最近、Fableという新しい超高性能AIモデルについて多く議論されています。フォーラムではサイバーセキュリティへの影響について熱く議論されており、立法者は政治的な影響について議論し、金融アナリストは運用コストについて頭を抱えています。
状況を理解するために、Fableの価格は非常に高価です。APIにアクセスするコストは、Opus 4.8を使用する場合の約10倍、Sonnet 5を使用する場合の約50倍、GPTの前のバージョン（Solのリリース前のバージョン）の約15倍です。
この「天才への課税」にもかかわらず、私は偏見なく試してみることにしました。私の野心は、他のテクノロジー部門の責任者のように、より少ないリソースでより多くのことをより速く行うことでした。コストが投資収益率によって正当化されるかどうかを見てみることにしました。
そこで、私のチームと私はFableを直接私たちのワークフローと日常の分析に接続しました。次の48時間で起こったことは、技術的な素晴らしさと商業的な馬鹿馬鹿しさの優れたレッスンでした。
プロアクティブな天才とGitLabの脆弱性
私たちのインフラストラクチャをスキャンした後、Fableはすぐに問題を発見しました。私たちのGitLab環境には脆弱なオープンソースライブラリがいくつかあったのです。
技術的な背景がない方のために、GitLabはコラボレーション開発とバージョン管理のプラットフォームであり、100,000以上の組織がコードを保存してデプロイを自動化するために使用しています。ソフトウェアの運用の核心です。
Fableは問題を単に通知するだけでなく、自らライブラリのコードを探し、パッチを分析し、完全な修復プロセスを提供しました。GitLabがこれらの詳細と共存してきたことは信じられません。Fableは数分でそれらを解決しました。
触れられないデータベース
次に、私たちはFableに古いMySQLデータベースの問題を解決するように求めました。何年にもわたって、私たちはそれを更新しなかった。古いシステムとの後方互換性の問題があるため、更新すると運用が壊れてしまうと主張してきました。
Fableにデータベースを分析するように求めると、人間の前提を無視して、更新は可能であると判断しました。数時間でMySQLエンジンの完全な更新スクリプトを作成し、中間プロセス（ミドルウェア）をプログラムして後方互換性を確保しました。「いつか」の棚に収まっていた問題を解決しました。
現実との衝突（そして請求書との衝突）
純粋なエンジニアリングの観点から見ると、Fableは魔法のようです。しかし、ビジネスディレクションの観点から見ると、話は別です。Fableのプロアクティブなアプローチは、実際の運用にどれだけの影響を与えましたか？ 全く影響しませんでした。
私たちはGitLabのパッチを適用しませんでした。なぜでしょう？ その脆弱性は、私たちのデータ、クライアントのデータ、内部プロジェクトにリスクをもたらさないためです。私たちは問題なしで運用を継続することができました。
一方、Fableが素晴らしい仕事をしたMySQLデータベースは、すでに廃止予定のレガシーシステムです。修復しても、今期の目標には何の価値もありません。システム全体が近く廃止されるからです。
そして、打撃が来ました。Fableの最初の48時間の自主使用により、API請求額は845ドルになりました。存在しない2つの問題を解決するために、ほぼ1000ドルを費やしました。
一羽のツバメでは夏をもたらさない
現在、Fableは私たちに運用的に正当化できる他の問題を見つけていません。実際、現在の主力であるSonnet 5は、はるかに低いコストで同じ問題の95％を見つけ出しています。
Fableの力については疑問を持っていません。サイバーセキュリティの攻撃的な企業やバイオテクノロジーの研究所では、Fableの価値を十分に発揮できるでしょう。しかし、ほとんどの伝統的な企業にとって、現在のところその価値があるとは思っていません。
当然、これは逸話的なケースです。私と私のチームはFableを却下するのではなく、「緊急時のみ使用」の棚に置いておきます。不可能なプロジェクトのみに使用する予定です。
真のオーケストレーター
現在、私たちの戦略はより実用的なものです。Sonnet 5を使用して重い作業を行い、複雑なタスクをGPT Sol（OpenAIの新しいフラグシップモデル、従来の数値付けを置き換え、継続的推論と高信頼性エージェントに重点を置く）に移行しています。
しかし、将来的にはローカルAIに賭けています。強力な中国のモデルであるKimi K3を追跡しています。私たちの目標は、それをオンプレミス（私たちのサーバー）で実行することです。Kimi K3の現在の課題は、実行するために必要な大量のGPUとVRAMメモリですが、数か月以内に適切な蒸留と量子化を行うと、Kimi K3は私たちのAIエージェントの内部オーケストレーターとなり、無料でプライベートになる可能性があります。
2026年現在、不足しているのは知能ではなく、フェラーリで角まで行く必要があるか、歩く方が良いかの判断力です。
あなたの経験を読むのが楽しみです。Fableの「天才への課税」を支払っているでしょうか？ それとも最適化を選びますか？ 私はあなたの意見を読んでいます。
Larry