プロダクションに向かう AI チームのためのモデルアクセスレイヤー。
ひとつの API。すべてのモデル。本番対応。EvoLink は AI チームが LLM・画像・動画・音声モデルの API を統合的にアクセス・比較・運用できるようにします——モデル市場が変わるたびにスタックを作り直す必要はありません。
EvoLink が存在する理由
AI モデルを本番プロダクトに組み込むなら、それは根拠のある判断であるべきで——当てずっぽうであってはならない。
しかし今日、モデルレイヤーは断片化しています。プロバイダーごとに料金体系が不透明で、API のパラメータ形式・リトライ挙動・非同期パターンはバラバラ。プロバイダーは各々のタイミングで落ちる。請求書とログが合わない。本来インフラであるべきものが、チームごとにゼロから作り直すプロジェクトになっています。
EvoLink はそのレイヤーに秩序を取り戻すために存在します。すべてのモデルにひとつの API。統合前にドキュメントと料金を確認できる。ニーズの変化に応じてモデルを切り替えられる柔軟性。「モデルを試してみる」段階を過ぎ、より難しい問いに向き合っているチームのために——安定稼働をどう維持するか、1リクエストあたりの実コストはいくらか、コードを書き直さずに次のモデルをどう導入するか。
私たちが信じていること
明快なモデルアクセス。
統合を始める前に、対応モデル・機能・ドキュメントを確認できます。ブラックボックスも想定外の挙動もありません。すべてのモデルに料金・パラメータ・レスポンス形式・エラーコードが文書化されており、API Key を作る前にすべて読めます。対応モデルを見る
柔軟なモデル選択。
GPT、Claude、Gemini、画像・動画モデルファミリー間をスタックの書き直しなしに移動できます。最先端モデルは毎月リリースされます。EvoLink の核心は、パラメータひとつ変えるだけで新モデルを導入できること——アーキテクチャの再設計ではなく。モデルファミリーを比較
実運用のために構築。
デモ向けの最適化はしません。非同期パターン、リトライ、コールバック、ステータス、プロバイダーフォールバックはすべて第一級の機能です——なぜなら、プロトタイプとプロダクトの違いは、1万回目のコールで何が起きるかだから。ドキュメントを読む
誰のために構築しているか
EvoLink は3つのジョブのために構築されています。それぞれ同じもの——安定したアクセス、明確なコスト、柔軟なモデル選択——を必要としますが、角度が異なります。
本番アプリをデプロイする開発者へ
予測可能な挙動、明確な料金、プロバイダーが落ちても壊れないモデルレイヤーが必要です。ひとつの Key、ひとつの SDK、その背後にすべてのモデル。
API ドキュメントを読む →メディア生成ワークフローへ
Veo 3.1、Sora 2、Kling、Seedance、Wan などの本番対応非同期 API。Task ID、ポーリング、Webhook コールバック、リトライ処理、明確な出力単価。
ドキュメントを読む →信頼の築き方
信頼はキャッチコピーではありません。以下が私たちの運用方法であり、自らを測る基準です。
カバレッジ
20以上のプロバイダーから 120以上のモデル——LLM、画像、動画、音声——をひとつの EvoLink API でアクセス可能。OpenAI・Anthropic・Google SDK フォーマットとドロップイン互換のため、既存コードのほとんどは base URL と Key の変更だけで動きます。モデルを見る
信頼性
直近数ヶ月で観測稼働率 99.9%。プロバイダー監視と自動フェイルオーバーにより、上流プロバイダーが劣化した際に自動切替。ルーティングオーバーヘッドは内部観測に基づき数十ミリ秒以内。
コストの透明性
すべてのモデルに従量課金。モデルごとの料金はコール前に確認可能。リアルタイムダッシュボードで利用量とコストを随時確認——料金ページ、ダッシュボード、請求書がすべて同じことを示します。
データの取り扱い
EvoLink はセキュアプロキシとして動作します。プロンプトとレスポンスは保存しません。すべての通信は TLS 1.3 で暗号化。監査ログはコンプライアンスメタデータのみを記録し、リクエスト内容は記録しません。
API Key 管理
ひとつの EvoLink Key が、本来個別に発行・ローテーション・管理が必要な各プロバイダーの Key を置き換えます。Key ごとの利用量追跡と失効に対応。
私たちについて
EvoLink は AI モデルインフラ、開発者ツール、本番 API 運用に注力するチームによって構築されています。急速に進化する AI モデルへの安定したアクセスを必要としながら、市場が変わるたびにスタックを作り直したくないチームと協働しています。
私たちの目標は最安のゲートウェイになることではありません。フロンティアが移り変わっても、チームが構築し続けられるモデルレイヤーであること。
実際に見られるユースケース
これらは顧客の声ではありません——EvoLink を本番運用しているチームに共通するパターンです。
AI 動画チームは、複数プロバイダーへのポーリング接続を維持する代わりに、非同期 API と Webhook コールバックを通じて長時間の生成ジョブを実行しています。
Agent・CLI チームは、EvoLink を設定可能なモデルバックエンドとして利用し、リファクタリングではなく設定変更でワークロードごとに Claude、GPT などのモデルを切り替えています。
SaaS エンジニアリングチームは、モデルごとの利用量追跡・統合請求・プロバイダーフェイルオーバーを3つの統合ではなくひとつに集約しています。
直接プロバイダー API や他のゲートウェイから移行するチームは、既に使い慣れた OpenAI 互換インターフェースのまま、より広いモデルカバレッジと統合ダッシュボードを得るために EvoLink を採用しています。
チームが自らのセットアップを公開し次第、実名の事例を掲載していきます。
次のステップ
決める前にもう少し深く知りたい方へ：
コミュニティに参加する
EvoLink はオープンに構築しています。進捗をフォローし、あなたが作っているものを共有し、壊れている部分を教えてください。