Hoshi 1.0
Hoshi 1.0 は、エージェントワークロードのために専用設計された独自のフロンティアモデルです。コーディング、構造化出力、ツール使用のベンチマークで、主要な代替手段の少数のクレジットによりフロンティア水準のパフォーマンスを提供します。
なぜ Hoshi 1.0 なのか
Hoshi 1.0 は、EKB エージェントが毎日行うようなタスク — ドキュメントの推論、ツールの呼び出し、構造化出力の生成、多段階指示の追従 — のためにゼロから設計されています。汎用チャットボットではなく、エージェントエンジンです。
GPT 5.5 や Sonnet 5 の少数のクレジットでフロンティア水準の品質。
ドロップインの Chat Completions API — 3行変えるだけでスタックを維持。
標準的なリクエスト/レスポンス形式。いつでも切り戻し可能、または当社を回避可能。
料金
| ティア | クレジット |
|---|---|
| 入力 | 100万トークンあたり 150 |
| キャッシュ済み入力 | 100万トークンあたり 10(新規入力より約15倍安い) |
| 出力 | 100万トークンあたり 300 |
Hoshi とフロンティアモデルをいつ使うか
正しいモデルの選択はタスク次第です。Hoshi 1.0 が最適なときと、Sonnet 5 や GPT 5.5 のようなフロンティアモデルを選ぶべきときを見極めるために、以下のガイドを使用してください。
Hoshi 1.0 を使うべきとき…
| シナリオ | Hoshi が勝つ理由 |
|---|---|
| ツール呼び出しと関数使用 | 安定性と低遅延のツール呼び出し専用チューニング — すべてのエージェントの中核。 |
| 構造化出力(JSON、テーブル) | 再試行なしで常に有効でスキーマに準拠した出力を生成。 |
| 多段階推論 | アクションの連結、レスポンスの解析、次のステップの決定に優れる。 |
| 大量バッチ処理 | 入力100万トークンあたり150クレジットで数千のエージェントターンを経済的に実行。 |
| ナレッジベース検索 | RAG スタイルのワークフローに最適化 — 回答を自分のドキュメントに基づかせる。 |
| コスト敏感な本番環境 | フロンティアモデルと同じ品質ティアを少数のクレジットで。 |
| コード生成とリファクタリング | コーディングベンチマークを席巻;コードを生成、編集、レビュー。 |
フロンティアモデルを使うべきとき…
| シナリオ | フロンティアモデルの方が優れる可能性がある理由 |
|---|---|
| 超長コンテキスト(200K トークン超) | Claude Sonnet 5 や GPT 5.5 のようなモデルは、大規模なドキュメント分析用の非常に大きなコンテキストウィンドウをサポート。 |
| 最先端のマルチモーダル推論 | 最高水準のビジョン、オーディオ、クロスモーダル理解が必要な場合。 |
| 高い創造性 / オープンな文章 | フロンティアモデルは、マーケティングやストーリーテリングのためにより多様でスタイル豊かな散文を生成できる。 |
| 規制またはコンプライアンスの制約 | データガバナンス上、特定のプロバイダーのモデルを要求する組織。 |
| リサーチ水準のタスク | 新規の非構造化問題に絶対的に最新の能力が必要な場合。 |
ほとんどの EKB エージェントワークロード — ツール呼び出し、構造化出力、RAG、多段階の自動化 — では Hoshi 1.0 が推奨のデフォルトです。特別な理由がある場合のみフロンティアモデルを使用してください。
クイック比較
| 観点 | Hoshi 1.0 | Sonnet 5 | GPT 5.5 |
|---|---|---|---|
| 入力コスト | 100万あたり 150 クレジット | 100万あたり 2,000 クレジット | 100万あたり 5,000 クレジット |
| 出力コスト | 100万あたり 300 クレジット | 100万あたり 10,000 クレジット | 100万あたり 30,000 クレジット |
| ツール呼び出し | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 構造化出力 | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| コーディング | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 創造的な文章 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| マルチモーダル | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| コンテキストウィンドウ | 128K | 200K | 128K |
| OpenAI 互換 | ✅ | ❌ | ✅ |
はじめかた
Hoshi 1.0 は EKB の事前定義モデルとして利用できます。API キーの構成は不要です。
エージェントで Hoshi を選ぶ
Agents へ移動
サイドバーの Agents へ移動します。
エージェントを開くか作成
既存のエージェントを選択するか、新しいエージェントを作成します。
General タブへ移動
エージェント構成で General タブを開きます。
Hoshi 1.0 を選択
Model ドロップダウンセレクタで、一覧から Hoshi 1.0 を選択します。
FAQ
Hoshi 1.0 は Sonnet 5 や GPT 5.5 と同じくらい優れていますか?
エージェントタスク — ツール呼び出し、構造化出力、コーディング、多段階推論 — では、Hoshi 1.0 は同じフロンティアティアのパフォーマンスを発揮します。フロンティアモデルは、高い創造性の文章、マルチモーダル推論、極めて長いコンテキストで優位になります。
キャッシュ済み入力料金とは何ですか?
同じコンテキストを繰り返し送信する場合(例:同じシステムプロンプトやナレッジベース検索)、キャッシュ済みトークンは 100万あたり 10 クレジットで課金されます — 新規入力トークンよりおよそ15倍安い料金です。
Hoshi 1.0 はすぐに廃止されますか?
いいえ。Hoshi 1.0 は当社の代表モデルであり、積極的に保守・改善されていきます。将来のバージョンは明確な移行タイムラインとともに発表されます。
詳細
- モデル料金 — 利用可能なすべてのモデルとコストの比較
- エージェントのベストプラクティス — 効果的なエージェント構築のヒント