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| -rw-r--r-- | packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx | 186 |
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diff --git a/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx b/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx index b54a8bf6d..2602f8ef2 100644 --- a/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx +++ b/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx @@ -6,23 +6,23 @@ description: OpenCode で LLM プロバイダーを使用する。 import config from "../../../../config.mjs" export const console = config.console -OpenCode は [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) および [Models.dev](https://models.dev) を使用して **75 以上の LLM プロバイダー** をサポートし、ローカル モデルの実行をサポートします。 +OpenCode は [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) および [Models.dev](https://models.dev) を使用して **75 以上の LLM プロバイダー** をサポートし、ローカルモデルの実行をサポートします。 プロバイダーを追加するには、次のことを行う必要があります。 1. `/connect` コマンドを使用して、プロバイダーの API キーを追加します。 -2. OpenCode 構成でプロバイダーを構成します。 +2. OpenCode 設定でプロバイダーを構成します。 --- -### 資格 +### 認証情報 `/connect` コマンドを使用してプロバイダーの API キーを追加すると、それらは保存されます `~/.local/share/opencode/auth.json`で。 --- -### 構成 +### 設定 OpenCode の `provider` セクションを通じてプロバイダーをカスタマイズできます。 config. @@ -31,7 +31,7 @@ config. #### Base URL -`baseURL` オプションを設定することで、任意のプロバイダーのベース URL をカスタマイズできます。これは、プロキシ サービスまたはカスタム エンドポイントを使用する場合に便利です。 +`baseURL` オプションを設定することで、任意のプロバイダーのベース URL をカスタマイズできます。これは、プロキシサービスまたはカスタムエンドポイントを使用する場合に便利です。 ```json title="opencode.json" {6} { @@ -57,7 +57,7 @@ OpenCode で適切に動作することがテストおよび検証されてい� 初めての方は、OpenCode Zen から始めることをお勧めします。 ::: -1. TUI で `/connect` コマンドを実行し、opencode を選択して、[opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth). +1. TUI で `/connect` コマンドを実行し、opencode を選択して、[opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth) で認証します。 ```txt /connect @@ -126,7 +126,7 @@ OpenCode で適切に動作することがテストおよび検証されてい� OpenCode で Amazon Bedrock を使用するには: -1. Amazon Bedrock コンソールの **モデル カタログ** に移動してリクエストします。 +1. Amazon Bedrock コンソールの **モデルカタログ** に移動してリクエストします。 必要なモデルにアクセスします。 :::tip @@ -135,7 +135,7 @@ Amazon Bedrock で必要なモデルにアクセスできる必要がありま� 2. **次のいずれかの方法を使用して認証を構成します**。 - #### 環境変数 (クイック スタート) + #### 環境変数 (クイックスタート) opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。 @@ -159,7 +159,7 @@ opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。 #### 設定ファイル (推奨) -プロジェクト固有の構成または永続的な構成の場合は、`opencode.json` を使用します。 +プロジェクト固有の設定または永続的な設定の場合は、`opencode.json` を使用します。 ```json title="opencode.json" { @@ -179,10 +179,10 @@ opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。 - `region` - AWS リージョン (例: `us-east-1`、`eu-west-1`) - `profile` - `~/.aws/credentials` からの AWS 名前付きプロファイル -- `endpoint` - VPC エンドポイントのカスタム エンドポイント URL (汎用 `baseURL` オプションのエイリアス) +- `endpoint` - VPC エンドポイントのカスタムエンドポイント URL (汎用 `baseURL` オプションのエイリアス) :::tip -構成ファイルのオプションは環境変数より優先されます。 +設定ファイルのオプションは環境変数より優先されます。 ::: #### 上級: VPC エンドポイント @@ -210,17 +210,17 @@ Bedrock の VPC エンドポイントを使用している場合: #### 認証方法 -- **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: IAM ユーザーを作成し、AWS コンソールでアクセス キーを生成します。 +- **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: IAM ユーザーを作成し、AWS コンソールでアクセスキーを生成します。 - **`AWS_PROFILE`**: `~/.aws/credentials` の名前付きプロファイルを使用します。最初に `aws configure --profile my-profile` または `aws sso login` を設定します - **`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`**: Amazon Bedrock コンソールから長期 API キーを生成します -- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: EKS IRSA (サービス アカウントの IAM ロール) または OIDC フェデレーションを備えた他の Kubernetes 環境の場合。これらの環境変数は、サービス アカウント アノテーションを使用するときに Kubernetes によって自動的に挿入されます。 +- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: EKS IRSA (サービスアカウントの IAM ロール) または OIDC フェデレーションを備えた他の Kubernetes 環境の場合。これらの環境変数は、サービスアカウントアノテーションを使用するときに Kubernetes によって自動的に挿入されます。 #### 認証の優先順位 Amazon Bedrock は次の認証優先度を使用します。 1. **ベアラー トークン** - `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 環境変数または `/connect` コマンドからのトークン -2. **AWS 認証情報チェーン** - プロファイル、アクセス キー、共有認証情報、IAM ロール、Web ID トークン (EKS IRSA)、インスタンス メタデータ +2. **AWS 認証情報チェーン** - プロファイル、アクセスキー、共有認証情報、IAM ロール、Web ID トークン (EKS IRSA)、インスタンスメタデータ :::note ベアラー トークンが (`/connect` または `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 経由で) 設定されると、設定されたプロファイルを含むすべての AWS 認証情報方法よりも優先されます。 @@ -275,28 +275,28 @@ Amazon Bedrock は次の認証優先度を使用します。 └ ``` -3. これで、`/models` コマンドを使用すると、すべての人智モデルが利用できるようになります。 +3. これで、`/models` コマンドを使用すると、すべての Anthropic モデルが利用できるようになります。 ```txt /models ``` :::info -OpenCode での Claude Pro/Max サブスクリプションの使用は、[Anthropic](https://anthropic.com). +OpenCode での Claude Pro/Max サブスクリプションの使用は、[Anthropic](https://anthropic.com) によって正式に許可されていませんが、一般的に機能します。 ::: ##### APIキーの使用 -Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キーの作成**] を選択することもできます。また、ブラウザが開き、Anthropic にログインするよう求められ、terminal に貼り付けるコードが表示されます。 +Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キーの作成**] を選択することもできます。また、ブラウザが開き、Anthropic にログインするよう求められ、ターミナルに貼り付けるコードが表示されます。 -または、すでに API キーをお持ちの場合は、[**API キーを手動で入力**] を選択してterminal に貼り付けることができます。 +または、すでに API キーをお持ちの場合は、[**API キーを手動で入力**] を選択してターミナルに貼り付けることができます。 --- ### Azure OpenAI :::note -「申し訳ありませんが、そのリクエストには対応できません」エラーが発生した場合は、Azure リソースのコンテンツ フィルターを **DefaultV2** から **Default** に変更してみてください。 +「申し訳ありませんが、そのリクエストには対応できません」エラーが発生した場合は、Azure リソースのコンテンツフィルターを **DefaultV2** から **Default** に変更してみてください。 ::: 1. [Azure portal](https://portal.azure.com/) に移動し、**Azure OpenAI** リソースを作成します。必要なものは次のとおりです。 @@ -306,7 +306,7 @@ Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キ� 2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) に移動し、モデルをデプロイします。 :::note -opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。 +OpenCode が正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。 ::: 3. `/connect` コマンドを実行し、**Azure** を検索します。 @@ -353,7 +353,7 @@ opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名 2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) に移動し、モデルをデプロイします。 :::note -opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。 +OpenCode が正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。 ::: 3. `/connect` コマンドを実行し、**Azure Cognitive Services** を検索します。 @@ -485,7 +485,7 @@ Cloudflare AI Gatewayを使用すると、統合エンドポイントを通じ� /models ``` -opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。 +OpenCode 設定を通じてモデルを追加することもできます。 ```json title="opencode.json" { @@ -586,7 +586,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。 ### Firmware -1. [ファームウェア ダッシュボード](https://app.firmware.ai/signup) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。 +1. [ファームウェアダッシュボード](https://app.firmware.ai/signup) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。 2. `/connect` コマンドを実行し、**ファームウェア**を検索します。 @@ -640,7 +640,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。 ### GitLab Duo -GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ ツール呼び出し機能を備えた AI を活用したエージェント チャットを提供します。 +GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブツール呼び出し機能を備えた AI を活用したエージェントチャットを提供します。 1. `/connect` コマンドを実行し、GitLab を選択します。 @@ -668,7 +668,7 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ � 2. **新しいトークンを追加** をクリックします 3. 名前: `OpenCode`、スコープ: `api` 4. トークンをコピーします（`glpat-`で始まる） -5. terminal に入力してください +5. ターミナルに入力してください 6. `/models` コマンドを実行して、利用可能なモデルを確認します。 @@ -676,9 +676,7 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ � /models ``` -```` - -3 つのクロードベースのモデルが利用可能です。 +3 つの Claude ベースのモデルが利用可能です。 - **duo-chat-haiku-4-5** (デフォルト) - 素早いタスクに対する素早い応答 - **duo-chat-sonnet-4-5** - ほとんどのワークフローでバランスの取れたパフォーマンス @@ -686,24 +684,23 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ � :::note 必要がない場合は、「GITLAB_TOKEN」環境変数を指定することもできます。 -トークンをopencode認証ストレージに保存します。 +トークンを OpenCode 認証ストレージに保存します。 ::: ##### 自己ホスト型 GitLab :::note[コンプライアンスメモ] -OpenCode は、セッション タイトルの生成などの一部の AI タスクに小規模なモデルを使用します。 -デフォルトでは、Zen によってホストされる gpt-5-nano を使用するように構成されています。 OpenCodeをロックするには +OpenCode は、セッションタイトルの生成などの一部の AI タスクに小規模なモデルを使用します。 +デフォルトでは、Zen によってホストされる gpt-5-nano を使用するように構成されています。 OpenCode をロックするには 自分の GitLab でホストされているインスタンスのみを使用するには、次の行を `opencode.json` ファイル。セッション共有を無効にすることもお勧めします。 ```json { -"$schema": "https://opencode.ai/config.json", -"small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5", -"share": "disabled" + "small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5", + "share": "disabled" } -```` +``` ::: @@ -755,7 +752,7 @@ export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here 詳細については、[opencode-gitlab-auth](https://www.npmjs.com/package/@gitlab/opencode-gitlab-auth) ホームページ。 -##### 構成 +##### 設定 `opencode.json` を通じてカスタマイズします。 @@ -778,7 +775,7 @@ export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here ##### GitLab API ツール (オプションですが強く推奨) -GitLab ツール (マージ リクエスト、問題、パイプライン、CI/CD など) にアクセスするには: +GitLab ツール (マージリクエスト、問題、パイプライン、CI/CD など) にアクセスするには: ```json title="opencode.json" { @@ -793,13 +790,13 @@ GitLab ツール (マージ リクエスト、問題、パイプライン、CI/C ### GitHub Copilot -GitHub Copilot サブスクリプションをopencodeで使用するには: +GitHub Copilot サブスクリプションを OpenCode で使用するには: :::note 一部のモデルでは [Pro+] が必要になる場合があります。 subscription](https://github.com/features/copilot/plans) を使用します。 -一部のモデルは、[GitHub Copilot settings](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use). +一部のモデルは、[GitHub Copilot settings](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use) で構成する必要があります。 ::: 1. `/connect` コマンドを実行し、GitHub Copilot を検索します。 @@ -817,6 +814,7 @@ subscription](https://github.com/features/copilot/plans) を使用します。 │ │ Enter code: 8F43-6FCF │ + │ └ Waiting for authorization... ``` @@ -843,7 +841,7 @@ Vertex AI API が有効になっている Google Cloud プロジェクトが必� - `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`: Google Cloud プロジェクト ID - `VERTEX_LOCATION` (オプション): Vertex AI の領域 (デフォルトは `global`) - 認証 (1 つ選択): - - `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: サービス アカウントの JSON キー ファイルへのパス + - `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: サービスアカウントの JSON キーファイルへのパス - gcloud CLI を使用して認証する: `gcloud auth application-default login` opencode の実行中に設定します。 @@ -861,7 +859,7 @@ opencode の実行中に設定します。 ``` :::tip -`global` 領域は、追加コストなしで可用性を向上させ、エラーを削減します。データ常駐要件には、リージョン エンドポイント (`us-central1` など) を使用します。 [詳細はこちら](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints) +`global` 領域は、追加コストなしで可用性を向上させ、エラーを削減します。データ常駐要件には、リージョンエンドポイント (`us-central1` など) を使用します。 [詳細はこちら](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints) ::: 3. `/models` コマンドを実行して、必要なモデルを選択します。 @@ -901,7 +899,7 @@ opencode の実行中に設定します。 ### Hugging Face -[ハグ顔推論プロバイダー ](https://huggingface.co/docs/inference-providers) は、17 を超えるプロバイダーがサポートするオープン モデルへのアクセスを提供します。 +[Hugging Face Inference Provider](https://huggingface.co/docs/inference-providers) は、17 を超えるプロバイダーがサポートするオープンモデルへのアクセスを提供します。 1. [Hugging Face settings](https://huggingface.co/settings/tokens/new?ownUserPermissions=inference.serverless.write&tokenType=fineGrained) に移動して、推論プロバイダーを呼び出す権限を持つトークンを作成します。 @@ -911,7 +909,7 @@ opencode の実行中に設定します。 /connect ``` -3. ハグフェイストークンを入力してください。 +3. Hugging Face トークンを入力してください。 ```txt ┌ API key @@ -955,13 +953,13 @@ opencode の実行中に設定します。 /models ``` -その他のプロバイダーや、キャッシュやレート制限などの高度な機能については、[Helicone ドキュメント ](https://docs.helicone.ai). +その他のプロバイダーや、キャッシュやレート制限などの高度な機能については、[Helicone ドキュメント](https://docs.helicone.ai). -#### オプションの構成 +#### オプションの設定 -opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能またはモデルを見つけた場合は、いつでも自分で構成できます。 +OpenCode を通じて自動的に構成されていない Helicone の機能またはモデルを見つけた場合は、いつでも自分で構成できます。 -これは [Helicone のモデル ディレクトリ ](https://helicone.ai/models) です。追加するモデルの ID を取得するためにこれが必要になります。 +これは [Helicone のモデルディレクトリ](https://helicone.ai/models) です。追加するモデルの ID を取得するためにこれが必要になります。 ```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc" { @@ -978,7 +976,7 @@ opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能ま� // Model ID (from Helicone's model directory page) "name": "GPT-4o", // Your own custom name for the model }, - "claude-sonnet-4-20250514": { + "claude-sonnet-4-20250929": { "name": "Claude Sonnet 4", }, }, @@ -989,7 +987,7 @@ opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能ま� #### カスタムヘッダー -Helicone は、キャッシュ、ユーザー追跡、セッション管理などの機能のカスタム ヘッダーをサポートしています。 `options.headers` を使用してプロバイダー構成に追加します。 +Helicone は、キャッシュ、ユーザー追跡、セッション管理などの機能のカスタムヘッダーをサポートしています。 `options.headers` を使用してプロバイダー設定に追加します。 ```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc" { @@ -1018,7 +1016,7 @@ Helicone の [Sessions](https://docs.helicone.ai/features/sessions) 機能を使 npm install -g opencode-helicone-session ``` -それを構成に追加します。 +それを設定に追加します。 ```json title="opencode.json" { @@ -1026,16 +1024,16 @@ npm install -g opencode-helicone-session } ``` -プラグインは、リクエストに `Helicone-Session-Id` ヘッダーと `Helicone-Session-Name` ヘッダーを挿入します。 Helicone のセッション ページでは、OpenCode の各会話が個別のセッションとしてリストされています。 +プラグインは、リクエストに `Helicone-Session-Id` ヘッダーと `Helicone-Session-Name` ヘッダーを挿入します。 Helicone のセッションページでは、OpenCode の各会話が個別のセッションとしてリストされています。 ##### 一般的なヘリコーンヘッダー -| ヘッダー | 説明 | -| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- | -| `Helicone-Cache-Enabled` | 応答キャッシュを有効にする (`true`/`false`) | -| `Helicone-User-Id` | ユーザーごとにメトリクスを追跡する | -| `Helicone-Property-[Name]` | カスタム プロパティを追加します (例: `Helicone-Property-Environment`)。 | -| `Helicone-Prompt-Id` | リクエストをプロンプト バージョンに関連付ける | +| ヘッダー | 説明 | +| -------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | +| `Helicone-Cache-Enabled` | 応答キャッシュを有効にする (`true`/`false`) | +| `Helicone-User-Id` | ユーザーごとにメトリクスを追跡する | +| `Helicone-Property-[Name]` | カスタムプロパティを追加します (例: `Helicone-Property-Environment`)。 | +| `Helicone-Prompt-Id` | リクエストをプロンプトバージョンに関連付ける | 利用可能なすべてのヘッダーについては、[Helicone Header Directory](https://docs.helicone.ai/helicone-headers/header-directory) を参照してください。 @@ -1043,7 +1041,7 @@ npm install -g opencode-helicone-session ### llama.cpp -[llama.cpp の s](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) llama-server ユーティリティ] を通じて、ローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。 +[llama.cpp の s](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) llama-server ユーティリティ] を通じて、ローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。 ```json title="opencode.json" "llama.cpp" {5, 6, 8, 10-15} { @@ -1074,8 +1072,8 @@ npm install -g opencode-helicone-session - `llama.cpp` はカスタムプロバイダー ID です。これには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、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。 -- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。 -- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 +- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。 +- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 --- @@ -1110,7 +1108,7 @@ IO.NET は、さまざまなユースケースに最適化された 17 のモデ ### LM Studio -LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。 +LM Studio を通じてローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。 ```json title="opencode.json" "lmstudio" {5, 6, 8, 10-14} { @@ -1137,8 +1135,8 @@ LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを� - `lmstudio` はカスタムプロバイダー ID です。これには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、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。 -- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。 -- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 +- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。 +- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 --- @@ -1225,9 +1223,9 @@ Moonshot AI の Kim K2 を使用するには: --- -### オラマ +### Ollama -Ollama を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。 +Ollama を通じてローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。 :::tip Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については、[Ollama 統合 docs](https://docs.ollama.com/integrations/opencode)」を参照してください。 @@ -1258,8 +1256,8 @@ Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については - `ollama` はカスタムプロバイダー ID です。これには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、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。 -- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。 -- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 +- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。 +- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。 :::tip ツール呼び出しが機能しない場合は、Ollama の `num_ctx` を増やしてみてください。 16k〜32kあたりから始めてください。 @@ -1292,7 +1290,7 @@ OpenCode で Ollama Cloud を使用するには: └ enter ``` -6. **重要**: OpenCode でクラウド モデルを使用する前に、モデル情報をローカルに取得する必要があります。 +6. **重要**: OpenCode でクラウドモデルを使用する前に、モデル情報をローカルに取得する必要があります。 ```bash ollama pull gpt-oss:20b-cloud @@ -1335,7 +1333,7 @@ OpenCode で Ollama Cloud を使用するには: ##### APIキーの使用 -すでに API キーをお持ちの場合は、**API キーを手動で入力** を選択し、terminal に貼り付けることができます。 +すでに API キーをお持ちの場合は、**API キーを手動で入力** を選択し、ターミナルに貼り付けることができます。 --- @@ -1393,7 +1391,7 @@ OpenCode Zen は、OpenCode チームによって提供される、テストお� /models ``` -opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます。 +OpenCode 設定を通じて追加のモデルを追加することもできます。 ```json title="opencode.json" {6} { @@ -1408,7 +1406,7 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます } ``` -5. opencode設定を通じてカスタマイズすることもできます。プロバイダーを指定する例を次に示します。 +5. OpenCode 設定を通じてカスタマイズすることもできます。プロバイダーを指定する例を次に示します。 ```json title="opencode.json" { @@ -1436,10 +1434,10 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthropic、Google、Amazon、Meta、Mistral、AI21 の 40 以上のモデルへのアクセスを提供します。 -1. [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/) に移動し、SAP AI コア サービス インスタンスに移動して、サービス キーを作成します。 +1. [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/) に移動し、SAP AI コアサービスインスタンスに移動して、サービスキーを作成します。 :::tip -サービス キーは、`clientid`、`clientsecret`、`url`、および `serviceurls.AI_API_URL` を含む JSON オブジェクトです。 AI コア インスタンスは、BTP コックピットの **サービス** > **インスタンスとサブスクリプション** で見つかります。 +サービスキーは、`clientid`、`clientsecret`、`url`、および `serviceurls.AI_API_URL` を含む JSON オブジェクトです。 AI コアインスタンスは、BTP コックピットの **サービス** > **インスタンスとサブスクリプション** で見つかります。 ::: 2. `/connect` コマンドを実行し、**SAP AI Core** を検索します。 @@ -1448,7 +1446,7 @@ SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthrop /connect ``` -3. サービス キーの JSON を入力します。 +3. サービスキーの JSON を入力します。 ```txt ┌ Service key @@ -1469,7 +1467,7 @@ SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthrop export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' ``` -4. 必要に応じて、デプロイメント ID とリソース グループを設定します。 +4. 必要に応じて、デプロイメント ID とリソースグループを設定します。 ```bash AICORE_DEPLOYMENT_ID=your-deployment-id AICORE_RESOURCE_GROUP=your-resource-group opencode @@ -1624,7 +1622,7 @@ Vercel AI Gateway を使用すると、統合エンドポイントを通じて O /models ``` -opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできます。プロバイダーのルーティング順序を指定する例を次に示します。 +OpenCode 設定を通じてモデルをカスタマイズすることもできます。プロバイダーのルーティング順序を指定する例を次に示します。 ```json title="opencode.json" { @@ -1643,11 +1641,11 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま } ``` -いくつかの便利なルーティング オプション: +いくつかの便利なルーティングオプション: | オプション | 説明 | | ------------------- | ---------------------------------------------------- | -| `order` | 試行するプロバイダー シーケンス | +| `order` | 試行するプロバイダーシーケンス | | `only` | 特定のプロバイダーに制限する | | `zeroDataRetention` | データ保持ポリシーがゼロのプロバイダーのみを使用する | @@ -1690,7 +1688,7 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま /connect ``` -**GLM コーディング プラン**に加入している場合は、**Z.AI コーディング プラン**を選択します。 +**GLM コーディングプラン**に加入している場合は、**Z.AI コーディングプラン**を選択します。 3. Z.AI API キーを入力します。 @@ -1734,7 +1732,7 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま /models ``` -opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます。 +OpenCode 設定を通じて追加のモデルを追加することもできます。 ```json title="opencode.json" {6} { @@ -1756,7 +1754,7 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます `/connect` コマンドにリストされていない **OpenAI 互換**プロバイダーを追加するには: :::tip -OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用できます。最新の AI プロバイダーのほとんどは、OpenAI 互換の API を提供しています。 +OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーを OpenCode で使用できます。最新の AI プロバイダーのほとんどは、OpenAI 互換の API を提供しています。 ::: 1. `/connect` コマンドを実行し、**その他**まで下にスクロールします。 @@ -1785,7 +1783,7 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で� ``` :::note -覚えやすい ID を選択してください。これを構成ファイルで使用します。 +覚えやすい ID を選択してください。これを設定ファイルで使用します。 ::: 3. プロバイダーの API キーを入力します。 @@ -1802,7 +1800,7 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で� └ ``` -4. プロジェクト ディレクトリで `opencode.json` ファイルを作成または更新します。 +4. プロジェクトディレクトリで `opencode.json` ファイルを作成または更新します。 ```json title="opencode.json" ""myprovider"" {5-15} { @@ -1828,14 +1826,14 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で� - **npm**: 使用する AI SDK パッケージ、OpenAI 互換プロバイダーの場合は `@ai-sdk/openai-compatible` - **name**: UI での表示名。 -- **モデル**: 利用可能なモデル。 +- **models**: 利用可能なモデル。 - **options.baseURL**: API エンドポイント URL。 - **options.apiKey**: 認証を使用しない場合は、オプションで API キーを設定します。 -- **options.headers**: 必要に応じてカスタム ヘッダーを設定します。 +- **options.headers**: 必要に応じてカスタムヘッダーを設定します。 詳細オプションの詳細については、以下の例を参照してください。 -5. `/models` コマンドを実行すると、カスタム プロバイダーとモデルが選択リストに表示されます。 +5. `/models` コマンドを実行すると、カスタムプロバイダーとモデルが選択リストに表示されます。 --- @@ -1871,12 +1869,12 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で� } ``` -構成の詳細: +設定の詳細: - **apiKey**: `env` 変数構文を使用して設定します。[詳細については ](/docs/config#env-vars). -- **headers**: 各リクエストとともに送信されるカスタム ヘッダー。 -- **limit.context**: モデルが受け入れる最大Input Tokens。 -- **limit.output**: モデルが生成できる最大トークン。 +- **headers**: 各リクエストとともに送信されるカスタムヘッダー。 +- **limit.context**: モデルが受け入れる最大入力トークン。 +- **limit.output**: モデルが生成できる最大出力トークン。 `limit` フィールドを使用すると、OpenCode はコンテキストがどのくらい残っているかを理解できます。標準プロバイダーは、これらを models.dev から自動的に取得します。 @@ -1884,14 +1882,14 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で� ## トラブルシューティング -プロバイダーの構成で問題が発生した場合は、次の点を確認してください。 +プロバイダーの設定で問題が発生した場合は、次の点を確認してください。 1. **認証設定を確認します**: `opencode auth list` を実行して、資格情報が正しいかどうかを確認します。 - プロバイダー用のものが構成に追加されます。 + プロバイダー用のものが設定に追加されます。 これは、認証に環境変数に依存する Amazon Bedrock のようなプロバイダーには当てはまりません。 -2. カスタム プロバイダーの場合は、opencode 構成を確認し、次のことを行います。 - - `/connect` コマンドで使用されるプロバイダー ID が、opencode 構成内の ID と一致することを確認してください。 +2. カスタムプロバイダーの場合は、OpenCode 設定を確認し、次のことを行います。 + - `/connect` コマンドで使用されるプロバイダー ID が、OpenCode 設定内の ID と一致することを確認してください。 - プロバイダーには適切な npm パッケージが使用されます。たとえば、Cerebras には `@ai-sdk/cerebras` を使用します。他のすべての OpenAI 互換プロバイダーの場合は、`@ai-sdk/openai-compatible` を使用します。 - `options.baseURL` フィールドで正しい API エンドポイントが使用されていることを確認してください。 |