基盤モデルAPIで利用できるDatabricksがホストする基盤モデル
この記事では、Databricks 基盤モデル APIsでサポートされている最先端のオープン モデルについて説明します。
これらのモデルのリージョン別利用可能性とサポートされている機能領域については、「モデルサービングでサポートされている基盤モデル」を参照してください。
これらのモデルにクエリ要求を送信するには、 Databricks ワークスペースで使用可能なトークン単位の従量課金エンドポイントを使用します。 使用するモデル・エンドポイントの名前については、 基盤モデルの使用 および トークン単位の従量課金サポート・モデル表 を参照してください。
インフラ単位の従量課金モードでのモデルのサポートに加えて、基盤モデルAPIsプロビジョニング スループット モードも提供します。 Databricks 、本番運用ワークロードにはプロビジョニング スループットを推奨します。 このモードは、仮想単位の従量支払いモードでサポートされる微調整されたカスタムの事前トレーニングされたモデルを含む、モデル アーキテクチャ ファミリのすべてのモデルをサポートします。 サポートされているアーキテクチャのリストについては、「プロビジョニング スループット プラットフォームAPIsを参照してください。
これらのサポートされているモデルは、 AI Playgroundを使用して操作できます。
OpenAI、Google Gemini、および Anthropic のモデルでは、コンテキストウィンドウと最大出力トークン数は、各モデルプロバイダーが公開している値と一致します。
OpenAI GPT-5.6 Sol
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-6-sol
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.6 Sol（GPT-5.6とも呼ばれます）は、GPT-5.6ファミリーにおけるOpenAIのフラッグシップモデルであり、エージェントによるコーディング、長期的な推論、複雑なツール使用において最先端のパフォーマンスを発揮し、新しい最大推論努力をサポートします。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.6 Terra
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-6-terra
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.6 Terraは、日常的なエージェントワークロードおよび推論ワークロード向けのOpenAIのGPT-5.6ファミリーにおけるバランスの取れたモデルであり、GPT-5.5に匹敵するパフォーマンスを低コストで提供します。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.6 Luna
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-6-luna
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.6 Luna は OpenAI の GPT-5.6 ファミリーにおける高速でコスト効率の高いモデルであり、ラインナップの中で最も低コストで強力な推論能力とエージェント機能を提供します。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.5 Pro
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
GPT-5.5 Pro は拡張プロンプト キャッシュを使用します。キャッシュされたテンソルは、GPUローカルストレージに最長24時間保存されます。
このモデルはAI Playgroundではサポートされていません。このモデルと対話するには、 Responses APIを使用します。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-5-pro
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.5 Pro は、詳細な調査、高度な数学、高リスクな推論など、最も困難な問題に対処することを目的とした、GPT-5.5 の高精度バリアントです。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.5
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
GPT-5.5は拡張プロンプトキャッシュを使用します。キャッシュされたテンソルは、GPUローカルストレージに最長24時間保存されます。
このモデルはAI Playgroundではサポートされていません。このモデルと対話するには、 Responses APIを使用します。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.5 は、エンタープライズエージェントのワークフロー、複雑なドキュメントの推論、および長期的なコーディングエージェント向けの、OpenAI の最も強力なフロンティアモデルです。GPT-5.5 は、OpenAI のコーディングエージェントである Codex も強化します。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.4
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-4
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.4 は、OpenAI によって開発された推論機能を備えた汎用の大規模言語モデルです。精度が向上し、より慎重な足場形成（scaffolded）推論を行うことで、複雑なタスクにおいてパフォーマンスを向上させます。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.4 mini
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-4-mini
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.4 mini は、OpenAI によって開発された、推論機能を備えたコスト最適化済みの汎用大規模言語モデルです。GPT-5.4 をベースに構築アーキテクチャにより、このモデルは、信頼性の高い推論、正確な言語、および迅速な出力を必要とする明確に定義されたタスクにおいて、パフォーマンスを向上させます。マルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.4 nano
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-4-nano
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.4 nano は、OpenAI によって開発された推論機能を備えた汎用の大規模言語モデルです。GPT-5.4 をベースに構築アーキテクチャにより、このモデルは、日常的なビジネスプロセスやモバイルアプリケーション向けの単純な命令追従や分類といった高throughputのタスクに優れています。マルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.3 Codex
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
このモデルはAI Playgroundではサポートされていません。このモデルと対話するには、 Responses APIを使用します。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-3-codex
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.3 Codexは、リサーチ、ツール使用、実行を伴う複雑で長時間実行されるタスクを処理するために設計された、OpenAIの最も高度なエージェント型コーディングモデルです。最先端のコーディング性能とGPT-5.2の推論能力および専門知識を組み合わせ、25％高速に動作します。このモデルはマルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.2
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-2
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.2 は、OpenAI によって開発された推論機能を備えた汎用の大規模言語モデルです。このモデルは GPT-5.1 を直接ベースにしており、より高い精度、中程度から複雑なタスクにおけるトークン効率の向上、およびより慎重な足場形成された推論を提供します。このモデルは、構造化抽出、マルチステップのワークフロー、およびマルチモーダルタスクに優れています。マルチモーダル入力をサポートしています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5.1
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-1
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5.1 は、OpenAI によって開発された推論機能を備えた汎用の大規模言語モデルです。このモデルには、素早い会話や深い推論のためのインスタント モードと思考モードの両方が搭載されており、単純なタスクや複雑なタスクに合わせて自動的に調整されます。このモデルは、コンテンツ作成、指導、技術サポート、コーディングに優れており、以前のバージョンよりも厳格なプロンプトエンジニアリングへの依存度が低くなっています。マルチモーダル入力をサポートしています。GPT-5.1 の詳細をご覧ください。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5は、OpenAIによって構築およびトレーニングされた、最先端の汎用大規模言語モデルおよび推論モデルです。マルチモーダル入力をサポートしています。このモデルは、コーディング、チャット、推論、およびエージェント主導のタスク向けに構築されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5 ミニ
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-mini
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5 mini は、OpenAI によって構築およびトレーニングされた、最先端の汎用大規模言語モデルおよび推論モデルです。マルチモーダル入力をサポートしています。このモデルは推論およびチャットのワークロード向けにコスト最適化されており、信頼性の高い推論、正確な言語処理、そしてテキストや画像に対する迅速な出力を必要とする明確に定義されたタスクに優れています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT-5 ナノ
顧客は、該当するモデル条件を確実に遵守する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-gpt-5-nano
対応入力形式 ：テキスト、画像
GPT-5 nanoは、OpenAIによって構築およびトレーニングされた、最先端の汎用大規模言語モデルおよび推論モデルです。マルチモーダル入力をサポートしています。このモデルは、日常的なビジネスプロセスやモバイルアプリケーション向けの単純な命令追従や分類など、高throughputなタスクに優れています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.6 Flash の適用されるモデル規約を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-6-flash
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3.6 Flashは、Googleによって開発およびトレーニングされた、高速で費用対効果の高いマルチモーダルAIモデルです。Gemini 3.5 Flashの後継として、このモデルはより強力な推論、高度なマルチモーダル機能、および本番運用規模のデプロイメント向けの向上した価格性能を提供します。Gemini 3.6 Flashは、複雑なビデオ分析、データ抽出、ビジュアルQ&Aなどのhigh-throughputのワークロードに最適化されています。Gemini 3.6 Flashの詳細はこちら。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.5 フラッシュ
Gemini 3.5 Flashの適用機種に関する規約を参照してください。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-5-flash
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3.5 Flashは、Googleが開発・訓練した、高速かつコスト効率に優れたマルチモーダルAIモデルです。Gemini 3 Flash からの大幅なステップアップとして、このモデルは、より強力な推論、高度なマルチモーダル機能、および本番運用規模の展開向けの価格パフォーマンスの向上を提供します。 Gemini 3.5 Flashは、複雑なビデオ分析、データ抽出、ビジュアルQ&Aなどの高スループットワークロード向けに最適化されています。Gemini 3.5 Flash についてもっと詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.5 Flash Lite
Gemini 3.5 Flash Liteに適用されるモデル規約を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-5-flash-lite
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3.5 Flash Lite は、Google が開発およびトレーニングした、Gemini 3 シリーズの中で最も高速かつコスト効率の高いモデルです。このモデルは、画像機能、関数呼び出し、構造化出力を備えたマルチモーダル入力をサポートしています。Gemini 3.5 Flash Lite は、高throughputでコスト効率の高いデプロイメント向けに最適化されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.1 Pro プレビュー
Gemini 3.1 Pro Previewの適用モデル規約を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-1-pro
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3.1 Pro Preview は、Google が開発およびトレーニングした最先端のハイブリッド推論モデルです。強力な推論能力とドキュメントインテリジェンスを提供し、複雑なワークフローやタスク全体に対応するスマートなモデルです。幅広い入力とタスクにわたり、複雑な推論、詳細な分析、マルチモーダルな理解に優れています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.1 Flash イメージ
Gemini 3.1 Flash 画像については、適用されるモデル条件を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
このモデルは、テキストに加えて画像を生成します。Google はこのモデルにパススルー価格設定を採用しており、出力画像トークンは出力テキストトークンとは別に課金されます。詳細については、Google の Gemini 3.1 Flash 画像の価格設定を参照してください。
Gemini 3.1 Flash Imageは、基盤モデルAPIsトークン単位の従量課金を通じてのみ利用できます。プロビジョニング済みスループット、AI Functionsバッチ推論、ai_query、またはAI Playgroundではサポートされていません。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-1-flash-image
対応入力形式 ：テキスト、画像
Gemini 3.1 Flash Imageは、Googleの画像生成Geminiモデルです。単一のリクエストで、テキストと合わせて生成された画像を返すことができます。このモデルは関数呼び出しをサポートしていません。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3.1 フラッシュライト
Gemini 3.1 Flash Liteの適用モデル条件を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-1-flash-lite
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3.1 Flash Lite は、Google によって開発およびトレーニングされた、Gemini 3 シリーズの中で最も高速かつ最もコスト効率の高いモデルです。大規模なインテリジェンスを実現するために構築されたこのモデルは、画像機能、関数呼び出し、構造化された出力を備えたマルチモーダル入力をサポートします。Gemini 3.1 Flash Lite は、高スループットでコスト効率の高い導入向けに最適化されています。Gemini 3.1 Flash Lite の詳細をご覧ください。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3 Pro Image
Gemini 3 Pro Imageについては、適用されるモデル規約を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
このモデルは、テキストに加えて画像を生成します。Google はこのモデルにパススルー価格設定を採用しており、出力画像トークンは出力テキストトークンとは別に課金されます。詳細については、Google の Gemini 3 Pro 画像の価格設定を参照してください。
Gemini 3 Pro Imageは、基盤モデルAPIs トークン単位の従量課金を介してのみ利用可能です。プロビジョニング済みスループット、AI Functionsバッチ推論、ai_query、またはAI Playgroundではサポートされていません。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-pro-image
対応入力形式 ：テキスト、画像
Gemini 3 Pro Image は、Google の画像生成 Gemini モデルです。1つのリクエストで、テキストとともに生成された画像を返すことができます。このモデルは関数呼び出しをサポートしていません。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 3 フラッシュ
Gemini 3 Flashの適用モデル条件を参照してください。
このモデルはグローバル エンドポイントでホストされており、地理的に離れたルーティングを有効にする必要があります。
エンドポイント名 : databricks-gemini-3-flash
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 3 Flash は、Google が開発およびトレーニングした高速でコスト効率の高いマルチモーダル AI モデルです。このモデルは、品質を損なうことなく速度とスケールを提供し、複雑なビデオ分析、データ抽出、およびほぼリアルタイムでの視覚的な Q&A を実現する高度なマルチモーダル機能を備えています。Gemini 3 フラッシュは、優れた価格パフォーマンスと高速な速度を実現し、本番運用規模の導入を可能にします。 Gemini 3 Flash の詳細をご覧ください。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Proの適用モデル条件については、該当ページを参照してください。
Google Gemini 2.5 Proは、2026年10月2日に廃止されます。推奨される代替モデルと、非推奨期間中に移行する方法に関するガイダンスについては、非推奨および廃止されたモデルを参照してください。
エンドポイント名 : databricks-gemini-2-5-pro
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 2.5 Pro は、Google によって開発およびトレーニングされたハイブリッド推論モデルです。Gemini 2.5 Pro の"Deep Think Mode"と組み込みの音声出力は、エンタープライズ、研究、クリエイティブなアプリケーション向けの主要モデルとして際立っています。幅広い入力とタスクにわたり、複雑な推論、詳細な分析、マルチモーダルな理解に優れるように設計されています。Gemini 2.5 Pro の詳細はこちら。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5フラッシュの適用モデル条件を参照してください。
Google Gemini 2.5 Flash は非推奨になり、2026年10月2日に廃止予定です。推奨される代替モデルと、非推奨期間中に移行する方法に関するガイダンスについては、非推奨および廃止されたモデルを参照してください。
エンドポイント名 : databricks-gemini-2-5-flash
対応入力形式 ：テキスト、画像、動画、音声
Gemini 2.5 Flash は、Google が開発およびトレーニングした、高速で費用対効果の高いマルチモーダル AI モデルです。これは Google 初の完全ハイブリッド推論モデルであり、迅速でスケーラブル、かつ手頃な価格の AI ソリューションを求める開発者や企業向けに設計されています。Gemini 2.5 Flash は、チャットボット、データ抽出、翻訳、ドキュメント解析などのリアルタイムかつ大量のアプリケーション向けに最適化されています。Gemini 2.5 Flash の詳細。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
アリババクラウド Qwen3.5 122B A10B
プレビュー
Qwen3.5 122B A10Bモデルはパブリックプレビュー版です。
エンドポイント名 : databricks-qwen35-122b-a10b
サポートされている入力形式 : テキスト
Qwen3.5 122B A10B は、Alibaba クラウド によって構築およびトレーニングされたハイブリッド Mixture-of-Experts (MoE) 推論モデルであり、合計 1220 億のパラメーターと、推論ごとに 100 億のアクティブなパラメーターを備えています。このモデルは 256K のコンテキスト ウィンドウと最大 25K の出力トークンをサポートし、推論、コーディング、エージェントタスクにおいて強力なパフォーマンスを発揮します。推論専用モデルであるQwen3.5 122B A10Bは、応答前に必ず推論を行い、この推論を無効にすることはできません。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Alibaba Cloud Qwen3-Embedding-0.6B
プレビュー
Qwen3-Embedding-0.6B モデルはパブリック プレビュー段階です。
エンドポイント名 : databricks-qwen3-embedding-0-6b
サポートされている入力形式 : テキスト
Qwen3-Embedding-0.6Bは、約 600M の容量を持つコンパクトなテキスト埋め込みモデルで、検索、類似性検索、クラスタリング、分類などのセマンティック タスク向けに設計されています。 テキストを表面的な形式ではなく意味を表す密なベクトルにエンコードします。
このモデルは100以上の言語（コードを含む）をサポートし、最大約32Kの長いコンテキストを処理できるため、長いドキュメントの埋め込みに適しています。 このツールは、最大1024次元まで設定可能な埋め込みベクトルを生成し、指示を認識するため、プロンプトを通じてタスク固有のバイアスをかけることができます。
トランスフォーマー エンコーダー上に構築され、埋め込み生成用に特別に微調整された Qwen3-Embedding-0.6B は、埋め込み品質と効率的な推論のバランスをとります。
埋め込みモデルは、検索拡張生成 (RAG) ユースケースで LLM と併用すると特に効果的です。Qwen3-Embedding-0.6B を使用すると、LLM のコンテキストで使用できる大量のドキュメント内の関連するテキスト スニペットを見つけることができます。
Alibaba Cloud Qwen3-Next 80B A3B Instruct
プレビュー
Qwen3-Next 80B A3B Instructモデルはパブリックプレビュー版です。
エンドポイント名 : databricks-qwen3-next-80b-a3b-instruct
サポートされている入力形式 : テキスト
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct は、Alibaba Cloudによって構築およびトレーニングされた、命令に従うタスク用に最適化された非常に効率的な大規模言語モデルです。 このモデルは、非常に長いコンテキストを処理するように設計されており、マルチステップのワークフロー、RAG、高スループットで確定的な出力を必要とするエンタープライズ アプリケーションに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Zhipu AI GLM 5.2
エンドポイント名 : databricks-glm-5-2
サポートされている入力形式 : テキスト
GLM-5.2 は Zhipu AI によって開発された、合計7530億のパラメーターを持つ混合エキスパート (MoE) 言語モデルです。このモデルは100万トークンのコンテキスト長をサポートし、長期的推論、コーディング、およびエージェントツール使用に最適化されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Moonshot AI Kimi K3
エンドポイント名 : databricks-kimi-k3
対応入力形式 ：テキスト、画像
Kimi K3 は、Moonshot AI によって開発された、ネイティブのビジョン機能を備えた 2.8 兆パラメーターのモデルです。このモデルは 100 万トークンのコンテキスト長をサポートしており、長期的なコーディング、ナレッジワーク、推論向けに設計されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT OSS 120B
エンドポイント名 : databricks-gpt-oss-120b
サポートされている入力形式 : テキスト
GPT OSS 120B は、OpenAI によって構築およびトレーニングされた、思考の連鎖と調整可能な推論努力レベルを備えた最先端の推論モデルです。これは OpenAI の主力オープンウェイト モデルであり、128K トークンのコンテキスト ウィンドウを備えています。このモデルは、高品質の推論タスク用に構築されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
OpenAI GPT OSS 20B
エンドポイント名 : databricks-gpt-oss-20b
サポートされている入力形式 : テキスト
GPT OSS 20B は、OpenAI によって構築およびトレーニングされた最先端の軽量推論モデルです。このモデルには 128K トークン コンテキスト ウィンドウがあり、リアルタイムのコパイロットとバッチ推論タスクに優れています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Google Gemma 3 12B
Gemma 3の利用規約および利用許諾ポリシーについては、 「適用されるモデル規約」を参照してください。
エンドポイント名 : databricks-gemma-3-12b
対応入力形式 ：テキスト、画像
Gemma 3 12B は、Gemma 3 ファミリーの一部として Google によって開発された、120 億のマルチモーダルおよびビジョン言語モデルです。 Gemma 3 は最大 128K のトークン コンテキストを持ち、140 を超える言語の多言語サポートを提供します。このモデルは、テキストと画像の両方の入力を処理し、テキスト出力を生成するように設計されており、質問への回答を含む対話ユースケース、テキスト生成、画像理解タスクに最適化されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Meta Llama 3.3 70B Instruct
エンドポイント名 : databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct
サポートされている入力形式 : テキスト
Meta-Llama-3.3-70B-Instructは、Metaによって構築およびトレーニングされた、コンテキスト128,000トークンの最先端の大規模言語モデルです。 このモデルは複数の言語をサポートし、対話のユースケースに最適化されています。 Meta Llama 3.3の詳細をご覧ください。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Haiku 4.5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-haiku-4-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Haiku 4.5 は、Anthropic の最速かつ最もコスト効率に優れたモデルであり、卓越した速度と効率で最高レベルのコーディング品質を実現します。チャット アシスタント、カスタマー サービス エージェント、ペア プログラミング、ラピッド プロトタイピングなどの、短期の低遅延アプリケーションに優れています。 このモデルは、コスト意識の高い本番運用の展開や、応答性の高いAIアシスタンスを必要とするエージェント システムに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Sonnet 5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-sonnet-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Sonnet 5 は、temperature、top_p、または top_k のサンプリングパラメーターをサポートしていません。これらのパラメーターを含むリクエストは、400 エラーを返します。
Claude Sonnet 5は、Anthropicで最も高性能なSonnetモデルであり、コーディング、エージェントワークフロー、および大規模なプロフェッショナルワーク向けに設計されています。Opusに近いレベルのインテリジェンスとSonnetのコスト効率と速度を兼ね備えており、顧客対応エージェント、本番運用のコーディングワークフロー、および高度なコンテンツ生成タスクに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Sonnet 4.6
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-sonnet-4-6
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Sonnet 4.6 は、Anthropic の最も高度なハイブリッド推論モデルです。ほぼ瞬時の応答と、タスクの複雑さに基づいてより深い推論を行う拡張思考の 2 つのモードを提供します。Claude Sonnet 4.6 は、顧客対応エージェント、本番運用コーディング ワークフロー、大規模なコンテンツ生成など、実用的なスループットと高度な思考のバランスを必要とするアプリケーションに特化しています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Sonnet 4.5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-sonnet-4-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Sonnet 4.5 は、Anthropic の最も高度なハイブリッド推論モデルです。ほぼ瞬時の応答と、タスクの複雑さに基づいてより深い推論を行う拡張思考の 2 つのモードを提供します。Claude Sonnet 4.5 は、顧客対応エージェント、本番運用コーディング ワークフロー、大規模なコンテンツ生成など、実用的なスループットと高度な思考のバランスを必要とするアプリケーションに特化しています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Fable 5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
Claude Fable 5 では、プロンプトと応答は信頼と安全のため 30 日間保持されます。このデータは自動化された安全システムによって処理され、特定の状況では人手によるレビューの対象となる場合があります。データは、安全調査の場合、あるいはデータを30日を超えて保持するための法的要件がある場合を除き、30日後に自動的に削除されます。Anthropicは、この安全性維持の目的での限定的なサブプロセッサです。
エンドポイント名 : databricks-claude-fable-5
サポートされている入力形式 : テキスト
Claude Fable 5 は、Anthropic製の、自律的な知識労働とコーディング向けに設計されたMythosクラスのモデルです。堅牢なセーフガードが組み込まれているため、以前のモデルよりも人間の介入が少なく、長時間実行される複雑な非同期タスクを処理でき、広範なコンテキストにわたる継続的な集中を必要とするエージェント型ワークフローに非常に適しています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 5は、Anthropicで最も高性能なハイブリッド推論モデルであり、エージェントコーディング、コードレビュー、および長期的な自律的作業に焦点を当てたOpusシリーズに基づいて構築されています。このモデルは、大規模なリファクタリングやエンドツーエンドの機能開発、高精度のバグ検出、マルチエージェントの調整、チャート、ドキュメント、UIの理解などのビジョンタスクといった、複雑な複数ファイルのソフトウェアタスクに優れています。Claude Opus 5 は、フルコンテキストウィンドウ全体で強力な指示追従、ツール呼び出し、推論を維持し、低および中程度の推論努力で最高レベルに近い品質を実現するため、長文コンテキストやコストに敏感なエンタープライズワークフローに適しています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 4.8
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-4-8
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 4.8は、精度、効率性、および推論能力をさらに向上させ、Opusシリーズに基づいて構築されています。このモデルは、画像サポートを備えた複雑な抽出およびエージェント推論タスクに優れており、詳細な分析、ドキュメント理解、および高度なマルチステップワークフローを必要とするエンタープライズアプリケーションに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 4.7
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-4-7
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 4.7 は、Anthropic の最も高性能なハイブリッド推論モデルであり、精度、効率、および強化されたビジョン機能によって Opus シリーズを進化させています。このモデルは、前モデルよりも少ない出力トークンで、複雑な抽出タスクやエージェント推論タスクにおいて、より強力なパフォーマンスを発揮します。Claude Opus 4.7 は画像解像度のサポートが強化されており、詳細な分析、ドキュメント理解、および高度なマルチステップワークフローを必要とするエンタープライズアプリケーションに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 4.6
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-4-6
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 4.6は、適応的思考機能を備えた、Anthropicの最も高性能なハイブリッド推論モデルです。このモデルでは、最も要求の厳しいタスク向けに新しい最大努力レベルが導入されており、最適なパフォーマンスを得るために「高」努力がdefaultとして設定されています。Claude Opus 4.6は、複雑な推論、詳細な分析、コード生成、リサーチ、および高度なマルチステップのワークフローに優れています。広範な分析と包括的な出力の両方を必要とするエンタープライズ アプリケーションに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 4.5
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-4-5
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 4.5は、Anthropicの最も高性能なハイブリッド推論モデルであり、深い分析と拡張された思考を必要とする最も複雑なタスクのために構築されています。このモデルは、強力な汎用機能と高度な推論を組み合わせたもので、コード生成、リサーチ、コンテンツ作成、および洗練されたマルチステップのエージェントワークフローに優れています。Claude Opus 4.5はテキストとビジョンの入力をサポートしており、理解の幅と深さの両方を必要とするエンタープライズアプリケーションに最適です。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Sonnet 4
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
Anthropic Claude Sonnet 4 は非推奨です。廃止日、推奨される代替モデル、および非推奨期間中の移行方法に関するガイダンスについては、非推奨および廃止されたモデルを参照してください。
エンドポイント名 : databricks-claude-sonnet-4
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Sonnet 4 は、Anthropic によって構築および訓練された最先端のハイブリッド推論モデルです。このモデルには、ほぼ即時の応答と、タスクの複雑さに基づいてより深い推論を行うための拡張思考の 2 つのモードがあります。Claude Sonnet 4は、コード開発、大規模コンテンツ分析、エージェントアプリケーション開発など、さまざまなタスクに最適化されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Anthropic Claude Opus 4.1
顧客は、 Anthropicの使用ポリシーの条件に従ってコンプライアンスを確保する責任があります。
エンドポイント名 : databricks-claude-opus-4-1
対応入力形式 ：テキスト、画像
Claude Opus 4.1は、Anthropicによって構築およびトレーニングされた最先端のハイブリッド推論モデルです。この汎用大規模言語モデルは、複雑な推論とエンタープライズ規模の現実世界のアプリケーションの両方のために設計されています。テキストおよび画像入力に対応しています。このモデルは、コード生成、リサーチ、コンテンツ作成、および人の手を絶えず介することのない多段階エージェントワークフローなどのタスクに優れています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
Thinking Machine Labs Inkling
プレビュー
Inklingはパブリックプレビュー中です。
エンドポイント名 : databricks-inkling
対応入力形式 ：テキスト、画像
Inklingは、Thinking Machine Labsによって開発された、総パラメーター数9,750億、アクティブなパラメーター数410億の専門家混合（MoE）言語モデルです。このモデルは、100万トークンのコンテキスト長をサポートし、コーディング、推論、エージェントツール使用のタスクに最適化されています。
AIモデルは、間違いを犯したり、意図を誤解したり、ハルシネーションを起こしたり、間違った答えを出したりする可能性があります。Databricksでは、顧客がモデルを意図したとおりに動作していることを確認するために評価することを推奨しています。
GTE Large (EN)
エンドポイント名 : databricks-gte-large-en
サポートされている入力形式 : テキスト
General Text Embedding(GTE) は、任意のテキストを1024次元の埋め込みベクトルと8192トークンの埋め込みウィンドウにマップできるテキスト埋め込みモデルです。 これらのベクトルは、LLM のベクトル インデックスや、検索、分類、質問応答、クラスタリング、セマンティック検索などのタスクに使用できます。このエンドポイントは、モデルの英語版を提供し、正規化された埋め込みは生成しません。
埋め込みモデルは、取得拡張生成(RAG)のユースケースでLLMと組み合わせて使用すると特に効果的です。 GTE は、LLM のコンテキストで使用できる大きなドキュメント内の関連するテキストスニペットを見つけるために使用できます。