ForgeはBolt内のアプリ構築の計算方法を再定義します。これはオープンモデルのみを実行するエージェントで、デフォルトはGLM 5.3 Flash、GLM 5.3も併用し、実験的にKimi K3とDeepSeek v4 Proを含みます。ローンチ時には個別のProプランで最大50倍の使用量を提供します。BoltのBuild Indexでは、これらのモデルは合計で92.2を記録し、トップ有料モデルの101に対して約9ポイントの性能トレードオフとなっています。トークン経済によってドラフト段階が制限されていると仮定し、才能ではないと考えています。Forgeを使えば、日々の制限なしにブレインストーミング、スキャフォールディング、修正が可能で、すべての出力が一発で成功しなければならない本番環境では、StandardやMaxに切り替えて仕上げを行えます。
Forgeの背後にある経済性もモデルと同じくらい重要です。AI推論コストは劇的に低下し、Boltは予約済みキャパシティとWebContainersを組み合わせて、リクエストごとのマークアップやサーバーの過剰展開を排除しています。この構造により、月単位の使用量バーが一つだけ存在し、100％で厳格に停止します。日次制限や予期せぬ超過料金はありません。小規模ビジネスや個人ビルダーにとって、これにより以前はプレミアムクレジットを消費していたアーキテクチャの探索、統合テスト、UIフローの反復が可能になります。これは実用的な関心の分離であり、オープンモデルの割り当ては発散的思考やコードの変化に使い、有料モデルのクレジットは収束的タスク、品質ゲート、遅延が重要なユーザーフローに節約します。
Forgeは意図的に実験的な位置づけです。切り替え前にプロジェクトを複製し、複雑な本番ワークロードはStandardまたはMaxに残すべきです。モデル選択は重要で、Kimi K3とDeepSeek v4 ProはGLMペアよりも割り当てを速く消費するため、デフォルトから始めて、推論やコード修正が必要な時に選択的にエスカレートしてください。現在の制約にはPDFアップロード不可や、重いリファクタリングループでのオープンモデルの変動性があります。これらの制限があっても、ダッシュボードのスキャフォールディング、CRUDエンドポイントの配線、反復的な高速修正テストサイクルには非常に価値があります。ここでの主なコストは単一回答の品質ではなく、反復時間です。
ガバナンスは明確です。トレーニングはForgeに入る際にオプトインした場合のみ行われ、秘密情報や個人識別情報はBoltのインフラを出る前に除去され、Teams/Enterpriseのワークスペースは除外されます。共有されたセッションはArcee AIを通じてオープンウェイトのトレーニングに利用され、重みは公開されます。これにより、ビルダーは今日寛大なドラフト容量を得て、彼らが改善に貢献したモデルは明示的に検査可能で持ち運び可能なまま明日も存在します。技術的な購入者にとって評価の視点は二つあり、実験を促す単位経済と、選択の瞬間に見えるデータポリシーであり、一度きりの利用規約承諾に隠されていません。