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| author | Mike <[email protected]> | 2026-04-29 07:10:41 +0300 |
|---|---|---|
| committer | GitHub <[email protected]> | 2026-04-28 23:10:41 -0500 |
| commit | a8c74c04deff2fdc63c81655b8d0dc218a762aff (patch) | |
| tree | 88c8b440903b7660ca3431e06b3a4a2ef2353315 /packages/web/src/content/docs/ja | |
| parent | f6b4f542162a6db7a630db359926a3a82a566159 (diff) | |
| download | opencode-a8c74c04deff2fdc63c81655b8d0dc218a762aff.tar.gz opencode-a8c74c04deff2fdc63c81655b8d0dc218a762aff.zip | |
docs: add Atomic Chat provider section (#23069)
Diffstat (limited to 'packages/web/src/content/docs/ja')
| -rw-r--r-- | packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx | 38 |
1 files changed, 38 insertions, 0 deletions
diff --git a/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx b/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx index 9fbb301ba..8017d0882 100644 --- a/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx +++ b/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx @@ -329,6 +329,44 @@ Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キ� --- +### Atomic Chat + +opencode は、OpenAI 互換の API サーバーの背後でローカル LLM を実行するデスクトップアプリケーション [Atomic Chat](https://atomic.chat) 経由でローカルモデルを使うように設定できます(デフォルトのエンドポイントは `http://127.0.0.1:1337/v1`)。 + +```json title="opencode.json" "atomic-chat" {5, 6, 8, 10-14} +{ + "$schema": "https://opencode.ai/config.json", + "provider": { + "atomic-chat": { + "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", + "name": "Atomic Chat (local)", + "options": { + "baseURL": "http://127.0.0.1:1337/v1" + }, + "models": { + "<your-model-id>": { + "name": "<your-model-name>" + } + } + } + } +} +``` + +この例では: + +- `atomic-chat` はカスタムプロバイダー ID です。任意の文字列を指定できます。 +- `npm` はこのプロバイダーに使用するパッケージを指定します。ここでは、任意の OpenAI 互換 API に対して `@ai-sdk/openai-compatible` を使用しています。 +- `name` は UI に表示されるプロバイダー名です。 +- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。Atomic Chat のセットアップに合わせてホストとポートを変更してください。 +- `models` はモデル ID と表示名のマップです。各 ID は `GET /v1/models` が返す `id` と一致する必要があります。Atomic Chat に現在ロードされている ID の一覧は `curl http://127.0.0.1:1337/v1/models` を実行して確認できます。 + +:::tip +ツール呼び出しがうまく動作しない場合は、ツール呼び出しに強いロード済みモデル(例えば Qwen-Coder や DeepSeek-Coder のバリアント)を選択してください。 +::: + +--- + ### Azure OpenAI :::note |
