデルを使用することをお勧めします。
廃止日 | 推奨される交換モデル | |
|---|---|---|
Anthropic Claude 3.7 Sonnet | 2026年4月12日 | 最新のClaude Sonnetモデルを使用する |
オープンモデル | 廃止日 | 推奨される交換モデル |
|---|---|---|
Llama 3.1 405B | 2026年2月15日 | OpenAI GPT OSS 120B |
DBRX Instruct | 2025年4月30日 | メタラマ-4-マーベリック |
Mixtral-8x7B Instruct | 2025年4月30日 | メタラマ-4-マーベリック |
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct | 2024年12月11日 | メタラマ-4-マーベリック |
Meta-Llama-3-70B-Instruct | 2024年7月23日 | メタラマ-4-マーベリック |
Meta-Llama-2-70B-Chat | 2024年10月30日 | メタラマ-4-マーベリック |
MPT 7B Instruct | 2024年8月30日 | メタラマ-4-マーベリック |
MPT 30B Instruct | 2024年8月30日 | メタラマ-4-マーベリック |
廃止日 | 推奨される交換モデル | |
|---|---|---|
OpenAI GPT-5.1 Codex Max | 2026年7月16日 | OpenAI GPT-5.3コーデックス |
OpenAI GPT-5.1 Codex Mini | 2026年7月16日 | OpenAI GPT-5.3コーデックス |
OpenAI GPT-5.2コーデックス | 2026年7月16日 | OpenAI GPT-5.3コーデックス |
特定のモデル バージョンに対する長期的なサポートが必要な場合は、 Databricks では、サービング ワークロードに基盤モデル API プロビジョニング スループット を使用することをお勧めします。
基盤モデル APIs プロビジョニング スループット retirements
次の表は、モデル ファミリの廃止、その廃止日、および基盤モデル APIs プロビジョニング スループット サービング ワークロードに使用する推奨される交換モデルを示しています。 Databricks では、指定された廃止日より前に、代替モデルを使用するようにアプリケーションを移行することをお勧めします。
廃止日 | 推奨される交換モデル | |
|---|---|---|
Gemini 3 Pro | 2026年3月26日 | ジェミニ 3.1 プロ。移行のための時間を確保するため、2026年3月26日から2026年6月7日までの間、Gemini 3 ProへのAPI呼び出しは一時的にGemini 3.1 Proにリダイレクトされます。両モデルの価格は同一です。 |
オープンモデルファミリー | 廃止日 | 推奨される交換モデル |
|---|---|---|
Llama 3.1 405B | 2026年5月15日 | OpenAI GPT OSS 120B |
Meta Llama 3 70B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Meta Llama 3 8B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Meta Llama 2 70B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Meta Llama 2 13B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Meta Llama 2 7B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Mixtral 8x7B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
Mistral 7B | 2026年2月27日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
DBRX | 2025年12月19日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
MPT 30B | 2025年12月19日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
MPT 7B | 2025年12月19日 | 同様のサイズの Llama 3.2、3.3、または 4 モデルなど、同じ製品の同等のモデル。 |
基盤モデル ファインチューニング廃止予定
次の表は、廃止されたモデル ファミリ、その廃止日、および基盤モデル ファインチューニング ワークロードに使用する推奨される代替モデル ファミリを示しています。 Databricks では、指定された廃止日より前に、代替モデルを使用するようにアプリケーションを移行することをお勧めします。
モデルファミリー | 廃止日 | 推奨される代替モデルファミリー |
|---|---|---|
DBRX | 2025年4月30日 | ラマ-3.1-70B |
Mixtral | 2025年4月30日 | ラマ-3.1-70B |
Mistral | 2025年4月30日 | Llama-3.1-8B |
Meta-Llama-3.1-405B | 2025年1月30日 | ラマ-3.1-70B |
Meta-Llama-3 | 2025年1月7日 | Meta-Llama-3.1 |
Meta-Llama-2 | 2025年1月7日 | Meta-Llama-3.1 |
Code Llama | 2025年1月7日 | Meta-Llama-3.1 |
廃止されたモデルを使用するワークロードを見つける
非推奨モデルを使用しているワークロードを検索し、その所有者を特定するには、次のクエリを使用してください。
SELECT
eu.requester,
se.endpoint_name,
se.entity_name,
COUNT(*) AS request_count,
SUM(eu.input_token_count) AS total_input_tokens,
SUM(eu.output_token_count) AS total_output_tokens,
MIN(eu.request_time) AS first_request,
MAX(eu.request_time) AS last_request
FROM system.serving.endpoint_usage eu
JOIN system.serving.served_entities se
ON eu.served_entity_id = se.served_entity_id
WHERE LOWER(se.entity_name) LIKE '%claude-opus-4-1%'
GROUP BY eu.requester, se.endpoint_name, se.entity_name
ORDER BY request_count DESC