私は2026年1月、page-agentによるブラウザ自動化プロジェクトを本番環境に投入した直後、致命的なエラーに直面しました。GitHub ActionsのログにはConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.anthropic.com', port=443): Read timed out.が秒単位で吐き出され、ワークフローの32%が失敗していたのです。60分間のパケットキャプチャとレイテンシ計測の結果、東京リージョンから公式エンドポイントまでの平均ラウンドトリップは718msに達しており、自前で定めたSLAの500msを大きく超えていました。本記事では、この実体験を出発点として、page-agentをHolySheep AI経由のClaude APIに接続し直し、低レイテンシかつ低コストな自動化パイプラインを再構築する手順を紹介します。

page-agentとClaude API連携の概要

page-agentは、LLMの推論能力を駆動としてWebブラウザを操作するエージェント・フレームワークです。1セッションあたり平均40〜80回のLLM呼び出しが発生するため、エンドポイントの選択がシステム全体のパフォーマンスとコストを左右します。私のプロジェクトでは月間約10万セッションを処理しており、エンドポイント変更だけで年間数百万円規模の差額が生まれました。

なぜHolySheep AIを選んだのか

私がHolySheep AIを採択した理由は次の5点です。