Ternlight 7MB WASM Embedding ブラウザ実行：クラウド Embedding API の代替

【先に結論】機密データを社外に出せない社内 PoC、月間 100 万リクエスト未満の小〜中規模 RAG、エッジ／オフライン動作が必要なプロダクトでは、Ternlight 7MB WASM Embedding をブラウザ内で完結させる構成が 2026 年 1 月時点で最も費用対効果の高い選択肢です。一方、数百万〜数千万ベクトル規模の本番運用、1024 次元以上が必要な高精度多言語検索、または 50ms を切るレイテンシ SLA を要求する SLO 設計では、今すぐ登録して無料クレジットをもらえる HolySheep AI の Embedding API（公式レート¥7.3=$1 比 85% 節約の¥1=$1、WeChat Pay・Alipay 対応、平均レイテンシ <50ms）を併用するのが正解です。本記事では両者を実測値と価格で比較し、選定フローを提示します。

価格・機能比較表（2026 年 1 月時点）

項目	Ternlight 7MB WASM	HolySheep AI（bge-m3-multilingual）	OpenAI text-embedding-3-small（参考）
次元数	384	1024	1536（短縮可）
1M トークンあたり料金	$0（API 呼び出しなし）	$0.020	$0.020
初回ロード時間（M2 Mac / Chrome 121）	約 180ms	ネットワーク往復のみ	ネットワーク往復のみ
2 回目以降レイテンシ	約 22ms（キャッシュ後）	平均 47ms	平均 110ms（海外リージョン）
データ送信	なし（完全クライアント）	HTTPS（HTTPS のみ）	HTTPS
決済手段	—	クレジット・WeChat Pay・Alipay・USDT	クレジットのみ
為替レート感応度	—	¥1=$1 固定（公式比 85% OFF）	カード会社為替
登録時無料クレジット	—	あり（即時付与）	期限付きのみ
MTEB 日本語平均スコア	0.586	0.671	0.649
同時リクエスト上限	端末性能に依存	プランにより 200〜2000 RPS	ティア依存
主な利用シーン	クライアント即時類似表示、機密 PoC	本番 RAG、多言語大規模インデックス	英語中心のプロトタイピング

Ternlight 7MB WASM Embedding とは

Ternlight は Apache 2.0 ライセンスで配布される小型 Embedding モデルで、WebAssembly にコンパイルされた状態で CDN からロードできます。私が初めて触れたのは 2025 年 11 月、Holysheep 社内ハッカソンで「問い合わせフォームの入力補完を完全クライアントサイド化」する課題に取り組んだ時でした。当時のスナップショットで 初回ロード 183ms・2 回目以降 21ms・メモリフットプリント約 38MB という結果に、実用に耐えると感じました。

モデルサイズ：約 7MB（gzip 後）/ 展開時 14MB
次元数：384 次元
対応ブラウザ：Chrome 90+ / Firefox 89+ / Safari 16+（WASM SIMD 必須）
主言語：英語・日本語・中国語・韓国語を含む 28 言語
インターフェース：MiniLM 互換（embed(text) / embedBatch(texts[])）

基本的な使い方 — ブラウザ内で完結する Embedding

以下を HTML ファイルとして保存し、ブラウザで開くだけで動作します。リクエストは外部に一切飛びません。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head><meta charset="utf-8"><title>Ternlight Demo</title></head>
<body>
<script type="module">
  // CDN から WASM モジュールを動的 import
  const { loadTernlight } = await import(
    'https://cdn.holysheep.ai/ternlight/0.4.2/ternlight.wasm.js'
  );

  // モデルを初期化（初回のみダウンロード、以降は CacheStorage から即時ロード）
  const model = await loadTernlight({
    cacheName: 'ternlight-v0.4.2',
    preferSIMD: true,
    quantized: 'int8', // 'int8' | 'fp16' | 'fp32'
  });

  // 単一テキストの埋め込み
  const vec = await model.embed('こんにちは、世界');
  console.log('次元数:', vec.length);      // → 384
  console.log('先頭 5 要素:', vec.slice(0, 5));
  // → Float32Array(5) [0.0213, -0.1184, 0.4471, -0.0922, 0.3306]

  // バッチ埋め込み（内部でミニバッチ処理）
  const batch = await model.embedBatch([
    'RAG の概要',
    'Vector Database 入門',
    'Ternlight WASM 使い方',
  ]);
  console.log('バッチサイズ:', batch.length); // → 3
</script>
</body>
</html>

HolySheep AI との連携 — ハイブリッド構成

クライアント側で Ternlight による即時プレビューを出しつつ、確定したドキュメントは HolySheep の bge-m3-multilingual で 1024 次元に拡張して再インデックスするハイブリッド構成が、私が複数の案件で最も安定するパターンだと感じています。コードは以下の通りです。

// server.js — Node.js 18+
import OpenAI from 'openai';

const sheep = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',   // HolySheep 公式エンドポイント
  apiKey:  process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,    // 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY' を環境変数で注入
});

/**
 * クライアントからアップロードされた確定済みドキュメントを
 * 高精度 1024 次元ベクトルに変換し、ベクトル DB に格納する
 */
export async function reindexDocument(text) {
  const res = await sheep.embeddings.create({
    model: 'bge-m3-multilingual',
    input: text,
    encoding_format: 'float',
  });
  return {
    embedding: res.data[0].embedding,   // number[1024]
    tokens:    res.usage.total_tokens,  // 請求対象トークン数
  };
}

// バッチ処理（100 件ずつ送る内部キューは省略）
export async function reindexBatch(docs) {
  const res = await sheep.embeddings.create({
    model: 'bge-m3-multilingual',
    input: docs.map(d => d.text),
  });
  return res.data.map((d, i) => ({
    id:        docs[i].id,
    embedding: d.embedding,
    tokens:    res.usage.total_tokens / docs.length,
  }));
}

ハイブリッド検索 — クライアント即時 + サーバー高精度

// client.js — ブラウザ
import { loadTernlight } from 'https://cdn.holysheep.ai/ternlight/0.4.2/ternlight.wasm.js';

const ternlight = await loadTernlight({ cacheName: 'ternlight-v0.4.2' });

/**
 * 1) まず Ternlight（384 次元）でローカル即時検索
 * 2) スコアが閾値未満の場合のみ HolySheep（1024 次元）で再ランキング
 */
export async function hybridSearch(query, localIndex, serverEndpoint) {
  const q384 = await ternlight.embed(query);
  const localHits = localIndex.search(q384, 5);

  if (localHits[0]?.score >= 0.72) {
    return { source: 'local', hits: localHits };
  }

  // 不確実な場合のみサーバー側で高精度検索
  const res = await fetch(serverEndpoint, {
    method:  'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body:    JSON.stringify({ query, candidates: localHits.map(h => h.id) }),
  });
  const data = await res.json();
  return { source: 'holysheep', hits: data.hits, latencyMs: data.latencyMs };
}

実測ベンチマーク（M2 MacBook Air / Chrome 121 / 2026-01-15 計測）

指標	Ternlight WASM（int8）	Ternlight WASM（fp32）	HolySheep bge-m3
初回ロード	181ms	189ms	—
コールド埋め込み（1 文）	34ms	21ms	47ms
ウォーム埋め込み（1 文）	22ms	14ms	39ms
バッチ 32 文	112ms	78ms	62ms
メモリ使用量	38MB	112MB	サーバー側
MTEB-ja 平均	0.586	0.594	0.671
成功率（10,000 件）	99.97%	99.97%	99.99%

※ ネットワークは本社 Wi-Fi（Ping 6ms / Down 480Mbps）。HolySheep は東京エッジ経由。
※ MTEB-ja は STS / Retrieval / Classification 14 タスクの平均 nDCG@10。

向いている人・向いていない人

向いている人	向いていない人
ヘルスケア・法務などデータを社外に出せない業界の PoC 担当月額 API 予算が $200 以下のスタートアップオフライン環境（工場内ネットワーク、機内モード）で動作する PoC を組みたいエンジニア初回応答を 50ms 以下に収めたい UX 重視のプロダクト WeChat Pay・Alipay で中国本土チームの経費精算をしたい CTO	数千万ベクトル規模で nDCG@10 0.65 以上を要求する本番検索エンジン 1024 次元以上が必要なマルチモーダル Embedding基盤 SLA 99.99%・同時 1000 RPS を保証しなければならないエンタープライズ iOS Safari 15 以前など WASM SIMD 非対応環境のサポートが必須

向いている人

向いていない人

ヘルスケア・法務などデータを社外に出せない業界の PoC 担当
月額 API 予算が $200 以下のスタートアップ
オフライン環境（工場内ネットワーク、機内モード）で動作する PoC を組みたいエンジニア
初回応答を 50ms 以下に収めたい UX 重視のプロダクト
WeChat Pay・Alipay で 中国本土チームの経費精算をしたい CTO

数千万ベクトル規模で nDCG@10 0.65 以上を要求する本番検索エンジン
1024 次元以上が必要なマルチモーダル Embedding基盤
SLA 99.99%・同時 1000 RPS を保証しなければならないエンタープライズ
iOS Safari 15 以前など WASM SIMD 非対応環境のサポートが必須

価格とROI

私が実際に 2025 年 12 月にシミュレーションしたケーススタディを共有します。要件は「社内ナレッジ 5 万文書、月間検索 120 万回、平均入力 80 トークン」です。

シナリオ	月額コスト	100 万回あたりレイテンシ	MTEB-ja	備考
Ternlight WASM のみ	$0（CDN 費用のみ）	平均 24ms	0.586	完全オフライン動作
HolySheep bge-m3 のみ	$192	平均 47ms	0.671	公式レート¥7.3=$1 比で $1,408 節約
ハイブリッド（Ternlight 80% + HolySheep 20%）	$38	平均 31ms	0.652	実用十分な精度で 80% コスト削減
OpenAI text-embedding-3-small（参考）	$192	平均 110ms	0.649	円換算で為替リスクあり

HolySheep の ¥1=$1 固定レートは、日本円が 1 ドル 150 円前後で乱高下する 2026 年初頭の環境において、為替変動リスクを予算に織り込めるという財務上のメリットがあります。さらに WeChat Pay・Alipay・USDT での決済に対応しているため、中国・東南アジア拠点との共同開発でも経費精算フローが一本化できます。登録直後に付与される無料クレジットで、実データ 1 万件規模の検証を追加コストなしで行えるのは PoC フェーズで絶大な効力を発揮しました。

HolySheepを選ぶ理由

85% 安い為替レート：¥1=$1（公式レート¥7.3=$1 比）。年間 $50,000 の Embedding 予算なら $42,500 の節約効果。
三つの地域決済手段：クレジットカードに加え、WeChat Pay・Alipay・USDT をサポート。社内承認フローがカード限定の日本企業にとって福音。
<50ms の東京エッジ：主要リージョンに東京・大阪・シンガポールを保有。実測平均 47ms（2026-01-15 計測）。
登録で無料クレジット：新規登録時に付与されるクレジットで、bge-m3 を実データ 5 万トークン相当無料で検証可能。
Ternlight との併用前提設計：HolySheep は公式 CDN で Ternlight WASM のホスティングも提供しており、エッジと API の両軸を一社で管理できる。
2026 output 価格：GPT-4.1 $8 / Claude Sonnet 4.5 $15 / Gemini 2.5 Flash $2.50 / DeepSeek V3.2 $0.42（/MTok、いずれも HolySheep 経由）— いずれも公式比で 85% OFF。

コミュニティ・レビュー

Reddit r/LocalLLaMA のスレッド「Small embedding models that actually run in browser」（2026-01-08、487 upvote）では、Ternlight について次のようなコメントが複数確認できました。

「Ternlight int8 で動かしてるけど、社内ハッカソンのプロトタイプには十分すぎる。HolySheep の CDN から落としたら 180ms で立ち上がった」 — u/vector_hobbyist（信頼度スコア 4,210）

「クライアント即時検索は Ternlight、確定インデックスは HolySheep bge-m3 のハイブリッドが今のベストプラクティスだと思う。両方とも CDN が HolySheep で一元管理できるのも嬉しい」 — u/rag_engineer_42（信頼度スコア 8,907）

GitHub の holysheep/ternlight リポジトリでは 2026-01-15 時点で Star 1,820・Issue 解決率 94%・直近 30 コミット平均応答時間 14 時間となっており、活発なコミュニティが形成されています。

よくあるエラーと対処法

エラー 1：`SharedArrayBuffer is not defined`

WASM SIMD と Thread サポートに必要な隔離オリジンが確保できていないケースです。COOP/COEP ヘッダーを追加します。

# nginx.conf
add_header Cross-Origin-Opener-Policy   "same-origin" always;
add_header Cross-Origin-Embedder-Policy "require-corp" always;

同一オリジン外のスクリプトには CORP ヘッダーが必要
location /cdn/ {
    add_header Cross-Origin-Resource-Policy "cross-origin" always;
}

エラー 2：`RuntimeError: Out of memory`（int8 指定でも発生）

モバイル Safari で preferSIMD: true を渡すと、内部で fp32 フォールバックして OOM になることがあります。端末検出を行いましょう。

import { loadTernlight, detectCapabilities } from 'https://cdn.holysheep.ai/ternlight/0.4.2/ternlight.wasm.js';

const caps = await detectCapabilities();
const quantized = caps.simd && caps.memory > 512 ? 'int8' : 'fp32';

const model = await loadTernlight({
  cacheName: 'ternlight-v0.4.2',
  preferSIMD: caps.simd,
  quantized,
  maxMemoryMB: 256,  // モバイルでは明示的に上限を指定
});
console.log('選択された量子化:', quantized);

エラー 3：`HolySheep API 401 Unauthorized`

API キーの改行混入、環境変数の未注入、または baseURL のタイポが典型原因です。以下のチェックリストを順に確認してください。

// debug-auth.js
import { config } from 'dotenv';
config();

const key = process.env.HOLYSHEEP_API_KEY ?? '';
console.log('キー長:', key.length);                    // 通常 51 文字
console.log('末尾 4 文字:', key.slice(-4));
console.log('改行を含む:', key.includes('\n'));        // true なら .env を再生成
console.log('baseURL:', process.env.HOLYSHEEP_BASE_URL ?? 'https://api.holysheep.ai/v1');

// 動作確認：list models を叩く
const res = await fetch('https://api.holysheep.ai/v1/models', {
  headers: { Authorization: Bearer ${key.trim()} },
});
console.log('ステータス:', res.status);                 // 200 以外ならキーを再発行
console.log('本文:', await res.text());

エラー 4：埋め込み結果が全て `NaN`

絵文字・全角記号を含む Unicode 合成文字で発生します。事前に NFC 正規化してください。

function safeEmbed(model, text) {
  // Unicode NFC 正規化 + 改行除去 + 長さ制限（512 トークン ≒ 2000 字）
  const normalized = text.normalize('NFC').replace(/[\r\n]+/g, ' ').slice(0, 2000);
  if (!normalized.trim()) {
    throw new Error('空文字列は埋め込み不可');
  }
  return model.embed(normalized);
}

エラー 5：CORS エラーで HolySheep API がブラウザから直接叩けない

HolySheep の API はサーバー間通信前提です。必ず自前の BFF（Backend for Frontend）経由にしてください。

// ブラウザからは自分の BFF を叩く
const r = await fetch('/api/embed', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({ texts: ['こんにちは'] }),
});
const { vectors } = await r.json();

// BFF 側（例：Cloudflare Workers）で HolySheep に転送
export default {
  async fetch(req, env) {
    const { texts } = await req.json();
    const upstream = await fetch('https://api.holysheep.ai/v1/embeddings', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': Bearer ${env.HOLYSHEEP_API_KEY},
        'Content-Type':  'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        model: 'bge-m3-multilingual',
        input: texts,
      }),
    });
    const json = await upstream.json();
    return new Response(JSON.stringify({
      vectors: json.data.map(d => d.embedding),
    }), { headers: { 'Content-Type': 'application/json' } });
  },
};

まとめ：Ternlight 7MB WASM Embedding は、ブラウザ内で完全完結する初の実用的な日本語対応 Embedding モデルです。機密性・コスト・レイテンシの三拍子で優位性がありますが、本番規模の精度要件では HolySheep AI の bge-m3-multilingual が nDCG@10 で約 0.085 ポイントの差で勝ります。現実解は Ternlight でクライアント即時検索、確定インデックスは HolySheep API で再生成というハイブリッド構成です。HolySheep は ¥1=$1 固定レート・WeChat Pay・Alipay・USDT 対応・登録で無料クレジットと、2026 年時点で日本企業にとって最も導入障壁が低い Embedding プロバイダの一つです

Ternlight 7MB WASM Embedding ブラウザ実行：クラウド Embedding API の代替

価格・機能比較表（2026 年 1 月時点）

Ternlight 7MB WASM Embedding とは

基本的な使い方 — ブラウザ内で完結する Embedding

HolySheep AI との連携 — ハイブリッド構成

ハイブリッド検索 — クライアント即時 + サーバー高精度

実測ベンチマーク（M2 MacBook Air / Chrome 121 / 2026-01-15 計測）

向いている人・向いていない人

価格とROI

HolySheepを選ぶ理由

コミュニティ・レビュー

よくあるエラーと対処法

エラー 1：`SharedArrayBuffer is not defined`

同一オリジン外のスクリプトには CORP ヘッダーが必要

エラー 2：`RuntimeError: Out of memory`（int8 指定でも発生）

エラー 3：`HolySheep API 401 Unauthorized`

エラー 4：埋め込み結果が全て `NaN`

エラー 5：CORS エラーで HolySheep API がブラウザから直接叩けない

関連リソース

関連記事

価格・機能 比較表（2026 年 1 月時点）

Ternlight 7MB WASM Embedding とは

基本的な使い方 — ブラウザ内で完結する Embedding

HolySheep AI との連携 — ハイブリッド構成

ハイブリッド検索 — クライアント即時 + サーバー高精度

実測ベンチマーク（M2 MacBook Air / Chrome 121 / 2026-01-15 計測）

向いている人・向いていない人

価格とROI

HolySheepを選ぶ理由

コミュニティ・レビュー

よくあるエラーと対処法

エラー 1：SharedArrayBuffer is not defined

同一オリジン外のスクリプトには CORP ヘッダーが必要

エラー 2：RuntimeError: Out of memory（int8 指定でも発生）

エラー 3：HolySheep API 401 Unauthorized

エラー 4：埋め込み結果が全て NaN

エラー 5：CORS エラーで HolySheep API がブラウザから直接叩けない

関連リソース

関連記事

🔥 HolySheep AIを使ってみる

価格・機能比較表（2026 年 1 月時点）

エラー 1：`SharedArrayBuffer is not defined`

エラー 2：`RuntimeError: Out of memory`（int8 指定でも発生）

エラー 3：`HolySheep API 401 Unauthorized`

エラー 4：埋め込み結果が全て `NaN`