このページでは、Foundation Model API のトークンごとの支払い、Foundation Model API のプロビジョニングスループット、ai_queryを使用したバッチ推論、および Foundation Model の微調整オファリングのモデル メンテナンス ポリシーについて説明します。
最新のモデルを引き続きサポートするために、Databricks は、更新から廃止、最終的な廃止までのライフサイクルを通じてモデルを管理します。
- 更新: Databricks は、モデルに増分更新を適用して最適化を提供します。 モデルの更新を参照してください。
- 非推奨: 非推奨のモデルは、新しいワークロードでは推奨されなくなりましたが、モデルの既存の使用があるワークスペースでは引き続き使用できます。 非推奨の時点でモデルを使用していないワークスペースは、そのモデルにアクセスできなくなりました。
- 廃止: 廃止されたモデルにはアクセスできなくなり、モデルのサポートは完全に廃止されます。 モデルを使用するすべてのワークロードは動作を停止します。
モデルの非推奨ポリシー
Databricks がモデルを非推奨にした場合、そのモデルは推奨されなくなり、廃止される予定です。 Databricks は、非推奨のモデルの提供終了日を、次のセクションにまとめられた通知タイムラインと共に発表します。 廃止日は、廃止時または後日に発表される場合があります。 提供終了日を過ぎると、モデルにアクセスできなくなり、モデルを使用するすべてのワークロードが動作を停止します。
非推奨のモデルと廃止されたモデル、および発表された提供終了日については、「 非推奨モデルと廃止されたモデル」を参照してください。 パートナー モデルについては、「 パートナー モデルの提供終了ポリシー」を参照してください。
重要
Foundation Model API のトークンごとの支払いおよび Foundation Model の微調整オファリングに適用される非推奨ポリシーは、サポートされているチャットと完了モデルにのみ影響します。
Foundation Model API
次の表は、トークンごとの支払い、Foundation Model API のプロビジョニング済みスループット、および ai_query オファリングを使用したバッチ推論に関する非推奨ポリシーをまとめたものです。
| 非推奨の通知 | 退職への移行 | 退職日 |
|---|---|---|
Databricks では、モデルの廃止についてお客様に通知するために、次の手順を実行します。
|
モデルを非推奨にした後、Databricks は 3 か月 以上後に提供終了日を発表します。 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が更新され、モデルが使用できなくなったことを示し、代替モデルを推奨します。 |
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 が発行する 3 か月の移行期間よりも短い提供終了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。
たとえば、パートナー モデルの提供終了が 3 か月ではなく 1 か月のリード タイムで発表された場合、Databricks は、即時破損を防ぎ、移行の時間を許可するために、さらに 2 か月間モデルをリダイレクトします。 クエリは、完全な 3 か月の期間の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。
基盤モデルの微調整
次の表は、Foundation Model Fine-tuning の非推奨ポリシーをまとめたものです。
| 非推奨の通知 | 退職への移行 | 退職日 |
|---|---|---|
Databricks では、モデルの廃止についてお客様に通知するために、次の手順を実行します。
|
モデルを非推奨にした後、Databricks は 3 か月 以上後に提供終了日を発表します。 この移行期間中、お客様はワークロードを推奨される代替モデルに移行するか、影響を受けるエンドポイントを削除する必要があります。 | モデルは使用できなくなり、製品から削除されます。 該当するドキュメントが更新され、代替モデルの使用が推奨されます。 |
モデルの更新
Databricks は、最適化を実現するために、モデルの増分更新を出荷する場合があります。 Databricks がモデルを更新しても、エンドポイント URL は変わりませんが、応答オブジェクトのモデル ID は更新日を反映するように変更されます。 たとえば、Databricks が 2024 年 3 月 4 日に meta-llama/Meta-Llama-3.3-70B に更新プログラムを出荷した場合、応答オブジェクトのモデル名は meta-llama/Meta-Llama-3.3-70B-030424に更新されます。 Databricks では、更新プログラムのバージョン履歴が保持されます。 詳細については、Databricks アカウント チームにお問い合わせください。
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。 非推奨モデルの提供終了日は、少なくとも 3 か月前に発表されます。
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、Zhipu AI GLM 5.2、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 |
|---|---|---|
| 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。
Foundation Model Fine-tuning の廃止
次の表は、廃止されたモデル ファミリ、提供終了日、および Foundation Model Fine-tuning ワークロードに使用する推奨代替モデル ファミリを示しています。 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。
| モデル ファミリ | 退職日 | 推奨される代替モデル ファミリ |
|---|---|---|
| DBRX | 2025 年 4 月 30 日 | Llama-3.1-70B |
| Mixtral | 2025 年 4 月 30 日 | Llama-3.1-70B |
| ミストラル | 2025 年 4 月 30 日 | Llama-3.1-8B |
| Meta-Llama-3.1-405B | 2025 年 1 月 30 日 | Llama-3.1-70B |
| Meta-Llama-3 | 2025 年 1 月 7 日 | Meta-Llama-3.1 |
| Meta-Llama-2 | 2025 年 1 月 7 日 | Meta-Llama-3.1 |
| コード・ラマ | 2025 年 1 月 7 日 | Meta-Llama-3.1 |
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
