豆包はKimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flashなどのサードパーティモデルをワークフローに統合し、クォータ倍率を明確に表示するとともに、期間限定の割引を提供することで、企業のAIオフィスコストを削減します。記事作成者、出典：ゲークパーカー
豆包ワークもモデルが自由になりました。
11月12日、豆包ワークはKimi K3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flashなど複数のサードパーティモデルを接続し、ユーザーがタスクに応じてモデルを選択できるようにしました。同時に、モデル選択ページで各モデルの消費倍率を表示し、倍率が低いほど消費が少なくなるため、ユーザーはタスクの要件と使用コストを踏まえて意思決定しやすくなりました。
また、プラットフォームでは2つの期間限定オファーを提供しています。1つ目は、平日および祝日の指定時間帯にアクティビティモデルを使用すると、クォータ消費に割引が適用されます。2つ目は、DouBao 2.1 LiteとDeepSeek V4.1 Flashの2つのモデルについて、期間限定でクォータ消費倍率を引き下げ、同じタスクでも消費されるクォータが少なくなります。
一、複数モデルを補完し、「選べる」ようにする
今回の更新では、豆包ワークがKimi 3.1 Pro、GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flashの3つのサードパーティモデルを一度に統合し、モデル能力マトリックスをさらに充実させました。
具体的には、3つのモデルはそれぞれ企業の異なるレベルの業務シーンに対応しています：Kimi 3.1 Proは百万字級の超長コンテキスト処理能力を強みとし、GLM 5.3は中国語の理解と生成に重点を置き、DeepSeek V4.1 Flashは高速な応答速度と高コストパフォーマンスを核とし、軽量な日常タスクに位置づけられています。
これまでに開放されたサードパーティモデルに加え、字節跳動が自社開発した豆包2.1、豆包2.1 Liteなどの主力モデルを統合することで、豆包ワークは「ハイエンド能力型」「バランス型」「軽量効率型」の3つのレベルをカバーするモデルマトリクスを構築しました。
異なる能力と価格設定のモデルが互いに補完し、企業の核心的な複雑なタスクから日常的な基本作業まで、幅広いAIニーズをカバーできます。
実際、豆包の業務機能は以前から企業顧客にサードパーティモデルの機能を提供していました。今回の拡張は単なる数の増加ではなく、企業の実際の業務フローに基づくシナリオ補完です。
画像提供：豆包ワーク公式サイト
また、豆包は今回の同期更新に伴いロゴを更新しました。皆様に親しまれていた豆包のイメージが、いよいよ「資格取得」し、プロフェッショナルなオフィスシーンへと進出しました。
二、クレジット倍率を透明化し、コスト決定の権限をユーザーに返却
モデルの拡張が「選択肢があるかどうか」という問題を解決するのであれば、クォータ消費倍率の透明な表示は「選択を明確に理解できるかどうか」という問題を解決する。
現在のエンタープライズAI市場では、コストの非透明性が多くの企業の共通の課題です。異なるモデルの課金ルールはそれぞれ異なり、入力・出力トークン単位で課金されるものもあれば、呼び出し回数で課金されるものもあり、単位間の換算が複雑で、一般ユーザーがモデルの実際の使用コストを迅速に判断するのは難しいです。
多くのチームが運用中に単一タスクのコストを予測するのが難しく、請求書が届いてから予算を超過していたことに気づき、コストの詳細な構成を追跡することも困難です。
この問題に対応するため、豆包はモデル選択ページで各モデルの消費倍率を一括して表示しました。倍率係数が低いほど、同じタスクで消費されるプラットフォームクレジットが少なくなります。すべてのモデルの消費基準を同一のクレジット体系に統一することで、ユーザーはコスト差を直感的に比較し、タスクの優先度と予算を踏まえて迅速に意思決定できます。また、企業にとっても部門ごとのコスト管理が容易になります。
シンプルで低額なタスクが無料の基础上、豆包ワークでは两项の期間限定割引キャンペーンを同時に開始し、利用コストをさらに削減します。
第一は、指定時間帯の割引で、平日および祝日の割引時間帯にアクティビティモデルを使用すると、利用枠の消費が軽減され、ユーザーのコストとプラットフォームの計算リソース効率を両立します。第二は、高頻度モデルの消費倍率引き下げで、日常的に高頻度で使用される軽量モデル「豆包2.1 Lite」と「DeepSeek V4.1 Flash」について、期間限定で消費倍率を引き下げ、同じタスクでより少ない消費量で済み、全ユーザーの日常利用における利用枠の持続性を向上させます。
大規模モデルの基礎能力が次第に均一化する中で、企業がAIを実用化し、コスト効率よく活用する方法が実装の鍵となる。単一モデルの提供から複数モデルのマトリクス提供へ、ブラックボックス課金からコスト管理の透明化へ。豆包の製品開発の道筋は、企業がAIを「試し使い」から「日常的な生産ツール」へと移行するトレンドと一致している。
さらに一歩進むと、モデルの数が十分に多く、倍率が明確になれば、ユーザーは「どのモデルを選ぶか」を自ら考える必要さえなくなり、プラットフォームがタスクの種類に基づいて自動的にルーティングし、スマートにスケジューリングすることが、次の自然な製品方向となるでしょう。