Baseten Switch を活用し Kimi K3 を任意の環境で実行する方法
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Baseten Engineering
Baseten Engineering は、Kimi K3 をオーケストレーションモデルとして使用し、GLM-5.2 Fast と組み合わせて実際のタスクで評価するための Baseten Switch の利用方法を報告した。
AI深層分析を開く2026年8月4日 10:48
AI深層分析
キーポイント
Baseten Switch の機能紹介
Go で書かれたローカル Mac アプリであり、ハルネスとモデルの間に位置してトラフィックをルーティングする。これにより、オーケストレーターレベルやサブエージェントレベルで独立したモデル切り替えが可能になる。
混合型エージェント構成の実現
Kimi K3 をオーケストレーションに、GLM-5.2 Fast をサブエージェントに割り当てるなど、異なる役割を持つ複数のモデルを組み合わせた最適化を容易にする。
設定変更の簡素化と可視化
従来のエンドポイント再構成やセッション再起動の手間を排除し、メニューバーのトグルで即座に切り替えながら、信頼性、パフォーマンス、コストを比較可能にする。
主要ハルネスへの対応
Claude Code や Codex といった人気のあるハルネスに対して、Baseten Switch を介して Kimi K3 の実行を数分で設定する方法を提供している。
推奨されるアーキテクチャパターン
オーケストレーションエージェントにはKimi-K3などのオープンモデルを、サブエージェントの実行にはGLM-5.2 Fastなどを推奨する。
重要な引用
The best agent combinations are increasingly mixed.
Switch makes swapping between models smooth, reversible, and measurable
find your best mix of reliability, performance, and cost instead of guessing.
You can switch between Native (Anthropic/OpenAI) and Open (Baseten) models live, without having to reconfigure your settings and restart sessions
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編集コメント
このツールは、単なるモデルの切り替えではなく、複雑化するエージェントシステムにおける「構成管理」の課題を解決する実用的なアプローチを示している。開発現場では、特定のタスクに最適なモデル組み合わせを見つけるための試行錯誤コストが大きなボトルネックとなっており、これを可視化・自動化する手法は即座に価値を持つだろう。
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昨日のコーディングセッションが、Fable ではなく Kimi K3 で実行されていた場合、いくらかかるのでしょうか。毎週のように「あなたのワークロードに最適だ」と謳う新しいオープンモデルが登場しますが、実際に試してみなければわかりません。自社の実際のハーン(基盤環境)で、実際のタスクを、現在使用しているものに対して比較検証する必要があります。
多くの場合、これは計画とレビュー用のフロントエンドのオーケストレーションモデルと、タスク実行用の複数のサブエージェントから構成されます。Kimi K3 はオーケストレーションの主要候補の一つであり、GLM-5.2 Fast をサブエージェントとして組み合わせることも可能です。
Baseten Switch の紹介:ハーンに柔軟性を追加する
Baseten Switch は Go で書かれたローカル Mac アプリで、ハーンとモデルの間に位置し、トラフィックをルーティングします。Baseten 上のオープンモデルと、人気のあるハーンに標準搭載されているクローズドモデルの間で、オーケストレーターレベルおよびサブエージェントレベルそれぞれ独立して経路制御を行います。例えば、Fable の全トラフィックを Kimi K3 に、Opus サブエージェントの全トラフィックを GLM-5.2 Fast に振り分けることができます。その後、メニューバーのトグルで切り替え、両者の指標を並べて比較することも可能です。
最適なエージェント構成は、ますます複合的なものになっています。現在、エージェントを最適化するということは、多彩な才能と専門分野を持つチームを管理する作業に似ています。企業にとってはコストやセキュリティが重要になる一方、個人にとってはオーケストレータでの推論能力の最大化や、その下層の処理速度を重視するケースもあります。
しかし、テストを行うためにはパス変数を使ってエンドポイントを再設定し、セッションを再起動する必要があり、元の設定が失われてしまうという問題がありました。Baseten Switch なら、モデル間の切り替えがスムーズで、元に戻すことも可能で、その結果も計測できます。これにより、信頼性・パフォーマンス・コストのバランスが取れた最適な組み合わせを見つけることができ、勘に頼る必要はなくなります。
ここでは、最も人気のある 3 つのハーン(環境)の中で Kimi-K3 を 5 分以内に導入する方法を具体的に解説します。この方法は他のハーンにも応用可能です。
Claude Code または Codex の場合
Claude Code でオープンソースモデルを実行するには、まず Baseten Switch をインストールして起動してください。
1brew trust basetenlabs/baseten
2brew install basetenlabs/baseten/baseten-switch
3baseten-switch setup
4baseten-switch up --install
5
6# Enable the Switch for the harness(es) your use:
7# for Claude Code
8baseten-switch claude on
9# for Codex
10baseten-switch codex on
11
12baseten-switch doctor --probe
13
14# Start coding!
15claude # or codex --profile baseten推奨される構成パターン:
オーケストレーションエージェント(Fable 5 や GPT-5.6 Sol など、最先端の推論モデル)には Kimi-K3 などのオープンソースモデルを指向させることを推奨します。一方、計画の個別コンポーネントを実行・実装するサブエージェントについては、Opus または同等のものに置き換える代わりに GLM-5.2 Fast を使用することを推奨します。
ここからは、Switch が設定したローカルルーターに接続するために新しいセッションを開始してください。
主な機能:
設定の再構成やセッションの再起動なしで、Native(Anthropic/OpenAI)モデルと Open(Baseten)モデルをリアルタイムで切り替えることができます。
Claude Code や Codex から直接、Model API のあらゆるモデルを試すことも可能です。スキル、サブエージェント、MCP、その他の設定変更は一切不要です。

Baseten と Anthropic の利用状況から、パフォーマンスとコストの指標をキャプチャできます。OSS モデルを利用することでいくらの節約になるかを確認したり、ハーンデフォルトのクローズドソースモデルで同じトークンを処理した場合のコストを算出したりできます。オープンモデルとクローズドモデルそれぞれの支出パターンを分析するために、異なるモデルをチャートで比較することも可能です。その他のパフォーマンス指標としては、秒間トークン数(TPS)、最初のトークンまでの時間(TTFT)、各モデルから生成された総トークン数が表示されます。

Baseten Switch は、メニューバーアイコンとして表示され、簡単にアクセスできます。スイッチをオンまたはオフに切り替えるだけで、設定済みのモデル優先順位が適用されます。オンになっている間はリクエストが Baseten のオープンモデルへルーティングされ、オフの場合はすべてのトラフィックがネイティブのハーンエンドポイントへ送られます。

ハルネスから送信されるリクエストの宛先を設定します。例えば、通常 Fable へ送られていたリクエストを Kimi K3 に置き換えたり、Opus や Sonnet を GLM 5.2 に、Haiku を Inkling に切り替えたりできます。これらはすべて、大幅にコストを抑えながら実現可能です。
Deep Agents CLI (LangChain)
- 実行:
curl -LsSf https://langch.in/dcodedcodeで起動し、その中で以下を実行します:
- /install baseten → Baseten の統合を追加
- /auth → Baseten API キーを入力
- /model → Kimi-K3 に切り替え
OpenCode や Cline、その他のハルネスでも同様の手順で動作します。これらは API キーを指定するだけでネイティブなインストール体験を提供するため、セットアップの詳細については割愛します。お気に入りのハルネスで Kimi-K3 をぜひお試しください!
FAQ
- プロンプトはどこへ送られるのですか? Switch はローカルでルーターを実行します。オープンモデルへのリクエストは Baseten の推論エンドポイントに転送されます。コードやプロンプトがあなたのマシンから離れる仕組みは、現状の Anthropic と同じです。宛先が異なるプロバイダに行くだけです。当社はゼロデイレスポンス(ZDR)ポリシーを採用しており、Baseten がプロンプトを閲覧することはありません。
- Baseten は利用メトリクスを確認できますか? すべての利用メトリクスは、お客様のマシン上でローカルに計算されます。
- 二重課金になりますか? 「Claude Max のサブスクリプション契約中で、Baseten へルーティングする場合、両方に支払う必要があるのですか?」いいえ。ルーティングはユーザーの設定に基づいて行われます。モデルを Baseten への転送用にマッピングした場合、利用した分に対してのみ課金されます。
原文を表示
What would yesterday's coding session have cost on Kimi K3 instead of Fable? Every week there's a new open model that's allegedly better at your workload. The only way to know is to try inside your actual harness, on your actual tasks, against what you use today.
Often this looks like one frontier orchestration model for planning and review, and multiple subagents for task execution. Kimi K3 is one model that is a leading candidate for orchestration, which could be paired with GLM-5.2 Fast subagents.
Introducing Baseten Switch: Adding flexibility to your harness
Baseten Switchis a local Mac app, written in Go, that sits between your harness and your models. It routes traffic between open models on Baseten and the native closed models that come with the popular harnesses, independently at the orchestrator and subagent levels. For example, you can route all your Fable traffic to Kimi K3, all your Opus subagent traffic to GLM-5.2 Fast, then flip back with a menubar toggle and compare the metrics side by side.
The best agent combinations are increasingly mixed. Optimizing your agents now looks more like managing a team with many talents and specialties. An enterprise might weigh cost and security; an individual might value maximizing reasoning on the orchestrator and raw speed underneath. But testing meant reconfiguring endpoints using path variables, restarting sessions, and losing your original settings. Switch makes swapping between models smooth, reversible, and measurable, so you can find your best mix of reliability, performance, and cost instead of guessing.
Here's exactly how to use Kimi-K3 inside 3 of the most popular harnesses today in <5min, which can be generalized to any other:
Claude Code or Codex
To get started running open models in Claude Code, first install and launch Baseten Switch.shell
1brew trust basetenlabs/baseten
2brew install basetenlabs/baseten/baseten-switch
3baseten-switch setup
4baseten-switch up --install
5
6# Enable the Switch for the harness(es) your use:
7# for Claude Code
8baseten-switch claude on
9# for Codex
10baseten-switch codex on
11
12baseten-switch doctor --probe
13
14# Start coding!
15claude # or codex --profile basetenRecommended patterns:We recommend pointing orchestration agents, such as Fable 5 or GPT 5.6 Sol (frontier, reasoning model), to an open model like Kimi-K3. For subagents that execute and implement the individual components of the plan, we recommend substituting Opus or equivalent with GLM-5.2 Fast.From here, you’ll want to start a new session to connect to the local router that Switch has set up.
Features:
- You can switch between Native (Anthropic/OpenAI) and Open (Baseten) models live, without having to reconfigure your settings and restart sessions
- Try out any of the Model API models directly from your Claude Code or Codex - no changes to skills, subagents, MCPs or any other of your configured settings
✕

Capture performance and cost metrics from Baseten and Anthropic usage. You can see how much you’re saving by using OSS models and measuring how much the same tokens would have cost if you ran harness default closed-source models. Compare different to each other in charts so you analyze your spend patterns for both open and closed models. Other performance metrics surface tokens per second (TPS), time to first token (TTFT), and total tokens generated from each model.
✕

Baseten Switch appears as a menubar icon for easy access. Toggle the Switch on or off with ease. When toggled on, your Switch model preferences are applied, routing your requests to open models on Baseten; if off, all traffic goes to the native harness endpoints.
✕

Configure where requests from your harness are sent. For example, your usual requests to Fable can be replaced by Kimi K3, Opus and Sonnet be replaced by GLM 5.2, and Haiku by Inkling. All at a fraction of the cost.
Deep Agents CLI (LangChain)
- Run:
curl -LsSf https://langch.in/dcode- Launch with
dcodeand inside it:
- /install baseten → add Baseten integration
- /auth → add your Baseten API key
- /model → switch to Kimi-K3
A similar flow works with OpenCode, Cline, and other harnesses for a native installation experience of simply supplying the API key, so I won’t labor the setup process. we hope you enjoy Kimi-K3 in your favorite harness!
FAQ
- Where do my prompts go? Switch runs a local router; requests to open models go to Baseten's inference endpoints. Your code and prompts leave your machine the same way they do with Anthropic today—just to a different provider. We have a ZDR policy and Baseten never sees your prompts.
- Does Baseten see my usage metrics? All usage metrics are computed locally on your machine.
- Am I double-paying? If I'm on a Claude Max subscription and route to Baseten, am I paying for both? No. Routing happens based on your preferences. If you map models to be routed to Baseten, then you'll pay for what you use.
今日のまとめ
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