このページでは、Foundation Model APIのトークンごとの支払い、Foundation Model APIのプロビジョッドスループット、およびai_query提供によるバッチ推論のモデル保守ポリシーについて説明します。
最先端のモデルを継続的にサポートするために、Databricksはレガシー状態から非推奨化、最終的な廃止へと進むライフサイクルを通じてモデルを管理します。
- レガシー:モデルがレガシーとマークされると、新しいワークロードには推奨されなくなりますが、モデルが既に利用されているワークスペースでは引き続き利用可能です。 モデルがレガシー状態に入った時点で使用していないワークスペースは、もはやモデルにアクセスできません。 このようなモデルを使用している顧客は、新しいモデルを評価し、移行を検討すべきです。
- 廃止:モデルが廃止されると、30日後または90日後の退職日が発表されます。 新規ワークロードには推奨されませんが、モデルが既に使用されているワークスペースでは引き続き利用可能です。 廃止時点でモデルを使用していないワークスペースはモデルにアクセスできません。 このようなモデルを使用する顧客は、新しいモデルを評価し、退職日前にワークロードの移行を計画すべきです。
- 引退:モデルが廃止されると、そのモデルはもはやアクセスできなくなり、サポートは完全に終了します。 モデルを使ったワークロードはもう動作しません。
モデルのライフサイクル方針
以下のセクションでは、モデルのライフサイクル方針を要約します。 廃止モデルと退役日の一覧は「 Deprecated models 」を参照してください。
退役時期を決定する際には、モデルの人気度、適切な代替モデル、生産使用量など多くの要素が考慮されます。 Databricksは、モデルが非推奨になる際に、以下の通知期間に従って廃止日を通知します。
Foundation Model API
以下の表は、Foundation Model API製品のモデルライフサイクルポリシー(トークンご払い、プロビジョニングスループット、 ai_query (バッチ推論)をまとめたものです。
| Legacy | 退役通知と退職への移行 | 退職日 |
|---|---|---|
Databricksは、モデルがレガシーとマークされていることを顧客に知らせるために以下の手順を踏んでいます。
モデルが レガシーとマークされている場合:
|
Databricksは、モデルの 非推奨性を顧客に通知するために以下の手順を踏みます。
モデルが非推奨になると、Databricksは 30日後または90日後 に退職日を発表します。 この移行期間中:
|
モデルは使用できなくなり、製品から削除されます。 モデルを使用する既存のワークロードは動作を停止します。 該当するドキュメントは、モデルがもはや利用できなくなったことを示すために更新され、代替モデルの使用を推奨します。 |
パートナー モデルの提供終了ポリシー
パートナー モデルは、サード パーティのパートナー (特に OpenAI、Anthropic、Google) が Foundation Model API を通じて提供するモデルです。 これらのパートナー モデルの場合、Databricks は一般に、上記と同じ非推奨のタイムラインとポリシーに従います。
ただし、パートナーはDatabricksが公表する1か月の移行期間よりも短い退職日を提供する場合があります。 このような場合、Databricks は、モデルを一時的に同様のバージョンにリダイレクトすることでギャップを埋めようとするため、顧客は完全な移行時間を受け取ります。
例えば、パートナーモデルの退職が1か月ではなく2週間のリードタイムで発表された場合、Databricksはモデルをさらに2週間リダイレクトし、即時の破損を防ぎ移行の時間を確保します。 クエリは1か月間の期間終了時に失敗します。
Note
このリダイレクトは、置換モデルの価格が同じで下位互換性がある場合にのみ発生します。 置換モデルは通常、3.0 と 3.1 のような増分モデル バージョンです。
非推奨および廃止されたモデル
次のセクションでは、非推奨 (新しいワークロードでは推奨されなくなった) モデルまたは廃止されたモデル (有効期間が終了し、使用できなくなったモデル) の一覧を示します。 廃止モデルの退役予定日は少なくとも1か月前までに発表されます。
Foundation Model API の提供終了
次の表は、モデルの提供終了、提供終了日、および Foundation Model API の従量課金制とプロビジョニング済みスループットサービス ワークロードに使用する推奨される代替モデルを示しています。 Databricks では、指定された提供終了日より前に、代替モデルを使用するようにアプリケーションを移行することをお勧めします。
Note
OpenAIやGoogle Geminiモデル、さらにZhipu AI GLM 5.3、GLM 5.3 Flash、GLM 5.2(レガシー)、Moonshot AI Kimi K3、Thinking Machine Labs Inkling、DeepSeek V4 Flashは、Databricksが提供する ADIサービスを通じてのみ利用可能です。
| パートナー モデル | 退職日 | 推奨交換モデル |
|---|---|---|
| アントロピック クロード ソネット 4 | トークンごとの支払い: 2026 年 10 月 9 日 | クロード・ソネット 4.6 |
| OpenAI GPT-5.1 コデックス マックス | トークンごとの支払い: 2026 年 7 月 16 日 | OpenAI GPT-5.5 |
| OpenAI GPT-5.1 コデックス・ミニ | トークンごとの支払い: 2026 年 7 月 16 日 | OpenAI GPT-5.4 コデックス・ミニ |
| OpenAI GPT-5.2 コデックス | トークンごとの支払い: 2026 年 7 月 16 日 | OpenAI GPT-5.5 |
| アンソロピック・クロード 3.7 ソネット | トークンごとの支払い: 2026 年 4 月 12 日 | 最新の Claude Sonnet モデルを使用する |
| ジェミニ2.5フラッシュ |
トークンごとの支払い: 2026 年 10 月 2 日 プロビジョニングされたスループット: 2026 年 10 月 2 日 |
Gemini 3.1 Pro または Gemini 3.5 Flash |
| ジェミニ 2.5 Pro | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 10 月 2 日 | Gemini 3.1 Pro または Gemini 3.5 Flash |
| ジェミニ 3 Pro | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 3 月 26 日 | ジェミニ3.1 Pro。 移行の時間を増やすには、2026 年 3 月 26 日から 2026 年 6 月 7 日までの間に、Gemini 3 Pro への API 呼び出しが一時的に Gemini 3.1 Pro にリダイレクトされます。 両方のモデルの価格は同じです。 |
| モデルを開く | 退職日 | 推奨交換モデル |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 フラッシュ(0731) | ペイパートークン: 2026年11月5日 | DeepSeek V4.1 フラッシュ |
| シンキングマシン・ラボ・インクリング | ペイパートークン: 2026年10月30日 | GLM 5.3またはキミK3 |
| DeepSeek V4 Pro(0813) | ペイパートークン: 2026年10月30日 | DeepSeek V4.1 フラッシュ |
| キミ K2.7 | ペイパートークン: 2026年10月30日 | キミ K3 |
| メタ ラマ 3.1 405B |
トークンごとの支払い: 2026 年 2 月 15 日 プロビジョニングされたスループット: 2026 年 5 月 15 日 |
OpenAI GPT OSS 120B |
| DBRX/ DBRX の指示 |
トークンごとの支払い: 2025 年 4 月 30 日 プロビジョニングされたスループット: 2025 年 12 月 19 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
| Mixtral 8x7B / Mixtral-8x7B インストラクト |
トークンごとの支払い: 2025 年 4 月 30 日 プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
| メタ ラマ 3 (70B) |
トークンごとの支払い: 2024 年 7 月 23 日 (Meta-Llama-3-70B-Instruct);2024 年 12 月 11 日 (Meta-Llama-3.1-70B-Instruct) プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
| メタ ラマ 3 8B | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 | 同じオファリングにおける同等のモデルとして、Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの4モデルなどがあります。 |
| メタラマ2 70B / メタラマ2-70B-チャット |
トークンごとの支払い: 2024 年 10 月 30 日 プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
| メタ ラマ 2 13B | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 | 同じオファリングにおける同等のモデルとして、Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの4モデルなどがあります。 |
| メタ ラマ 2 7B | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 | 同じオファリングにおける同等のモデルとして、Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの4モデルなどがあります。 |
| ミストラル 7B | プロビジョニングされたスループット: 2026 年 2 月 27 日 | 同じオファリングにおける同等のモデルとして、Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの4モデルなどがあります。 |
| MPT 30B /MPT 30B の指示 |
トークンごとの支払い: 2024 年 8 月 30 日 プロビジョニングされたスループット: 2025 年 12 月 19 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
| MPT 7B / MPT 7B の指示 |
トークンごとの支払い: 2024 年 8 月 30 日 プロビジョニングされたスループット: 2025 年 12 月 19 日 |
トークンごとの支払い: Meta-Llama-4-Maverick プロビジョニングされたスループット: Llama 3.2、3.3、または同様のサイズの 4 モデルなど、同じオファリングの同等のモデル。 |
特定のモデル バージョンに対して長期的なサポートが必要な場合、Databricks では、サービスワークロードにプロビジョニングされたスループット Foundation Model API を使用することをお勧めします。
廃止されたモデルを使用するワークロードを検索する
次のクエリを使用して、非推奨のモデルを使用しているワークロードを検索し、その所有者を特定します。
SELECT
eu.requester,
se.endpoint_name,
se.entity_name,
COUNT(*) AS request_count,
SUM(eu.input_token_count) AS total_input_tokens,
SUM(eu.output_token_count) AS total_output_tokens,
MIN(eu.request_time) AS first_request,
MAX(eu.request_time) AS last_request
FROM system.serving.endpoint_usage eu
JOIN system.serving.served_entities se
ON eu.served_entity_id = se.served_entity_id
WHERE LOWER(se.entity_name) LIKE '%<retired-model-name>%'
GROUP BY eu.requester, se.endpoint_name, se.entity_name
ORDER BY request_count DESC