Baseten 宣佈與 Postman 建立合作伙伴關係，成為 Postman 面向企業智能體的推薦推理合作伙伴。Postman 擁有超過 4000 萬開發者和 98% 的財富 500 強企業用户，此次合作的目標是幫助企業在生產環境中可靠地運行智能體。雙方的能力形成互補：Postman 負責構建和運營智能體工作流，Baseten 則負責高性能推理與後訓練，為這些智能體提供生產級運行基礎。
Postman 的 Agent Stack 被定位為企業智能體的控制層。它包含四個產品：Passport 通過作用域憑證引用保護人類和智能體的 API 訪問，避免暴露底層 API 密鑰；Fabric 作為 AI 原生網關，路由並治理 AI、MCP 和 API 流量；Astropods 提供運行時、可觀測性和防護措施，充當生產智能體的操作系統；Fern 則生成文檔、SDK 和 CLI，使 API 對開發者和 AI 智能體而言更易發現、類型明確且可調用。Postman 提供工具來構建和運營智能體，Baseten 則提供它們運行所需的高性能、低成本基礎設施。
在推理性能方面，Baseten 表示其模型 API 具備高吞吐和低延遲。公司提到 2026 年發佈的七個模型在 Artificial Analysis 的吞吐和延遲兩項指標上均位列前兩名供應商，包括 Beam 1.0、Nemotron 3.5 Super VL、Muse Spark Open、DeepSeek V4.1 Flash 1017、DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Flash 和 GLM-5.2 Fast。可靠性方面，Baseten 的多雲容量管理（MCM）將多個雲端的 GPU 容量池化，為企業的智能體工作負載提供大規模容量，並內置對硬件故障的恢復能力。Baseten 默認採用零數據保留（ZDR），同時允許客户限制或自定義運行的雲、區域和集羣，包括單租户和主動-主動部署。
成本效益是此次合作的另一個重點。Baseten 的訓練產品提供基礎設施和研究支持，用於針對智能體的特定任務對開源模型進行後訓練，從而以遠低於大型前沿模型的成本達到或超過其質量。文中舉例稱，Harvey 通過後訓練一個 27B 開源模型，在其法律智能體基準上達到了閉源前沿模型的性能，而頂級閉源模型每項任務成本約為 50 美元。Baseten 認為，對於大多數具有經濟價值的任務，通用模型通過提示所能達到的能力與專用模型通過後訓練所能達到的能力之間存在較大差距。後訓練還能提升智能體的響應質量，同時允許使用更快、更便宜的模型。
Baseten 的後訓練流程包括：針對特定任務進行訓練，通過監督微調和強化學習使模型適應智能體工作流；在 Baseten 上部署訓練後的模型，並利用使用數據指導後續訓練；獲得 Baseten 後訓練團隊的直接支持；以及保留模型權重、評估和訓練腳本的所有權。合作雙方表示，企業可以先用 Postman 構建智能體，再部署到 Baseten 上運行，以優化智能體工作負載的可靠性、成本效率和性能。