毎週の月曜の夜、クレジットカードの明細を引っ張り出して照合した。Midjourneyは1年240ドル、Runway Gen-3は1年180ドル、Ideogramは1年100ドル。この3社の去年のサブスク代だけで520ドル。実際の高頻度利用は2〜3か月だけで、残りのお金は全部無駄になった。OpenGradient ChatのModel Hub欄で、4500件以上のモデルが呼び出し課金であるのを見つけ、明細を脇に押しのけて計算を始めた。
最初は、こういうアグリゲーターは統一UIで3社のAPIをただ包んでいるだけで、技術的な中身はたいしたことないと思っていた。だが、@OpenGradient のドキュメント第2章のルーティングロジックを読んで、浅かったと認めざるを得なかった。Model Hubは、Midjourney風のSDXL微調整、Runwayの動画latent diffusion、Ideogramのフォントレンダリングモデルを、すべてInference NodesのTEE enclave上で実行している。私は$OPG で呼び出しごとに課金している。画像が出なければ課金されない。課金されるのは、この推論のためのGPU使用時間と、attestation（検証）のオーバーヘッドだ。1024枚の画像なら0.3〜0.5 OPGくらい。TGEの評価で落とすと、1枚あたり1〜2銭人民元程度で、去年の520ドルなら2万枚分走らせられる。
OpenGradientはHACAアーキテクチャで、集約コストの構造を押し下げる上での重要ポイントは、プラットフォームの取り分という層を取り除いたことだ。Midjourneyのサブスク費の大きな部分はDiscordサーバー、コミュニティ運営、月次クォータの未使用分の損失。Runway側のGPU待機コストは、すべてのサブスク利用者に分配されている。自分は画像を出さなくても、誰かの分まで支払っていることになる。OPGはx402プロトコルで、毎回の推論の支払いをattestationと結び付けている。推論ノードのGPU待機のコストは、そのGPUを持つ側が自分で消化する。私はユーザーとして、実際に生成されて出てきた画像にだけ支払う。Model Hubは4500以上のモデルを必要に応じて切り替えでき、新しいモデルを試すのに月額サブスクを再開する必要もない。$EVAA
ただ、これは無脳に節約できる話ではない。商用モデルの権利者がOpenGradientとライセンスの話をしているかは疑問符だ。Model Hub上の一部のSDXL微調整の重みがコミュニティ投稿のものだとすると、生成画像の商用ライセンスの手続き・経路が文書上で分かりにくく、万一のときはユーザー側が負担を背負う。OPGの価格そのものも変動が大きい。TGE後の第13か月で25%がアンロックされるという“押し下げ圧”が、1枚あたりのコストを揺らす。長期でOPGをためて支払い燃料にするなら、通貨価格リスクを受け身で背負うことになる。LLM Proxyのルーティングで外部の最前線モデルを扱うあのログ戦略は、OpenGradient自身ではコントロールできない。$WLD
明細は引き出しに戻して、Midjourneyのサブスクは期限が来たら更新せず、消灯して寝る。#opg