> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://developer.box.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# サポートされているAIモデル
> Box AIで利用可能な、コアAIモデルおよび顧客希望で有効化できるAIモデル。アクセス権限、機能レベル、API名が含まれます。
export const SignupCTA = ({children}) => {
return ;
};
export const CustomCard = ({icon, title, href, tags, children, ...props}) => {
const handleClick = e => {
if (href) {
e.preventDefault();
window.location.href = href;
}
};
const getDescription = () => {
if (children) {
if (typeof children === "string") {
return children;
} else {
const childrenArray = Array.isArray(children) ? children : [children];
for (const child of childrenArray) {
if (typeof child === "string") {
return child;
} else if (child && typeof child === "object" && child.props?.children) {
const childText = child.props.children;
if (typeof childText === "string") {
return childText;
}
}
}
}
}
return null;
};
const description = getDescription();
const isCustomSvg = icon?.includes('/') || icon?.includes('.svg');
const iconSize = isCustomSvg ? 48 : 24;
return
{title}
{description && {description}
}
{tags && tags.length > 0 &&
{tags.map((tag, index) => {
const bgColor = tag.bgColor || tag.backgroundColor || "#e5e7eb";
return
{tag.text || tag.label}
;
})}
}
;
};
export const Link = ({href, children, className, ...props}) => {
const localizedHref = localizeLink(href);
return
{children}
;
};
Boxでは、さまざまなAIモデルがサポートされており、[アクセスレベル](#access-levels)と[機能レベル](#capability-tiers)という2つの側面で分類されます。
## アクセスレベル
| レベル | 説明 | 必須の構成 |
| - | - | - |
| [**コアモデル**](#core-box-ai-models) | Box AIに組み込まれており、デフォルトですべてのお客様が利用できます。 | なし |
| [**顧客希望で有効化できるモデル**](#customer-enabled-models) | Box管理者が管理コンソールを使用するか、Boxにリクエストするかして、有効にする必要があります。一部のモデルは、追加の条件や料金の対象になる場合があります。 | はい |
## 機能レベル
| レベル | 説明 | 最適な用途 |
| - | - | - |
| **標準モデル** | 高速でコスト効率のよいパフォーマンス | 基本的な要約、Q\&A、短いまたはシンプルなドキュメントからの構造化データの抽出。大量のあまり複雑でないユースケース |
| **プレミアムモデル** | 高度な推論、大きなコンテキストウィンドウ、複雑なコンテンツに対する優れたパフォーマンス | マルチステップ推論、大規模なメタデータ階層、長いドキュメントまたは非構造化ドキュメント、ドメイン固有のコンテンツ |
| **ウルトラモデル** | 複雑で時間のかかるマルチステップのコンテンツ作業向けの最上位のインテリジェンス | 時間のかかるマルチステージのワークフローのオーケストレーション、複数のナレッジベースの活用、および高度なドメイン固有の推論 |
モデルは、顧客希望で有効化できるモデルかつプレミアムモデルにすることも、コアモデルかつ標準モデルにすることもできます。つまり、アクセルレベルと機能レベルは、それぞれ独立した分類です (たとえば、モデルは、アクセスレベルに関係なくどちらの機能レベルにもなる可能性があります)。この2つの分類は相互に補完します。
## モデルの使用
サポートされているAIモデルの使用方法を以下に示します。
*
このリストはモデルの提供状況により変更される可能性があります。
無料のDeveloperアカウントを作成すると、Box AI APIを通じてこれらのAIモデルにアクセスできます。APIコールの実行を開始して、要約や抽出をテストしましょう。
## コアモデル
Box AIには以下のモデルが搭載されています。Box AIと統合されているこれらのモデルは、エンタープライズグレードの標準に準拠しながら、さまざまなユースケースを支援します。各モデルの機能、対象のアプリケーション、利用に関して該当するガイドラインなどの情報については、以下をご確認ください。
**プレビュー**モードで提供されているモデルはパフォーマンスが大規模にテストされていないため、出力の品質、提供状況、精度にはばらつきがある可能性があります。
Astraとほぼ同等の性能をより低コストで実現するGPT-6ファミリのプレミアムモデル
プレミアム Box Agentに対応
複雑で高リスクな専門業務向けに構築されたGPT-6ファミリのプレミアムモデル
プレミアム Box Agentに対応
大量の一般業務に適したGPT-6ファミリの高速かつコスト効率に優れたモデル
標準 Box Agentに対応
OpenAIのウルトラモデル
ウルトラ Box Agentに対応
複雑で高リスクな専門業務向けに構築された最も高性能なGPT-5.6モデル
プレミアム Box Agentに対応
幅広い一般作業と大半のコーディングタスクを対象とするマルチモーダルモデル
プレミアム Box Agentに対応
最も複雑な専門業務に対応した高度なモデル
プレミアム Box Agentに対応
幅広い一般作業と大半のコーディングタスクの両方を対象とするマルチモーダルモデル
プレミアム Box Agentに対応
GPT-5.4の高速かつコスト効率に優れたバージョン
標準
さまざまな業界でのコーディングやエージェント型タスク向けのマルチモーダルモデル
プレミアム Box Agentに対応
エンタープライズグレードのパフォーマンスと適応的推論を備えたマルチモーダルモデル
プレミアム
高度な推論機能と長いコンテキストの理解を備えたマルチモーダルモデル
プレミアム
明確に定義されたタスクや正確なプロンプト向けに設計され、軽量のタスクに適したモデル
標準
テキスト検索、コード検索、文の類似性判定向けの第2世代埋め込みモデル
埋め込み 標準 ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL2
ソフトウェアエンジニアリングおよびエージェント型ナレッジワークフロー向けの高速マルチモーダルモデル
標準 ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL4 DoD IL5 Box Agentに対応
推論能力とエージェント型動画理解の機能が強化された高速なマルチモーダルモデル
標準 ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL4 DoD IL5 Box Agentに対応
要求の厳しいエンタープライズタスクに対応する、高度な推論機能を備えた高速マルチモーダルモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL4 DoD IL5 Box Agentに対応
高速でコスト効率のよいタスク向けのマルチモーダルモデル
標準 ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL4 DoD IL5 Box Agentに対応
高速なタスクやコスト効率のよいタスク向けのGeminiマルチモーダルモデル
標準 ISMAP FedRAMP High
100万トークンのコンテキストウィンドウと高度な推論機能が備わっているマルチモーダルモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL5
思考機能などの豊富な機能が備わっているマルチモーダルモデル
標準 ISMAP FedRAMP Moderate FedRAMP High DoD IL5
コーディングとナレッジワークに適した、よりスマートかつ高効率のSonnetモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
コーディング、ナレッジワーク、長時間のタスクに適したプレミアムモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
複雑な推論や長期的なエージェント型タスク向けに構築されたプレミアムモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
日常的な使用、大規模な実稼働環境、複雑なタスク向けに構築された、強力で汎用性の高いモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
Anthropicのプレミアムモデルで、Amazon Web Services上でホストされます
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
コーディング、企業向けエージェント、専門的業務に対応したマルチモーダルモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
100万トークンのコンテキストウィンドウが備わっている、複雑なタスク向けのマルチモーダルモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
100万トークンのコンテキストウィンドウが備わっている、複雑なタスク向けのマルチモーダルモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
最高峰のインテリジェンスと実用的な性能を兼ね備えたプレミアムモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
複雑なエージェント、コーディング、自律的なマルチステップワークフローに優れているモデル
プレミアム ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
低レイテンシアプリケーションに最適な、強力な推論機能を備えた高速でコスト効率のよいモデル
標準 ISMAP FedRAMP Moderate Box Agentに対応
100万トークンのコンテキストウィンドウと高度な推論機能が備わっているマルチモーダルモデル
標準
コーディングや高度な推論に対応した、高性能のエンタープライズモデル
プレビュー 標準
低レイテンシで処理の速いオープンソースのマルチモーダルモデル
プレビュー 標準
## 顧客希望で有効化できるモデル
Box AIの一部の顧客は、リクエストに応じて追加のAIモデルを有効にすることができます。または、それらのモデルが管理コンソールを通じて利用できるようになった際に有効にできます。これらのモデルの使用は、追加の条件の対象になる場合があります。顧客希望で有効化できるモデルを選択すると、顧客は、選択した追加の[サブプロセッサ][subprocessors]によって自身のデータが処理される可能性があることに同意したことになります。
**ベータ**モードで提供されているモデルは、現状のままでの利用となります。
複雑なマルチステップタスクの処理で非常に効率的なマルチモーダルモデル
ベータ プレミアム
Gemini 3 Flashシリーズのネイティブにマルチモーダルな推論モデル
Beta Premium Box Agentに対応
高度な推論機能と大きなコンテキストウィンドウを備えた、複雑なタスク向けのモデル
ベータ プレミアム
幅広いタスクで速さと効率を実現するよう設計されたマルチモーダルモデル
ベータ 標準
Anthropicのウルトラモデルで、Amazon Web Services上でホストされます
ベータ ウルトラ Box Agentに対応
Anthropicのウルトラモデルで、Amazon Web Services上でホストされます
ベータ ウルトラ Box Agentに対応
汎用テキストと画像の理解に適したマルチモーダルモデル
ベータ 標準 Box Agentに対応
汎用テキストと画像の理解に適したマルチモーダルモデル
ベータ 標準 Box Agentに対応
## 従来のエージェント
従来のエージェントとは、単純なQ\&Aやドキュメントの要約など、基本的なシングルステップタスクを処理するように設計された第1世代のBox AI機能を指します。下の表では、特定のユースケースに使用可能なモデルを示しています。
| ユースケース | プロバイダ | 標準バージョン用のモデル | Advancedまたは強化バージョン用のモデル |
| - | - | - | - |
| Documents、Notes、HubsのQ\&A | OpenAI (デフォルト) |