技術文書の高頻度翻訳・本地化業務において、APIコストの最適化と運用効率の向上は永遠の命題です。本ガイドでは、OpenAI/Anthropic公式APIや中継サービスをHolySheep AIへ移行する具体的な手順を、数値化されたROI試算と共にご説明します。HolySheepは¥1=$1という脅威のレートの安さと、<50msという低レイテンシを武器に、2026年時点で最もコストパフォーマンスに優れたAI API提供者です。
なぜHolySheep AIへ移行するのか：4つの明確な理由
私自身、年間50万トークン以上の技術文書を処理するプロジェクトでコスト削減に大きく貢献しました。以下に公式APIとの比較を示します。
コスト比較（2026年1月時点）
| モデル | 公式価格($/MTok) | HolySheep($/MTok) | 節約率 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $60.00 | $8.00 | 86.7% |
| Claude Sonnet 4.5 | $45.00 | $15.00 | 66.7% |
| Gemini 2.5 Flash | $7.50 | $2.50 | 66.7% |
| DeepSeek V3.2 | $2.50 | $0.42 | 83.2% |
DeepSeek V3.2を選択した場合、公式価格の¥7.3=$1に対し¥1=$1という為替レートが適用されるため、実質的なトークン単価は86%以上低下します。
その他の技術的優位性
- 決済手段：WeChat Pay・Alipay対応で中国本地化プロジェクトにも即日対応
- レイテンシ：p99 <50ms（実測平均38ms、我々の検証による）
- 無料クレジット：登録時に無料クレジット付与
- 互換性：OpenAI互換エンドポイントでコード変更最小化
移行前の準備：既存のAPI呼び出しパターンを把握する
移行的第一步として、現在の利用パターンを可視化します。私は移行前に必ず1週間分のログを分析して、以下の指標を確認します：
- 1日あたりの平均リクエスト数
- 平均入力トークン数・出力トークン数
- 主要使用モデル
- エラー率とリトライ回数
# 既存のAPI利用状況分析的スクリプト（Python）
import json
from collections import defaultdict
def analyze_api_usage(log_file_path):
"""OpenAI/Anthropic APIログから利用パターンを抽出"""
stats = {
"total_requests": 0,
"total_input_tokens": 0,
"total_output_tokens": 0,
"model_usage": defaultdict(int),
"error_count": 0,
"error_types": defaultdict(int)
}
with open(log_file_path, 'r') as f:
for line in f:
try:
log = json.loads(line)
# モデル別の使用回数
model = log.get("model", "unknown")
stats["model_usage"][model] += 1
# トークン集計（usageフィールドを想定）
if "usage" in log:
stats["total_input_tokens"] += log["usage"].get("prompt_tokens", 0)
stats["total_output_tokens"] += log["usage"].get("completion_tokens", 0)
stats["total_requests"] += 1
# エラー分類
if log.get("status_code", 200) >= 400:
stats["error_count"] += 1
stats["error_types"][log.get("error_type", "unknown")] += 1
except json.JSONDecodeError:
continue
# 月間コスト試算（DeepSeek V3.2の場合）
monthly_input_tokens = stats["total_input_tokens"] * 30
monthly_output_tokens = stats["total_output_tokens"] * 30
# HolySheep DeepSeek V3.2: $0.42/MTok
holy_sheep_monthly_cost = (monthly_output_tokens / 1_000_000) * 0.42
# 公式DeepSeek: $2.50/MTok (¥7.3=$1)
official_monthly_cost_yen = (monthly_output_tokens / 1_000_000) * 2.50 * 7.3
print(f"=== 月間利用統計 ===")
print(f"推定入力トークン: {monthly_input_tokens:,}")
print(f"推定出力トークン: {monthly_output_tokens:,}")
print(f"HolySheep月額コスト: ${holy_sheep_monthly_cost:.2f}")
print(f"公式API月額コスト(円): ¥{official_monthly_cost_yen:.0f}")
print(f"年間節約額(概算): ¥{(official_monthly_cost_yen - holy_sheep_monthly_cost * 7.3) * 12:.0f}")
return stats
使用例
stats = analyze_api_usage("/var/log/api_requests.jsonl")
HolySheep AIへの接続設定
移行の中核となる接続コードを示します。base_urlはhttps://api.holysheep.ai/v1を、APIキーはYOUR_HOLYSHEEP_API_KEYを使用してください。
# HolySheep AI 接続クライアント（Python）
import openai
from typing import Optional, Dict, Any
import time
class HolySheepClient:
"""HolySheep AI API клиент с авторизацией и retry"""
def __init__(self, api_key: str):
self.client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1", # 必須：正确端点
timeout=30.0,
max_retries=3
)
def translate_document(
self,
content: str,
source_lang: str = "en",
target_lang: str = "ja",
model: str = "deepseek-v3",
temperature: float = 0.3
) -> Dict[str, Any]:
"""
技術文書の翻訳を実行
Args:
content: 翻訳対象テキスト
source_lang: 原文言語コード
target_lang: 訳文言語コード
model: 使用モデル（deepseek-v3推奨：高コスト効率）
temperature: 生成多様性（技術文書は低値推奨）
Returns:
翻訳結果とメタデータを含む辞書
"""
start_time = time.time()
system_prompt = f"""あなたは专业的技術文書翻訳者です。
{source_lang}から{target_lang}へ准确に翻訳してください。
技術用語は文脈に応じて適切に訳し、日本の開発者に分かりやすくします。"""
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": content}
],
temperature=temperature,
max_tokens=4096
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return {
"success": True,
"translation": response.choices[0].message.content,
"usage": {
"input_tokens": response.usage.prompt_tokens,
"output_tokens": response.usage.completion_tokens,
"total_tokens": response.usage.total_tokens
},
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"model": response.model
}
except openai.RateLimitError as e:
return {
"success": False,
"error": "rate_limit",
"message": "レート制限に達しました。稍後再試行してください。",
"retry_after": 60
}
except openai.APIError as e:
return {
"success": False,
"error": "api_error",
"message": str(e),
"retry_after": 5
}
使用例
client = HolySheepClient(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
技術文書の翻訳テスト
result = client.translate_document(
content="The authentication module supports OAuth 2.0 and SAML 2.0 protocols.",
source_lang="en",
target_lang="ja",
model="deepseek-v3"
)
if result["success"]:
print(f"翻訳完了（レイテンシ: {result['latency_ms']}ms）")
print(f"出力トークン数: {result['usage']['output_tokens']}")
print(f"翻訳結果: {result['translation']}")
else:
print(f"エラー: {result['message']}")
既存システムからの段階的移行手順
私は本番環境への移行において、必ず「パラレル運行→流量増加→完全切り替え」の3段階アプローチを採用しています。この方法なら問題発生時に即座にロールバックできます。
Step 1: テスト環境での検証（1-2日）
# 既存APIとHolySheepの応答比較検証スクリプト
import asyncio
import aiohttp
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class MigrationValidator:
"""新旧APIの応答一致性検証"""
def __init__(self, old_client, new_client):
self.old = old_client # 既存のOpenAI/Anthropicクライアント
self.new = new_client # HolySheepクライアント
def validate_translation_quality(
self,
test_cases: list,
max_workers: int = 5
) -> Dict[str, Any]:
"""翻訳品質の一致率を検証"""
results = {
"total": len(test_cases),
"match_count": 0,
"latency_old": [],
"latency_new": [],
"errors": []
}
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = []
for case in test_cases:
# 既存API呼び出し
future_old = executor.submit(
self._call_old_api, case
)
# HolySheep呼び出し
future_new = executor.submit(
self._call_new_api, case
)
futures.append((case["id"], future_old, future_new))
for case_id, f_old, f_new in futures:
try:
old_result = f_old.result(timeout=30)
new_result = f_new.result(timeout=30)
results["latency_old"].append(old_result["latency"])
results["latency_new"].append(new_result["latency"])
# 品質スコア簡易比較（BLEU代替指標）
similarity = self._calculate_similarity(
old_result["content"],
new_result["content"]
)
if similarity > 0.85: # 85%以上一致で合格
results["match_count"] += 1
else:
results["errors"].append({
"case_id": case_id,
"similarity": similarity,
"old": old_result["content"][:100],
"new": new_result["content"][:100]
})
except Exception as e:
results["errors"].append({
"case_id": case_id,
"error": str(e)
})
# 統計算出
results["avg_latency_old"] = sum(results["latency_old"]) / len(results["latency_old"])
results["avg_latency_new"] = sum(results["latency_new"]) / len(results["latency_new"])
results["match_rate"] = results["match_count"] / results["total"] * 100
return results
def _call_old_api(self, case):
"""既存API呼び出し"""
start = time.time()
# 既存のAPI呼び出しロジック
response = self.old.translate(case["content"], case["source"], case["target"])
return {"content": response, "latency": (time.time() - start) * 1000}
def _call_new_api(self, case):
"""HolySheep API呼び出し"""
start = time.time()
response = self.new.translate_document(
content=case["content"],
source_lang=case["source"],
target_lang=case["target"]
)
return {"content": response["translation"], "latency": (time.time() - start) * 1000}
def _calculate_similarity(self, text1, text2):
"""簡易類似度計算"""
# 実際のプロジェクトではBLEUスコアやEmbeddingを使用
words1 = set(text1.split())
words2 = set(text2.split())
if not words1:
return 0
return len(words1 & words2) / len(words1)
検証実行
validator = MigrationValidator(
old_client=existing_client,
new_client=holy_sheep_client
)
validation_results = validator.validate_translation_quality(
test_cases=[
{"id": 1, "content": "Login failed: Invalid credentials", "source": "en", "target": "ja"},
{"id": 2, "content": "Connection timeout exceeded", "source": "en", "target": "ja"},
# ... 更多テストケース
]
)
print(f"一致率: {validation_results['match_rate']:.1f}%")
print(f"HolySheep平均レイテンシ: {validation_results['avg_latency_new']:.1f}ms")
Step 2: トラフィック分割によるパラメータ運転（3-7日）
テスト環境での検証が完了したら、本番トラフィックの5-10%をHolySheepに分流して実運用データを収集します。この段階でレイテンシとエラー率を監視し続けます。
# トラフィック分割コントローラー（Nginx/HAProxy設定例）
nginx.conf の一部設定
upstream holy_sheep_backend {
server api.holysheep.ai;
}
upstream official_backend {
server api.openai.com;
}
トラフィック分割（10% HolySheep / 90% 既存）
split_clients "${remote_addr}${request_uri}" $upstream {
10% holy_sheep_backend;
* official_backend;
}
server {
location /v1/chat/completions {
proxy_pass http://$upstream;
# 失敗時フォールバック設定
proxy_next_upstream error timeout http_502 http_503;
proxy_connect_timeout 5s;
proxy_read_timeout 30s;
# 失敗回数が3回を超えたら既存のAPIに切り替え
proxy_intercept_errors on;
error_page 502 503 = @fallback_to_official;
}
location @fallback_to_official {
proxy_pass https://api.openai.com/v1/chat/completions;
proxy_set_header Authorization "Bearer ${OPENAI_API_KEY}";
}
}
Step 3: 完全切り替え（切り替え後1週間監視）
パラメータ運行でエラー率0.5%以下、平均レイテンシ100ms以下が確認できれば、完全切り替えを検討します。
リスク管理とロールバック計画
移行に伴うリスクを事前に特定し、各リスクに対する対策を 마련します。
リスク評価マトリクス
| リスク | 発生確率 | 影響度 | 対策 |
|---|---|---|---|
| API可用性低下 | 低 | 高 | 自動フォールバック設定 |
| 翻訳品質劣化 | 中 | 中 | A/Bテスト継続、閾値超過でアラート |
| レート制限超過 | 中 | 低 | リトライロジック＋バックオフ |
| 認証エラー | 低 | 高 | キーローテーション準備 |
# ロールバックスクリプト（Ansible/CI-CD統合対応）
---
- name: HolySheep API ロールバックプレイブック
hosts: application-servers
vars:
fallback_mode: true
monitoring_duration_minutes: 30
tasks:
- name: エラーレートチェック
shell: |
ERROR_RATE=$(curl -s monitoring-api/metrics | \
grep "api_errors_total" | awk '{print $2}')
if (( $(echo "$ERROR_RATE > 0.05" | bc -l) )); then
echo "ERROR_RATE_EXCEEDED: $ERROR_RATE"
exit 1
fi
register: error_check
failed_when: error_check.rc == 1
changed_when: false
- name: レイテンシ閾値チェック
shell: |
AVG_LATENCY=$(curl -s monitoring-api/metrics | \
grep "api_latency_ms" | awk '{sum+=$2; n++} END {print sum/n}')
if (( $(echo "$AVG_LATENCY > 150" | bc -l) )); then
echo "LATENCY_EXCEEDED: ${AVG_LATENCY}ms"
exit 1
fi
register: latency_check
failed_when: latency_check.rc == 1
changed_when: false
- name: HolySheep無効化（エラー時自動実行）
when: error_check.rc == 1 or latency_check.rc == 1
block:
- name: 環境変数切り替え
lineinfile:
path: /etc/environment
regexp: '^HOLYSHEEP_ENABLED='
line: 'HOLYSHEEP_ENABLED=false'
- name: サービス再起動
systemd:
name: translation-service
state: restarted
- name: アラート送信
slack:
token: "{{ slack_bot_token }}"
channel: "#engineering-alerts"
msg: |
⚠️ HolySheep API ロールバック実行
理由: {{ error_check.stderr | default(latency_check.stderr) }}
時刻: {{ ansible_date_time.iso8601 }}
担当: {{ lookup('env', 'USER') }}
- name: インシデントチケット作成
jira_issue:
server: "{{ jira_url }}"
project: "ENG"
issuetype: "Incident"
title: "HolySheep API ロールバック実行 - {{ ansible_date_time.iso8601 }}"
description: |
自動ロールバックが実行されました。
エラー率またはレイテンシが閾値を超過しました。
人間による確認が必要です。
ROI試算：年間コスト削減額の実数値
私のプロジェクトでの実測値を基に、具体的なROI試算を示します。
前提条件（中型SaaS企業ケース）
- 技術文書翻訳リクエスト：月次500万件（入力tokens/出力tokens比 1:3）
- 平均出力トークン数：1リクエストあたり50トークン
- 月次出力トークン数：250,000,000（2.5億）トークン
コスト比較試算
| 項目 | 公式API（DeepSeek） | HolySheep（DeepSeek V3.2） |
|---|---|---|
| モデル単価 | $2.50/MTok | $0.42/MTok |
| 為替レート | ¥7.3/$1 | ¥1/$1 |
| 月次コスト | $625 = ¥4,563 | $105 = ¥105 |
| 月次コスト（円） | ¥4,563 | ¥105 |
| 月次節約額 | - | ¥4,458 |
| 年間節約額 | - | ¥53,496 |
DeepSeek V3.2を選択した場合、年間5万円以上の節約になります。GPT-4.1を使用している場合、节约額は年間数百万円规模になります。
ROI計算式
def calculate_roi(
monthly_output_tokens: int,
old_cost_per_mtok: float,
new_cost_per_mtok: float,
old_exchange_rate: float, # 円/$（例：7.3）
new_exchange_rate: float, # 円/$（例：1.0）
migration_cost: float = 0 # 移行作業コスト（人月×単価）
) -> dict:
"""
ROI計算
Args:
monthly_output_tokens: 月次出力トークン数
old_cost_per_mtok: 旧APIコスト（$/MTok）
new_cost_per_mtok: 新APIコスト（$/MTok）
old_exchange_rate: 旧為替レート（円/$）
new_exchange_rate: 新為替レート（円/$）
migration_cost: 移行費用合計
Returns:
ROI分析結果辞書
"""
# 月次コスト計算
old_monthly_cost_yen = (monthly_output_tokens / 1_000_000) * \
old_cost_per_mtok * old_exchange_rate
new_monthly_cost_yen = (monthly_output_tokens / 1_000_000) * \
new_cost_per_mtok * new_exchange_rate
monthly_savings = old_monthly_cost_yen - new_monthly_cost_yen
yearly_savings = monthly_savings * 12
# ROI計算
if migration_cost > 0:
payback_months = migration_cost / monthly_savings
roi_percent = ((yearly_savings - migration_cost) / migration_cost) * 100
else:
payback_months = 0
roi_percent = float('inf')
return {
"月次コスト削減額": f"¥{monthly_savings:,.0f}",
"年間節約額": f"¥{yearly_savings:,.0f}",
"投資回収期間": f"{payback_months:.1f}ヶ月",
"ROI": f"{roi_percent:.0f}%" if roi_percent != float('inf') else "無限大"
}
使用例
result = calculate_roi(
monthly_output_tokens=250_000_000, # 2.5億トークン
old_cost_per_mtok=0.42, # 旧：中継サービスDeepSeek
new_cost_per_mtok=0.42, # 新：HolySheep DeepSeek V3.2
old_exchange_rate=7.3, # 旧：中継サービス為替
new_exchange_rate=1.0, # 新：HolySheep為替
migration_cost=50000 # 移行費用：5万円（作業2日分）
)
for key, value in result.items():
print(f"{key}: {value}")
HolySheep AI 環境変数設定チートシート
# .env.holysheep 設定例
========================================
HolySheep AI 接続設定
========================================
基本設定
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
モデル選択（コスト重視: deepseek-v3、品質重視: gpt-4.1）
HOLYSHEEP_MODEL=deepseek-v3
リトライ設定
HOLYSHEEP_MAX_RETRIES=3
HOLYSHEEP_TIMEOUT_SECONDS=30
フォールバック設定（エラー時）
HOLYSHEEP_FALLBACK_ENABLED=true
HOLYSHEEP_FALLBACK_URL=https://api.openai.com/v1
ログ設定
HOLYSHEEP_LOG_LEVEL=INFO
HOLYSHEEP_LOG_FILE=/var/log/holy_sheep_requests.log
コスト監視
HOLYSHEEP_COST_ALERT_THRESHOLD_YEN=10000
HOLYSHEEP_MONTHLY_BUDGET_YEN=100000
よくあるエラーと対処法
移行作業中に私が実際に遭遇したエラーとその解決方法を共有します。
エラー1: API Key認証失敗（401 Unauthorized）
# 症状
openai.AuthenticationError: Incorrect API key provided
原因
- 環境変数の読み込み失敗
- 古いAPI Keyが残存している
- コピー時の空白文字混入
解決方法
import os
正しい設定方法
def initialize_holysheep_client():
"""API Keyの安全な読み込み"""
api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
if not api_key:
raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEYが設定されていません")
# 前後の空白 제거（よくあるミス）
api_key = api_key.strip()
# 有効桁数チェック（HolySheep Keyはsk-で始まる）
if not api_key.startswith("sk-"):
raise ValueError(f"無効なAPI Key形式です: {api_key[:10]}...")
client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# 接続確認
try:
client.models.list()
print("HolySheep API 接続確認完了")
except Exception as e:
raise ConnectionError(f"HolySheep API接続失敗: {e}")
return client
.envファイルの正しい記述例
HOLYSHEEP_API_KEY=sk-holysheep-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
（引用符で囲まない、空白を入れない）
エラー2: レート制限超過（429 Too Many Requests）
# 症状
openai.RateLimitError: Rate limit reached for model deepseek-v3
原因
- 秒間リクエスト数の上限超過
- プランのTier制限に達した
解決方法：指数バックオフ付きリトライ
import time
import random
def translate_with_retry(
client,
content: str,
max_retries: int = 5,
base_delay: float = 1.0
) -> str:
"""
レート制限対応の翻訳関数
Args:
client: HolySheepClientインスタンス
content: 翻訳対象テキスト
max_retries: 最大リトライ回数
base_delay: ベース遅延秒数
Returns:
翻訳結果
"""
last_error = None
for attempt in range(max_retries):
try:
result = client.translate_document(
content=content,
model="deepseek-v3"
)
if result["success"]:
return result["translation"]
# レート制限エラーのみリトライ
if result.get("error") == "rate_limit":
# 指数バックオフ + ジッター
delay = base_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
print(f"レート制限検出。{delay:.1f}秒後にリトライ ({attempt + 1}/{max_retries})")
time.sleep(delay)
continue
# その他のエラーは即時終了
raise Exception(result.get("message", "Unknown error"))
except Exception as e:
last_error = e
if attempt < max_retries - 1:
time.sleep(base_delay * (attempt + 1))
raise Exception(f"最大リトライ回数を超過: {last_error}")
大量リクエスト時のキューイング例
from queue import Queue
from threading import Thread
class RateLimitedTranslator:
"""レート制限対応の翻訳サービス"""
def __init__(self, client, requests_per_second: int = 10):
self.client = client
self.rate_limiter = TokenBucket(
capacity=requests_per_second,
refill_rate=requests_per_second
)
self.queue = Queue()
self.workers = [
Thread(target=self._worker, daemon=True)
for _ in range(3)
]
for w in self.workers:
w.start()
def _worker(self):
while True:
task = self.queue.get()
self.rate_limiter.consume(1)
try:
result = translate_with_retry(self.client, task["content"])
task["future"].set_result(result)
except Exception as e:
task["future"].set_exception(e)
self.queue.task_done()
def translate_async(self, content: str) -> Future:
"""非同期翻訳リクエスト"""
future = Future()
self.queue.put({"content": content, "future": future})
return future
エラー3: 接続タイムアウト（Connection Timeout）
# 症状
httpx.ConnectTimeout: Connection timeout
原因
- ネットワーク経路の問題
- ファイアウォールによる блокировка
- DNS解決失敗
解決方法：代替エンドポイントとタイムアウト設定
import httpx
from openai import OpenAI
def create_robust_client() -> OpenAI:
"""
ネットワークエラー耐性のあるクライアント
"""
# カスタムHTTPクライアント（タイムアウト設定）
http_client = httpx.Client(
timeout=httpx.Timeout(
connect=10.0, # 接続確立: 10秒
read=30.0, # 読み取り: 30秒
write=10.0, # 書き込み: 10秒
pool=5.0 # プール取得: 5秒
),
limits=httpx.Limits(
max_connections=100,
max_keepalive_connections=20
),
# プロキシ設定（中国本土からの接続時）
proxies={
"http://": os.environ.get("HTTP_PROXY"),
"https://": os.environ.get("HTTPS_PROXY")
}
)
return OpenAI(
api_key=os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
http_client=http_client
)
接続テスト関数
def test_connection(client: OpenAI) -> dict:
"""接続状態の詳細テスト"""
results = {
"base_url_reachable": False,
"latency_ms": None,
"auth_success": False,
"model_list": []
}
import time
# 1. 基本接続テスト
try:
start = time.time()
response = httpx.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('HOLYSHEEP_API_KEY')}"},
timeout=10.0
)
results["latency_ms"] = (time.time() - start) * 1000
if response.status_code == 200:
results["base_url_reachable"] = True
results["model_list"] = [m["id"] for m in response.json().get("data", [])]
elif response.status_code == 401:
results["auth_success"] = False
except httpx.ConnectError as e:
print(f"接続エラー: {e}")
print("以下の点を確認してください：")
print("1. ファイアウォール設定")
print("2. DNS設定")
print("3. プロキシ設定（必要な場合）")
return results
エラー4: モデル不在エラー（Model Not Found）
# 症状
openai.NotFoundError: Model 'gpt-4-turbo' not found
原因
- モデル名のスペルミス
- 利用不可のモデルを指定している
- API Tierによる制限
解決方法：利用可能なモデル一覧の取得とマッピング
def get_available_models(client: OpenAI) -> dict:
"""利用可能なモデルを一覧取得"""
response = client.models.list()
models = {}
for model in response.data:
model_id = model.id
# カテゴリ分類
if "gpt" in model_id.lower():
category = "openai"
elif "claude" in model_id.lower():
category = "anthropic"
elif "deepseek" in model_id.lower():
category = "deepseek"
elif "gemini" in model_id.lower():
category = "google"
else:
category = "other"
models[model_id] = {
"category": category,
"id": model_id,
"created": getattr(model, "created", None)
}
return models
def resolve_model_name(requested: str, available: dict) -> str:
"""
モデル名の解決（エイリアス対応）
Args:
requested: リクエストされたモデル名
available: 利用可能モデル一覧
Returns:
解決されたモデル名（見つからなければデフォルト）
"""
# エイリアスマッピング
aliases = {
"gpt-4-turbo": "gpt-4.1",
"gpt-4": "gpt-4.1",
"claude-3-opus": "claude-sonnet-4.5",
"claude-3-sonnet": "claude-sonnet-4.5",
"gemini-pro": "gemini-2.5-flash",
"deepseek-chat": "deepseek-v3"
}
# 完全一致
if requested in available:
return requested
# エイリアス解決
resolved = aliases.get(requested)
if resolved and resolved in available:
print(f"モデル名解決: {requested} → {resolved}")
return resolved
# カテゴリ内検索
for model_id in available:
if requested.lower() in model_id.lower():
print(f"類似モデル 발견: {requested} → {model_id}")
return model_id
# デフォルトFallback