今すぐマネージド フロンティア モデルでエージェントを実行します。あるいは、GPU 容量をレンタルし、独自の重みをデプロイし、同じワークスペース内のプライベート エンドポイントに Digio タスクをルーティングします。
エージェントごとにデフォルトのモデルを割り当てるか、タスクごとにオーバーライドします。使用量はプラン残高から Digio トークンで測定されます。エージェントが Sonnet、GPT-4o、または Gemini Flash を呼び出しても、同じウォレットです。
Model list and token economics evolve with provider releases. Your workspace shows live options when you assign a model to an agent; Digio Tokens debit from the same balance as in pricing.
コーディネーターは、タスクのタイプに基づいて、Sonnet、Opus、またはより安価なフラッシュ モデルを推奨します。パワー ユーザーは、Sonnet での調査、Opus での最終レビュー、Haiku または Gemini Flash での一括タグ付けなど、エージェントの役割ごとにデフォルトを設定します。
Per agent — default model in agent settings; override in To do or chat when needed.
Metered fairly — input, output, and cached tokens map to Digio Token charges (see usage in your wallet).
Skills stay the same — tools and integrations work across models; only latency and cost profile change.
Plan limits — more agents and monthly Digio Tokens on higher tiers; top up anytime on the pricing page.
微調整、エアギャップチェックポイント、または予測可能な推論価格設定が必要ですか? Digio ワークスペースに専用の GPU 容量を追加し、好みのサービング スタックをインストールして、エージェントをプライベート エンドポイントにポイントします。
時間ごとまたは月ごとの GPU ノード (A100、H100、L40S クラス) がテナントに接続され、他の顧客から隔離されます。
セーフテンソル、GGUF をアップロードするか、レジストリからプルします。 Llama、Mistral、Qwen を実行し、カスタム微調整を行います。
vLLM、TGI、Ollama、または管理するコンテナ イメージ - Digio エージェントは、OpenAI 互換のベース URL を呼び出します。
行うべきことは、チーム チャット、スキル、コラボレーションは変わらず、推論バックエンドだけがあなたのものになります。
機密ステップをプライベート GPU に送信し、1 つのワークフローで公開研究にクロードまたは GPT を使用します。
VPC ピアリング、静的出力、監査ログ、および規制対象チームのモデル許可リスト。
ゼロからエージェントがエンドポイントを呼び出すまでの一般的なセットアップ:
VRAM、リージョン、稼働時間 (バーストまたは常時オン) を選択します。ウェイト用のストレージはインスタンスに付属するか、バケットにマウントされます。
提供イメージまたは SSH を開始し、CUDA ドライバーをインストールし、チェックポイントをロードします。ヘルスチェックにより、モデルの準備ができていることが確認されます。
ワークスペース設定にベース URL、API キー、モデル ID を追加します。 Digio は、稼働前にレイテンシとトークン形式を検証します。
選択したエージェントのデフォルトとしてプライベート モデルを選択します。管理対象の Claude/GPT モデルは引き続き並行して利用できます。
GPU のレンタルは、Digio プランのサブスクリプションとは別に請求されます。キャパシティ プランニング、SLA、既存の推論クラスターからの移行については、お問い合わせください。
Digio でのマネージド API とセルフホスト推論の選択。
Digio サブスクリプションには、インフラストラクチャ、エージェント、および含まれる Digio トークンが含まれます。マネージド モデルの使用量は、実際の入出力トークンによってトークンのバランスを引き落とします。 GPU レンタルは、制御するマシンのアドオンです。
はい - 各エージェントは独自のデフォルトを持つことができます。タスクとチャットは、グローバルなデフォルトを変更せずに、1 回の実行で上書きできます。
Opus は、より困難な推論とより長い一貫性のある計画向けに調整されています。 Sonnet は日常のエージェント ループにとって高速かつ安価です。 Haiku および Flash クラスのモデルは、ボリュームのあるサブタスクに最適です。
エンタープライズ ワークスペースは、アウトバウンド モデル プロバイダーを制限し、すべてのエージェント トラフィックを GPU エンドポイントにルーティングできます。ハイブリッド モードは、ほとんどのチームのデフォルトです。
製品は地域と需要によって異なります。通常、7B ～ 70B クラスのモデルには 24 ～ 80 GB の VRAM 層があり、より大きなスタックにはマルチ GPU ノードが使用されます。パラメーター数と量子化に基づいて VRAM のサイズを決定するのに役立ちます。
オーケストレーション (エージェント、タスク、ストレージ) は計画に含まれます。 GPU での推論は GPU 時間として課金されます。オプションで、内部チャージバックのためにトークン形式の使用量を測定できます。
エージェント、タスク、スキル - 選択したモデルの周囲のワークスペース。
