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Silk Compute レビュー

Silk Computeは、検閲なしのKimi K3、GLM-5.2、およびその他の最先端モデルへのAPIアクセスを提供し、コンテンツモデレーションやデータ保持を行わず、様々なワークフロー向けに高速な推論を提供します。

shipped 2026年8月12日codepaid

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注目ポイント

1検閲なしのKimi K3およびGLM-5.2モデルへのAPIアクセスを提供します。

2データ保持ゼロを保証し、ユーザーデータで学習することはありません。

3コーディングおよび研究ワークフローに特化した高速推論を提供します。

4Kimi-K3.0-uncensoredの料金は、入力トークン100万あたり7ドル、出力トークン100万あたり35ドルです。

Silk Compute について

ビジネスモデル

Usage-Based (Pay Per Use)

従量課金

$7/$35 per 1M tokens

本社

San Francisco, CA

料金プラン

Kimi-K3.0-uncensored

$7/$35

• In/Out price
• Context 1M tokens

コスト例

• Input 1M tokens: $7
• Output 1M tokens: $35

API Docs

仕様

APIドキュメント

ドキュメントを見る →

API提供状況

はい、公開API

Screenshots

overview

Silk Computeとは？

Silk Computeは、Silkが開発したソフトウェア定義のクラウドストレージプラットフォームで、企業がAWS、Azure、Google Cloudなどの主要なパブリッククラウド全体でデータ集約型ワークロードのパフォーマンス、効率、および回復力を向上させることを可能にします。コンテンツモデレーションやデータ保持を行わず、検閲なしのKimi K3、GLM-5.2、およびその他の最先端モデルへのAPIアクセスを提供し、コーディングや研究を含む様々なワークフローに特化した高速推論を提供します。

Silk Cloud Data Platformとしても知られるSilk Computeは、クラウドコンピューティングとネイティブストレージ間の高性能データ層として機能し、既存のアプリケーションやデータベースに変更を加えることなく、重要なアプリケーションとAIワークロードのインフラストラクチャを最適化します。パフォーマンスと容量を分離する仮想化アーキテクチャとデータ管理システムを提供し、コンピューティングとストレージの独立したプロビジョニングを可能にします。このアプローチは、要求の厳しいワークロードに対して超高性能、一貫したレイテンシー、および動的なスケーラビリティを提供することを目指しています。

features

Silk Computeの主な機能

Silk Computeは、高性能、安全、柔軟なAIおよびデータワークロード向けに設計された一連の機能を提供します。そのアーキテクチャは、検閲なしのモデルアクセス、データプライバシー、および最適化された推論速度の提供に重点を置いています。

検閲なしのKimi K3、GLM-5.2、およびその他の最先端モデルへのAPIアクセス。
データ保持ゼロポリシーにより、ユーザーデータが保存されないことを保証。
様々な計算ワークフローに特化した高速推論機能。
統合を容易にするためのOpenAIおよびAnthropic API形式との互換性。
サイバー防御やレッドチーム評価を含む、無制限の研究ワークフローのサポート。
機密データ処理のためのHIPAA準拠。
ユーザーデータで学習することはなく、データプライバシーを維持。
AWS、Azure、Google Cloud向けのソフトウェア定義クラウドストレージプラットフォームを提供。

use cases

Silk Computeは誰が使うべきか？

Silk Computeは、厳格なデータプライバシー保証を備えた高性能で検閲なしのAIモデルアクセスを必要とする組織や研究者向けに設計されています。その機能は、データ集約型で機密性の高いアプリケーションに特に適しています。

研究者: セキュリティ研究やレッドチーム評価を含む、無制限の研究ワークフロー向け。
開発者: コーディングエージェントの構築や、AIをコーディングワークフローに統合するため。
高性能データベースを持つ企業: クラウドで優れたIOPSとスループットを必要とするOracle、Microsoft SQL Server、およびDB2データベース向け。
AI/ML/分析チーム: リアルタイムデータアクセスと高速処理により、データ集約型ワークロードを加速するため。
医療機関: リアルタイムの電子カルテ（EHR）データを活用し、Epic EHRをMicrosoft Azureに移行するため、HIPAA準拠。

how to use

Silk Computeの使用方法

Silk Computeの使用を開始するには、通常、OpenAIおよびAnthropic形式と互換性のあるAPIを介してサービスにアクセスします。このプラットフォームは、既存の開発および研究環境への統合を目的として設計されています。

1https://github.com/silk-us/silk-sdp-api-docsでSilk Compute APIドキュメントにアクセスしてください。
2OpenAIまたはAnthropic互換形式を使用して、APIを既存のアプリケーションまたはワークフローに統合します。
3推論のためにKimi K3やGLM-5.2などの目的の最先端モデルを選択します。
4コーディング、研究、サイバー防御などの特定のユースケースにプラットフォームを利用します。
5トークンの従量課金制モデルに基づいて使用状況を監視し、コストを管理します。

pricing

Silk Computeの料金とプラン

Silk Computeは従量課金制モデルで運用されており、主に検閲なしモデルの100万トークンあたりの料金が課金されます。異なるモデルには特定の料金ティアが用意されています。

Kimi-K3.0-uncensored: 入力トークン100万あたり7ドル、出力トークン100万あたり35ドル。

Pros

+Provides API access to explicitly uncensored frontier models (e.g., Kimi K3, GLM-5.2).
+Guarantees zero data retention and never trains on user data, enhancing privacy.
+Offers HIPAA alignment, suitable for sensitive data workloads.
+Delivers fast inference tailored for demanding workflows like coding and research.
+Functions as a high-performance data layer for major public clouds (AWS, Azure, Google Cloud), optimizing enterprise applications.
+Achieved over 20 GiB/s I/O read rate in Google Cloud Platform.

Cons

−Pricing is usage-based, which may lead to variable costs depending on token consumption.
−Model selection, while featuring frontier models, may be more curated compared to aggregators like OpenRouter or the vast library of Hugging Face.
−Requires API integration, which may necessitate developer resources for setup.
−Specific details on multimodality capabilities are not publicly detailed.

類似ツール

Silk Computeと競合他社

Silk Computeは、検閲なしの最先端モデルへの明確なアクセスを提供し、特にエンタープライズクラウドストレージおよびAIワークロードにおいて、データプライバシーと高性能推論に重点を置くことで、市場で差別化を図っています。

OllamaOn Stork

Allows users to run open-source large language models locally with an OpenAI-compatible API.

While completely free and private, you are limited by your local hardware for inference speed and model size, unlike Silk Compute's cloud-based, high-performance infrastructure. You also need to manage the local setup yourself.

Together AIOn Stork

Provides API access to a wide array of open-source models, often with competitive pricing and a focus on developer experience.

Together AI offers a broader selection of open-source models, but the level of content moderation can vary by model and may not be as explicitly 'uncensored' as Silk Compute's specific offerings.

OpenRouterOn Stork

Acts as a unified API gateway to numerous models from various providers, allowing users to easily switch between models and compare performance.

OpenRouter provides access to a vast selection of models, including some with less strict moderation, but it's an aggregator, meaning the 'uncensored' nature depends on the specific model chosen, whereas Silk Compute explicitly guarantees uncensored access to its listed models.

Hugging Face Inference API↗

Offers API access to thousands of open-source models hosted on Hugging Face, enabling rapid prototyping and deployment.

While Hugging Face provides an extensive library of models, the 'uncensored' aspect is model-dependent and not a universal guarantee like Silk Compute's offering. Inference speeds can also vary based on the model and tier.

Groq APIOn Stork

Specializes in extremely fast inference for select open-source models using their custom LPU inference engine.

Groq excels in inference speed, which aligns with Silk Compute's 'fast inference' claim, but it offers a more limited selection of models and does not explicitly market itself on the 'uncensored' aspect.

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