モデル設定ページでは、テナントが使用する AI プロバイダーとモデルを設定できます。複数のプロバイダーを接続し、特定のタスクで使用するモデルを任意でオーバーライドできます。
プロバイダー設定
1つ以上の AI プロバイダーを設定します：
| プロバイダー | 必須フィールド |
|---|
| Anthropic | API キー |
| OpenAI | API キー |
| Google AI Studio | API キー |
| Azure OpenAI | リソース名、API キー、API バージョン |
| Amazon Bedrock | リージョン、アクセスキー ID、シークレットアクセスキー |
| Google Vertex | プロジェクト ID、ロケーション |
| OpenAI 互換 | ベース URL、API キー |
プロバイダーステータス
| ステータス | 意味 |
|---|
| Connected | 全必須フィールド設定済み、テスト済み |
| Pending | 部分的な設定（一部フィールド未設定） |
| Not configured | フィールド未設定 |
接続テスト
認証情報を入力後、テスト接続をクリックしてプロバイダーへの到達性と認証情報の有効性を確認できます。
モデル選択
設定済みの各プロバイダーに対して、使用するデフォルトモデル ID を選択します（例: claude-sonnet-4-6, gpt-4o）。
用途別モデルオーバーライド
Business+ プランでは、特定のタスクで使用するモデルをオーバーライドできます：
| 用途 | 説明 | デフォルト |
|---|
exploration | 手順書生成 | メインモデル |
exploration-light | 通常の探索ステップ | メインモデル |
selector | セレクタ解決（高頻度） | メインモデル |
extraction | データ抽出（高頻度） | メインモデル |
review | レビューと修正提案 | メインモデル |
fallback | Agent Fallback | メインモデル |
vision | Vision Fallback（スクリーンショットベース） | メインモデル |
selector や extraction のような高頻度タスクには、より高速で安価なモデル（例: claude-haiku-4-5-20251001）を使用して、コストとレイテンシを削減できます。
