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
これらの例ではモデルを明示的に選択します。引き続きサポートされている既存のデフォルト設定は変更されません。ネイティブ API で提供が終了したモデルには、現在利用可能な代替モデルを明示的に指定する必要があります。
既存の CLI は、インストール済みフレームワークの getModelsByProvider からモデル候補を取得します。 選択肢は引き続き openai、claude、gemini、ollama の 4 つです。
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="${OPENAI_API_KEY:?Set OPENAI_API_KEY in your environment}"
astreus明示的に選択するモデル ID:
gpt-6-astragpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna
OpenRouter 経由の無料ホスト型モデル
無料ホスト型モデルでも ASTREUS_PROVIDER=openai のままにします。環境変数で OpenRouter キーを渡し、モデルを明示的に選択してください。フレームワークの LLM ガイドと同じレート制限とエンドポイント要件が適用されます。
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="${OPENROUTER_API_KEY:?Set OPENROUTER_API_KEY in your environment}"
ASTREUS_PROVIDER=openai ASTREUS_MODEL=openrouter/free astreusAnthropic (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="${ANTHROPIC_API_KEY:?Set ANTHROPIC_API_KEY in your environment}"
ASTREUS_PROVIDER=claude ASTREUS_MODEL=claude-sonnet-5 astreus明示的に選択するモデル ID:
claude-fable-5-1claude-opus-5claude-sonnet-5claude-haiku-4-5-20251001
Google (Gemini)
GoogleのGeminiモデルを使用します。
export GEMINI_API_KEY="${GEMINI_API_KEY:?Set GEMINI_API_KEY in your environment}"
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-5 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-5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-5 | 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-5 | 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-5 | 大きな文書を送信する前に、選択したモデルとエンドポイントのコンテキスト上限を確認してください |
| 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-5
# 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9月13日
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