LLM

自動ルーティングを備えた、複数のLLMプロバイダーのための統一インターフェース

概要

LLM抽象化レイヤーは、複数のAIプロバイダーとのシームレスな統合を提供し、コードを変更することなくOpenAI、Claude、Gemini、Ollamaの間で切り替えられるようにします。プロバイダー固有の実装、メッセージのフォーマット、ストリーミングを処理しながら、すべてのプロバイダーにわたって一貫したAPIを提供します。

サポートされているプロバイダー

Astreusは、自動的なモデルルーティングを備えた4つの主要なLLMプロバイダーをサポートしています。

OpenAI

サポートされている14種類のモデルすべて:

• 最新: gpt-4.5、gpt-4.1、gpt-4.1-mini、gpt-4.1-nano、o4-mini、o4-mini-high、o3
• 安定版: gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo、gpt-4、gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-16k、gpt-3.5-turbo-instruct
• APIキー: OPENAI_API_KEY環境変数を設定

Anthropic Claude

サポートされている9種類のモデルすべて:

• 最新: claude-sonnet-4-20250514、claude-opus-4-20250514、claude-3.7-sonnet-20250224
• 安定版: claude-3-5-sonnet-20241022、claude-3-5-sonnet-20240620、claude-3-5-haiku-20241022、claude-3-opus-20240229、claude-3-sonnet-20240229、claude-3-haiku-20240307
• APIキー: ANTHROPIC_API_KEY環境変数を設定

Google Gemini

サポートされている12種類のモデルすべて:

• 最新: gemini-2.5-pro、gemini-2.5-pro-deep-think、gemini-2.5-flash、gemini-2.5-flash-lite
• 安定版: gemini-2.0-flash、gemini-2.0-flash-thinking、gemini-2.0-flash-lite、gemini-2.0-pro-experimental、gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash、gemini-1.5-flash-8b、gemini-pro
• APIキー: GEMINI_API_KEY環境変数を設定

Ollama（ローカル）

サポートされている31種類のモデルすべて:

• 最新: deepseek-r1、deepseek-v3、deepseek-v2.5、deepseek-coder、deepseek-coder-v2、qwen3、qwen2.5-coder、llama3.3、gemma3、phi4
• 人気: mistral-small、codellama、llama3.2、llama3.1、qwen2.5、gemma2、phi3、mistral、codegemma、wizardlm2
• その他: dolphin-mistral、openhermes、deepcoder、stable-code、wizardcoder、magicoder、solar、yi、zephyr、orca-mini、vicuna
• 設定: OLLAMA_BASE_URLを設定（デフォルト: http://localhost:11434）

設定

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"  # Optional

# Anthropic Claude
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.anthropic.com"  # Optional

# Google Gemini
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-key"

# Ollama (Local)
export OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"  # Optional

import { Agent } from '@astreus-ai/astreus';

const agent = await Agent.create({
  name: 'MyAgent',
  model: 'gpt-4.5',  // Model automatically routes to correct provider
  temperature: 0.7,
  maxTokens: 2000
});

使用例

基本的なLLMの使い方

import { getLLM } from '@astreus-ai/astreus';

const llm = getLLM();

// Generate response
const response = await llm.generateResponse({
  model: 'claude-sonnet-4-20250514',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain quantum computing' }],
  temperature: 0.7,
  maxTokens: 1000
});

console.log(response.content);

ストリーミングレスポンス

// Stream response in real-time
for await (const chunk of llm.generateStreamResponse({
  model: 'gpt-4.5',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Write a story about AI' }],
  stream: true
})) {
  if (!chunk.done) {
    process.stdout.write(chunk.content);
  }
}

関数呼び出し

const response = await llm.generateResponse({
  model: 'gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: 'What\'s the weather in Tokyo?' }],
  tools: [{
    type: 'function',
    function: {
      name: 'get_weather',
      description: 'Get current weather information',
      parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
          location: { 
            type: 'string',
            description: 'City name'
          }
        },
        required: ['location']
      }
    }
  }]
});

// Handle tool calls
if (response.toolCalls) {
  response.toolCalls.forEach(call => {
    console.log(`Tool: ${call.function.name}`);
    console.log(`Args: ${call.function.arguments}`);
  });
}

LLMのオプション

以下のオプションでLLMの挙動を設定します。

interface LLMRequestOptions {
  model: string;              // Required: Model identifier
  messages: LLMMessage[];     // Required: Conversation history
  temperature?: number;       // Creativity level (0.0-1.0, default: 0.7)
  maxTokens?: number;         // Max output tokens (default: 4096)
  stream?: boolean;           // Enable streaming responses
  systemPrompt?: string;      // System instructions
  tools?: Tool[];             // Function calling tools
}

パラメータの詳細

• temperature: ランダム性を制御します（0.0 = 決定論的、1.0 = 非常にクリエイティブ）
• maxTokens: レスポンスの最大トークン数（モデルにより異なる）
• stream: 長いレスポンスのためのリアルタイムストリーミングを有効にする
• systemPrompt: モデルの挙動とコンテキストを設定する
• tools: 関数呼び出し機能を有効にする

プロバイダーの機能

ビジョンモデル

各プロバイダーは、画像解析のために特定のモデルをサポートしています。

OpenAI ビジョン

• gpt-4o、gpt-4o-mini、gpt-4-turbo、gpt-4-vision-preview
• gpt-4o-2024-08-06、gpt-4o-2024-05-13

Claude ビジョン

• claude-3-5-sonnet-20241022、claude-3-5-sonnet-20240620
• claude-3-opus-20240229、claude-3-sonnet-20240229、claude-3-haiku-20240307

Gemini ビジョン

• gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash
• gemini-1.0-pro-vision-latest、gemini-pro-vision

Ollama ビジョン

• llava、llava:7b、llava:13b、llava:34b
• llava-llama3、llava-phi3、moondream

埋め込みモデル

ナレッジベースとセマンティック検索のために使用します。

OpenAI 埋め込み

• text-embedding-3-large（3072次元）
• text-embedding-3-small（1536次元）
• text-embedding-ada-002（1536次元）

Gemini 埋め込み

• text-embedding-004
• embedding-001

Ollama 埋め込み

• nomic-embed-text、mxbai-embed-large
• all-minilm、snowflake-arctic-embed

注記: Claude/Anthropicは埋め込みをサポートしていません。埋め込み生成にはOpenAIまたはGeminiを使用してください。

その他の環境変数

# Dedicated embedding API keys (optional)
OPENAI_EMBEDDING_API_KEY="your-embedding-key"
OPENAI_EMBEDDING_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
GEMINI_EMBEDDING_API_KEY="your-gemini-embedding-key"

# Dedicated vision API keys (optional)
OPENAI_VISION_API_KEY="your-vision-key"
OPENAI_VISION_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
ANTHROPIC_VISION_API_KEY="your-anthropic-vision-key"
ANTHROPIC_VISION_BASE_URL="https://api.anthropic.com"
GEMINI_VISION_API_KEY="your-gemini-vision-key"

モデル選択ガイド

コード生成向け

• 最良: gpt-4o、claude-3-5-sonnet-20241022、deepseek-coder
• 高速: gpt-4o-mini、claude-3-5-haiku-20241022

推論タスク向け

• 最良: claude-opus-4-20250514、gpt-4.5、o3
• バランス: claude-sonnet-4-20250514、gpt-4o

クリエイティブライティング向け

• 最良: gpt-4.5、claude-3-opus-20240229
• 高速: gemini-2.5-pro、gpt-4o-mini

プライバシー/ローカル利用向け

• 最良: deepseek-r1、llama3.3、qwen3
• コード: deepseek-coder、codellama