ドキュメント

LLM

Web UI の LLM セクションは、各 AI 機能 — ターミナル分類、Git コミットメッセージ、競合解決、音声テキストのポリッシュ、翻訳 — に LLM プロバイダーを割り当てます。プロバイダー自体は Addons セクションで管理される LLM タイプのアドオンです。

プロバイダーはアドオン

LLM プロバイダーは Addons セクションの LLM グループにあります:

  • OpenAI Compatible LLM プロバイダーが内蔵されています。カスタムプロバイダーは zip としてアップロードできます(Upload ボタン)。アドオンのマニフェストが設定フィールド(API キー、ベース URL、モデルなど)を宣言し、Web UI がフォームに変換します;
  • プロバイダーはアドオンが有効な間だけ機能ピッカーに現れます — まず Addons セクションでオンにしてください;
  • アドオンカードの鉛筆ボタンでソースを編集できます。変更した内蔵アドオンは Reset でロールバックできます。
Addons セクション — LLM プロバイダーは有効化・編集・アップロード可能なアドオン

機能ごとの設定

LLM セクションの各機能カードは独自の有効トグルとプロバイダー選択を持つため、異なる仕事に異なるモデルを使えます:

  • Terminal Classification — 内蔵パターンで不足するときにターミナル状態を分類します。Max Consecutive Failures は、その回数連続失敗したらセッションの LLM を無効化します(最小 3);
  • Git Commit Messages — ステージされた変更からコミットメッセージを生成;
  • Git Conflict Resolve — リベース/マージの競合をハンクごとに解決;
  • Voice Text Polish — 送信前に音声入力の文字起こしをポリッシュ;
  • Translation — テキストを選択したターゲット言語に翻訳。

カードを展開して Provider を選び、プロバイダーのフィールドを入力します。設定は機能が無効の間も保存され、有効化された時点で効果を持ちます。複数の機能が同じプロバイダーアドオンを使う場合、Provider Configuration 横のコピー/ペーストボタンでそのフィールド値を機能間で複製できます(下記参照)。

ターミナルと Git 機能には Auto オプション付きの出力言語(モデルが決定)があります。翻訳は明示的な English/簡体中文 ターゲットリストを使います。

LLM セクション — 各機能が独自のプロバイダーと認証情報を選ぶ

機能間のコピー/ペースト

各機能はプロバイダーのフィールドの自分のコピーを保持するため、複数の機能で同じプロバイダーを使うと、通常は各カードで同じベース URL、API キー、モデルを再入力することになります。Provider Configuration の見出しには、この重複を省く 2 つの小さなボタンがあります:

  • コピー — このカードに表示中のフィールド値を、その属するプロバイダーアドオンとともにコピーします;
  • ペースト — カードで選択中のプロバイダーがコピーした設定と同一のアドオンの場合のみ表示されます。クリックするとコピーした値がそのカードのフィールドに入ります。

例えば Git コミットメッセージと翻訳で同じエンドポイントを共有するには: 最初のカードでプロバイダーを選びフィールドを入力し、コピーを押します。もう一方のカード(同じプロバイダーが選択されていること)を開いてペーストを押します。貼り付けられた値は他のフィールド編集と同様にその機能自身の設定に保存され、設定と一緒に保存されます。クリップボードはページ内のみ有効で、LLM セクションを離れるとクリアされます。

Provider Configuration 見出しの「コピー」と「ペースト」ボタン — 同じアドオンを使う機能間でプロバイダーのフィールドを複製

OpenAI 互換プロバイダー

内蔵プロバイダーは任意の OpenAI 互換チャット API で動作します。主なフィールド:

  • Base URL / API Key / Model — エンドポイント、認証情報、モデル名;
  • Extra Body — 毎回のリクエストボディにマージされる JSON オブジェクト。モデル固有パラメータ用;
  • Max Input Tokens / Max Output Tokens — プロンプト予算と完了上限;
  • Timeout — リクエストごとのタイムアウト(秒)。遅いローカルモデルでは増やしてください。

推奨モデル

これらの AI 仕事は小さくレイテンシに敏感なプロンプトです。速い「ちょうど良い」モデルが大型の推論モデルに勝ります:

  • ローカル: Qwen3.5 9B — Git コミットメッセージ生成、ターミナル分類、翻訳、音声ポリッシュのスイートスポット。OpenAI 互換エンドポイント(Ollama、vLLM、llama.cpp)で提供し、Base URL を向けてください;
  • API: DeepSeek V4 Flash (deepseek-v4-flash) — インタラクティブ使用に十分速く、上記すべての機能をこなせます。

思考モードは数秒のレイテンシを追加し、こうした短いタスクにはほとんど寄与しません — Extra Body でオフにするのが良い体験です。例: Qwen は {"enable_thinking": false}、DeepSeek は {"thinking": {"type": "disabled"}}(正確なキーは提供スタック次第。JSON はリクエストボディにそのままマージされます)。