プロバイダー
Astreus CLIは複数のLLMプロバイダーをサポートしています。シームレスに切り替えて、さまざまなモデルでエージェントをテストし、ユースケースに最適なものを見つけましょう。 信頼性の高いAstreusエージェントシステムを構築するために必要なセットアップのパターン、API、実践的な例を学びましょう。
Astreus CLIは複数のLLMプロバイダーをサポートしています。シームレスに切り替えて、さまざまなモデルでエージェントをテストし、ユースケースに最適なものを見つけましょう。
サポートされているプロバイダー
OpenAI
GPTモデルにアクセスできるデフォルトのプロバイダーです。
export OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key
astreus利用可能なモデル:
gpt-4o(デフォルト) - 最も高性能gpt-4o-mini- 高速で効率的gpt-4-turbo- GPT-4 Turbogpt-4- オリジナルのGPT-4gpt-3.5-turbo- 高速で費用対効果が高い
Anthropic (Claude)
繊細な会話向けにClaudeモデルにアクセスします。
export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key
ASTREUS_PROVIDER=claude astreus利用可能なモデル:
claude-sonnet-4-20250514(デフォルト) - Claude Sonnet 4claude-3-5-sonnet-20241022- Claude 3.5 Sonnet
Google (Gemini)
GoogleのGeminiモデルを使用します。
export GEMINI_API_KEY=your-api-key
ASTREUS_PROVIDER=gemini astreus利用可能なモデル:
gemini-pro(デフォルト) - Gemini Progemini-pro-vision- ビジョン対応
Ollama (ローカルモデル)
Ollamaでモデルをローカルに実行します。APIキーは不要です。
# Ollamaが起動していることを確認
ollama serve
# OllamaでCLIを起動
ASTREUS_PROVIDER=ollama astreus利用可能なモデル:
llama3(デフォルト) - Llama 3llama2- Llama 2mistral- Mistralcodellama- コードに特化したLlama
プロバイダーの切り替え
起動時
環境変数を使用します。
ASTREUS_PROVIDER=claude ASTREUS_MODEL=claude-sonnet-4-20250514 astreusセッション中
スラッシュコマンドを使って切り替えます。
/provider claude
/model claude-sonnet-4-20250514またはインタラクティブセレクターを開きます。
/provider
/modelプロバイダー設定
カスタムエンドポイント
エンタープライズ環境やプロキシを使う場合。
# 別のホストで動作するOllama
export OLLAMA_HOST=http://192.168.1.100:11434ビジョンサポート
一部のプロバイダーはビジョン(画像)機能をサポートしています。
# ビジョン用の個別APIキー(任意)
export OPENAI_VISION_API_KEY=sk-your-vision-key
export ANTHROPIC_VISION_API_KEY=your-vision-key
export GEMINI_VISION_API_KEY=your-vision-key埋め込みサポート
メモリおよびナレッジ機能向けです。
export OPENAI_EMBEDDING_API_KEY=sk-your-embedding-key
export GEMINI_EMBEDDING_API_KEY=your-embedding-keyエージェント開発向けのモデル選定
構築するエージェントの種類に応じて、適切なモデルを選びましょう。
| エージェントの種類 | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| コード分析エージェント | claude-sonnet-4-20250514 | コード構造とパターンの理解に優れている |
| 複雑な推論エージェント | gpt-4o、claude-sonnet-4-20250514 | マルチステップの推論と計画に最適 |
| 高速応答エージェント | gpt-4o-mini、gemini-pro | リアルタイムのやり取りで低レイテンシー |
| ツール多用エージェント | gpt-4o | 信頼性の高い関数呼び出しとツール使用 |
| 長文コンテキストエージェント | claude-sonnet-4-20250514 | 大規模なドキュメント向けの200kコンテキストウィンドウ |
| ローカル/プライベートエージェント | llama3、codellama | データがマシンの外に出ない |
| コスト重視エージェント | gpt-3.5-turbo、Ollama | APIコストを最小化 |
複数プロバイダーでのエージェントテスト
エージェントを構築する際は、異なるプロバイダーでテストしてみると有用です。
# 高速で安価なモデルで開発を開始
/provider openai
/model gpt-4o-mini
# トップモデルで複雑な推論をテスト
/provider claude
/model claude-sonnet-4-20250514
# デプロイ前にローカルでテスト
/provider ollama
/model llama3このワークフローにより、エージェントが異なるLLM間でどのように動作するかを把握し、ユースケースに合わせて能力・速度・コストの最適なバランスを見つけられます。
最終更新日: 2026年7月6日
このセクション内