プロバイダー
概要
AI モデル プロバイダー。
この文書は、Giselle のジェネレーター ノードを通じて利用可能な AI プロバイダーの概要を説明しています。Giselle は複数の AI プロバイダーの API と統合し、ワークフローに多様な機能を提供します。
プロバイダー概要
Anthropic
Anthropic は信頼性が高く、解釈可能で制御可能な AI システムの開発に焦点を当てています。彼らの Claude モデルは、有用性、無害性、誠実性に重点を置いて設計されており、ニュアンスのある理解と安全な出力が必要なアプリケーションに最適です。 主要モデル：- Claude 3.7 Sonnet - 高度な推論機能を持つ最新モデル
- Claude 3.5 Sonnet - 一般的なアプリケーション向けバランス型モデル
- Claude 3.5 Haiku - 高速応答に最適化されたモデル
Google AI
Google の Gemini モデルは、最も優秀で多機能な AI システムを代表しています。これらのモデルはマルチモーダル タスクに優れ、広範なコンテキスト ウィンドウを提供するため、複雑でコンテキストが豊富なアプリケーションや多様な入力タイプに適しています。 主要モデル：- Gemini 2.5 Pro - マルチモーダル機能とウェブ検索を備えた包括的モデル
- Gemini 2.0 Flash - 高速応答に最適化されたモデル
- Gemini 2.0 Flash Thinking - 推論に特化した高速応答モデル
OpenAI
OpenAI は、コード生成、創作コンテンツ、構造化された出力に特に優れた強力なモデルを幅広く提供しています。これらのモデルは堅牢な関数呼び出し機能と、多様な分野での優れた性能を特徴としています。 主要モデル：- GPT-4o - 包括的な機能を持つフラッグシップ マルチモーダル モデル
- GPT-4o-mini - 特定タスク向けの高速で手頃な小型モデル
- o3-mini - 大容量トークン制限を持つ推論最適化小型モデル
Perplexity AI
Perplexity は検索拡張生成に特化し、リアルタイムでウェブから情報にアクセスし統合できるモデルを提供しています。これらのモデルは特に研究タスク、事実確認、最新コンテンツの生成に価値があります。 主要モデル：- Sonar Pro - 詳細な応答と正確な引用を提供する高度な検索モデル
- Sonar - 迅速で事実に基づいた答えに最適化された軽量な検索モデル
Fal AI
Fal AI は、品質、速度、汎用性のバランスを取った画像生成モデルに焦点を当てています。これらのモデルは、多様なクリエイティブおよび商業アプリケーション用に設計され、多様なニーズに合わせた異なる最適化プロファイルを提供しています。 主要モデル：- flux-pro/v1.1 - 優れた構図と詳細を持つ高品質画像生成
- flux/schnell - 時間に敏感なアプリケーション向けの超高速画像生成
- stable-diffusion-v3-medium - 強化されたタイポグラフィ機能を持つバランス型モデル
Giselle での使用事例
コンテンツ制作ワークフロー
- Anthropic (Claude): Giselle ワークフローで、ニュアンスのあるビジネス文書の作成、ポリシー コンテンツの生成、よく練られた説明の生成に理想的です。Claude モデルは、機密性の高い内容を扱う場合や、倫理的配慮が最重要である場合に特に効果的です。
- Google (Gemini): 混合メディア入力を含む Giselle ワークフローに最適です。ワークフローがテキスト、画像、その他のメディア形式を含む文書を同時に処理する場合は Gemini モデルを使用してください。大きなコンテキスト ウィンドウにより、広範囲な文書や研究資料の分析に優れています。
- OpenAI (GPT): Giselle での技術文書ワークフロー、コード生成パイプライン、創作コンテンツ制作に優れた選択肢です。構造化された出力機能により、Giselle ワークフローが特定の形式でコンテンツを生成したり、構造化されたデータを抽出したりする必要がある場合に GPT モデルが特に有用になります。
- Perplexity (Sonar): 最新情報が必要な Giselle 研究ワークフローに最適です。ワークフローが最近の動向を組み込んだり、事実を検証したり、適切な帰属で複数のソースからの情報をまとめたりする必要がある場合に Sonar モデルを統合してください。
ビジュアル コンテンツ ワークフロー
- Fal AI: 画像生成タスクを含む Giselle ワークフローに不可欠です。高品質なマーケティング ビジュアルには flux-pro を、迅速なプロトタイピングと反復設計プロセスには flux/schnell を、タイポグラフィ要件を満たすバランスの取れた結果には stable-diffusion を使用してください。
マルチ プロバイダー ワークフロー
Giselle の強みの一つは、単一のワークフローで異なるプロバイダーを組み合わせる能力です：- Perplexity で最新情報を収集し、Claude で倫理的な影響を分析し、GPT で調査結果を構造化された文書にフォーマットする
- Gemini のマルチモーダル分析と Fal AI の画像生成を組み合わせて、文書分析に基づくビジュアル コンテンツを作成する
- 各ワークフロー段階でコスト/パフォーマンスを最適化するために、順次ノードで異なるモデルの強みを活用する