Airbolt AI

中心の約束は、サーバーコードを一切書かないことだ。SDKをクライアントアプリに追加すれば、Airboltのホスト型プラットフォームがモデルプロバイダーへのリクエスト経路を処理する。バックエンドエンジニアのいないチームにとって、AI機能がインフラで止まることがなくなる。それ以外のチームにとっては、プロキシサービスの保守、コールドスタート、依存関係の更新が消える。これは実際の節約だ。

自分のプロバイダーアカウントをつなぎ、キーはブラウザに送られるのではなくAirboltのサーバー上で暗号化されたままになる。プラットフォームはOpenAI、Anthropic、Google Geminiなどに対応する。自分のキーを使うことで、利用量と請求はすでに信頼しているプロバイダー側に残り、転売業者の価格に縛られない。

SDKは、プロジェクトIDで設定する既製のReact向けAIチャットコンポーネントChatInterfaceを同梱する。自分でUIを設計したいなら、同じSDKがフックとJavaScript/TypeScript APIを公開し、ストリーミング、状態管理、エラー処理を内蔵する。この二つの道で、機能が設計にどう収まるかに応じて速度と制御を交換できる。どちらを取るかは君次第だ。

Airboltは短期トークンを発行し、ユーザーごとのレート制限を既定で適用する。こちら側の設定は不要だ。短期トークンは漏れた資格情報が使える時間を制限し、ユーザーごとの制限は一つのアカウントが消費できる量を上限づける。公開向けアプリにとって、それは絞られた機能と想定外の請求書の差だ。誰も後者は望まない。

ダッシュボードから、数クリックでLLM設定を切り替え、プロバイダーをオンオフできる。これにより実験がコードベースの外に保たれる。どのモデルが応答するかを変える作業は、デプロイではなく設定変更になる。小さなことだが、実トラフィックでGeminiとClaudeを比べるとき、そのループを短くする。