注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

サポートされている LLM

Palantir AIP は、xAI、OpenAI、Anthropic、Meta、Google などの主要プロバイダーが提供する幅広い LLM(大規模言語モデル)とテキスト埋め込みモデルをサポートしています。サポートされているモデルはこのページに記載されており、Palantir プラットフォーム全体で AIP ワークフローに利用できます。ただし、利用可能性はエンロールメントによって異なる場合があります(たとえば、地理的制限による場合)。

エンロールメント管理者は、Control Panel でモデルファミリーを管理します。サブプロセッサーが有効になると、Palantir は、同意済みの利用規約に基づく適格性要件を満たすモデルファミリーを追加で有効にする場合があります。エンロールメントで利用可能な LLM の選択を設定する方法をご覧ください。

利用可能な LLM

以下の LLM は、エンロールメントでの利用可能性に応じて、AIP での利用がサポートされています。

利用可能なテキスト埋め込みモデル

Palantir AIP は、次のテキスト埋め込みモデルもサポートしています。

利用可能な音声モデル

録音と同意の取得はお客様の責任です

人の発話を録音または文字起こしするアプリケーションをデプロイする前に、参加者に通知し、運用する法域で必要とされる場合は同意を取得するフローを整備してください。これは、参加者がアプリケーションのユーザーである場合、通話に参加する第三者である場合、または声が収録されるその他の人である場合にも適用される可能性があります。録音、文字起こし、同意を参照してください。

Palantir AIP は、2つのカテゴリーの音声モデルをサポートしています。対話型の音声アプリケーションを構築するためのリアルタイム音声対音声モデルと、音声をテキストに変換するための文字起こしモデルです。Foundry ユーザーとして認証されたブラウザーベースのアプリケーションから音声モデルを使用する方法については、音声対応のオントロジー SDK アプリケーションを構築するを参照してください。Foundry の音声機能の概要については、リアルタイム音声を参照してください。

モード列は、各モデルがサポートする利用方法を示します。

  • リアルタイム: 双方向ストリーミング WebSocket。モデルが音声区間検出、発話の交代、ストリーミング出力を処理し、アプリケーションは生の音声を収録しながら送信します。
  • 静的: リクエスト・レスポンス方式の HTTP。アプリケーションが有限長の音声ペイロードを送信し、文字起こし結果を受け取ります。録音済みの音声ファイルの文字起こしに適しています。アプリケーションが独自に音声をチャンク分割する場合は、ライブ文字起こしにも利用できます。この方式ではアプリケーションが複雑になる一方、1分あたりのコストを低く抑え、予測しやすくなります。また、エンロールメントでリアルタイムモデルを利用できない場合にも役立ちます。低遅延の度合いはチャンクサイズとモデルによって異なるため、ユースケースに応じて評価してください。

リアルタイム音声対音声

リアルタイム音声対音声モデルは、ストリーミング音声入力を受け取り、会話中にツールを呼び出し、WebSocket 接続を介してストリーミング音声出力を返します。

モデルAPI名プロバイダーモード
GPT Realtime 1.5 ↗gpt-realtime-1.5OpenAI Direct, Azure OpenAIリアルタイム
GPT Realtime 2.0 ↗gpt-realtime-2OpenAI Directリアルタイム

文字起こし

文字起こしモデルは音声をテキストに変換します。ほとんどのモデルは、リアルタイム(ストリーミング WebSocket)モードと静的(リクエスト・レスポンス方式の HTTP)モードの両方をサポートしています。Whisper_large_v3 は Palantir がホストしており、静的モードのみをサポートしています。

モデルAPI名プロバイダーモード
Whisper 1 ↗whisper-1OpenAI Direct, Azure OpenAIリアルタイム、静的
GPT-4o Transcribe ↗gpt-4o-transcribeOpenAI Direct, Azure OpenAIリアルタイム、静的
GPT-4o Mini Transcribe ↗gpt-4o-mini-transcribeOpenAI Direct, Azure OpenAIリアルタイム、静的
GPT-4o Transcribe Diarize ↗gpt-4o-transcribe-diarizeOpenAI Direct, Azure OpenAIリアルタイム、静的
Whisper Large V3 ↗Whisper_large_v3Palantir がホスト静的

会議など、複数の話者を含む音声で話者分離が必要な場合は、gpt-4o-transcribe-diarize を使用します。話者分離が不要な汎用的な文字起こしでは、ユースケースに適した品質、コスト、低遅延のトレードオフに応じて、gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe、または whisper-1 を使用します。OpenAI Direct または Azure OpenAI の統合を利用できない環境では、Whisper_large_v3 を使用します。

地理的リージョンごとのエンロールメントでの利用可否については、下記の地域別の LLM 利用可否テーブルを参照してください。

LLM を利用するための前提条件

AIP は特定のモデルに依存せず、LLM を活用したユースケース向けに多様なモデルをサポートしています。詳細については、AIP で利用可能なすべてのモデルの一覧を参照してください。

ただし、特定のモデルをエンロールメントで利用可能にするための前提条件に基づいて、選択できる LLM とその利用可否はエンロールメントによって異なります。これらの前提条件によって、Control Panel でモデルファミリーが有効、無効、または許可されていませんのいずれとして表示されるかが決まります。モデル有効化インターフェースのモデルの状態について、詳しくはこちらをご覧ください。

条件は次のとおりです。

  • モデルが AIP に統合されていること: Palantir は、業界の最新のフラッグシップモデルをサポートすることを目指し、モデルのリリースや更新に合わせて積極的にサポートの開発を進めています。
  • 必要な場合に法的事項への了承が得られていること: 特定のモデルを有効にするには、エンロールメント管理者がプロバイダーの法的要件と利用規約に同意する必要があります。通常、これは Control Panel のモデル有効化タブで行えます。法的事項への了承待ちのモデルは、無効の状態で表示されます。
  • LLM を使用するためにエンロールメントで AIP が有効になっていること: AIP Logic、Transforms、Functions、Pipeline Builder などの製品で使用するには、対象のユーザーグループに対して、カスタムワークフロー向けの AIP 機能の権限を有効にする必要があります。
  • リージョンでの利用可否との適合性(外部プロバイダーのモデルの場合): GPT、Claude、Gemini などのモデルについては、地理的制限のあるエンロールメントを使用している場合、リージョンでの利用可否を考慮する必要がある場合があります。たとえば、GPT4o と Claude 3 Sonnet は、各モデルプロバイダーによるリリース時にはいずれも米国でのみ利用可能で、その後 EU、英国、その他のリージョンで利用可能になりました。詳細については、モデルの地理的制限のセクションを確認してください。地理的制限により利用できないモデルは、許可されていませんの状態で表示されます。
  • 追加のレビューが実施されていること(一部の Palantir 提供モデルの場合): Llama や Mixtral などのオープンソースモデルをお使いの環境でサポートするには、Palantir のエンジニアリングチームによる追加のレビューが必要な場合があります。これらのレビューが必要なモデルは、許可されていませんの状態で表示されます。
  • 特定の AIP フロントエンド製品との統合に十分な時間が経過していること: 新しい LLM がすべての AIP 製品で完全にサポートされるまでには時間がかかります(たとえば、AIP Logic や Pipeline Builder の LLM を使用するノード機能など)。
  • リスクの考慮(試験的モデルの場合): 試験的モデルは動作しなくなる場合や、より新しいモデルへの手動移行が必要になる場合があるため、展開を制限しています。また、使用を有効にする前に、顧客がこれらのリスクを了承する必要がある場合があります。「試験的」という用語はモデルプロバイダーの説明に基づくものであり、運用での使用を意図したものではありません。

LLM のレート制限

LLM のレート制限については、LLM キャパシティー管理のドキュメントを参照してください。

地理的条件による LLM の利用可否

地理的制限は、LLM リクエストの処理を特定のリージョン内に限定することで、モデルの利用可否を制限します。たとえば、エンロールメントが EU の地理的制限付きとして定義されている場合、すべての LLM リクエストは EU 内で処理されます。地理的制限のないエンロールメントにも、モデルの利用に関する前提条件が適用されます。

次のテーブルは、AIP がサポートするさまざまなモデルについて、リージョン別の地理的制限の選択肢と米国政府のインパクトレベルを示しています。リージョン別の地理的制限は、特定のユーザーの場所ではなく、エンロールメントの設定を指します。国とリージョンの列は商用環境での地理的制限を示し、IL2、IL4、IL5 は政府環境での利用可否を示します。チェックマークは、指定された環境でそのモデルとプロバイダーがサポートされていることを示します。空白のセルは、その選択肢が利用できないことを示します。どのリージョンにもチェックマークがないモデルでも、地理的制限のない商用エンロールメントでは利用可能な場合があります。

試験的と指定された行は、そのプロバイダーの試験的な提供内容を示します。アクセスには、試験的モデルの前提条件が適用されます。

モデルプロバイダーモデルUSEUUKCAAUJPKSAIL2IL4IL5
AnthropicClaude Haiku 4.5✅
Amazon BedrockClaude Haiku 4.5✅✅✅✅
AzureClaude Haiku 4.5
Google VertexClaude Haiku 4.5✅✅✅✅
Amazon BedrockClaude Opus 4.1✅
AnthropicClaude Opus 4.5✅
Amazon BedrockClaude Opus 4.5✅✅
AzureClaude Opus 4.5
Google VertexClaude Opus 4.5✅✅✅✅
AnthropicClaude Opus 4.6✅
Amazon BedrockClaude Opus 4.6✅✅✅
AzureClaude Opus 4.6
Google VertexClaude Opus 4.6✅✅✅✅
AnthropicClaude Opus 4.7✅
Amazon BedrockClaude Opus 4.7✅✅✅
AzureClaude Opus 4.7
Google VertexClaude Opus 4.7✅✅✅✅
AnthropicClaude Opus 4.8✅
Amazon BedrockClaude Opus 4.8✅✅✅✅✅
AzureClaude Opus 4.8✅
Google VertexClaude Opus 4.8✅✅✅✅
AnthropicClaude Opus 5✅
Amazon BedrockClaude Opus 5✅✅✅✅✅
AzureClaude Opus 5✅
Google VertexClaude Opus 5✅✅✅✅
AnthropicClaude Opus 5.5✅
Amazon BedrockClaude Opus 5.5✅✅✅✅✅✅
AzureClaude Opus 5.5✅
Google VertexClaude Opus 5.5✅✅✅✅
Google VertexClaude Sonnet 4✅
AnthropicClaude Sonnet 4.5✅
Amazon BedrockClaude Sonnet 4.5✅✅✅
AzureClaude Sonnet 4.5
Google VertexClaude Sonnet 4.5✅✅✅✅
AnthropicClaude Sonnet 4.6✅
Amazon BedrockClaude Sonnet 4.6✅✅✅✅✅
AzureClaude Sonnet 4.6
Google VertexClaude Sonnet 4.6✅✅✅✅
AnthropicClaude Sonnet 5✅
Amazon BedrockClaude Sonnet 5✅✅✅✅
AzureClaude Sonnet 5✅
Google VertexClaude Sonnet 5✅✅✅✅
AnthropicClaude Sonnet 5.5(試験的)✅
Amazon BedrockClaude Sonnet 5.5✅✅
Amazon BedrockClaude Sonnet 5.5(試験的)✅✅
AzureClaude Sonnet 5.5(試験的)✅
Google VertexClaude Sonnet 5.5(試験的)✅✅✅✅
Google VertexGemini 3 Flash(プレビュー)✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.1 Flash Lite✅✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.1 Pro(プレビュー)✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.5 Flash✅✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.5 Flash-Lite✅✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.6 Flash✅✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.7 Flash✅✅✅✅✅
Google VertexGemini 3.8 Flash✅✅✅✅✅
Amazon BedrockDeepSeek V3.2✅✅✅✅✅
Amazon BedrockKimi K2.5✅✅✅✅✅
Amazon BedrockKimi K3(試験的)✅
Amazon BedrockQwen3 235B A22B 2507✅✅✅✅✅
Amazon BedrockQwen3 32B✅✅✅✅✅
Amazon BedrockZ.ai GLM-5✅✅✅✅✅
Amazon BedrockGemma 4 26B A4B✅✅
Amazon BedrockGemma 4 31B✅✅
Amazon BedrockLlama 3.1 8b Instruct✅
Palantir ホスト型Llama 3.1 8b Instruct
Amazon BedrockLlama 3.3 70b Instruct✅
Palantir ホスト型Llama 3.3 70b Instruct
Amazon BedrockLlama 4 Maverick 17b 128E Instruct✅
Amazon BedrockLlama 4 Scout 17b 16E Instruct✅
Palantir ホスト型Llama 4 Scout 17b 16E Instruct
Palantir ホスト型Llama 3.2 NV EmbedQA 1B v2
Palantir ホスト型Llama 3.3 Nemotron Super 49b v1.5
Amazon BedrockNVIDIA Nemotron 3 Nano 30B✅✅✅✅✅
Amazon BedrockNVIDIA Nemotron 3 Super 120B✅✅✅✅✅
AzureGPT-4.1✅✅✅✅✅
OpenAIGPT-4.1✅
AzureGPT-4.1 mini✅✅✅✅✅✅✅✅✅
OpenAIGPT-4.1 mini✅
AzureGPT-4.1 nano✅✅
AzureGPT-4o✅✅✅✅✅✅✅✅✅
OpenAIGPT-4o✅
AzureGPT-5✅✅
AzureGPT-5 Codex
AzureGPT-5 mini✅✅
AzureGPT-5 nano✅✅
AzureGPT-5.1✅✅✅✅✅✅
OpenAIGPT-5.1✅
AzureGPT-5.1 Codex
AzureGPT-5.1 Codex mini
AzureGPT-5.2✅
OpenAIGPT-5.2✅
OpenAIGPT-5.2 Pro✅
AzureGPT-5.3 Codex✅
OpenAIGPT-5.3 Codex
AzureGPT-5.4✅✅
Amazon BedrockGPT-5.4✅✅✅
OpenAIGPT-5.4✅
OpenAIGPT-5.4 Pro✅
AzureGPT-5.4 mini✅
OpenAIGPT-5.4 mini✅
AzureGPT-5.4 nano✅
OpenAIGPT-5.4 nano✅
AzureGPT-5.5✅✅
Amazon BedrockGPT-5.5✅
OpenAIGPT-5.5✅
AzureGPT-5.6 Luna✅✅✅✅✅
Amazon BedrockGPT-5.6 Luna✅✅✅
OpenAIGPT-5.6 Luna✅
AzureGPT-5.6 Sol✅✅✅✅✅
OpenAIGPT-5.6 Sol✅
AzureGPT-5.6 Terra✅✅✅✅✅
Amazon BedrockGPT-5.6 Terra✅✅✅
OpenAIGPT-5.6 Terra✅
AzureGPT-6 Astra✅
Amazon BedrockGPT-6 Astra✅
OpenAIGPT-6 Astra✅
AzureGPT-6 Luna✅✅
Amazon BedrockGPT-6 Luna(試験的)
OpenAIGPT-6 Luna✅
AzureGPT-6 Sol✅✅
Amazon BedrockGPT-6 Sol(試験的)
OpenAIGPT-6 Sol✅
AzureGPT-6.1 Sol(試験的)
Amazon BedrockGPT-6.1 Sol(試験的)✅
OpenAIGPT-6.1 Sol✅
Palantir ホスト型GPT-OSS-120B✅✅✅✅
Palantir ホスト型GPT-OSS-20B✅✅✅✅
AzureText Embedding 3 Large✅✅✅✅✅✅✅✅✅
OpenAIText Embedding 3 Large✅
AzureText Embedding 3 Small✅✅✅✅✅✅✅✅
OpenAIText Embedding 3 Small✅
OpenAIWhisper 1✅
Azureo1✅✅
Azureo3✅✅
Azureo3-mini✅✅✅✅✅
Azureo4-mini✅✅
Azuretext-embedding-ada-002✅✅✅✅✅✅✅✅✅
OpenAItext-embedding-ada-002✅
Palantir ホスト型Document Information Extraction✅✅✅✅✅✅✅✅✅
Palantir ホスト型Gemma 4 26B A4B✅✅✅✅
Palantir ホスト型Schematic 7B✅✅✅
Palantir ホスト型Whisper Large V3✅✅✅✅✅✅✅✅✅
Palantir ホスト型Snowflake Arctic Embed Medium
xAIGrok 4.3✅
xAIGrok 4.5✅
xAIGrok 4.6✅
xAIGrok 4.7✅
xAIGrok 420 Non-Reasoning Latest✅
xAIGrok 420 Reasoning Latest✅
xAIGrok Build 0.1✅
FireworksDeepSeek V4.1 Flash
FireworksKimi K3
FireworksZ.ai GLM-5.3
FireworksZ.ai GLM-5.3 Flash

独自のモデル(LLM)を持ち込む

独自のモデルの持ち込みは、独自の LLM やアカウントを接続し、AIP Logic、Pipeline Builder、Chatbot Studio、Workshop など、すべての Palantir 開発者向け製品で AIP を通じて使用したい顧客を全面的にサポートする機能です。

AIP で使用するモデルを登録する方法については、独自のモデルの持ち込みのドキュメントを参照してください。


注:AIP の機能の利用可否は変更される場合があり、顧客によって異なる場合があります。

「OpenAI」という名称および「GPT」ブランドは OpenAI の所有物です。

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