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wip(docs): i18n (#12681)
This commit is contained in:
Adam
223
packages/web/src/content/docs/ja/models.mdx
Normal file
223
packages/web/src/content/docs/ja/models.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,223 @@
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title: モデル
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description: LLM プロバイダーとモデルを構成します。
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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。
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## プロバイダー
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最も一般的なプロバイダーはデフォルトでプリロードされています。 `/connect` コマンドを使用してプロバイダーの資格情報を追加した場合は、OpenCode を開始するときにそれらの資格情報を使用できるようになります。
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[プロバイダー](/docs/providers).
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## モデルを選択してください
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プロバイダーを構成したら、次のように入力して必要なモデルを選択できます。
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```bash frame="none"
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/models
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```
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## 推奨機種
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たくさんのモデルがあり、毎週のように新しいモデルが登場します。
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:::ヒント
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当社が推奨するモデルのいずれかの使用を検討してください。
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:::
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ただし、コードの生成とツールの呼び出しの両方に優れているものはほんのわずかです。
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ここでは、OpenCode で適切に動作するいくつかのモデルを順不同で示します。 (これは完全なリストではなく、必ずしも最新であるとは限りません):
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- GPT5.2
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- GPT 5.1 コーデックス
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- クロード 作品4.5
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- クロード・ソネット 4.5
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- ミニマックス M2.1
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- ジェミニ 3 プロ
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## デフォルトを設定する
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これらのいずれかをデフォルトのモデルとして設定するには、`model` キーを
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OpenCodeの設定。
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```json title="opencode.json" {3}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"model": "lmstudio/google/gemma-3n-e4b"
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}
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```
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ここでの完全な ID は `provider_id/model_id` です。たとえば、[OpenCode Zen](/docs/zen) を使用している場合、GPT 5.1 Codex には `opencode/gpt-5.1-codex` を使用します。
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[カスタムプロバイダー](/docs/providers#custom) を構成している場合、`provider_id` は構成の `provider` 部分のキーであり、`model_id` は `provider.models` のキーです。
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## モデルの構成
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config を通じてモデルのオプションをグローバルに設定できます。
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```jsonc title="opencode.jsonc" {7-12,19-24}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"provider": {
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||||
"openai": {
|
||||
"models": {
|
||||
"gpt-5": {
|
||||
"options": {
|
||||
"reasoningEffort": "high",
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||||
"textVerbosity": "low",
|
||||
"reasoningSummary": "auto",
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||||
"include": ["reasoning.encrypted_content"],
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},
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},
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},
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||||
},
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"anthropic": {
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"models": {
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"claude-sonnet-4-5-20250929": {
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"options": {
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"thinking": {
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"type": "enabled",
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"budgetTokens": 16000,
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},
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},
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},
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},
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},
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},
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}
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```
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ここでは、2 つの組み込みモデル (`openai` プロバイダー経由でアクセスする場合は `gpt-5`、`anthropic` プロバイダー経由でアクセスする場合は `claude-sonnet-4-20250514`) のグローバル設定を構成しています。
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組み込みプロバイダーとモデル名は、[Models.dev](https://models.dev).
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使用しているエージェントに対してこれらのオプションを構成することもできます。ここでエージェント設定はグローバル オプションをオーバーライドします。 [詳細はこちら](/docs/agents/#additional)。
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組み込みバリアントを拡張するカスタム バリアントを定義することもできます。バリアントを使用すると、重複したエントリを作成せずに、同じモデルに対して異なる設定を構成できます。
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```jsonc title="opencode.jsonc" {6-21}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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||||
"provider": {
|
||||
"opencode": {
|
||||
"models": {
|
||||
"gpt-5": {
|
||||
"variants": {
|
||||
"high": {
|
||||
"reasoningEffort": "high",
|
||||
"textVerbosity": "low",
|
||||
"reasoningSummary": "auto",
|
||||
},
|
||||
"low": {
|
||||
"reasoningEffort": "low",
|
||||
"textVerbosity": "low",
|
||||
"reasoningSummary": "auto",
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
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||||
},
|
||||
}
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```
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## バリエーション
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多くのモデルは、異なる構成の複数のバリアントをサポートしています。 OpenCode には、一般的なプロバイダーのデフォルトのバリアントが組み込まれています。
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### 組み込みバリアント
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OpenCode には、多くのプロバイダーのデフォルトのバリアントが付属しています。
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**人間的**:
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- `high` - 高度な思考予算 (デフォルト)
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- `max` - 最大の思考予算
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**OpenAI**:
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モデルによって異なりますが、おおよそ次のとおりです。
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- `none` - 理由はありません
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- `minimal` - 最小限の推論努力
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- `low` - 推論の労力が少ない
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- `medium` - 中程度の推論努力
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- `high` - 高い推論努力
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- `xhigh` - 非常に高い推論努力
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**グーグル**：
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- `low` - 労力/トークン予算の削減
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- `high` - より高い労力/トークン予算
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:::ヒント
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このリストは包括的なものではありません。他の多くのプロバイダーにもデフォルトが組み込まれています。
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:::
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### カスタムバリアント
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既存のバリアントをオーバーライドすることも、独自のバリアントを追加することもできます。
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```jsonc title="opencode.jsonc" {7-18}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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||||
"provider": {
|
||||
"openai": {
|
||||
"models": {
|
||||
"gpt-5": {
|
||||
"variants": {
|
||||
"thinking": {
|
||||
"reasoningEffort": "high",
|
||||
"textVerbosity": "low",
|
||||
},
|
||||
"fast": {
|
||||
"disabled": true,
|
||||
},
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},
|
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},
|
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},
|
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},
|
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},
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}
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```
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### サイクルのバリエーション
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キーバインド `variant_cycle` を使用すると、バリアントをすばやく切り替えることができます。 [詳細はこちら](/docs/keybinds)。
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## モデルのロード
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OpenCode が起動すると、次の優先順位でモデルがチェックされます。
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1. `--model` または `-m` コマンド ライン フラグ。形式は構成ファイルと同じです: `provider_id/model_id`。
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2. OpenCode 構成内のモデルのリスト。
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```json title="opencode.json"
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"model": "anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
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}
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```
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ここでの形式は `provider/model` です。
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3. 最後に使用されたモデル。
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4. 内部優先を使用した最初のモデル。
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