Palantir AIP、Grok 4.5と50万トークンの文脈窓に対応

Palantir AIPでxAIのGrok-4.5が利用可能になりました。50万トークンのコンテキストウィンドウ、テキスト・画像入力、テキスト出力、関数呼び出し、推論、構造化出力をサポートします。

要点

• Grok-4.5はxAIのV9アーキテクチャを採用し、公式発表では1.5兆パラメータと説明しています。
• AIPメタデータはコンテキストウィンドウ500kトークンです。
• 利用には利用申請の管理者がxAIモデル系列を有効化し、トークンコストと価格を確認します。

今回の更新で変わること

Palantir AIPのモデルカタログへGrok-4.5が追加され、AIPアプリケーションやエージェントからxAIモデルを選べるようになりました。発表では、Grok-4.5をCursor開発者データで学習した最初のxAIモデルとし、Grok 4.3のv8-smallアーキテクチャより約3倍大きいV9、1.5兆パラメータの基盤モデルを使うと説明しています。これらは提供元とPalantir側の説明であり、自社タスクでの品質を直接保証するものではありません。

入力形式はテキストと画像、出力はテキストです。関数呼び出し、推論、構造化出力をサポートし、コンテキストウィンドウは50万トークンです。文書、画像、ツールを組み合わせるエージェントワークフローや、長い企業内コンテキストを扱うタスクで選択肢になります。一方、最大出力、知識の基準日、リージョン、スループット、遅延、データの取り扱いなどはこの発表では示されていません。AIP側とxAIモデルのドキュメントの双方を確認する必要があります。

利用開始には利用申請の管理者がxAIモデル系列を有効化し、完全なモデル一覧とトークン価格を確認します。AIPのガバナンス境界でモデルアクセスを制御できても、プロンプトや画像へ何を含めるか、提供元へのルーティング、ログ記録、データ保持、評価は別途設計が必要です。特に提供元モデルを切り替える場合、同じ構造化出力スキーマ、ツールエラー、安全性に関する挙動、成果1件当たりのコストを代表タスクで比較してから本番へ広げる必要があります。画像入力を使う場合は、機密画像の取り扱いとログへの残り方も検証対象です。長いコンテキストを利用する評価では、入力を増やした時の回答品質と遅延の変化も測る必要があります。

関係する人

Palantir AIP管理者、モデルガバナンス、マルチモーダルエージェント開発者、xAIモデルを企業向けワークフローで評価するチームに関係します。

対応の目安

限定グループでモデル系列を有効化し、既存モデルと評価を比較します。500k文脈を埋めることを目的にせず、検索とプロンプトの範囲を絞り、品質・遅延・コストを測るのが現実的です。