LindyはAnthropicからDeepSeekに切り替えて数百万ドルを節約した

2026年6月までに、米国の開発者やスタートアップはより安価なAIモデルを探すようになっていた。一般的なタスクが常にプレミアムモデルの価格を正当化するとは限らなかったからだ。Lindyの創業者Flo Crivelloは、同社がAnthropicのモデルを使用していたと述べた。

LindyはDeepSeekに切り替えた。Crivelloはこの移行により同社は数百万ドルを節約できたと述べ、下位層の知能でも定型業務には約10分の1の価格で十分だと主張した。

この移行により、モデル選択はコスト管理の手段となった。Lindyはプライバシーに関する懸念から、米国のプロバイダーを通じてDeepSeekにアクセスし、節約の判断とデータルーティングの保護策を組み合わせた。

Lindyの創業者は、AnthropicのモデルからDeepSeekに移行したことで同社が数百万ドルを節約できたと述べた。

フロンティアモデルが複雑な作業で依然として優れていても、多くのコーディングやアシスタントのタスクはより安価なモデルで処理できた。

価格差により、定型業務でプレミアムモデルを使うことを正当化するのは難しくなった。

DeepSeekの低コストにより、スタートアップが別のモデル供給元を試すことが現実的になった。

米国のプロバイダーを利用することで、ユーザーデータが中国に直接送信されるかどうかという疑問に対処した。

モデル選択をポートフォリオの意思決定として捉える。品質がタスクの基準を満たす場合は安価なモデルを使い、本当に必要とする作業のためにプレミアムな処理能力を確保しておく。

Rest of Worldは、Crivelloがこの切り替えにより数百万ドルの節約になったと述べたと報じたが、その後の売上高や利益率の数値は示していない。Lindyが米国のプロバイダーを利用したことは、同社がモデルの移行とデータルーティングの保護策を組み合わせられることを示した。