Source: https://ailoot.ai/integrations/ja/ Canonical: https://ailoot.ai/integrations/ja/ Language: ja [連携](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/) # よく使うツールにAilootを接続 — AI APIのクライアント接続 Ailootキーを使えるエージェント、エディター、チャット、SDK。「設定」ボタンで、アドレスとキーを入力する場所や、コピーできる設定例を確認できます。 **85**アプリ **77**準備済み **8**確認中 アプリケーションを検索 ## ターミナルエージェント コードを書く、コマンドを実行する、ファイルを編集するコーディングエージェントとCLI。 CC ### [Claude Code](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/claude-code/) ターミナルエージェント Anthropic Messages コード作成、ファイル編集、コマンド実行を行うAnthropicのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/claude-code/) #### 設定場所 環境変数、または~/.claude/settings.jsonの"env"ブロック（単一プロジェクトでは。claude/settings.local.json）；VS Code拡張機能ではclaudeCode.environmentVariables；確認コマンドは/status #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.claude/settings.json` ```json { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.ailoot.ai", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4-5", "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1" } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$AILOOT_API_KEY" claude ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 アドレスには/v1を付けません。Claude Codeが/v1/messagesを自動で追加します。ANTHROPIC\_AUTH\_TOKENはAuthorization: Bearer、ANTHROPIC\_API\_KEYはx-api-keyで送信され、Ailootは両方を受け付けます。CLAUDE\_CODE\_ENABLE\_GATEWAY\_MODEL\_DISCOVERY=1を指定すると、/v1/models経由でAilootのモデルが/modelに表示されます。未知のフィールドに関する400エラーでは、CLAUDE\_CODE\_DISABLE\_EXPERIMENTAL\_BETAS=1を指定します。Anthropicのドキュメントは、ゲートウェイ経由でClaude CodeをClaude以外のモデルと使うことをサポートしていません。Ailootの/v1/messagesでは他のモデルも提供していますが、Claudeモデルを推奨します。ゲートウェイ経由ではRemote Controlと音声入力は利用できません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/claude-code/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway-connect) OC ### [OpenAI Codex CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-codex-cli/) ターミナルエージェント OpenAI Responses Responses形式で動作する、OpenAIのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-codex-cli/) #### 設定場所 ~/.codex/config.toml（ユーザーファイルのみ。プロジェクトの。codex/config.tomlではmodel\_provider/model\_providersが無視されます）；キーはenv\_keyで指定した環境変数 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.codex/config.toml` ```toml model = "gpt-6.1-sol" model_provider = "ailoot" [model_providers.ailoot] name = "Ailoot" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" env_key = "AILOOT_API_KEY" wire_api = "responses" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." codex ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 CodexはOpenAI Responses APIでのみ動作します（ドキュメントにはwire\_api = "responses"のみ記載）。Ailootの/v1/responsesが必要です。プロバイダーIDのopenai、ollama、lmstudioは予約済みです。別の方法は、組み込みopenaiプロバイダーのopenai\_base\_url = "https://api.ailoot.ai/v1"です。AilootはCodexに、Codexマニフェスト形式でモデル一覧を返します（client\_versionを指定したGET /v1/models）。カタログにOpenAI Responses形式がある具体的なモデルを選んでください。2026-09-30のスナップショットでは、gemini-3.6-flashはOpenAI Chat、Anthropic Messages、Geminiには対応しますが、Responsesには対応しないため、Codex用には使えません。形式はファミリー名ではなく、モデルカードで確認してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-codex-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-advanced) HA ### [Hermes Agent](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hermes-agent/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages 記憶とスキルを備える、Nous Researchのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hermes-agent/) #### 設定場所 hermes model → «Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)»、または~/.hermes/config.yaml（modelセクション、またはproviders辞書） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.hermes/config.yaml` ```yaml model: default: claude-sonnet-5-5 provider: custom base_url: https://api.ailoot.ai/v1 key_env: AILOOT_API_KEY # 複数の形式を同時に使う場合は、名前付きプロバイダーを設定する: providers: ailoot: api: https://api.ailoot.ai/v1 key_env: AILOOT_API_KEY transport: chat_completions default_model: gpt-6.1-sol ailoot-claude: api: https://api.ailoot.ai key_env: AILOOT_API_KEY transport: anthropic_messages default_model: claude-sonnet-5-5 # セッション内で: /model custom:claude-sonnet-5-5 ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 transport: chat\_completions（OpenAI Chat）、anthropic\_messages（Anthropic Messages）、またはcodex\_responses（OpenAI Responses）。。envのLLM\_MODELは、現在は使われません。OPENAI\_BASE\_URLはopenai-apiプロバイダーにのみ適用されます。anthropic\_messagesでは/v1なしのアドレスを指定します。Anthropic SDKが/v1/messagesを追加するためです。補助タスク（画像認識、履歴の圧縮）も、デフォルトでは同じメインモデルに送られます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hermes-agent/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers) Op ### [OpenClaw](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openclaw/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini 自分のコンピューター上で使う個人向けAIアシスタント。チャット、メッセンジャー、タスクに対応。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openclaw/) #### 設定場所 OpenClaw設定（~/.openclaw/openclaw.json） → models.providers.\；デフォルトモデルはagents.defaults.model.primary；安全な変更コマンドはopenclaw config set models.providers.\ '\' --strict-json --merge #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "ailoot/claude-sonnet-5-5" } } }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "ailoot": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 128000 }, { "id": "deepseek-v4-pro", "name": "DeepSeek V4 Pro", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072 } ] }, "ailoot-claude": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "api": "anthropic-messages", "models": [ { "id": "claude-opus-5-5", "name": "Claude Opus 5.5", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072 } ] } } } } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 apiアダプター：openai-completions（baseUrl指定時のデフォルト）、openai-responses（サーバーが/v1/responsesに対応する場合のみ。Ailootは対応）、anthropic-messages、google-generative-aiなど。OpenClawのanthropic-messages例では、baseUrlに/v1を含めません。モデルのinputに"image"がある場合、OpenClawは画像を送れます。Claudeの例はテキストのみです。2026-09-30のカタログでは、これらのメソッドにimage入力は記載されていません。現在のカタログに、画像入力と選択したAPI形式が記載されている具体的なモデルでのみ、"image"を追加してください。たとえばこのスナップショットのgemini-3.6-flashは、OpenAI Chatのimage入力に対応すると記載されています。実際の対応はモデルカードと形式によって異なります。主要設定ファイルのパスはOpenClawの一般的な使い方に基づき、読んだページには~/.openclaw/agents/\/agent/models.jsonも記載されています。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openclaw/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.openclaw.ai/gateway/config-tools/custom-providers) Op ### [opencode](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/opencode/) ターミナルエージェント OpenAI Chat 任意のOpenAI互換プロバイダーを使う、オープンソースのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/opencode/) #### 設定場所 opencode.json（プロジェクト内、または~/.config/opencode/opencode.json） → provider.\；キーは/connect、または"apiKey": "{env:VAR}"で指定 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "ailoot/claude-sonnet-5-5", "provider": { "ailoot": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ailoot", "options": { "baseURL": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "{env:AILOOT_API_KEY}" }, "models": { "claude-sonnet-5-5": { "name": "Claude Sonnet 5.5" }, "gpt-6.1-sol": { "name": "GPT-6.1 Sol" }, "deepseek-v4-pro": { "name": "DeepSeek V4 Pro" } } } } } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 @ai-sdk/openai-compatibleは/v1/chat/completionsを使います。/v1/responsesが必要なモデルには、opencodeのドキュメントで@ai-sdk/openaiが指定されています。独自baseURLを使うAnthropic互換プロバイダーは説明されていません。現在のカタログにOpenAI Chat形式があるモデルを選んでください。2026-09-30のスナップショットでは、gemini-3.6-flashが対応しています。他のGeminiモデルは、それぞれのカードを確認してください。この接続はGeminiのネイティブ形式を使いません。カタログにメソッドがあることは、特定のクライアントバージョンの実行確認ではありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/opencode/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://opencode.ai/docs/providers/) QC ### [Qwen Code](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/qwen-code/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini OpenAI、Anthropic、Gemini形式に対応する、QwenチームのCLIエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/qwen-code/) #### 設定場所 環境変数OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_BASE\_URL / OPENAI\_MODEL、セッション内の/authコマンド、または~/.qwen/settings.json（modelProviders + security.auth.selectedType） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # 手早く設定する方法 export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export OPENAI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 export OPENAI_MODEL=qwen3.8-max qwen ``` `~/.qwen/settings.json` ```json { "modelProviders": { "openai": [ { "id": "qwen3.8-max", "name": "Qwen 3.8 Max (Ailoot)", "envKey": "AILOOT_API_KEY", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1" }, { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "envKey": "AILOOT_API_KEY", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1" } ] }, "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } }, "model": { "name": "qwen3.8-max" } } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`qwen3.8-max` #### 重要 プロトコルのタイプ：openai（Chat Completions）、anthropic、gemini、vertex-ai。openaiのbaseUrlには/v1を含めます。ドキュメントのanthropicとgeminiの例にはbaseUrlがないため、openai方式を推奨します。openaiタイプでは、カタログにOpenAI Chat形式があるモデルを選んでください。gemini-3.6-flashは対応しています。他のGeminiモデルでは形式が異なる場合があるため、具体的なモデルカードを確認してください。settings.json方式は、環境変数AILOOT\_API\_KEY（envKeyフィールド）からキーを読みます。export AILOOT\_API\_KEY=sk-...、または~/.qwen/.envのAILOOT\_API\_KEY=sk-...で設定してください。設定しないとQwen Codeは空のキーで起動し、401になります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/qwen-code/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/en/users/configuration/auth/) GC ### [Gemini CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gemini-cli/) ターミナルエージェント Gemini Geminiのネイティブ形式を使う、Googleのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gemini-cli/) #### 設定場所 環境変数GEMINI\_API\_KEYとGOOGLE\_GEMINI\_BASE\_URL；認証方式：~/.gemini/settings.json → security.auth.selectedType = "gemini-api-key"；モデルはGEMINI\_MODEL、または-mフラグ #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export GEMINI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai export GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash gemini ``` `~/.gemini/settings.json` ```json { "security": { "auth": { "selectedType": "gemini-api-key" } } } ``` モデルの例：`gemini-3.8-flash` #### 重要 アドレスには/v1betaを付けません。SDKが/v1beta/models/{model}:generateContentを自動で追加します。アドレスはHTTPSである必要があります。キーはx-goog-api-keyヘッダーで送られ、Ailootが受け付けます。カタログにGemini形式が記載されているモデルのみ使えます。実行前に、正確なIDとこのメソッドがお使いのキーで利用可能か確認してください。課金対象のGeminiレスポンスは、単語ごとではなく、料金計算後にAilootが全体を返すため、長いレスポンスではテキストがすぐには表示されません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gemini-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://geminicli.com/docs/reference/configuration/) KC ### [Kimi CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kimi-cli/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini コード作成向けの、MoonshotのCLIエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kimi-cli/) #### 設定場所 ~/.kimi/config.toml（providers、modelsセクションとdefault\_model）；/loginはMoonshotのサービスのみ対応し、独自アドレスはファイルで手動設定します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.kimi/config.toml` ```toml default_model = "ailoot-kimi" [providers.ailoot] type = "openai_legacy" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" api_key = "sk-..." [providers.ailoot-claude] type = "anthropic" base_url = "https://api.ailoot.ai" api_key = "sk-..." [models.ailoot-kimi] provider = "ailoot" model = "kimi-k3" max_context_size = 262144 capabilities = ["thinking"] [models.ailoot-sonnet] provider = "ailoot-claude" model = "claude-sonnet-5-5" max_context_size = 1000000 capabilities = ["thinking", "image_in"] ``` モデルの例：`kimi-k3` #### 重要 タイプ：openai\_legacy（Chat Completions、base\_urlは/v1付き）、openai\_responses（Responses、/v1付き）、anthropic（/v1なし）、gemini（base\_urlはGoogleのルート。Ailootではhttps://api.ailoot.ai）。SearchWebはMoonshotの自社サービスでのみ動作します。別のAPIアドレスでは、FetchURLはローカルの取得処理に切り替わります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kimi-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://moonshotai.github.io/kimi-cli/en/configuration/providers.html) Cr ### [Crush](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crush/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic Messages crushrcファイルで設定する、Charmのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crush/) #### 設定場所 crushrc（Bash設定）：./.crushrc、。/crushrc、または~/.config/crush/crushrc。旧形式のcrush.jsonは非推奨ですが、引き続き動作します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.config/crush/crushrc` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." provider add ailoot --type openai-compat \ --base-url "https://api.ailoot.ai/v1" \ --api-key "$AILOOT_API_KEY" model add ailoot/deepseek-v4-pro \ --name "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)" \ --context-window 1000000 \ --default-max-tokens 32000 # Claude用のAnthropic形式: アドレスに/v1は付けない provider add ailoot-claude --type anthropic \ --base-url "https://api.ailoot.ai" \ --api-key "$AILOOT_API_KEY" model add ailoot-claude/claude-sonnet-5-5 \ --name "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)" \ --context-window 1000000 \ --default-max-tokens 64000 \ --can-reason true --supports-images false ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro` #### 重要 openai-compatタイプはOpenAI Chat形式で、アドレスに/v1を含めます。anthropicタイプはMessages形式で、アドレスに/v1を含めません。Crushがアドレスをanthropic-sdk-goへ渡し、SDKが/v1/messagesを追加するためです。CrushのREADME例の/v1を含めると、/v1/v1/messagesになり404が返ります。キーはx-api-keyヘッダーで送られ、Ailootが受け付けます。モデル一覧が空の場合、openai-compatプロバイダーが/v1/modelsから自動取得します。crushrcはコードとして実行されるため、他人のフォルダーにそのファイルがある状態でCrushを起動しないでください。この例のClaudeはsupports-images = falseです。2026-09-30のカタログでは、選択したMessages形式の入力はテキストのみとされています。Crushのバージョンがこのフラグに対応していても、選択したAPI形式でimage入力に対応すると、現在のカタログに記載されているモデルでのみ有効にしてください。クライアントのフラグだけで、モデルに画像対応が追加されるわけではありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crush/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/charmbracelet/crush#custom-providers) Ai ### [Aider](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aider/) ターミナルエージェント OpenAI Chat gitリポジトリ内でAIとペアプログラミング。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aider/) #### 設定場所 環境変数OPENAI\_API\_BASEとOPENAI\_API\_KEY、フラグ--model openai/\<モデル\> #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export OPENAI_API_BASE=https://api.ailoot.ai/v1 export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" aider --model openai/deepseek-v4-pro ``` モデルの例：`openai/deepseek-v4-pro` #### 重要 openai/プレフィックスは必須です。AiderはLiteLLMを経由し、OpenAI互換の/v1/chat/completionsへリクエストを送ります。Aiderが認識していないモデルでは、コンテキスト長が不明という警告が出ますが、エラーではありません。このドキュメントページには、独自のbase URLを使うAnthropicの設定は記載されていません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aider/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://aider.chat/docs/llms/openai-compat.html) Go ### [Goose](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/goose/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic Messages MCP拡張機能を備える、ターミナルとコンピューター向けのオープンソースエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/goose/) #### 設定場所 goose configure → Custom Providers → Add A Custom Provider、または~/.config/goose/custom\_providers/のJSON（Windows: %APPDATA%\\Block\\goose\\config\\custom\_providers\\）；別の方法は、OPENAI\_HOST/OPENAI\_BASE\_PATHを指定した組み込みOpenAIプロバイダー #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.config/goose/custom_providers/ailoot.json` ```json { "name": "ailoot", "engine": "openai", "display_name": "Ailoot", "description": "Ailoot API", "api_key_env": "AILOOT_API_KEY", "base_url": "https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions", "models": [ { "name": "claude-sonnet-5-5", "context_limit": 1000000 }, { "name": "gpt-6.1-sol", "context_limit": 272000 } ], "supports_streaming": true, "requires_auth": true } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." goose session start --provider ailoot # 組み込みのOpenAIプロバイダーを使う方法: export GOOSE_PROVIDER=openai export OPENAI_HOST=https://api.ailoot.ai export OPENAI_BASE_PATH=v1/chat/completions export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 独自プロバイダーのエンジン：openai、anthropic、ollama。Gooseの例では、engine openaiのbase\_urlに/v1/chat/completionsまでの完全なパスを指定します。組み込みプロバイダーでは、OPENAI\_HOSTにパスなしのルート、OPENAI\_BASE\_PATHにパスを指定します（デフォルトはv1/chat/completions）。Gooseはconfig.yamlのキーを無視し、環境変数かキーチェーンのみ使います。リポジトリはaaif-goose/gooseへ移転しました。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/goose/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/aaif-goose/goose/blob/main/documentation/docs/getting-started/providers.md) FD ### [Factory Droid](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/factory-droid/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages 独自モデルを指定できる、Factoryのターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/factory-droid/) #### 設定場所 ~/.factory/settings.json → customModels配列；モデル選択は/modelコマンドの«Custom models»セクション #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "customModels": [ { "model": "claude-sonnet-5-5", "displayName": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "anthropic", "maxOutputTokens": 64000 }, { "model": "gpt-6.1-sol", "displayName": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "openai", "maxOutputTokens": 64000 }, { "model": "deepseek-v4-pro", "displayName": "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "generic-chat-completion-api", "maxOutputTokens": 32000 } ] } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 provider: anthropic = Messages API（baseUrlはAnthropicと同様、/v1なし）、openai = Responses API（/v1付き）、generic-chat-completion-api = Chat Completions（/v1付き）。anthropicのキーは、デフォルトでx-api-keyに送られます（Ailootが受け付けます）。"authMode": "bearer"でAuthorizationに切り替わります。キーはローカルに保管されます。Factoryが全面的にテストするのは、AnthropicとOpenAIの公式APIのみです。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/factory-droid/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.factory.com/model-independence/byok) Am ### [Amp](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/amp/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini 柔軟なモデルルーティングを備える、Ampのコーディングエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/amp/) #### 設定場所 設定 → Model Routing → Add → Custom URL（チームではworkspace Model Routingも利用可）；ターミナルではamp config model-providers（list, test, set-priority, edit-router…） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Model Routing → Add → Custom URL Format: anthropic-messages Base URL: https://api.ailoot.ai API key: sk-... Model mapping: anthropic/claude-fable-5 -> anthropic/claude-fable-5 GPT用の二つ目の接続: Format: responses Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model mapping: openai/gpt-5.6-sol -> gpt-5.6-sol 確認: amp config model-providers check-access --provider-model anthropic/claude-fable-5 ``` モデルの例：`claude-fable-5` #### 重要 Custom URLの形式：chat-completions（\/chat/completions）、responses（\/responses）、anthropic-messages（\/v1/messages、/v1は重複しません）、google-genai（\/models/\:streamGenerateContent）。キーはAuthorization: Bearerで送られます。マッピングには、provider/model形式のAmpの正規IDを使い、矢印でAilootへ送信するIDを指定します。この接続に含まれないモデルは、Ampが自社のクレジットで提供します。ドキュメントでは、独自ホストがAmpからアクセス可能であることを要求しています。このアドレスは公開されているため、条件を満たします。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/amp/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://ampcode.com/docs/markdown/customize/model-routing) AI ### [AIChat](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aichat/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini ロール、セッション、RAGを備える、ターミナルの汎用チャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aichat/) #### 設定場所 AIChatのconfig.yaml → clients（タイプ：openai-compatible, claude, gemini）；モデル指定：-m \:\ #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```yaml clients: - type: openai-compatible name: ailoot api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: sk-... models: - name: deepseek-v4-pro max_input_tokens: 1000000 supports_function_calling: true - type: claude api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: sk-... - type: gemini api_base: https://api.ailoot.ai/v1beta api_key: sk-... ``` ```bash aichat -m ailoot:deepseek-v4-pro 'こんにちは' ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro` #### 重要 AIChatの設定例では、claudeのapi\_baseに/v1、geminiには/v1betaを含めます。Ailootでも同様です。三つのクライアントから、Ailootの三つの形式（OpenAI、Anthropic、Gemini）を利用できます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/aichat/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/sigoden/aichat/blob/main/config.example.yaml) CC ### [Continue CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue-cli/) ターミナルエージェント OpenAI Chat エージェントと自動化向けの、ContinueのCLI版。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue-cli/) #### 設定場所 ContinueのYAML設定（config.yaml）。CLIではフラグ--config \で渡します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `ailoot.yaml` ```text name: Ailoot version: 0.0.1 schema: v1 models: - name: Claude Sonnet 5.5 (Ailoot) provider: openai model: claude-sonnet-5-5 apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... # 起動: cn --config ./ailoot.yaml ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 OpenAI互換サービスでは、Continueはprovider: openaiを使い、apiBaseに/v1を含めます。設定形式は拡張機能とCLIで共通で、ファイルは--configフラグで渡します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.continue.dev/customize/model-providers/top-level/openai) Fo ### [ForgeCode](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/forge/) ターミナルエージェント OpenAI Chat プロバイダーを設定できるターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/forge/) #### 設定場所 forge provider login → OpenAI-compatible（推奨）；旧方式は、。envのOPENAI\_URLとOPENAI\_API\_KEY、およびforge.yamlのmodel #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash # 推奨: forge provider login # OpenAI-compatibleを選択し、https://api.ailoot.ai/v1とsk-...を入力する # 従来の方法（.env）: OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_URL=https://api.ailoot.ai/v1 # forge.yaml model: claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 .envによる設定は非推奨とされています。最初の起動時に、Forgeが変数を独自のファイルストレージへ移します。READMEには、provider loginウィザードの正確な項目名はありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/forge/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/tailcallhq/forgecode) GC ### [GitHub Copilot CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/github-copilot-cli/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic Messages 独自モデルを指定できる、ターミナルのCopilot。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/github-copilot-cli/) #### 設定場所 環境変数COPILOT\_PROVIDER\_BASE\_URL, COPILOT\_PROVIDER\_TYPE, COPILOT\_PROVIDER\_API\_KEY, COPILOT\_MODEL（または--modelフラグ） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." unset COPILOT_PROVIDER_TYPE # OpenAI互換モード export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export COPILOT_MODEL=gpt-6.1-sol copilot # Anthropicモード export COPILOT_PROVIDER_TYPE=anthropic export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.ailoot.ai export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export COPILOT_MODEL=claude-sonnet-5-5 copilot ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 タイプ：openai（デフォルト。任意のOpenAI互換サーバー）、azure、anthropic。モデルはツール呼び出しとストリーミング出力に対応している必要があります。プロトコル選択用のCOPILOT\_PROVIDER\_WIRE\_APIもありますが、ページには値が列挙されていません。上限はCOPILOT\_PROVIDER\_MAX\_PROMPT\_TOKENS / MAX\_OUTPUT\_TOKENSで指定できます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/github-copilot-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/copilot-cli/customize-copilot/use-byok-models) Gp ### [gptme](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptme/) ターミナルエージェント OpenAI Chat コード、ファイル、ブラウザーを扱う、個人向けターミナルエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptme/) #### 設定場所 ~/.config/gptme/config.toml → \[\[providers\]\]；モデルは\/\形式で選択 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.config/gptme/config.toml` ```toml [[providers]] name = "ailoot" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_env = "AILOOT_API_KEY" default_model = "claude-sonnet-5-5" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." gptme 'こんにちは' -m ailoot/claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 任意のOpenAI互換サーバーを使えます。キーはapi\_key、api\_key\_env、\\_API\_KEYの順に検索されます。プロバイダー一覧のコマンドはgptme-util providers listです。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptme/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/gptme/gptme/blob/master/docs/providers-custom.rst) KC ### [Kilo Code CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code-cli/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Kilo CodeのCLIエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code-cli/) #### 設定場所 ~/.config/kilo/kilo.jsonc（または。/kilo.jsonc。KILO\_CONFIGも使用可） → provider.\.options.baseURL；拡張機能ではSettings → Providers → Custom provider #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json", "model": "openai-compatible/claude-sonnet-5-5", "provider": { "openai-compatible": { "options": { "apiKey": "{env:AILOOT_API_KEY}", "baseURL": "https://api.ailoot.ai/v1" }, "models": { "claude-sonnet-5-5": { "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "tool_call": true, "limit": { "context": 1000000, "output": 64000 } } } } } } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 Custom providerダイアログでは、OpenAI Compatible（Chat Completions）、OpenAI Responses、Anthropic Messagesを選べます。{env:VAR}は、信頼済みのグローバル設定（~/.config/kilo）でのみ使えます。プロジェクトのkilo.jsonでは、環境変数からキーは展開されません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://kilo.ai/docs/code-with-ai/agents/custom-models) LL ### [LLM](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llm-cli/) ターミナルエージェント OpenAI ChatOpenAI Responses コマンドラインからモデルへリクエストするユーティリティー。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llm-cli/) #### 設定場所 llmの設定ディレクトリにあるextra-openai-models.yamlファイル；キーの設定はllm keys set \<名前\> #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `extra-openai-models.yaml` ```text - model_id: ailoot-sonnet model_name: claude-sonnet-5-5 api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_name: ailoot supports_tools: true vision: true - model_id: ailoot-gpt model_name: gpt-6.1-sol api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_name: ailoot responses: true ``` ```bash llm keys set ailoot llm -m ailoot-sonnet 'こんにちは' ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 デフォルトはChat Completionsです。responses: trueでモデルを/responsesに切り替えます。api\_baseを指定するとOpenAIキーは送信されないため、api\_key\_nameが必要です。これはリクエスト用のCLIユーティリティーで、エージェントではありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llm-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://llm.datasette.io/en/stable/other-models.html) MS ### [mini-SWE-agent](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mini-swe-agent/) ターミナルエージェント OpenAI Chat リポジトリのタスク向けの、最小構成のエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mini-swe-agent/) #### 設定場所 エージェントのYAML設定 → modelセクション (model\_name, model\_kwargs)；デフォルトの設定パスはMSWEA\_MINI\_CONFIG\_PATHで変更 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```yaml # エージェント設定の抜粋 model: model_name: "claude-sonnet-5-5" model_kwargs: custom_llm_provider: "openai" api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" cost_tracking: "ignore_errors" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 LiteLLMを経由し、model\_kwargsはlitellm.completionへ直接渡されます。料金レジストリがないと、LiteLLMは料金不明のエラーを返すため、cost\_tracking: "ignore\_errors"（またはMSWEA\_COST\_TRACKING=ignore\_errors）で無効にします。OPENAI\_API\_KEYでキーを渡すのはLiteLLMの標準方式ですが、mini-SWE-agentのページ自体には示されていません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mini-swe-agent/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent/blob/main/docs/models/local_models.md) OC ### [OpenHands CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openhands-cli/) ターミナルエージェント OpenAI Chat コマンドラインで開発を行う、自律型エージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openhands-cli/) #### 設定場所 Ctrl+P → Settings（プロバイダーとモデル）、~/.openhands/agent\_settings.json（llm.model / llm.api\_key / llm.base\_url）、または--override-with-envsフラグを使う環境変数LLM\_MODEL, LLM\_API\_KEY, LLM\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.openhands/agent_settings.json` ```json { "llm": { "model": "openai/claude-sonnet-5-5", "api_key": "sk-...", "base_url": "https://api.ailoot.ai/v1" } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # 一度だけ環境変数で指定する場合: export LLM_MODEL=openai/claude-sonnet-5-5 export LLM_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export LLM_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 openhands --override-with-envs ``` モデルの例：`openai/claude-sonnet-5-5` #### 重要 OpenHandsはLiteLLMを経由します。OpenAIプロキシでは、ドキュメントに従い、Custom Modelをopenai/\<モデル\>形式にし、プロキシのBase URLを指定します。--override-with-envsでの変更は保存されません。ウェブ画面ではSettings → LLM → Advanced → Custom Model, Base URL, API Keyを使います。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openhands-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.openhands.dev/openhands/usage/cli/command-reference) Pi ### [Pi](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pi/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini ターミナル向けの、最小構成のコーディングエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pi/) #### 設定場所 ~/.pi/agent/models.json（または、プロジェクトを信頼した後の。pi/models.json）；選択は/model #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "providers": { "ailoot": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "$AILOOT_API_KEY", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "input": [ "text", "image" ] }, { "id": "deepseek-v4-pro" } ] } } } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 Piのドキュメントは、models.jsonでOpenAI、Anthropic、Google互換endpointを使えることを明示しています。例はapi: openai-completionsです。apiKeyには$NAME/${NAME}、直接指定する値、!コマンドを使えます。ファイルは/modelを開くたびに読み直されます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pi/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/docs/models.md) Pl ### [Plandex](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/plandex/) ターミナルエージェント OpenAI Chat 大きなタスク向けのエージェント。計画、サンドボックスでの変更、適用を行います。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/plandex/) #### 設定場所 plandex models custom（REPLでは\\models custom）で、独自のモデルとプロバイダーのJSONファイルを開きます。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "$schema": "https://plandex.ai/schemas/models-input.schema.json", "providers": [ { "name": "ailoot", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKeyEnvVar": "AILOOT_API_KEY" } ], "models": [ { "modelId": "ailoot-claude-sonnet-5-5", "publisher": "anthropic", "description": "Claude Sonnet 5.5 via Ailoot", "defaultMaxConvoTokens": 75000, "maxTokens": 1000000, "maxOutputTokens": 64000, "reservedOutputTokens": 32000, "preferredOutputFormat": "xml", "providers": [ { "provider": "custom", "customProvider": "ailoot", "modelName": "claude-sonnet-5-5" } ] } ] } ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 独自プロバイダーは、セルフホストのPlandexでのみ使えます。クラウドのBYOキーでは、組み込みプロバイダーのみ使えます。すべての独自プロバイダーはOpenAI互換（Chat Completions）である必要があります。続いて、モデルを独自model packに追加します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/plandex/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/plandex-ai/plandex/blob/main/docs/docs/models/custom-models.md) TA ### [Trae Agent](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae-agent/) ターミナルエージェント OpenAI ChatAnthropic Messages 開発タスク向けの、ByteDanceの研究用エージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae-agent/) #### 設定場所 trae\_config.yaml → model\_providers.\<名前\>.base\_url；別の方法は。envの環境変数OPENAI\_BASE\_URL / ANTHROPIC\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `trae_config.yaml` ```yaml agents: trae_agent: model: trae_agent_model model_providers: openai: api_key: sk-... provider: openai base_url: https://api.ailoot.ai/v1 models: trae_agent_model: model_provider: openai model: gpt-6.1-sol max_tokens: 4096 temperature: 0.5 ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 YAMLではスペースのみ使い、タブは使わないでください。Anthropic形式はprovider: anthropicとANTHROPIC\_BASE\_URLを指定します（READMEには、anthropicの/v1に関する正確な要件がないため、https://api.ailoot.aiを使用してください）。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae-agent/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/bytedance/trae-agent#using-base-url) Wa ### [Warp](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/warp/) ターミナルエージェント OpenAI Chat エージェントを内蔵し、独自のモデルアドレスを指定できるターミナル。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/warp/) #### 設定場所 Settings → «inference endpoint»を検索 → Custom inference endpoint：ベースURL、キー、モデルID；続いてモデル選択欄で選択 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Settings → inference endpoint Endpoint URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Models: claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro 続いてモデル一覧でclaude-sonnet-5-5などを選択する (Autoは選ばない)。 ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 OpenAI Chat Completions（POST /v1/chat/completions）のみ対応します。リクエストはWarpのサーバーを通り、キーはローカルに保管されますが、各リクエストでWarpのバックエンドへ送られます。Autoモードと独自ルーターは常にWarpのクレジットを使い、クラウドエージェントはこのendpointを使いません。Freeプランと有料プランで、個人および10人までのチームが利用できます。現在のカタログにOpenAI Chat形式があるモデルを選んでください。2026-09-30のスナップショットでは、gemini-3.6-flashが対応しています。他のGeminiモデルは、それぞれのカードを確認してください。この接続はGeminiのネイティブ形式を使いません。カタログにメソッドがあることは、特定のクライアントバージョンの実行確認ではありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/warp/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.warp.dev/agents/inference/custom-inference-endpoint/) ## エディターとIDE コードエディターの拡張機能と、内蔵アシスタント。 Cl ### [Cline](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline/) エディター拡張機能 OpenAI ChatAnthropic Messages VS CodeとJetBrainsの自律型エージェント。計画、編集、コマンド実行を行います。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline/) #### 設定場所 Clineパネル → 歯車（Settings） → API Provider = «OpenAI Compatible» → Base URL, API Key, Model ID。別の方法：API Provider = «Anthropic» → «Use custom base URL»を選択。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text OpenAI Compatible (推奨): API Provider: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Model ID: claude-sonnet-5-5 (またはgpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro, qwen3.8-max) Model Configuration: Context WindowとMax Output Tokensはモデルに合わせる。Image Supportは画像を認識できるモデルのみ。 Anthropic (Messages): API Provider: Anthropic Anthropic API Key: sk-... [x] Use custom base URL → https://api.ailoot.ai ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 OpenAI Compatibleは/v1/chat/completionsを呼び出すため、アドレスに/v1を含めます。Anthropicは/v1/messagesを呼び出し、アドレスに/v1を含めません。ただしモデル一覧はAnthropic名のみで、他のAilootモデルはOpenAI Compatibleで利用します。エージェントモードには、ツール呼び出しに対応するモデルが必要です。Gemini 3.1 Proはchat/completionsでは利用できません（GeminiとAnthropic形式のみ）。この設定ではgemini-3.6-flashを選んでください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.cline.bot/provider-config/openai-compatible) RC ### [Roo Code](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/roo-code/) エディター拡張機能 OpenAI ChatAnthropic Messages コード、設計、デバッグ用モードを備える、VS Codeのエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/roo-code/) #### 設定場所 Roo Codeパネル → 歯車 → API Provider = «OpenAI Compatible» → Base URL, API Key, Model；任意でModel Configuration (Max Output Tokens, Context Window, Image Support, Computer Use、料金)。Anthropicプロバイダーには«Use custom base URL»のチェック項目があります。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text API Provider: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Model: gpt-6.1-sol (またはclaude-sonnet-5-5, kimi-k3, glm-5.3) Anthropicを使う方法: API Provider: Anthropic, API key sk-..., [x] Use custom base URL → https://api.ailoot.ai ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 Roo Codeのツール呼び出しはOpenAI形式のみなので、モデルが/v1/chat/completionsのtoolsに対応している必要があります。Anthropic方式は/v1/messagesを使い、アドレスに/v1を含めません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/roo-code/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://roocodeinc.github.io/Roo-Code/providers/openai-compatible/) KC ### [Kilo Code](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code/) エディター拡張機能 OpenAI Chat モードと独自モデルを設定できる、VS Codeのエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code/) #### 設定場所 Settings（歯車） → Providersタブ → 下部の«Custom provider» → Provider ID, Display name, Provider API = «OpenAI Compatible», Base URL, API key, Models（/v1/modelsから取得）。設定はkilo.jsonに保存されます。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider ID: ailoot Display name: Ailoot Provider API: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Models: 一覧から選択する。例: claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro` #### 重要 Kiloは{Base URL}/modelsを取得し、モデル一覧を表示します。AilootのGET /v1/modelsはカタログ全体を返します。。../v1/chat/completionsの完全なアドレスも指定できます。独自ヘッダーにも対応しています。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/kilo-code/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://kilo.ai/docs/ai-providers/openai-compatible) Co ### [Continue](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue/) エディター拡張機能 OpenAI Chat VS CodeとJetBrainsのアシスタント。チャット、編集、エージェント機能に対応。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue/) #### 設定場所 ~/.continue/config.yamlファイル（またはContinueの設定エディター）。models\[\]に、provider: openaiとapiBaseを持つ項目を追加します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text name: Ailoot version: 0.0.1 schema: v1 models: - name: Ailoot Claude Sonnet 5.5 provider: openai model: claude-sonnet-5-5 apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... - name: Ailoot GPT-6.1 Sol provider: openai model: gpt-6.1-sol apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... # useResponsesApi: false # /chat/completionsを強制的に使う必要がある場合のみ ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 apiBaseの末尾には/v1が必要です。gpt-5/oシリーズの名前では、Continueが/v1/responsesを自動で選ぶ場合があります。Ailootのgpt-\*は/v1/responsesと/v1/chat/completionsの両方に対応し、useResponsesApi: falseでchat/completionsを強制します。useLegacyCompletionsEndpointは不要です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/continue/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.continue.dev/customize/model-providers/top-level/openai) Ze ### [Zed](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zed/) コードエディター OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages エージェントを内蔵する、高速なコードエディター。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zed/) #### 設定場所 Agent Settings (agent::OpenSettings) → LLM Providers → Add Provider；またはsettings.json → language\_models.openai\_compatible / language\_models.anthropic\_compatible。キーは設定画面で指定し、システムのキーチェーンに保管されます。環境変数\<大文字のプロバイダーID\>\_API\_KEYも使えます。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "language_models": { "openai_compatible": { "ailoot": { "api_url": "https://api.ailoot.ai/v1", "available_models": [ { "name": "gpt-6.1-sol", "display_name": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "max_tokens": 272000, "capabilities": { "tools": true, "images": false, "chat_completions": true } }, { "name": "deepseek-v4-pro", "display_name": "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)", "max_tokens": 128000 } ] } }, "anthropic_compatible": { "ailoot-claude": { "api_url": "https://api.ailoot.ai", "available_models": [ { "name": "claude-sonnet-5-5", "display_name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "max_tokens": 200000, "capabilities": { "tools": true, "images": false, "prompt_caching": false } } ] } } } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export AILOOT_CLAUDE_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 openai\_compatibleは/v1付きのアドレスで、/v1/chat/completionsを使います。capabilities.chat\_completions = falseで/v1/responsesに切り替わります。anthropic\_compatibleは/v1なしで、/v1/messagesを使います。Zedはx-api-keyでキーを送り、Ailootが受け付けます。デフォルトはimages = false、parallel\_tool\_calls = falseです。Zedは画像を送れますが、現在のカタログに、選択したAPI形式でimage入力に対応すると記載される具体的なモデルでのみ、imagesを有効にしてください。GPTとClaudeの例はimages = falseです。2026-09-30のスナップショットでは、入力はテキストのみとされています。たとえばこのスナップショットのgemini-3.6-flashは、OpenAI Chatのimage入力に対応すると記載されています。実際の対応は、モデルカードと形式によって異なります。推論モデルにはreasoning\_effortフィールドがあります。例のmax\_tokensはコンテキストサイズを表します。正確な上限はモデルカタログで確認してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zed/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://zed.dev/docs/ai/use-api-access) VC ### [VS Code + Copilot Chat](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vscode-copilot-byok/) エディター拡張機能 OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages VS CodeのCopilot Chatで独自プロバイダーを使用。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vscode-copilot-byok/) #### 設定場所 チャットのモデル選択 → Manage Language Models（歯車） → Add Models → Custom Endpoint → VS CodeがchatLanguageModels.jsonを開きます（旧設定のgithub.copilot.chat.customOAIModelsは非推奨）。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json [ { "name": "Ailoot", "vendor": "customendpoint", "apiKey": "${input:ailootApiKey}", "apiType": "chat-completions", "models": [ { "id": "gpt-6.1-sol", "name": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "url": "https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions", "toolCalling": true, "vision": false, "maxInputTokens": 200000, "maxOutputTokens": 32000 } ] }, { "name": "Ailoot Claude", "vendor": "customendpoint", "apiKey": "${input:ailootApiKey}", "apiType": "messages", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "url": "https://api.ailoot.ai/v1/messages", "toolCalling": true, "vision": false, "maxInputTokens": 200000, "maxOutputTokens": 32000 } ] } ] ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 urlはendpointの完全なパスです。apiTypeの値：chat-completions、responses（url .../v1/responses）、messages（url .../v1/messages）。BYOKはCopilotプランやGitHubログインなしで使えますが、チャットとエージェントのみ対応し、インライン補完はCopilotのままです。組織の管理者（Business/Enterprise）はBYOKポリシーを無効にできます。上記のトークン上限は例なので、カタログの値を使ってください。これらの例のvision = falseは、2026-09-30のカタログがGPT/OpenAI ChatとClaude/Anthropic Messagesの入力をテキストのみと記載しているためです。VS Codeのバージョンがvisionに対応していても、選択したAPI形式でimage入力に対応すると、現在のカタログに記載されるモデルでのみ有効にしてください。クライアントにフィールドがあっても、モデルの画像対応が確認されたことにはなりません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vscode-copilot-byok/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/language-models) JA ### [JetBrains AI Assistant](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jetbrains-ai-assistant/) コードエディター OpenAI Chat 独自キーを使える、JetBrains IDEの内蔵アシスタント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jetbrains-ai-assistant/) #### 設定場所 Settings | Tools | AI Assistant | Providers & API keys → Third-party AI providers → OpenAI-compatible → URL, API Key → Test Connection → Apply → AI Chat / Models Assignment #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: OpenAI-compatible URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 OpenAI-compatibleを選び、URLにhttps://api.ailoot.ai/v1、API Keyに自分のキーを入力します。Test Connection、Applyの順に押し、AI Chatでモデルを選びます。IDEの機能に使う場合はModels Assignmentで割り当ててください。Tool callingはモデルがツールに対応している場合のみ有効にします。コード補完は別設定です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jetbrains-ai-assistant/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/use-custom-models.html) Xc ### [Xcode](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/xcode/) コードエディター OpenAI Chat 外部プロバイダーを使う、XcodeのCoding Intelligence。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/xcode/) #### 設定場所 Xcode → Settings → Intelligence → Chat → Add a Chat Provider → Internet Hosted → URL, API Key, API Key Header、説明 → Add。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Type: Internet Hosted URL: https://api.ailoot.ai (/v1は付けない — Xcodeが/v1/modelsと/v1/chat/completionsを自動で追加する) API Key: sk-... API Key Header: x-api-key Description: Ailoot → 続いて一覧からモデルを選択する (例: claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol) ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 Appleは、プロバイダーがChat Completionsに対応し、{URL}/v1/modelsと{URL}/v1/chat/completionsに応答することを要求しています。Ailootはx-api-keyとAuthorization: Bearerでキーを受け付けます（Authorizationヘッダーを選ぶと、利用者の報告ではXcodeがBearerを追加します）。Xcodeのエージェントは別途設定し、この手順には含まれません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/xcode/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://developer.apple.com/documentation/xcode/setting-up-coding-intelligence) AN ### [avante.nvim](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/avante-nvim/) Neovimプラグイン OpenAI ChatAnthropic Messages バッファー内でチャットと編集を行うNeovimプラグイン。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/avante-nvim/) #### 設定場所 lazy.nvimで使うyetone/avante.nvimのopts：opts.providers.\<名前\>に\_\_inherited\_from = 'openai'を指定して独自のOpenAI互換プロバイダーを使うか、providers.claude.endpointを上書きします。キーは、api\_key\_nameで指定した環境変数から取得します（AVANTE\_\*形式の名前に対応）。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```lua opts = { provider = "ailoot", providers = { ailoot = { __inherited_from = "openai", endpoint = "https://api.ailoot.ai/v1", api_key_name = "AILOOT_API_KEY", model = "claude-sonnet-5-5", }, claude = { endpoint = "https://api.ailoot.ai", -- Anthropic Messages、/v1は付けない model = "claude-sonnet-5-5", }, }, } -- ターミナルで: export AILOOT_API_KEY=sk-... -- claudeプロバイダーはAVANTE_ANTHROPIC_API_KEYまたはANTHROPIC_API_KEYを読み取る ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 プラグインのWikiでは、OpenAI互換アドレスの末尾に/v1を付けます（プラグインが/chat/completionsを追加します）。組み込みのclaudeプロバイダーはhttps://api.anthropic.com形式のアドレスを使うため、Ailootでは/v1を付けません。\_\_inherited\_fromを使わない独自プロバイダーには、完全なアドレスと独自のレスポンス解析関数が必要です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/avante-nvim/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/avante-corp/avante.nvim/wiki/Custom-providers) CN ### [codecompanion.nvim](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/codecompanion-nvim/) Neovimプラグイン OpenAI ChatAnthropic Messages Neovimのチャットとインライン編集。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/codecompanion-nvim/) #### 設定場所 require('codecompanion').setup({ adapters = { http = { ... } } })で、adapters.extend('openai\_compatible', ...)またはextend('anthropic', ...)を使用；続いてinteractions.chat/inline.adapterを指定。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```lua require("codecompanion").setup({ adapters = { http = { ailoot = function() return require("codecompanion.adapters").extend("openai_compatible", { env = { url = "https://api.ailoot.ai", api_key = "AILOOT_API_KEY", -- sk-...を格納する環境変数の名前 chat_url = "/v1/chat/completions", }, schema = { model = { default = "gpt-6.1-sol" } }, }) end, }, }, interactions = { chat = { adapter = "ailoot" }, inline = { adapter = "ailoot" }, }, }) ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 openai\_compatibleでは、ホスト（env.url、/v1なし）とパス（env.chat\_url）を分けて指定します。envの値には、環境変数名、cmd:...、file:...、Lua関数を使えます。anthropicアダプターも、/v1/messages向けの独自urlで拡張できます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/codecompanion-nvim/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://codecompanion.olimorris.dev/configuration/adapters-http) Gp ### [gptel](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptel/) Emacsパッケージ OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini Emacs向けのシンプルな言語モデルクライアント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptel/) #### 設定場所 init.el：gptel-make-openai（OpenAI Chat）、gptel-make-anthropic（Messages）、gptel-make-geminiでバックエンドを登録します。それぞれ：host, :endpoint, :key, :stream, :modelsを指定し、続いてgptel-backendとgptel-modelを設定します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```lisp (setq gptel-model 'claude-sonnet-5-5 gptel-backend (gptel-make-openai "Ailoot" :host "api.ailoot.ai" :endpoint "/v1/chat/completions" :stream t :key (getenv "AILOOT_API_KEY") ; または (gptel-api-key-from-environment "AILOOT_API_KEY") :models '(claude-sonnet-5-5 gpt-6.1-sol deepseek-v4-pro qwen3.8-max))) ;; Anthropic Messagesを使う方法 (gptel-make-anthropic "Ailoot-Claude" :host "api.ailoot.ai" ; デフォルトのパスは/v1/messages :stream t :key (getenv "AILOOT_API_KEY") :models '(claude-sonnet-5-5 claude-opus-5-5)) ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 ：hostはホスト名のみです（https://とパスを含めません）。パスは:endpointで指定します。gptel-make-anthropicはx-api-keyとanthropic-versionヘッダーを送り、Ailootが受け付けます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/gptel/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/karthink/gptel) TI ### [Theia IDE](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/theia/) コードエディター OpenAI Chat Theia AIモジュールを備えるオープンソースIDE。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/theia/) #### 設定場所 Preferences → AI-features → OpenAiCustom（またはsettings.jsonのai-features.openAiCustom.customOpenAiModels；AI Configuration画面はAlt+A）。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels": [ { "model": "claude-sonnet-5-5", "url": "https://api.ailoot.ai/v1", "id": "ailoot-claude-sonnet-5-5", "apiKey": "sk-...", "developerMessageSettings": "system" } ] } ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 urlはベースアドレスで、末尾に/v1を含めます。OpenAI以外のモデルでは、developerMessageSettings: "system"が安全な選択です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/theia/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://theia-ide.org/docs/user_ai/) TI ### [Trae IDE](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae/) コードエディター OpenAI ChatAnthropic Messages 独自モデルを指定できる、Traeのコードエディター。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae/) #### 設定場所 Settings → Models → Add Model → Custom Model → API Format, Request URL（Full URLの切り替え）, Model ID, Display Name, API Key；任意でAdvanced Settings。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text OpenAI形式: API Format: OpenAI Chat Completions Full URL: OFF Request URL: https://api.ailoot.ai/v1 Model ID: gpt-6.1-sol API Key: sk-... Anthropic形式: API Format: Anthropic Messages Full URL: OFF Request URL: https://api.ailoot.ai Model ID: claude-sonnet-5-5 API Key: sk-... ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 Full URLがオフの場合、Traeが選択した形式のパスを追加します（OpenAIは/v1付きのアドレス、Anthropicは/v1なし）。Full URLがオンの場合は、https://api.ailoot.ai/v1/chat/completionsまたはhttps://api.ailoot.ai/v1/messagesを入力します。Model Seriesフィールドは、モデルファミリーに合わせてヒントを調整します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/trae/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.trae.ai/ide/models) ## チャットアプリ パソコン、スマートフォン、ブラウザー向けのチャット、ノート、ランチャー。 OW ### [Open WebUI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/open-webui/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI Chat 自分のサーバーで使う、人気のウェブチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/open-webui/) #### 設定場所 Settings \> Admin \> Connections \> Manage OpenAI API Connections \> + Add Connection（または、コンテナー起動時の環境変数OPENAI\_API\_BASE\_URL / OPENAI\_API\_KEY） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text UI: URL = https://api.ailoot.ai/v1 API Key = sk-... Model IDs: 空欄 (/v1/modelsから取得される)。またはclaude-sonnet-5-5, gpt-6.1-solを手動追加する Docker env: OPENAI_API_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_API_KEY=sk-... ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 形式はOpenAI Chat Completionsです。URLには/v1を含め、末尾のスラッシュは付けません。モデル一覧は/v1/modelsから取得します。大きなカタログ（252モデル）では、Model IDsで絞り込み、モデル一覧のキャッシュ（Cache Base Model List / ENABLE\_BASE\_MODELS\_CACHE=True）を有効にすると扱いやすくなります。RAGの埋め込みには、別のRAG\_OPENAI\_API\_BASE\_URLがあります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/open-webui/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/connect-a-provider/starting-with-openai-compatible/) Li ### [LibreChat](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/librechat/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI ChatAnthropic Messages エージェントと複数のプロバイダーを備える、自分のサーバーのウェブチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/librechat/) #### 設定場所 librechat.yamlファイル → endpoints.custom（.envの${VAR}からキーを取得）；Anthropic形式ではprovider: 'anthropic'を指定 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```yaml endpoints: custom: - name: 'Ailoot' apiKey: '${AILOOT_API_KEY}' baseURL: 'https://api.ailoot.ai/v1' models: default: ['gpt-6.1-sol', 'claude-sonnet-5-5', 'deepseek-v4-pro'] fetch: true titleConvo: true titleModel: 'gpt-6.1-sol' modelDisplayLabel: 'Ailoot' - name: 'Ailoot Claude' provider: 'anthropic' apiKey: '${AILOOT_API_KEY}' baseURL: 'https://api.ailoot.ai' models: default: ['claude-sonnet-5-5'] fetch: false # .env: AILOOT_API_KEY=sk-... ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 通常のcustom endpoint = OpenAI Chat Completions（baseURLは/v1付き）。provider: 'anthropic'で/v1/messagesのネイティブクライアントを使います。ドキュメント例のAnthropic baseURLは/v1なし（https://api.anthropic.com）なので、Ailootではhttps://api.ailoot.aiを指定します。fetch: trueで/v1/modelsから一覧を取得します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/librechat/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/object_structure/custom_endpoint) CS ### [Cherry Studio](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cherry-studio/) デスクトップアプリ OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages アシスタントとナレッジベースを備える、デスクトップクライアント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cherry-studio/) #### 設定場所 Settings（歯車） \> Model Provider \> + Add Provider \> プロトコルの種類OpenAI / OpenAI Responses / Anthropic / Gemini #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider Name: Ailoot 種類: OpenAI (またはOpenAI Responses / Anthropic) API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai → 入力欄の下にある最終的なアドレスのプレビューを確認してください。次のアドレスになっている必要があります: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions (Anthropicの場合はhttps://api.ailoot.ai/v1/messages) Models: + claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol 続いてModel Checkボタンを押す ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 ドキュメントではOpenAI、Anthropic、OpenAI Responses、Geminiの各プロトコルと、入力欄の下の最終パスのプレビューが確認できます。ただし/v1の追加ルールは説明されていないため、プレビューを参照してください。Ailootの三つの形式（Chat Completions、Responses、Messages）はすべて使えます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cherry-studio/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://cherryai.com/docs/en/pre-basic/providers/zi-ding-yi-fu-wu-shang/) Ch ### [Chatbox](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/chatbox/) パソコンとスマートフォン OpenAI Chat パソコンとスマートフォン向けのチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/chatbox/) #### 設定場所 設定（サイドバーのボタン） \> Model Provider \> Add（下部） \> タイプOpenAI API Compatible #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Name: Ailoot API Mode: OpenAI API Compatible API Key: sk-... API Host: https://api.ailoot.ai API Path: (空欄。デフォルトは/v1/chat/completions) Models: + gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 (これらの例ではvisionは無効。tool_useは選択したモデルの対応機能に応じる) ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 ドキュメントのAPI Hostには/v1を付けません（例：https://api.openai.com）。デフォルトのパスは/v1/chat/completionsです。Google Gemini compatibleタイプもありますが、Ailootの/v1betaでは未検証です。JSON設定のインポート（type: 'openai', apiHost, apiPath）は1.15.1から使え、パスはchatbox://provider/import?config=\です。例にあるGPTとClaudeではvisionを無効にしています。2026-09-30のカタログでは、OpenAI Chat形式の入力はテキストのみとされています。Chatboxのバージョンがvisionに対応していても、選択したAPI形式でimage入力に対応すると、現在のカタログに記載されているモデルでのみ有効にしてください。クライアントが画像を添付できても、モデルが対応する証拠にはなりません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/chatbox/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.chatboxai.app/en/guides/providers) Lo ### [LobeChat](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/lobechat/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI ChatAnthropic Messages プラグインとナレッジベースを備える、モダンなチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/lobechat/) #### 設定場所 セルフホスト：環境変数OPENAI\_PROXY\_URL / OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_MODEL\_LIST, ANTHROPIC\_PROXY\_URL, GOOGLE\_PROXY\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_PROXY_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_MODEL_LIST=-all,+gpt-6.1-sol,+claude-sonnet-5-5,+deepseek-v4-pro # Anthropic形式（任意） ANTHROPIC_API_KEY=sk-... ANTHROPIC_PROXY_URL=https://api.ailoot.ai ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 OPENAI\_PROXY\_URLのデフォルトはhttps://api.openai.com/v1なので、/v1を含めます。ANTHROPIC\_PROXY\_URLのデフォルトはhttps://api.anthropic.com（/v1なし）です。GOOGLE\_PROXY\_URLでGemini形式（https://api.ailoot.ai）を接続することも形式上は可能ですが、この方法は未検証です。サーバーモードを使ってください。ブラウザーから直接送る場合、Ailoot APIがCORSのルールで拒否することがあります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/lobechat/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://lobehub.com/docs/self-hosting/environment-variables/model-provider) Ja ### [Jan](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jan/) デスクトップアプリ OpenAI ChatAnthropic Messages ローカルモデルとクラウドモデルを使う、パソコン向けのオープンソースチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jan/) #### 設定場所 Settings \> Model Providers \> Add Provider → OpenAI-compatibleまたはAnthropic-compatible形式を選択 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text OpenAI-compatible: Provider name: Ailoot Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Anthropic-compatible: Provider name: Ailoot Claude Base URL: https://api.ailoot.ai API key: sk-... Models: {base_url}/modelsから取得される。または+で手動追加: claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 ドキュメントでは、OpenAI互換のBase URLには/v1が必須です（ない場合は404）。末尾のスラッシュは削除されます。AnthropicモードのLiteLLM例には/v1がありません。独自プロバイダーのモデル機能（tools、vision）は手動で設定します。予備キーに対応し、再試行は401/403/429の場合のみです。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jan/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://www.jan.ai/docs/desktop/remote-models/custom-endpoint) Si ### [SillyTavern](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/sillytavern/) ロールプレイのチャット OpenAI Chat ロールプレイのチャットとキャラクター向けのインターフェース。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/sillytavern/) #### 設定場所 API Connections \> API: Chat Completion \> Chat Completion Source: Custom (OpenAI-compatible) #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Custom Endpoint (Base URL): https://api.ailoot.ai/v1 Custom API Key: sk-... Model: 一覧 (/v1/models)から選択するか、claude-sonnet-5-5を入力する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 ドキュメントでは、接続に問題がある場合は/v1を追加し、/chat/completionsは追加しないよう説明されています。サーバーが/v1/modelsを提供する場合、モデル一覧が取得されます（Ailootは提供しています）。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/sillytavern/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.sillytavern.app/usage/api-connections/openai/) An ### [AnythingLLM](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anythingllm/) 文書を使ったチャット OpenAI Chat パソコンやサーバーで、自分の文書を使うチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anythingllm/) #### 設定場所 Settings \> AI Providers \> LLM \> Generic OpenAI (Docker: env LLM\_PROVIDER='generic-openai') #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text UI: Base URL = https://api.ailoot.ai/v1 API Key = sk-... Chat Model Name = deepseek-v4-pro Token context window = モデルに合わせる Docker .env: LLM_PROVIDER='generic-openai' GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='https://api.ailoot.ai/v1' GENERIC_OPEN_AI_MODEL_PREF='deepseek-v4-pro' GENERIC_OPEN_AI_MODEL_TOKEN_LIMIT=128000 GENERIC_OPEN_AI_API_KEY='sk-...' ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro` #### 重要 ドキュメントでは、このプロバイダーは「開発者向け」とされています。必要に応じてGENERIC\_OPEN\_AI\_MODEL\_MAX\_TOKEN\_KEY='max\_completion\_tokens'を指定します。埋め込みには、別のgeneric-openai embedderがあります（EMBEDDING\_BASE\_PATH + GENERIC\_OPEN\_AI\_EMBEDDING\_API\_KEY）。モデルはnemotron-3-embedで、/v1/embeddingsから呼び出します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anythingllm/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.anythingllm.com/setup/llm-configuration/cloud/openai-generic) BA ### [big-AGI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/big-agi/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI ChatAnthropic Messages 複数のモデルを使うための、高機能なウェブインターフェース。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/big-agi/) #### 設定場所 デプロイ時の環境変数：OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_API\_HOST, ANTHROPIC\_API\_KEY / ANTHROPIC\_API\_HOST；画面ではModels \> Add OpenAI-compatible #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_API_HOST=https://api.ailoot.ai ANTHROPIC_API_KEY=sk-... ANTHROPIC_API_HOST=https://api.ailoot.ai ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 ドキュメントでは、これらの変数は、OpenAIとAnthropicのbackend hostを置き換えるものと説明されています（プロキシや独自endpoint向け）。「host」とあるため/v1なしで指定しますが、正確なパス形式は説明されていません。最初のリクエストで確認してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/big-agi/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/enricoros/big-AGI/blob/main/docs/environment-variables.md) Bo ### [BoltAI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/boltai/) Macアプリ OpenAI Chat macOSのネイティブAIクライアント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/boltai/) #### 設定場所 Settings \> Models \> (+) \> OpenAI-compatible Server #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Friendly name: Ailoot API Endpoint URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions API Key: sk-... Model ID: gpt-6.1-sol Context length: モデルに合わせる Streaming: 有効にする ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 chat completionsの完全なアドレスが必要です。AI Commandでも使うには、このサービスをメインに設定してください。手順はBoltAIのヘルプに基づきます。BoltAI 2では、画面が異なる場合があります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/boltai/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://boltai.com/help/how-to-setup-custom-openai-server) HF ### [Hugging Face Chat UI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hugging-face-chat-ui/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI Chat 自分のサーバーで使う、Hugging Faceのオープンソースウェブチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hugging-face-chat-ui/) #### 設定場所 。env.localファイル（OPENAI\_BASE\_URL, OPENAI\_API\_KEY） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash OPENAI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_API_KEY=sk-... ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro` #### 重要 Chat UIは、OPENAI\_BASE\_URLを使うOpenAI互換APIのみ対応し、/modelsからモデル一覧を取得します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/hugging-face-chat-ui/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/huggingface/chat-ui) MS ### [Msty Studio](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/msty-studio/) デスクトップアプリ OpenAI Chat ローカルモデルとクラウドモデルを使う、デスクトップチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/msty-studio/) #### 設定場所 Model Hub \> Model Providers \> Add Provider \> OpenAI-compatible #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: OpenAI Compatible Name: Ailoot API Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Models: gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 ドキュメントは独自のOpenAI互換プロバイダーを確認できますが、アドレス形式は説明していません。/v1はOpenAI APIの標準ルートです。404エラーでは、/v1なしも確認してください。独自のAnthropic互換endpointについては説明がありません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/msty-studio/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.msty.ai/studio/managing-models/online-providers) Ne ### [NextChat](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/nextchat/) 自分のサーバーのウェブチャット OpenAI Chat すばやく導入できる、軽量なウェブチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/nextchat/) #### 設定場所 Vercel / Docker: BASE\_URL, OPENAI\_API\_KEY, CUSTOM\_MODELS, DEFAULT\_MODEL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... BASE_URL=https://api.ailoot.ai CUSTOM_MODELS=-all,+gpt-6.1-sol,+claude-sonnet-5-5,+deepseek-v4-pro DEFAULT_MODEL=gpt-6.1-sol ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 この設定ではNextChatサーバー経由でOpenAI Chatを使います。VercelまたはDockerへのデプロイ時に、BASE\_URL=https://api.ailoot.ai（/v1なし）、OPENAI\_API\_KEY、CUSTOM\_MODELS、DEFAULT\_MODELを設定してください。変数を変更した後はサーバーを再デプロイします。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/nextchat/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat#environment-variables) OC ### [Obsidian Copilot](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-copilot/) Obsidianプラグイン OpenAI Chat Obsidianのノートを使うチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-copilot/) #### 設定場所 Settings \> Copilot \> BYOK \> Add a provider \> Add a custom provider #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model ID: claude-sonnet-5-5 (または/v1/modelsの一覧から選択する) 続いてTest。Basic > Agents > Quick Chatでモデルを有効にする ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 モデル一覧は/v1/modelsから取得でき、モデルの手入力も可能です。Testは成功するのにQuick Chatでメッセージを送れない場合は、プロバイダーのEnable CORSを有効にしてください（レスポンスはストリームではなく、全体が届きます）。キーはObsidian Keychainに保管されます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-copilot/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/logancyang/obsidian-copilot/blob/master/docs/llm-providers.md) PA ### [Page Assist](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/page-assist/) ブラウザー拡張機能 OpenAI Chat 開いているページとチャットする、ブラウザー拡張機能。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/page-assist/) #### 設定場所 Page Assistのアイコン \> Settings \> OpenAI Compatible API \> Add Provider \> Custom #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: Custom Name: Ailoot Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... 続いてモデルを手動で追加する: gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 ドキュメントでは、API URLとキーを使うCustomプロバイダーが確認できます。URL形式は説明されていませんが、/v1はOpenAI APIの標準ルートです。モデルの自動取得が保証されるのはOllama、LM Studio、Llamafileのみで、それ以外は手動で追加します。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/page-assist/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.pageassist.xyz/providers/openai) RA ### [Raycast AI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/raycast-ai/) ランチャー OpenAI Chat RaycastランチャーのAI。クイックコマンドとチャット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/raycast-ai/) #### 設定場所 Settings \> AI \> Models & Providers \> Custom Providers \> Reveal Providers Config → ~/.config/raycast/ai/providers.yamlファイル #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```yaml providers: - id: ailoot name: Ailoot base_url: https://api.ailoot.ai/v1 api_keys: ailoot: sk-... models: - id: claude-sonnet-5-5 name: Claude Sonnet 5.5 provider: ailoot context: 200000 abilities: temperature: supported: true vision: supported: false system_message: supported: true tools: supported: true - id: gpt-6.1-sol name: GPT-6.1 Sol provider: ailoot ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 base\_urlは、/chat/completionsサフィックスなしのOpenAI互換endpointです。Raycastは再起動なしでファイルを読み直します。abilitiesを指定しない場合、toolsとvisionは非対応として扱われます。モデルはQuick AI、AI Chat、AI Commandsに表示されます。この例のvision.supported = falseは、2026-09-30のカタログがClaude/OpenAI Chatの入力をテキストのみと記載しているためです。Raycastのバージョンがこの設定に対応していても、現在のカタログにOpenAI Chatのimage入力が記載されるモデルでのみ、visionを有効にしてください。クライアントのフラグだけでは、APIの画像対応は確認できません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/raycast-ai/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://manual.raycast.com/ai/custom-providers) Ty ### [TypingMind](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/typingmind/) ウェブアプリケーション OpenAI Chat ブラウザーとパソコンで使える、扱いやすいチャットインターフェース。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/typingmind/) #### 設定場所 Models（左サイドバー） \> + Add Custom Model #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Name: Claude Sonnet 5.5 (Ailoot) API Type: OpenAI Chat Completions Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Model ID: claude-sonnet-5-5 Custom Headers: Authorization = Bearer sk-... Context Length: モデルに合わせる Test → Save ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 Endpointは完全なパスで指定します。キーは独自ヘッダーAuthorization: Bearer sk-...で送り、Ailootが受け付けます。TypingMindのウェブ版は、ブラウザーからAPIを直接呼び出すため、現在はCORSで拒否されることがあります。デスクトップ版の方が確実です。TypingMindのGeminiタイプはapiKeyヘッダーでキーを送りますが、Ailootは受け付けません。OpenAI Chat Completionsタイプを使ってください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/typingmind/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.typingmind.com/manage-and-connect-ai-models/ollama) ## SDKとフレームワーク 自分のアプリケーション、エージェント、RAG向けのライブラリ。 OS ### [OpenAI SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-python-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI Responses Python向けのOpenAI公式ライブラリ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-python-sdk/) #### 設定場所 コンストラクターのOpenAI(base\_url=..., api\_key=...)、または環境変数OPENAI\_BASE\_URLとOPENAI\_API\_KEY #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # 環境変数 export OPENAI_BASE_URL="https://api.ailoot.ai/v1" export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" # またはコード内で ``` `ailoot-openai-python-sdk.py` ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) r = client.chat.completions.create(model="gpt-6.1-sol", messages=[{"role":"user","content":"こんにちは"}]) print(r.choices[0].message.content) # Responses API: client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input="こんにちは") # 埋め込み: client.embeddings.create(model="nemotron-3-embed", input=["テキスト"]) ``` ```bash python3 ailoot-openai-python-sdk.py ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5, deepseek-v4-pro, qwen3.8-max (チャット); nemotron-3-embed (埋め込み)` #### 重要 アドレスには/v1を含めます。SDKが/chat/completions、/responses、/embeddings、/images/\*、/audio/\*を追加します。Chat CompletionsとResponsesが使えます（Responsesは、カタログにその形式があるモデルのみ）。ストリーミング出力とツールは標準仕様です。AilootのエラーはRequest ID付きのJSONで返され、openai.APIStatusErrorで捕捉されます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-python-sdk/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/openai/openai-python) OS ### [OpenAI SDK (Node.js)](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-node-js-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI Responses JavaScriptとTypeScript向けのOpenAI公式ライブラリ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-node-js-sdk/) #### 設定場所 コンストラクターのオプションnew OpenAI({ baseURL, apiKey })；デフォルトでは、SDKが環境変数OPENAI\_BASE\_URLを読み取ります。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```js import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({maxRetries: 0, baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY // sk-... }); const r = await client.chat.completions.create({ model: "claude-sonnet-5-5", messages: [{ role: "user", content: "こんにちは" }] }); console.log(r.choices[0].message.content); ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, grok-4.7` #### 重要 READMEにbaseURLオプションが記載されています。OPENAI\_BASE\_URLの読み取りは、クライアントのソース（src/client.ts）で確認でき、デフォルトはhttps://api.openai.com/v1です。Ailootのアドレスには/v1を含めます。chat.completionsとresponsesの両方を使えます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-node-js-sdk/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/openai/openai-node) AS ### [Anthropic SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anthropic-python-sdk/) SDK Anthropic Messages Python向けのAnthropic公式ライブラリ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anthropic-python-sdk/) #### 設定場所 Anthropic(base\_url=...)のパラメータ、または環境変数ANTHROPIC\_BASE\_URL；キーはapi\_key、またはANTHROPIC\_API\_KEY #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.ailoot.ai" export ANTHROPIC_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` `ailoot-anthropic-python-sdk.py` ```python import os from anthropic import Anthropic client = Anthropic(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) msg = client.messages.create( model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]) print(msg.content[0].text) ``` ```bash python3 ailoot-anthropic-python-sdk.py ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, claude-opus-5-5; /v1/messages 経由でも gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro, gemini-3.6-flash` #### 重要 アドレスには/v1を付けません。SDKが/v1/messagesを自動で追加します。ゲートウェイは、SDKが送るx-api-keyとAuthorization: Bearerの両方でキーを受け付けます。ストリーミング出力、ツール、/v1/messages/count\_tokensが利用できます。バッチ処理（Batches）とFiles APIは、Ailootのカタログには記載されていません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/anthropic-python-sdk/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://platform.claude.com/docs/en/cli-sdks-libraries/sdks/python) VA ### [Vercel AI SDK](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vercel-ai-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini 任意のプロバイダーを使うAIアプリケーション向けの、TypeScriptフレームワーク。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vercel-ai-sdk/) #### 設定場所 プロバイダー：@ai-sdk/openai-compatibleのcreateOpenAICompatible({ name, baseURL, apiKey })；@ai-sdk/anthropicのcreateAnthropic({ baseURL, apiKey })；@ai-sdk/googleのcreateGoogleGenerativeAI({ baseURL, apiKey })；createOpenAI({ baseURL })、またはOPENAI\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```js import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible"; import { createAnthropic } from "@ai-sdk/anthropic"; import { createGoogleGenerativeAI } from "@ai-sdk/google"; import { generateText } from "ai"; const ailoot = createOpenAICompatible({ name: "ailoot", baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const claude = createAnthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const gemini = createGoogleGenerativeAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1beta", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const { text } = await generateText({ model: ailoot("deepseek-v4-pro"), prompt: "こんにちは" }); // claude("claude-sonnet-5-5"), gemini("gemini-3.6-flash") ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro (OpenAI 互換), claude-sonnet-5-5 (Anthropic), gemini-3.6-flash (Gemini)` #### 重要 プロバイダーごとにアドレスが異なります。OpenAI互換とAnthropicは/v1付き（Anthropicのデフォルトはhttps://api.anthropic.com/v1）、Googleは/v1beta付き（デフォルトはhttps://generativelanguage.googleapis.com/v1beta）。@ai-sdk/openaiは、デフォルトでResponses APIを使います。responsesメソッドがないモデルでは、openai.chat("id")かcreateOpenAICompatibleを使ってください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/vercel-ai-sdk/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://ai-sdk.dev/providers/openai-compatible-providers) La ### [LangChain](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langchain/) フレームワーク OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages チェーン、エージェント、RAG向けのフレームワーク。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langchain/) #### 設定場所 ChatOpenAI(base\_url=...)、または環境変数OPENAI\_API\_BASE / OPENAI\_BASE\_URL；ChatAnthropic(base\_url=...)、またはANTHROPIC\_API\_URL / ANTHROPIC\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-6.1-sol", base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) print(llm.invoke("こんにちは").content) from langchain_anthropic import ChatAnthropic claude = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-5-5", base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol, qwen3.8-max (ChatOpenAI); claude-sonnet-5-5 (ChatAnthropic)` #### 重要 ChatOpenAIのアドレスには/v1を含めます。ドキュメントによると、ChatOpenAIが対応するのはOpenAI公式仕様のみです。外部モデルのreasoning\_contentなど、非標準フィールドは保持されません。ClaudeにはChatAnthropicを推奨します。アドレスに/v1を含めず、SDKが/v1/messagesを追加します。ChatAnthropicのbase\_urlとANTHROPIC\_API\_URL/ANTHROPIC\_BASE\_URLは、ソース内のクラス説明（langchain\_anthropic/chat\_models.py）に記載され、連携ページにはありません。use\_responses\_apiフラグでChatOpenAIをResponsesモードにします。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langchain/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/chat/openai) Cr ### [CrewAI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crewai/) エージェントフレームワーク OpenAI ChatAnthropic Messages ロールとタスクを持つエージェントのチーム。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crewai/) #### 設定場所 crewai.LLM(model=..., base\_url=..., api\_key=...)；環境変数OPENAI\_API\_KEYとOPENAI\_BASE\_URL；Claudeでは、base\_urlを指定するネイティブのanthropic/プロバイダー #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/messagesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os from crewai import LLM # OpenAI互換形式 llm = LLM(model="openai/gpt-6.1-sol", base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) # Anthropic Messages claude = LLM(model="anthropic/claude-sonnet-5-5", base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_tokens=4096) ``` モデルの例：`openai/gpt-6.1-sol, anthropic/claude-sonnet-5-5` #### 重要 openai/またはanthropic/プレフィックスで、CrewAIのプロバイダーを選択します。リクエストには、プレフィックスなしのidが送られます。OpenAIのアドレスには/v1を含め、Anthropicでは/v1を含めません。ドキュメントには、任意のOpenAI互換ゲートウェイ向けのフラグcustom\_openai=Trueもあります。Anthropicではmax\_tokensが必須です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/crewai/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.crewai.com/en/concepts/llms) GG ### [Google GenAI SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/google-genai-python/) SDK Gemini Gemini API向けのGoogle公式ライブラリ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/google-genai-python/) #### 設定場所 genai.Client(api\_key=..., http\_options=types.HttpOptions(base\_url=...)) #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os from google import genai from google.genai import types client = genai.Client( api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai")) r = client.models.generate_content(model="gemini-3.6-flash", contents="こんにちは") print(r.text) ``` モデルの例：`gemini-3.6-flash, gemini-3.1-pro` #### 重要 アドレスには/v1betaを付けません。SDKが/v1beta/models/{model}:generateContentを自動で組み立てます。キーはx-goog-api-keyヘッダーで送られ、Ailootが受け付けます。Gemini形式のモデルのみ利用できます。JavaScript版（@google/genai）の独自アドレスについてはドキュメントに説明がないため、ここには記載していません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/google-genai-python/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/googleapis/python-genai#custom-base-url) Li ### [LiteLLM](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm/) SDK OpenAI Chat 数十のプロバイダーに対応する、Pythonの統合インターフェース。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm/) #### 設定場所 litellm.completion(model="openai/\", api\_base=..., api\_key=...) #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os import litellm r = litellm.completion( model="openai/claude-sonnet-5-5", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}]) print(r.choices[0].message.content) # 埋め込み: litellm.embedding(model="openai/nemotron-3-embed", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], input=["テキスト"]) ``` モデルの例：`openai/claude-sonnet-5-5, openai/qwen3.8-max, openai/nemotron-3-embed` #### 重要 openai/プレフィックスはOpenAI互換プロトコルを示し、Ailootにはプレフィックスなしのidが送られます。LiteLLMが/chat/completionsと/embeddingsを追加します。ドキュメントによると、Not Foundエラーの場合、アドレスの末尾に/v1が必要です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible) LP ### [LiteLLM Proxy](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm-proxy/) 独自ゲートウェイ OpenAI Chat Ailoot上に構築する、キー、制限、ログを備える独自ゲートウェイ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm-proxy/) #### 設定場所 config.yaml → model\_list → litellm\_params (model, api\_base, api\_key)；起動コマンド：litellm --config config.yaml #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```yaml model_list: - model_name: claude-sonnet litellm_params: model: openai/claude-sonnet-5-5 api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: os.environ/AILOOT_API_KEY - model_name: gpt-sol litellm_params: model: openai/gpt-6.1-sol api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: os.environ/AILOOT_API_KEY # 起動: litellm --config config.yaml ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`openai/claude-sonnet-5-5, openai/gpt-6.1-sol` #### 重要 一つのAilootキーに対して、チームへ独自の内部キーを配布する場合に使えるプロキシです。Ailootの差し引きは、api\_keyで指定したキーに対して行われます。アドレスには/v1を含めます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/litellm-proxy/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible) Ll ### [LlamaIndex](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llamaindex/) フレームワーク OpenAI Chat 自分のデータの検索とRAG向けのフレームワーク。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llamaindex/) #### 設定場所 パッケージllama-index-llms-openai-like、クラスOpenAILike(api\_base=..., api\_key=..., model=..., is\_chat\_model=True) #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash pip install llama-index-llms-openai-like ``` ```python import os from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike llm = OpenAILike( model="deepseek-v4-pro", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], is_chat_model=True, is_function_calling_model=True, context_window=128000) print(llm.complete("こんにちは")) ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro, claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### 重要 アドレスには/v1を含めます。is\_chat\_model=Trueは必須で、指定しないと旧形式の/completionsが使われます。エージェントでツールを使うにはis\_function\_calling\_model=Trueを指定します。context\_windowは、Ailootのカタログのモデルカードに従って設定してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/llamaindex/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://developers.llamaindex.ai/python/framework-api-reference/llms/openai_like/) Ma ### [Mastra](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mastra/) エージェントフレームワーク OpenAI ChatOpenAI Responses エージェントとワークフロー向けの、TypeScriptフレームワーク。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mastra/) #### 設定場所 Agent内：model: { id: "\<プロバイダー\>/\<モデル\>", url: "\<ベースアドレス\>", apiKey, api?: "chat" | "responses" } #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```js import { Agent } from "@mastra/core/agent"; const agent = new Agent({ id: "ailoot-agent", name: "Ailoot Agent", instructions: "ロシア語で回答してください", model: { id: "ailoot/claude-sonnet-5-5", url: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY // api: "responses" // responsesメソッドを持つモデルのみ } }); ``` キーの取得元となる変数：`AILOOT_API_KEY` 。起動前に設定してください： ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ~/.zshrcまたは~/.bashrcに追加する ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # その後、ターミナルを再起動する ``` モデルの例：`ailoot/claude-sonnet-5-5, ailoot/gpt-6.1-sol` #### 重要 urlには/v1を含むベースアドレスを指定し、/chat/completionsの完全なパスは指定しません。デフォルトはChat Completionsで、api: "responses"がResponses APIに切り替えます。idの"プロバイダー/モデル"形式では、プレフィックスなしのモデルidがゲートウェイに送られます。modelオブジェクトのapiKeyは、ヘッダーの例で示されていますが、urlと合わせた設定は別途説明されていません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/mastra/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://mastra.ai/models) OA ### [OpenAI Agents SDK](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-agents-sdk/) エージェントフレームワーク OpenAI ChatOpenAI Responses マルチエージェントの処理向けのOpenAIライブラリ。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-agents-sdk/) #### 設定場所 AsyncOpenAI(base\_url=..., api\_key=...) + OpenAIChatCompletionsModel(model=..., openai\_client=client)、または全体に適用するset\_default\_openai\_client(client) #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel, set_tracing_disabled set_tracing_disabled(disabled=True) client = AsyncOpenAI(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) model = OpenAIChatCompletionsModel(model="claude-sonnet-5-5", openai_client=client) agent = Agent(name="アシスタント", instructions="ロシア語で回答してください", model=model) print(Runner.run_sync(agent, "こんにちは").final_output) ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### 重要 アドレスには/v1を含めます。set\_tracing\_disabled(True)でトレーシングを無効にしてください。無効にしないと、OpenAIキーがない状態で、SDKがOpenAIへトレースを送ろうとします。Chat Completionsを使えるのは、カタログにこのメソッドが記載され、お使いのキーで利用可能なモデルのみです。SDKのデフォルトのResponsesは、カタログにresponsesメソッドがあるモデルのみ対応します。外部ゲートウェイ経由のOpenAI組み込みツール（ウェブ検索、ファイル）は保証されません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/openai-agents-sdk/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://openai.github.io/openai-agents-python/models/) PA ### [Pydantic AI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pydantic-ai/) エージェントフレームワーク OpenAI ChatOpenAI Responses Pythonの型付きエージェントフレームワーク。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pydantic-ai/) #### 設定場所 OpenAIProvider(base\_url=..., api\_key=...)を、OpenAIChatModel（Chat Completions）またはOpenAIResponsesModel（Responses）と使用；別の方法は環境変数OPENAI\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responsesを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```python import os from pydantic_ai import Agent from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider model = OpenAIChatModel("deepseek-v4-pro", provider=OpenAIProvider(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"])) agent = Agent(model) print(agent.run_sync("こんにちは").output) ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro, gpt-6.1-sol (OpenAIResponsesModel 用)` #### 重要 アドレスには/v1を含めます。ドキュメントのデフォルトはOpenAIResponsesModelです。responsesメソッドがあるモデルでのみ使い、それ以外ではOpenAIChatModelを使ってください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pydantic-ai/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://pydantic.dev/docs/ai/models/openai/) ## 自動化 ノーコードのワークフロー、チェーンビルダー、ボット、スマートホーム。 N8 ### [n8n](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/n8n/) ノーコードの自動化 OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini AIエージェントのノードを使う、ワークフローの自動化。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/n8n/) #### 設定場所 Credentials → OpenAI → Base URL（デフォルト：https://api.openai.com/v1）；Credentials → Anthropic → Base URL（デフォルト：https://api.anthropic.com）；Credentials → Google Gemini(PaLM) Api → Host（デフォルト：https://generativelanguage.googleapis.com）。続いてOpenAI Chat Model / Anthropic Chat Model / Google Gemini Chat Modelノード #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text OpenAI credential: API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 Anthropic credential: API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai Google Gemini(PaLM) Api credential: Host: https://api.ailoot.ai API Key: sk-... OpenAI Chat Modelノード → Model: By ID → gpt-6.1-sol (Use Responses APIの切り替えはresponsesメソッドを持つモデルのみ) ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol / deepseek-v4-pro (OpenAI), claude-sonnet-5-5 (Anthropic), gemini-3.6-flash (Gemini)` #### 重要 認証情報の検証は、/models（OpenAI）、/v1/models（Anthropic）、/v1beta/models（Gemini）を呼び出します。Ailootには三つのパスがすべてあります。n8nのドキュメントページにはBase URLの説明がありませんが、認証情報自体にはあります（ソース：OpenAiApi.credentials.tsとAnthropicApi.credentials.ts、表示名は«Override the default base URL for the API»）。n8n Cloudでは«Use Gateway credits»を選ばないでください。選ぶとAiloot経由になりません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/n8n/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/n8n-io/n8n/blob/master/packages/nodes-base/credentials/OpenAiApi.credentials.ts) Di ### [Dify](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/dify/) LLMアプリケーション基盤 OpenAI Chat AIアプリケーション基盤。チャットボット、エージェント、ナレッジベース。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/dify/) #### 設定場所 Integrations → Model Provider → OpenAI-API-compatibleプラグインをインストール → Add Model（フィールド：Model Type, Model Name, API Key, API Base URL, Completion mode, Model context size） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Model Type: LLM Model Name: claude-sonnet-5-5 API Key: sk-... API Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 Completion mode: Chat Model context size: Ailootカタログのモデルカードに従う Text Embedding用: Model Name: nemotron-3-embed API Base URL: https://api.ailoot.ai ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, qwen3.8-max; nemotron-3-embed (埋め込み)` #### 重要 プロバイダーを管理できるのは、ワークスペースの所有者と管理者のみです。プラグインのREADMEによると、LLMでは/v1を含めます。埋め込み、rerank、STT、TTSでは、プラグインがAPIバージョンを追加するため/v1を含めません（含めると/v1/v1になります）。Ailootの各モデルを個別の項目として追加し、画像入力やストリーミング出力への対応をモデル設定で有効にしてください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/dify/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/models/openai_api_compatible) Fl ### [Flowise](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/flowise/) チェーンビルダー OpenAI Chat チェーンとエージェントのビジュアルビルダー。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/flowise/) #### 設定場所 ChatOpenAIまたはChatOpenAI Customノード → Connect Credential（キー） → Additional Parameters → Base Path（ヘッダーにはBase Optionsも使用） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Credential (OpenAI API): sk-... ChatOpenAI Customノード: Model Name: deepseek-v4-pro Additional Parameters → Base Path: https://api.ailoot.ai/v1 ``` モデルの例：`deepseek-v4-pro, claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### 重要 ChatOpenAIのモデル一覧は固定されているため、任意のAiloot idでは、モデル名を手入力できるChatOpenAI Customを使ってください。Base Pathには/v1を含めます。埋め込み用にはOpenAI Embeddings Customノードがあります。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/flowise/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.flowiseai.com/integrations/langchain/chat-models/azure-chatopenai) HA ### [Home Assistant](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/home-assistant/) スマートホーム OpenAI Chat Extended OpenAI Conversationを使う、スマートホームの音声アシスタント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/home-assistant/) #### 設定場所 HACS（Custom repository）でインストール、またはcustom\_components/extended\_openai\_conversationをコピー → 再起動 → Settings → Devices & Services → Add Integration → Extended OpenAI Conversation (API Key, Base Url) → Settings → Voice Assistants → Conversation agent #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text API Key: sk-... Base Url: https://api.ailoot.ai/v1 Options → Chat Model: gpt-6.1-sol Voice Assistants → Conversation agent: Extended OpenAI Conversation ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5` #### 重要 これはサードパーティーのコンポーネントで、公式連携ではありません。デバイス制御は、Chat Completionsの関数呼び出し（tools）で行うため、ツールに対応するモデルを選んでください。公式のOpenAI Conversation連携は、独自アドレスに対応していません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/home-assistant/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/jekalmin/extended_openai_conversation) La ### [Langflow](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langflow/) チェーンビルダー OpenAI Chat エージェントとRAGのビジュアルビルダー。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langflow/) #### 設定場所 プロフィール → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible（Base URL、API Key；環境変数OPENAI\_COMPATIBLE\_BASE\_URLとOPENAI\_COMPATIBLE\_API\_KEY）。別の方法：OpenAIコンポーネント → OpenAI API Baseフィールド #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Settings → Model Providers → OpenAI Compatible: Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... または環境変数で: ``` ```bash export OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL="https://api.ailoot.ai/v1" export OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY="sk-..." 続いてLanguage Model / AgentコンポーネントでOpenAI Compatible → claude-sonnet-5-5を選択する ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, nemotron-3-embed (Embedding Model)` #### 重要 Langflowが接続を確認し、/v1/modelsからモデル一覧を取得します。モデルはLanguage ModelsとEmbedding Modelsに表示され、必要なモデルを手動で有効にします。プロバイダーはlangflowに同梱されます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/langflow/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.langflow.org/bundles-openai-compatible) Ma ### [Make](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/make/) ノーコードの自動化 HTTPリクエスト ノーコードの自動化。HTTPモジュールでAilootへリクエスト。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/make/) #### 設定場所 組み込みOpenAIモジュールは、OpenAIアカウントでのみ使えます。HTTP → Make a requestを使用してください：URL, Method, Headers, Body type Raw / JSON #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text モジュール: HTTP → Make a request URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Method: POST Headers: Authorization: Bearer sk-... Content-Type: application/json Body (JSON): {"model":"gpt-6.1-sol","messages":[{"role":"user","content":"{{1.text}}"}]} Parse response: Yes → レスポンスはchoices[].message.contentにある ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5` #### 重要 これは汎用HTTPモジュールで、Ailoot専用プロバイダーではありません。ドキュメントでは、任意のHTTPSアドレスが説明されています。キーはAPIキー接続に保管することを推奨します（Makeは、ヘッダーで渡す代わりにこの方法を勧めています）。Makeではストリーミング出力は不要なので、streamなしで送信してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/make/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://apps.make.com/http) T ### [Telegramボット](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/telegram-bot/) ボット OpenAI Chat OpenAI SDKを使う、自分のTelegramボット。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/telegram-bot/) #### 設定場所 Telegramのフレームワークには独自のLLM層がありません。メッセージハンドラー内で、Ailootのbase\_urlを指定するOpenAI SDK、または/v1なしのbase\_urlを指定するAnthropic SDKを呼び出します。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 Pythonコードをailoot-telegram-bot.pyとして保存します。依存パッケージをインストールし、両方の環境変数を設定してからファイルを実行します。ボットにHelloを送信し、テキストの返信を確認してください。エラー時はRequest IDを保存し、新たな生成を送信する前に元の結果を確認します。 ```bash python3 -m pip install "aiogram>=3,<4" openai ``` `ailoot-telegram-bot.py` ```python import asyncio import os from aiogram import Bot, Dispatcher, F from aiogram.types import Message from openai import AsyncOpenAI, APIError async def main(): dp = Dispatcher() async with AsyncOpenAI( base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0, ) as llm: @dp.message(F.text) async def reply(message: Message): try: result = await llm.chat.completions.create( model="claude-sonnet-5-5", messages=[{"role": "user", "content": message.text}], ) content = result.choices[0].message.content or "—" for start in range(0, len(content), 4000): await message.answer(content[start:start + 4000]) except APIError as error: await message.answer( f"{type(error).__name__}; Request ID: " f"{getattr(error, 'request_id', None) or '—'}" ) bot = Bot(token=os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"]) await dp.start_polling(bot) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export TELEGRAM_BOT_TOKEN="" python3 ailoot-telegram-bot.py ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, deepseek-v4-pro, qwen3.8-flash` #### 重要 Telegramのフレームワークには、独自のAIモデル接続層がありません。Ailootのアドレスは、ボット内のOpenAI SDKで指定します。残高ゼロでは、AilootがRequest ID付きの分かりやすい402エラーを返します。ボットを異常終了させず、ユーザーへ表示してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/telegram-bot/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/openai/openai-python) Za ### [Zapier](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zapier/) ノーコードの自動化 HTTPリクエスト Webhooks by ZapierでAilootへリクエストする自動化。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zapier/) #### 設定場所 ZapierのChatGPT (OpenAI)アプリケーションは、OpenAIでのみ使えます。Webhooks by Zapier → Custom Request (Method, URL, Data, Headers)を使ってください。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text アクション: Webhooks by Zapier → Custom Request Method: POST URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Data (raw JSON): {"model":"claude-sonnet-5-5","messages":[{"role":"user","content":"こんにちは"}]} Headers: Authorization | Bearer sk-... Content-Type | application/json ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### 重要 これは汎用HTTPリクエストです。Zapierには、ベースアドレスのフィールドを持つ既存プロバイダーはありません。Custom RequestはDataを解析せずそのまま送るため、JSONを事前に検証してください。Webhooks by Zapierは、Zapierの有料プランで使えます。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/zapier/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://help.zapier.com/hc/en-us/articles/8496326446989-Send-webhooks-in-Zap-workflows) ## 確認中 未確認の詳細を含む設定です。アプリケーションの画面と照合してください。 AC ### [Antigravity CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/antigravity-cli/) ターミナルエージェント 確認中 Gemini Gemini形式を使う、Google AntigravityのCLIエージェント。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/antigravity-cli/) #### 設定場所 ~/.gemini/antigravity-cli/settings.json → "modelProvider": "gemini"；環境変数GEMINI\_API\_KEYとGOOGLE\_GEMINI\_BASE\_URL #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1beta/models/{model}:generateContentを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 `~/.gemini/antigravity-cli/settings.json` ```json { "modelProvider": "gemini" } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # ターミナルで: export GEMINI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai agy --model gemini-3.8-flash ``` モデルの例：`gemini-3.8-flash` #### 重要 プロトコルはネイティブのGemini RESTです（streamGenerateContent、キーはX-Goog-Api-Key）。パスはhttps://api.ailoot.ai/v1beta/...です。一つの質問で、agyは会話のタイトルと回答のために、二つのリクエストを送信します。エージェントは、通常のチャットより大きな金額を各ステップで仮確保するため、残高に余裕を持たせてください。「確認中」のカードです。設定はドキュメントに基づくもので、Ailoot経由の実クライアント実行はまだ行われていません。modelProvider = geminiで、GEMINI\_API\_KEYが空の場合、CLIは起動しません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/antigravity-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://antigravity.google/docs/cli/install/) CC ### [Cline CLI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline-cli/) ターミナルエージェント 確認中 OpenAI Chat ClineエージェントのCLI版。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline-cli/) #### 設定場所 cline auth → 独自APIプロバイダー → OpenAI Compatible: Base URL, API Key, Model ID；フラグ-P/--providerでプロバイダーを選択 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```bash cline auth # API Provider: OpenAI Compatible # Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 # API Key: sk-... # Model ID: claude-sonnet-5-5 cline "テストを実行してエラーを修正してください" ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 Base URL / API Key / Model IDは、ClineのOpenAI Compatibleドキュメントに記載されています。ただし、CLIのドキュメントにはcline authウィザードの正確な項目名がないため、画面と照合してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cline-cli/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.cline.bot/provider-config/openai-compatible) CJ ### [JetBrains向けCopilot](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/copilot-jetbrains-byok/) エディター拡張機能 確認中 OpenAI Chat JetBrains IDEのCopilotで、独自のモデルアドレスを指定。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/copilot-jetbrains-byok/) #### 設定場所 Language Models → Add Models… → Add Custom Endpoint Provider: Provider Name, API Key, API Type (Chat Completions) #### 設定内容 [JetBrains AI Assistant](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/jetbrains-ai-assistant/) #### 重要 GitHubはカスタムエンドポイントへの対応を明記しています。公式画面にはProvider Name、API Key、API Type: Chat Completionsがありますが、URLの例はありません。そのため、ここではコピーして使えるAiloot設定は掲載していません。このIDEで手順が文書化されている代替手段はJetBrains AI Assistantです。URLの要件はプラグインの公式サポートに確認してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/copilot-jetbrains-byok/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.blog/changelog/2026-07-14-github-copilot-for-jetbrains-expands-byok-capabilities/) Cu ### [Cursor](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cursor/) コードエディター 確認中 OpenAI Chat Cursorエディターで、チャット用の独自OpenAIアドレスを指定。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cursor/) #### 設定場所 Cursor Settings → Models → API Keys → OpenAI API Key + «Override OpenAI Base URL»の切り替え；続いてモデルIDを自分のモデル一覧に追加。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text OpenAI API Key: sk-... Override OpenAI Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 カスタムモデル: gpt-6.1-sol (追加し、有効にして、チャットで選択する) ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 現在のCursor公式ドキュメントには、独自アドレスの設定は説明されていません。OpenAI/Anthropic/Google/Azure/Bedrockのキーだけが列挙され、独自キーはチャットでのみ使えること（TabはCursorのモデルを使用）、すべてのリクエストがCursorのサーバーを通ることが記載されています（アドレスは公開されている必要があり、api.ailoot.aiは公開されています）。アドレスの切り替えは画面にありますが、Cursorのフォーラムでは問題が報告されています。設定がすべてのモデルに適用される、Agentモードが独自キーを使わない場合がある、一部の3.15.xビルドではフィールドに入力できない、といった問題です。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/cursor/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://cursor.com/help/models-and-usage/api-keys) OT ### [Obsidian Text Generator](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-text-generator/) Obsidianプラグイン 確認中 OpenAI Chat Obsidianのノートで、テンプレートを使ってテキストを生成。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-text-generator/) #### 設定場所 Settings \> Text Generator \> LLM Provider: OpenAI Chat（またはCustom） #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: OpenAI Chat API Key: sk-... Base Path: https://api.ailoot.ai/v1 Model: gpt-6.1-sol ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 プラグインのドキュメントにはCustomプロバイダーが記載されていますが、アドレスのフィールドと形式は説明されていません。設定はプラグインの画面に基づくため、設定画面と照合してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/obsidian-text-generator/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://docs.text-gen.com/) Pe ### [PearAI](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pearai/) コードエディター 確認中 OpenAI Chat VS Codeに基づくPearAIエディター。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pearai/) #### 設定場所 Cmd/Ctrl+Shift+P → Open config.json → models\[\]に項目を追加（PearAIはContinueの派生）。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```json { "models": [ { "title": "Ailoot Claude Sonnet 5.5", "provider": "openai", "model": "claude-sonnet-5-5", "apiBase": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "sk-..." } ] } ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 PearAI公式ドキュメントは確認できませんでした（ドキュメントサイトが利用できず、リポジトリも長期間更新されていません）。設定形式はContinueの例に基づくため、アプリケーションで確認してください。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/pearai/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/trypear/pearai-app/issues/122) VS ### [Visual Studio 2026](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/visual-studio-2026/) コードエディター 確認中 OpenAI Chat Visual StudioのCopilot Chatで独自プロバイダーを使用。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/visual-studio-2026/) #### 設定場所 Chat → モデル選択 → Manage models → Add custom model → OpenAI（custom endpoint）プロバイダー → アドレス、キー、モデル。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: OpenAI (custom endpoint) Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model: gpt-6.1-sol ``` モデルの例：`gpt-6.1-sol` #### 重要 Visual Studioのブログ（29.09.2026）は、VS 2026 StableでOpenAIとOllamaの独自アドレスに対応すると発表しています。ただし、ドキュメントページにはOpenAI/Anthropic/Googleのキーだけが説明され、アドレスのフィールドはありません。そのため、フィールド名とアドレス形式は未確認です。チャットのみ対応し、Copilot Business/Enterpriseプランでは利用できません。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/visual-studio-2026/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/visual-studio-september-update-power-your-workflow-with-your-model/) Vo ### [Void](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/void/) コードエディター 確認中 OpenAI Chat VS Codeに基づくオープンソースエディター。開発は停止しています。 [詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/void/) #### 設定場所 Void Settings → Providers → OpenAI-Compatible → baseURL, API key、モデル。 #### 設定内容 実行前に、AilootキーでGET /v1/modelsを取得します。対応メソッドにPOST /v1/chat/completionsを含む正確なモデルIDを選び、設定に使用してください。エージェントでは、クライアントのバージョンに必要なツールと機能の対応も確認します。 ```text Provider: OpenAI-Compatible baseURL: https://api.ailoot.ai/v1 (/chat/completionsは付けない) API key: sk-... Model: claude-sonnet-5-5 ``` モデルの例：`claude-sonnet-5-5` #### 重要 設定は利用者向けドキュメントではなく、Voidのソースコードに基づきます。Voidのリポジトリはアーカイブされ、エディターの開発は停止しています。すでに利用している人向けです。 [手順の詳細 →](https://ailoot.ai/docs/ja/integrations/void/)[アプリケーションのドキュメント ↗](https://github.com/voideditor/void/blob/main/src/vs/workbench/contrib/void/common/voidSettingsTypes.ts) 見つかりませんでした。独自のOpenAIやAnthropic APIアドレスを指定できるアプリケーションなら、使える可能性があります。参照：[設定する内容](https://ailoot.ai/docs/ja/keys/)。 ## 現時点では非対応 これらのアプリケーションでは、独自のAPIアドレスを指定できません。隣の列に代替アプリケーションを記載しています。 | アプリ | 非対応の理由 | 代替アプリケーション | | --- | --- | --- | | **Cursor CLI (cursor-agent)** | Cursorのモデルでのみ動作し、独自のAPIアドレスは指定できません。 | Claude Code、Codex CLI、またはopencode | | **Auggie CLI (Augment Code)** | Augmentアカウントでログインし、外部プロバイダーは指定できません。 | Claude Code、またはopencode | | **Windsurf / Devin Desktop** | 一部のClaudeモデル用のAnthropicキーのみ受け付け、独自アドレスは指定できません。 | VS CodeのCline、Roo Code、Kilo Code | | **Kiro** | 独自のキーとAPIアドレスを指定できません。 | Cline、またはRoo Code | | **Google Antigravity (IDE)** | 独自プロバイダー用の公式設定はなく、サードパーティーのパッチは推奨しません。 | Antigravity CLI、またはGemini CLI | | **Copilot BusinessまたはEnterpriseを使うVisual Studio** | これらのCopilotプランでは、独自モデルは利用できません。 | 個人向けCopilotプラン。Visual Studio 2026のカードを参照 | | **Cursor Tabの補完** | 独自キーを使っても、常にCursorのモデルで動作します。 | Cursorのチャットは別途設定できます。Cursorのカードを参照 | | **Enchanted** | Ollama APIでのみ動作します。 | Open WebUI、またはChatbox | | **Smart Connections (Obsidian)** | 外部APIを利用できるのは、有料のSmart Chat Proのみです。 | Obsidian Copilot | | **Witsy, 5ire** | 独自のAPIアドレスに関する公式説明が見つかりませんでした。 | Cherry Studio、またはJan | | **Make: 組み込みOpenAIモジュール** | OpenAIアカウントにのみ接続します。 | HTTPモジュール → Make a request。Makeのカードを参照 | | **Zapier: ChatGPT (OpenAI)アプリケーション** | 独自アドレスを入力するフィールドがありません。 | Webhooks by Zapier → Custom Request。Zapierのカードを参照 | | **Home Assistant: OpenAI Conversation** | 組み込み連携は、OpenAIのアドレスでのみ動作します。 | HACSのExtended OpenAI Conversation。Home Assistantのカードを参照 | | **aiogram, python-telegram-bot, grammY, Telegraf** | ボットのフレームワーク自体は、モデルに接続しません。 | ボット内でOpenAIまたはAnthropic SDKを使用。Telegramボットのカードを参照 | ## AI APIのクライアント接続 ### AI APIのURLとキーはどこに設定しますか？ Ailootキーを使えるエージェント、エディター、チャット、SDK。「設定」ボタンで、アドレスとキーを入力する場所や、コピーできる設定例を確認できます。 AilootをClaude Code、OpenCode、Hermes、自分のアプリに接続しましょう。 ## 企業とそのプロジェクト群 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 ## トークンを割引価格で購入。 継続利用にサブスクリプション割引。プロモコードでトークン購入が最大50%割引。 サブスクリプション 定期的なリクエストに合う割引プランを選びましょう。 最大50%のプロモコード 購入時にコードを入力すると、実施中のキャンペーンに沿って価格を再計算します。 支出を履歴で確認 各リクエストのモデル、トークン、金額が保存されます。 [サブスクリプションを選ぶ](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/subscriptions/) · [モデルの価格を見る](https://ailoot.ai/models/ja/) ## 販売する製品に、 APIを組み込みましょう。 SaaS、アプリ、ボットをAilootの公式サービス提供条件とライセンス契約に基づいて接続できます。再販にはリセラーライセンスを申請できます。 商用アプリ サービスの有料機能に、文章、画像、動画、音声の生成を組み込めます。 リセラーライセンス プロジェクトの説明とアクセスの仕組みをお送りください。利用・再販条件の書面を申請できます。 サイトで契約文書を確認 接続前にサービス提供条件、ライセンス契約、データ処理ポリシーを読めます。 [リセラーライセンスを申請](mailto:support@ailoot.ai) · [サービス提供条件とライセンス契約](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ja) ## よくある質問 クライアントではどの形式を選べばよいですか？ クライアントが対応しているOpenAI、Anthropic、Geminiのいずれかの形式を選択してください。Ailootのモデルカードで、互換性のあるAPIメソッドとモデルIDを確認してください。ある形式に対応していても、すべてのモデルがすべての形式に対応しているわけではありません。 クライアントで何を設定する必要がありますか？ AilootのAPIキー、APIアドレス、クライアントのメソッドと互換性のあるモデルIDを設定してください。OpenAI SDKは https://api.ailoot.ai/v1、AnthropicおよびGemini SDKは https://api.ailoot.ai を使用します。その形式のサンプルにあるリクエストフィールドを維持してください。 初めてのAPIリクエストを送信するには？ AilootのAPIキーを作成してください。OpenAI SDKには https://api.ailoot.ai/v1、AnthropicおよびGemini SDKには https://api.ailoot.ai を設定します。GET /v1/models は無料で、キーで利用可能なモデルの一覧を取得できます。その後、選択したモデルとAPIメソッドのサンプルを使用してください。 接続済みのクライアントで問題が起きた場合、何を確認すればよいですか？ クライアントがAilootのAPIキーを使い、想定されたOpenAI、Anthropic、Geminiの形式を、対応するAPIアドレスに送信しているか確認してください。モデルIDとメソッドを確認し、返されたエラーをクライアントのガイドと照らし合わせてください。キーは共有せず、エラーとリクエストIDを support@ailoot.ai に送信してください。 有料製品でAilootを利用できますか？ はい。Ailootのサービス提供条件とライセンス契約に基づき、SaaS、アプリ、ボットにAPIを接続できます。再販には、案件用の書面条件とリセラーライセンスを申請できます。 リセラーライセンスを申請するには？ 製品の機能、利用者、アクセスの提供方法を記載し、support@ailoot.ai にメールしてください。プロジェクト向けのリセラーライセンスと書面による条件を依頼してください。 ## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群 Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。 企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。 Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。