Rivya モデル選択ガイド
タスク、入力モード、参照、クレジット、品質設定、可用性に基づいて、Rivya の chat、image、video、audio モデルを比較するためのガイド。
質問が「どのブランドを知っているか」ではなく、「このタスクに合う Rivya モデルはどれか」である場合は、このモデル選択ガイドを使います。
Rivya の AI Models カタログは、chat、image、video、audio、tool 型の作業のインベントリ層です。クレジットを使う前に、タスク適合、supported modes、参照、クレジット形状、可用性を比較するために使います。
開発者向け連携のためにモデルを選ぶ場合は、カタログとあわせて API Models と API Model Reference を使います。API-available と表示されたモデルだけが、実行可能な Public API の例を含みます。利用不可または Studio-only のモデルは計画には役立ちますが、Public API v1 から呼び出すべきではありません。
このページが答えるモデル選択の質問
次を判断する必要があるときに、このページを使います。
- どの Rivya AI モデルが chat、image、video、audio、または tool タスクに合うか
- タスクに text-to-image、image-to-video、audio cleanup、または別の supported mode が必要か
- 参照画像、ソース動画、アップロード済み音声、保存済み履歴のどれで実行を導くべきか
- credit hints、品質設定、解像度、長さが初回のモデル選択にどう影響するか
ジョブから始める
モデルを比較する前に、ジョブを平易な言葉で書き出します。
例:
- きれいな製品写真を作成する
- 既存の製品画像を動かす
- 短い製品デモ動画を生成する
- ローンチティザー用の voice-over を作成する
- アップロードした録音から背景ノイズを取り除く
- 数学問題をステップごとに推論する
- chat で prompt をブレインストーミングし、形にする
ジョブが、どのモデルフィールドが重要かを決めます。スタイル探索に優れたモデルでも、制御された製品作業には合わない場合があります。
カテゴリで絞り込む
モデルカタログは、作業を大きなカテゴリに分けています。
Category は最初のフィルターにすぎません。一般的なメディアはわかりますが、正確なワークフローまでは示しません。
同じカテゴリ内でも、モデルは supported modes、参照入力、品質設定、長さ、速度、クレジット挙動で異なることがあります。
ブランドより先にモードを確認する
Supported modes は、そのモデルが実際にどの種類のタスクを実行できるかを示します。
たとえば:
- text-to-image は image-to-image と同じではない
- text-to-video は image-to-video と同じではない
- video-to-video は単純な prompt-to-video 実行と同じではない
- text-to-speech は audio cleanup と同じではない
- chat responses は非同期生成タスクではない
mode がジョブに合わない場合、ブランドを知っていても役に立ちません。
参照対応は早めに確認する
参照対応は、判断全体を変えることがあります。
確認すること:
- モデルは参照を受け付けるか
- どの種類の参照を受け付けるか
- 何個のファイルを使えるか
- タスクに製品アイデンティティ、構図、スタイル、または音声ソースの制御が必要か
参照が中心になる場合は、実行前に Rivya の参照とアップロード と Rivya の画像参照 を読んでください。
Credit Hints を使う
Credit hints は、消費する前の計画に役立ちます。
モデルは次の要素で異なることがあるため、常に単一の最終価格になるとは限りません。
- 固定生成コスト
- 長さベースのコスト
- 品質または解像度設定
- token-based の chat 使用量
- provider-specific な使用挙動
credit hints を使って想定コストの形を比較し、タスクを送信する前に設定を確認します。
ウォレットの挙動については、Rivya のクレジットと請求 を読んでください。
段階に合わせて選ぶ
段階が違えば、必要なモデルも違います。
大まかなパターン:
- 方向性が不明なときは低コストで探索する
- 構造が重要なときは、より強い参照制御を使う
- 方向性がすでに機能しているときに品質を上げる
- 動きそのものが成果物のときだけ video を使う
- スクリプトまたはシーンが明確になってから audio を使う
最終仕上げに最適なモデルが、初回実行に最適とは限りません。
モデルが利用できない場合
モデル可用性は、provider アクセス、ルーティング、設定、ワークフローの準備状態によって変わることがあります。
モデルが利用できない、または適していない場合は、タスクに基づいて代替パスを選びます。
- メディアがまだ正しいなら、同じカテゴリを保つ
- まず supported mode を合わせる
- 次に参照ニーズを合わせる
- その次にクレジットと品質設定を比較する
- 最後にスタイルまたは provider の好みを比較する
詳しくは Rivya のモデル可用性 を読んでください。
モデル選択フロー
クレジットを使う前に、この流れを使います。
- 出力タイプを定義する: chat、image、video、audio、または tool。
- 参照またはアップロードが必要かを決める。
- AI Models またはモデル詳細ページで supported modes を比較する。
- credit hints と設定を確認する。
- 範囲を絞った初回実行を行う。
- モデルを切り替える前に結果をレビューする。
問題の原因が prompt、参照、設定、モデルのどれにあるかを把握する前に、モデルを変更しないでください。