LindyはAI従業員を開発した企業だ。同社は自社のフリートを_Atlas Cloud_が提供するオープンウェイトモデルに移行させ、推論コストを約90%削減し、製品品質を犠牲にすることなくこれを実現した。
推論コスト約90%削減 · 入力トークンの60%をキャッシュから供給 · 毎分3,000リクエスト以上を継続処理 · トラフィック10倍以上に成長、再構築なし · 1つのキーで11のラボから24モデルを利用
Lindyは本番環境で最も要求水準の高いエージェントワークロードの一つを運用しており、それをAtlas Cloud上で実行している。 これによって変わったことを以下に示す：
- Atlasが繰り返し呼び出しをキャッシュレートで課金するため、 Lindyのエージェントは推測ではなく自己検証を行う。送信する入力トークンの6割がキャッシュから供給されるため、エージェントがタスク中に十数回読み直すプレフィックスのコストはほぼゼロになる。
- Atlasがワークロードに応じてキャパシティを用意するため、 Lindyは何も作り直すことなく単にトラフィックを増やすだけで取扱量を10倍以上に拡大し、Atlasは連続1時間にわたり毎分3,000リクエスト以上を維持している。
- Atlasがカタログ全体を1つのキーで提供するため、 Lindyは半日で新しいモデルに切り替えられる。単一の統合を通じて11のラボから24モデルを実行してきた。
- Atlasが名前付きのSOC 2認定契約でサービスを提供するため、 Lindyは顧客のデータに対してオープンウェイトモデルを展開し、誰が運用しているかを確実な裏付けを持って表明できる。
90%という数字はLindyの見出しだ。この数字が持続する理由、そして次の移行が今回はよりも容易になる理由は、その下にあるプラットフォームにある。
Lindyにとって、コストこそがビジネスそのもの
LindyはAI従業員を構築する。Lindy Teammateは新入社員と同じように企業に参加する。Slackでリクエストを受け、チームが既に運用しているツールに接続し、会議に参加し、学んだことを蓄積、次のリクエストが前回より前進した状態で始まるようにする。誰も自動化を組み立てる必要はなく、委任するだけで、エージェントが仕事を遂行する。
この設計は、インフラコストを固定的に発生させる。スレッドを読み、カレンダーを確認し、レコードを調べ、返信を下書きするAI従業員は、誰かが一文字でも目にする前に十数回のモデル呼び出しを行認。Teammateはチーム全体にサービスを提供するため、ボリュームは人員数に応じて拡大する。この構造では、製品の背後にあるモデルの価格がビジネスの存続可能性を左右する。
"Lindyの料金体系が成立するのは、推論コストが下がり続ける場合のみだ。"
— Bruno Škvorc（ブルノ・シュコルツ）、Lindy、スタッフソフトウェアエンジニア
そこでLindyは、財務計算が要求する選択を実行した。マネージドエージェントのトラフィックの大半をClaude、Sonnet、Geminiから、Atlas Cloudで動作するDeepSeek v4 Flashへ移行し、移行したルートの推論コストは約90%削減された。モデル名の変更には半日しかかからなかった。それを本番規模で、品質の低下なしに定着させたことが、Atlas Cloudを選んだ理由。
90%が持続する理由：11回目の呼び出しはほぼ無料
トークン単位の従量課金では、エージェントはタスクごとに同じプレフィックスを複数回にもわたり全額で支払うことになり、そのコストは、より注意深く思考するほど増大する。この課金がエージェント製品を浅いものに留めている原因だ。1回ではなく3回実行する代わりに、3回目は1回目と同じだけのコストがかかるからだ。また、同じプレフィックスが静かにコストを回収することで、単純なモデル交換の効果が見た目ほどの削減にならない理由でもある。
Atlasは、最も重いこの課金を除去する。Lindyの入力トークンの6割は再処理ではなく認識として処理され、 実際のボリュームに連動した契約レートで適用されるため、あらゆるエージェント呼び出しのほとんどを占めるプレフィックスはほぼ無料になる。これにより、モデル切り替えが一時的な数字ではなく持続する90%になる。トークン単位の価格設定では、で1回しか実行しないエージェントがAtlasでは3回実行できるのである。
"エージェントのワークロードは、多くのモデル呼び出しに渡って大量のコンテキストを再利用する。Atlasのキャッシュ機能によって、同じコンテキストに対して毎回全額を支払う必要がなくなり、この継続的な利益が継続した主な理由だ。"
— Ian McGregor, LINDY、エンジニアリング責任者
Lindyが必要する前に準備されていたキャパシティ
エージェントのトラフィックには、静かな夜間帯も、計画できるリリース日もない。作業が発生するのはチームが稼働している間であり、スケールしている間も止まらないでいる。重要なのは、バッファが吸収できるスパイクではなく、プロバイダーが維持できるレートである。Lindyはどのも作り直すことなく、トラフィックを送り続けるだけで取引量を10倍以上に拡大し、Atlasは1時間にわたって毎分3,000リクエスト以上維持した。キャパシティがワークロードを上回っていたため、スケーリングはインフラプロジェクトではなくビジネス上の判断だった。
チケットではなく、製品を支えるサポート
この規模になると、プロバイダー間の違いはダッシュボードではなく、問題発生時に誰が対応するかである。LindyのエンジニアとAtlasの推論エンジニアは同じコミュニケーションチャネルでつながり、回答は実行力を持つ人から同日中に戻ってくる。そうした回答の中には製品の改善になるものもある。Lindyがチームアカウントの所有権移転を依頼した際、当時Atlasはサポートしていなかったが、それは実装され、Atlasのエンジニアが自らアカウント移転を行った。
名前を明示できるプロバイダー
オープンウェイトモデルへの移行は、モデルの実行に対する責任を従来説明していた当事者を除外した。従来はラボのブランドが解決していた質問が、今はプロバイダーに向かう：誰がこのモデルを提供しているのか、どのような管理の下で、データはどのように処理されるのか。Atlasはルーターではなく名前で回答する。SOC 2認証契約の下で、クライアントデータを保存せず、学習にも使用していない。 これはチャットプロダクトよりもAI従業員にとって重要だ。Teammateは、勤務先の会社のSlackスレッド、カレンダー、記録を読むからだ。インフラの問題は直接顧客の信頼の問題の直下にあり、Atlasはそれら両方の基本的な解決策である。
DeepSeekに依存せず、何にも縛られない
移行はLindyを特定のモデルではなく、戦略にコミットさせた。DeepSeek v4 Flashは、テストしたワークロードで優位性を示し、品質が十分の上で最良の価格である限り、その地位を維持している。次の勝者は別のラボから異なるライセンスで出現するだろう。Atlas Cloudがすべてのモデルに単一APIで提供しているため、試すのには調達サイクルではなく半日しかからない。1日、Lindyはこれまで使ったこともない12モデルを複数ラボ、3つのモダリティ、47リクエストを、すでに持っているキーだけでテストした。そのうち3つが本番環境に移行した。常に最良のモデルをAtlas Cloudで実行できる自由が、Lindyに真の運用ビジネス流動性を与えている。
マーケットプレイスでエージェントを運用しているなら、移行する
Lindyはまさにこの道を歩んできた。最初にOpenRouter上のDeepSeekを評価し、その評価で移行する価値があることを証明した。そのテストの中で、本番環境の実行場所を決定する重要な発見もあった：
"異なる推論プロバイダーで同じモデルもテストしました。残念なことに、プロバイダーに依存していました。恐怖が顕著でした。名前上の同型モデルでも、提供元によって結果が異なる。"
— Bruno Švorec, スタッフソフトウェアエンジニア, Lindy
マーケットプレイスは購入の助けにはあるが、プロダクトを実行するために作られたものではない。本番トラフィックをルーター経由で送ると、空きキャパシティのあるプロバイダーに自動的に割り当てられ、誰がモデルを提供するかを選べず、誰が提供したかも確認できない。同一のウェイト異なるマシンでは、量子化やどこかのサーバースタックの省略などにより異なる出力が返り、その数字はダッシュボードに表示される前にユーザーに届く。**ユーザーが支払っている製品の品質を、ルーターの各ホップが黙って振り直しているために、誰が呼び出しをサーブしたか見えないためデバッグできず、ルーティングを完全に制御できていないため修正できない。それがあなたの評判だとは、自分が投げたことのないコインで決まる。
だからLindyはOpenRouterで本番を運用しなかった。トラフィックを本番で開始したときは、Atlasとの直接契約で、1つのサービススタック、毎リクエスト同じスタックをモデルに最適化し、契約を厳守し、実稼働のエージェント・ワークロードに必要なキャッシングとキャパシティ、そして同じキーで全カタログを提供した。あなたのエージェントが本番にあり、まだルーター経由で動作しているなら、それは維持できないプロダクトを提供していることになり、顧客が気づくまで認識しないだろう。Lindyがやったように、移行する。
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Lindy について
LindyはAI従業員を構築する。 Lindy Teammateは、2026年8月にローンチされ、ヒューマンチームと連携します。Slackでリクエストを受け取り、会社がすでに使用しているツールに接続し、会議に参加し、チームの知識を蓄積して、各リクエストが前回よりも進んで始まるようにします。Lindyは、自動化の構築と維持を求めるのではなく、委任を求める。LindyはFlo Crivelloによって設立され、サンフランシスコに拠点を置きます。
##Atlas Cloud について
Atlas Cloudは統合型全モダルAIプラットフォームです：400以上のモデルをビデオ、画像、言語、音声の各モダリティで、単一APIキー、単一エンドポイント、単一課金アカウントで提供し、言語モデルはOpenAI互換。SOC 2認証およびHIPAA認証。
