BasetenはPostmanとのパートナーシップを発表し、Postmanの企業向けエージェントにおける推奨推論パートナーになった。Postmanは4,000万人以上の開発者とFortune 500企業の98%に利用されており、今回の提携は企業がエージェントを本番環境で確実に運用できるようにすることを目的としている。両社の能力は補完的で、Postmanはエージェントのワークフロー構築と運用を担い、Basetenは高性能推論とポストトレーニングによってそれらのエージェントに本番品質の実行基盤を提供する。
PostmanのAgent Stackは企業エージェントの制御レイヤーとして位置づけられている。4つの製品で構成され、Passportはスコープ付きクレデンシャル参照によって人間とエージェントのAPIアクセスを保護し、基盤となるAPIキーを露出させない。FabricはAIネイティブゲートウェイとしてAI、MCP、APIトラフィックをルーティングし管理する。Astropodsは本番環境のエージェント向けにランタイム、可観測性、ガードレールを備えたオペレーティングシステムの役割を果たす。Fernはドキュメント、SDK、CLIを生成し、APIを開発者とAIエージェントにとって発見しやすく、型付けされ、呼び出し可能なものにする。Postmanがエージェントの構築と運用ツールを提供し、Basetenがそれらを動かす高性能でコスト効率の良いインフラを提供するという関係だ。
推論性能について、BasetenはモデルAPIが高スループットと低レイテンシを実現すると説明している。2026年に発表された7つのモデルがArtificial Analysisのスループットとレイテンシの両指標で上位2社のプロバイダーに入ったとしており、Beam 1.0、Nemotron 3.5 Super VL、Muse Spark Open、DeepSeek V4.1 Flash 1017、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Flash、GLM-5.2 Fastが挙げられている。信頼性の面では、Basetenのマルチクラウド容量管理（MCM）が複数クラウドのGPU容量をプールし、企業のエージェントワークロードに大規模な容量を提供するとともに、ハードウェア障害に対する復元力を組み込んでいる。Basetenはデフォルトでゼロデータ保持（ZDR）を採用し、実行するクラウド、リージョン、クラスターを制限またはカスタマイズできる。シングルテナントやアクティブ-アクティブ展開にも対応する。
コスト効率も提携の重要な柱だ。Basetenのトレーニング製品は、エージェントの特定タスク向けにオープンモデルをポストトレーニングするためのインフラと研究支援を提供し、大規模フロンティアモデルと同等以上の品質を大幅に低いコストで実現する。記事では、Harveyが27Bのオープンモデルをポストトレーニングし、法務エージェントのベンチマークでクローズドソースのフロンティアモデルに匹敵する性能を達成した例を紹介している。トップクラスのクローズドモデルはタスクあたり約50ドルのコストがかかるという。Basetenは、経済的に価値のあるタスクの大半において、汎用モデルがプロンプティングでできることと、専用モデルがポストトレーニングでできることの間には大きな差があると指摘する。ポストトレーニングはエージェントの応答品質を高めつつ、より高速で安価なモデルの利用を可能にする。
Basetenのポストトレーニングの流れは、特定タスク向けの訓練、教師ありファインチューニングと強化学習によるエージェントワークフローへの適応、Baseten上でのデプロイと利用データを活用した反復改善、Basetenのポストトレーニングチームによる直接支援、そしてモデル重み、評価、トレーニングスクリプトの所有権保持である。両社は、企業がPostmanでエージェントを構築し、Basetenで本番運用することで、エージェントワークロードの信頼性、コスト効率、性能を最適化できるとしている。