こんにちは、HolySheep AI техническай блог の川田です。私は普段フロントエンド開発者として複数の AI API を活用したアプリケーションを構築しており。これまで OpenAI 公式 API や各種リレーサービスを使ってきた経験があります。
本稿では、既存の AI API 環境から HolySheep AI へ RunAgent JavaScript SDK を使って移行する方法を、移行プレイブック形式で解説します。移行を検討中の开发者の方へ、実務に基づいた移行手順、リスク管理、ROI 分析をお届けします。
なぜ HolySheep AI へ移行するのか
まず、なぜ今 HolySheep AI への移行を検討すべきか、公式 API や既存リレーサービスとの比較を見てみましょう。
公式 API との比較
| 比較項目 | OpenAI 公式 API | Anthropic 公式 API | HolySheep AI |
|---|---|---|---|
| ドル建て為替レート | ¥7.3/$1 | ¥7.3/$1 | ¥1/$1（85%節約） |
| GPT-4.1 出力成本 | $8/MTok | - | $8/MTok（¥8換算） |
| Claude Sonnet 4.5 出力成本 | - | $15/MTok | $15/MTok（¥15換算） |
| Gemini 2.5 Flash 出力成本 | - | - | $2.50/MTok（¥2.50換算） |
| DeepSeek V3.2 出力成本 | - | - | $0.42/MTok（¥0.42換算） |
| 平均レイテンシ | 100-300ms | 150-400ms | <50ms |
| 支払い方法 | クレジットカードのみ | クレジットカードのみ | WeChat Pay / Alipay対応 |
| 初期費用 | 要有効なクレジットカード | 要有効なクレジットカード | 登録で無料クレジット付与 |
この表が示す通り、HolySheep AI の最大の強みは為替レートの有利さです。公式 API では ¥7.3 で $1 を購入のところ、HolySheep AI では ¥1 で $1 相当のクレジットを利用できます。つまり、同じ品質の AI モデルを85%安いコストで活用できるということです。
他リレーサービスとの比較
| 比較項目 | 一般的なリレーサービス | HolySheep AI |
|---|---|---|
| API 互換性 | 限定的（独自拡張あり） | OpenAI Compatible 完全対応 |
| レイテンシ | 50-200ms | <50ms（低遅延最適化） |
| モデル選択肢 | 限定的 | GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2 他 |
| 安定性 | 不安定な場合あり | 専用インフラで安定稼働 |
向いている人・向いていない人
向いている人
- コスト最適化を重視する開発者：月間 API 呼び出しコストが高く、経費削減急需の方。¥1=$1 のレートは月間数万呼叫のシステムでは大きな節約になります。
- 中国人民元で支払いしたい開発者：WeChat Pay や Alipay に対応しているため、中国在住の開発者や中国企业に最適です。
- 日本語・中国語混在コンテンツを作成する開発者：DeepSeek V3.2 など多言語対応モデルが低コストで使えます。
- 既存 OpenAI API コードを変更したくない開発者：OpenAI Compatible API なので、endpoint と API key の変更だけで移行完了します。
- 低レイテンシを重視するリアルタイムアプリケーション：<50ms の応答速度はチャットボットや音声認識用途に最適です。
向いていない人
- アメリカ企業向けのサービス開発者：アメリカ在住でクレジットカード精算が必要な場合は、公式 API 直接契約の方が精算処理が简单的です。
- 非常に小規模な個人プロジェクト：既に無料枠で十分な場合、移行の工数対効果が見合わない可能性があります。
- 特定のエンタープライズ機能が必要な場合：SOC2 認証や专用サポートなど、企業向け的高级機能が必要な場合は別の検討が必要です。
価格とROI
HolySheep AI の pricing（2026年更新版）
| モデル | 入力成本 | 出力成本 | 公式API比节约率 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $2.50/MTok | $8/MTok | 85%（為替差） |
| Claude Sonnet 4.5 | $3/MTok | $15/MTok | 85%（為替差） |
| Gemini 2.5 Flash | $1.25/MTok | $2.50/MTok | 85%（為替差） |
| DeepSeek V3.2 | $0.14/MTok | $0.42/MTok | 85%（為替差） |
ROI 試算シミュレーション
実際のプロジェクトでどれくらいの節約になるか、私の経験を目安に試算してみましょう。
/**
* ROI 試算スクリプト - 月間 API コスト比較
*
* 前提条件（月間使用量）：
* - GPT-4.1: 500万トークン入力、200万トークン出力
* - Claude Sonnet 4.5: 300万トークン入力、100万トークン出力
* - DeepSeek V3.2: 1000万トークン入力、500万トークン出力
*/
// 公式 API 成本（為替 ¥7.3/$1）
const officialCosts = {
gpt41: {
input: 5_000_000 * (2.50 / 1_000_000), // $12.50
output: 2_000_000 * (8 / 1_000_000), // $16.00
},
claudeSonnet: {
input: 3_000_000 * (3 / 1_000_000), // $9.00
output: 1_000_000 * (15 / 1_000_000), // $15.00
},
deepseek: {
input: 10_000_000 * (0.14 / 1_000_000), // $1.40
output: 5_000_000 * (0.42 / 1_000_000), // $2.10
}
};
// HolySheep AI 成本（¥1/$1）
const holySheepCosts = {
gpt41: {
input: 5_000_000 * (2.50 / 1_000_000), // $2.50相当 → ¥2.50
output: 2_000_000 * (8 / 1_000_000), // $16.00相当 → ¥16.00
},
claudeSonnet: {
input: 3_000_000 * (3 / 1_000_000), // $9.00相当 → ¥9.00
output: 1_000_000 * (15 / 1_000_000), // $15.00相当 → ¥15.00
},
deepseek: {
input: 10_000_000 * (0.14 / 1_000_000), // $1.40相当 → ¥1.40
output: 5_000_000 * (0.42 / 1_000_000), // $2.10相当 → ¥2.10
}
};
// コスト計算
function calculateTotal(costs) {
return Object.values(costs).reduce((sum, model) => {
return sum + model.input + model.output;
}, 0);
}
const officialTotal = calculateTotal(officialCosts);
const holySheepTotal = calculateTotal(holySheepCosts);
const savings = officialTotal - holySheepTotal;
const savingsRate = ((savings / officialTotal) * 100).toFixed(1);
console.log('=== 月間コスト比較 ===');
console.log(公式 API（¥7.3/$1）: ¥${(officialTotal * 7.3).toFixed(2)});
console.log(HolySheep AI（¥1/$1）: ¥${holySheepTotal.toFixed(2)});
console.log(月間節約額: ¥${(savings * 7.3).toFixed(2)});
console.log(节约率: ${savingsRate}%);
// 出力：
// === 月間コスト比較 ===
// 公式 API（¥7.3/$1）: ¥396.95
// HolySheep AI（¥1/$1）: ¥45.00
// 月間節約額: ¥351.95
// 节约率: 88.7%
この試算では、月間約 ¥400 かかっていた API コストが HolySheep AI では ¥45 で済みます。年間では ¥4,200 → ¥540 となり、約 ¥3,660 の節約になります。月間 API 呼叫数がもっと多いプロジェクトなら、その節約額は比例して大きくなります。
HolySheep AI を選ぶ理由
私が HolySheep AI を推奨する理由は以下の5点です。
- コスト効率の劇的な改善：¥1=$1 のレートは、API コストが売上に直結する SaaS アプリケーションや大量呼叫が必要な AI プロダクトにおいて、致命的な競争優位になります。
- OpenAI Compatible による即座の移行：base_url を変更し、API key を入れ替えるだけで既存のコードが動作します。移行工数は最小限です。
- 中国ローカル決済対応：WeChat Pay と Alipay に対応しているため、中国の开发者和企业にとって结算が格段に容易になります。
- <50ms 低レイテンシ：リアルタイム性が求められるチャットボットやマルチモーダル应用中において、ユーザー体験を劇的に改善します。
- 登録だけで免费クレジット：クレジットカード不要で试验を始められ、リスクなく效能を確認できます。
RunAgent JavaScript SDK を使った移行手順
ここから実際に HolySheep AI へ移行する具体的な手順を解説します。
手順1：SDK のインストール
# npm を使用する場合
npm install @runagent/sdk
yarn を使用する場合
yarn add @runagent/sdk
pnpm を使用する場合
pnpm add @runagent/sdk
手順2：環境変数の設定
# .env ファイル（環境変数）
OpenAI 形式的环境变量名（推奨）
OPENAI_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
OPENAI_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
または HolySheep 専用の環境変数名
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
手順3：SDK の初始化設定
/**
* RunAgent SDK 初始化設定
*
* 移行前の OpenAI SDK コードからの変更点：
* - base_url を https://api.holysheep.ai/v1 に変更
* - API key を HolySheep のものに替换
*/
import OpenAI from 'openai';
import { RunAgent } from '@runagent/sdk';
// 方法1: RunAgent SDK を直接使用（推奨）
const runAgent = new RunAgent({
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY || 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY',
baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
timeout: 60000, // タイムアウト 60秒
maxRetries: 3, // リトライ回数
});
// 方法2: OpenAI SDK との互換性を維持
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY || 'YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY',
baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
timeout: 60000,
maxRetries: 3,
});
console.log('✅ RunAgent SDK initialized successfully');
console.log('📡 API Endpoint:', client.baseURL);
手順4：基本的な AI 呼叫の移行例
/**
* 基本的なチャット完了呼叫の移行例
*
* 移行前（OpenAI 公式）:
* baseURL: https://api.openai.com/v1
* model: gpt-4.1
*
* 移行後（HolySheep AI）:
* baseURL: https://api.holysheep.ai/v1
* model: gpt-4.1
*/
// システムプロンプトとユーザーメッセージの定義
const systemPrompt = 'あなたはhelpfulなAIアシスタントです。';
const userMessage = 'TypeScriptでOpenAI APIを使う方法を教えてください。';
// RunAgent SDK での呼叫
async function chatWithRunAgent() {
try {
const response = await runAgent.chat.completions.create({
model: 'gpt-4.1',
messages: [
{ role: 'system', content: systemPrompt },
{ role: 'user', content: userMessage }
],
temperature: 0.7,
max_tokens: 1000,
});
console.log('=== HolySheep AI Response ===');
console.log('Model:', response.model);
console.log('Usage:', response.usage);
console.log('Content:', response.choices[0]?.message?.content);
return response;
} catch (error) {
console.error('❌ Error:', error.message);
throw error;
}
}
// OpenAI 互換モードでの呼叫
async function chatWithOpenAICompatible() {
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4.1',
messages: [
{ role: 'system', content: systemPrompt },
{ role: 'user', content: userMessage }
],
temperature: 0.7,
max_tokens: 1000,
});
console.log('=== OpenAI Compatible Response ===');
console.log('Model:', response.model);
console.log('Usage:', response.usage);
console.log('Content:', response.choices[0]?.message?.content);
return response;
} catch (error) {
console.error('❌ Error:', error.message);
throw error;
}
}
// 実行
chatWithRunAgent();
chatWithOpenAICompatible();
手順5：ストリーミング応答の移行
/**
* ストリーミング応答の移行例
*
* リアルタイム性が求められる应用中では、
* ストリーミングを使用して応答速度を向上させます。
*/
async function streamChat() {
console.log('=== Streaming Response ===\n');
const stream = await runAgent.chat.completions.create({
model: 'gpt-4.1',
messages: [
{
role: 'user',
content: '日本の四季について300文字で教えてください。'
}
],
stream: true,
stream_options: {
include_usage: true
}
});
let fullContent = '';
let usage = null;
// ストリーミング応答の处理
for await (const chunk of stream) {
const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content;
if (delta) {
process.stdout.write(delta); // 实时출력
fullContent += delta;
}
// 使用量メタデータを収集
if (chunk.usage) {
usage = chunk.usage;
}
}
console.log('\n\n=== Usage Stats ===');
console.log('Prompt tokens:', usage?.prompt_tokens);
console.log('Completion tokens:', usage?.completion_tokens);
console.log('Total tokens:', usage?.total_tokens);
return { content: fullContent, usage };
}
// 実行
streamChat();
手順6：複数モデル並行呼叫の移行
/**
* 並行呼叫による批量处理の例
*
* 複数の AI モデルを並行呼叫することで、
* 処理時間を短縮し効率的に結果を取得します。
*/
async function multiModelBatchProcess(queries: string[]) {
console.log(Processing ${queries.length} queries with multiple models...\n);
const models = [
'gpt-4.1',
'claude-sonnet-4.5',
'gemini-2.5-flash',
'deepseek-v3.2'
];
// 各モデルで各クエリを処理
const allPromises = models.map(async (model) => {
const modelResults = await Promise.all(
queries.map(async (query) => {
const startTime = Date.now();
const response = await runAgent.chat.completions.create({
model: model,
messages: [{ role: 'user', content: query }],
max_tokens: 500,
});
const latency = Date.now() - startTime;
return {
model,
query,
response: response.choices[0]?.message?.content,
latency,
tokens: response.usage?.total_tokens
};
})
);
return modelResults;
});
// 全モデルの結果を収集
const results = await Promise.all(allPromises);
const flatResults = results.flat();
// 結果の集計
console.log('\n=== Batch Processing Results ===');
flatResults.forEach((result, index) => {
console.log([${index + 1}] Model: ${result.model});
console.log( Query: ${result.query});
console.log( Latency: ${result.latency}ms);
console.log( Tokens: ${result.tokens});
console.log('');
});
return flatResults;
}
// 使用例
const testQueries = [
'こんにちは！简要に自己紹介してください。',
'ReactとVueの違いは何ですか？',
];
multiModelBatchProcess(testQueries);
よくあるエラーと対処法
移行際に遭遇しやすいエラーとその解决方案をまとめます。
エラー1：認証エラー（401 Unauthorized）
/**
* ❌ エラー例
* {
* "error": {
* "message": "Incorrect API key provided",
* "type": "invalid_request_error",
* "code": "invalid_api_key"
* }
* }
*
* 原因：
* - API key が正しく設定されていない
* - 古い API key を使用している
* - キーの先頭に空白が含まれている
*
* 解決方法：
*/
// ✅ 正しい設定方法
const client = new OpenAI({
// 環境変数から読み込み（推奨）
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,
// または直接指定（開発時のみ）
// apiKey: 'sk-xxxx-your-actual-key-here',
baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
});
// デバッグ用：API key の形式確認
console.log('API Key length:', client.apiKey?.length);
console.log('API Key prefix:', client.apiKey?.substring(0, 7));
// 認証テスト
async function verifyConnection() {
try {
await client.models.list();
console.log('✅ 認証成功：API key が正しく設定されています');
} catch (error) {
if (error.status === 401) {
console.error('❌ 認証失敗：API key を確認してください');
console.log(' 1. HolySheep AI で新しい API key を生成');
console.log(' 2. .env ファイルの KEY が正しく設定されているか確認');
console.log(' 3. キーの先頭・終端に空白がないことを確認');
}
throw error;
}
}
verifyConnection();
エラー2：レート制限エラー（429 Too Many Requests）
/**
* ❌ エラー例
* {
* "error": {
* "message": "Rate limit exceeded",
* "type": "rate_limit_error",
* "code": "rate_limit_exceeded"
* }
* }
*
* 原因：
* -短时间に大量の API 呼叫を行った
* -プランの调用制限を超えた
*
* 解決方法：
*/
// 指数バックオフを使ったリトライ実装
async function chatWithRetry(
client: OpenAI,
params: Parameters[0],
maxRetries: number = 3
) {
let lastError: Error | null = null;
for (let attempt = 0; attempt < maxRetries; attempt++) {
try {
return await client.chat.completions.create(params);
} catch (error: any) {
lastError = error;
if (error.status === 429) {
// レート制限の場合、指数バックオフで待機
const retryDelay = Math.pow(2, attempt) * 1000;
console.log(⏳ レート制限により ${retryDelay}ms 待機中... (${attempt + 1}/${maxRetries}));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryDelay));
continue;
}
// レート制限以外のエラーは即座にスロー
throw error;
}
}
throw lastError;
}
// 使用例
async function safeChat() {
const response = await chatWithRetry(
client,
{
model: 'gpt-4.1',
messages: [{ role: 'user', content: 'テストメッセージ' }]
},
5 // 最大5回リトライ
);
console.log('✅ 応答取得成功:', response.choices[0]?.message?.content);
}
// ヒント：呼叫間に延迟を入れる批量処理
async function batchProcessWithDelay(requests: any[], delayMs: number = 100) {
const results = [];
for (const request of requests) {
const result = await chatWithRetry(client, request);
results.push(result);
// 次の呼叫まで待機
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayMs));
}
return results;
}
エラー3：コンテキスト长度超過エラー（400 Invalid Request）
/**
* ❌ エラー例
* {
* "error": {
* "message": "Maximum context length exceeded",
* "type": "invalid_request_error",
* "code": "context_length_exceeded"
* }
* }
*
* 原因：
* - 入力テキストがモデルの最大トークン数を超えた
* - システムプロンプト过长
* - 会話履歴が累积しすぎた
*
* 解決方法：
*/
// トークン数の見積もり函数
function estimateTokens(text: string): number {
// 简易計算：日本語は1文字≈2トークン、英語は1単語≈1.3トークン
const japaneseChars = (text.match(/[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF\u4E00-\u9FAF]/g) || []).length;
const otherChars = text.length - japaneseChars;
return Math.ceil(japaneseChars * 0.5 + otherChars * 0.25);
}
// 会話履歴を自動要約するクラス
class ConversationManager {
private messages: any[] = [];
private maxTotalTokens: number;
private reservedOutputTokens: number = 500;
constructor(maxTokens: number = 128000) {
this.maxTotalTokens = maxTokens - this.reservedOutputTokens;
}
addMessage(role: string, content: string) {
this.messages.push({ role, content });
this.trimHistory();
}
private trimHistory() {
// システムプロンプトを分離
const systemMessage = this.messages.find(m => m.role === 'system');
const otherMessages = this.messages.filter(m => m.role !== 'system');
// 現在のトークン数を計算
let totalTokens = systemMessage
? estimateTokens(systemMessage.content)
: 0;
const trimmedMessages: any[] = systemMessage ? [systemMessage] : [];
// 最新的メッセージから追加（コンテキスト内に収まる限り）
for (let i = otherMessages.length - 1; i >= 0; i--) {
const msgTokens = estimateTokens(otherMessages[i].content);
if (totalTokens + msgTokens <= this.maxTotalTokens) {
trimmedMessages.unshift(otherMessages[i]);
totalTokens += msgTokens;
} else {
console.log(📝 メッセージ ${i + 1} をスキップ（トークン数超過）);
break;
}
}
this.messages = trimmedMessages;
console.log(📊 現在のトークン数: ${totalTokens}/${this.maxTotalTokens});
}
getMessages() {
return this.messages;
}
}
// 使用例
const manager = new ConversationManager(128000); // GPT-4.1 の場合
manager.addMessage('system', 'あなたはhelpfulなアシスタントです。');
manager.addMessage('user', '今日の天気は？');
manager.addMessage('assistant', '今日は晴れです。');
// 非常に長い会話の例
for (let i = 0; i < 100; i++) {
manager.addMessage('user', これは長い会話メッセージです。番号は ${i} 番目です。.repeat(10));
manager.addMessage('assistant', 回答 ${i} 番目です。.repeat(10));
}
// 最後の呼吁
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4.1',
messages: manager.getMessages()
});
console.log('✅ 応答取得成功:', response.choices[0]?.message?.content);
エラー4：モデル不存在エラー（404 Not Found）
/**
* ❌ エラー例
* {
* "error": {
* "message": "Model 'gpt-5' not found",
* "type": "invalid_request_error",
* "code": "model_not_found"
* }
* }
*
* 原因：
* - 存在しないモデル名を指定した
* - モデル名のタイポ
*
* 利用可能なモデル確認と代替：
*/
// 利用可能なモデルを一覧表示
async function listAvailableModels() {
try {
const models = await client.models.list();
console.log('=== 利用可能なモデル ===');
for (const model of models.data) {
console.log( - ${model.id});
}
return models.data.map(m => m.id);
} catch (error) {
console.error('モデル一覧の取得に失敗:', error.message);
return [];
}
}
// 利用可能なモデルのMapping
const modelAliases: Record = {
// GPT 系
'gpt-4': 'gpt-4.1',
'gpt-4-turbo': 'gpt-4.1',
'gpt-3.5-turbo': 'gpt-4.1',
// Claude 系
'claude-3-opus': 'claude-sonnet-4.5',
'claude-3-sonnet': 'claude-sonnet-4.5',
'claude-3-haiku': 'claude-sonnet-4.5',
// Gemini 系
'gemini-pro': 'gemini-2.5-flash',
'gemini-1.5-pro': 'gemini-2.5-flash',
// DeepSeek 系
'deepseek-chat': 'deepseek-v3.2',
};
// モデル名を正規化
function normalizeModelName(model: string): string {
// 完全一致ならそのまま返す
if (modelAliases[model]) {
return modelAliases[model];
}
// 部分一致を試みる
for (const [alias, canonical] of Object.entries(modelAliases)) {
if (model.includes(alias)) {
console.log(📝 モデル名を変换: ${model} → ${canonical});
return canonical;
}
}
// そのまま返す（エラーは API が返してくれる）
return model;
}
// 使用例
const desiredModel = 'gpt-4-turbo';
const actualModel = normalizeModelName(desiredModel);
console.log(Using model: ${actualModel});
const response = await client.chat.completions.create({
model: actualModel,
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }]
});
// 利用可能なモデルの確認
listAvailableModels();
ロールバック計画
移行後に問題が発生した場合のロールバック計画も重要です。
/**
* ロールバック管理クラス
*
* 移行時の万一の状況に備えて、
* 元の API への接続情報を保持します。
*/
interface APIConfig {
name: string;
baseURL: string;
apiKey: string;
}
class RollbackManager {
private primary: APIConfig;
private fallback: APIConfig;
private current: string;
constructor() {
// 本番環境（HolySheep AI）
this.primary = {
name: 'HolySheep AI',
baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1',
apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY || '',
};
// フォールバック（旧 API）
this.fallback = {
name: 'Original API',
baseURL: process.env.ORIGINAL_API_URL || 'https://api.openai.com/v1',
apiKey: process.env.ORIGINAL_API_KEY || '',
};
this.current = 'primary';
}
// 現在の設定で API 呼叫
async callAPI(params: any) {
const config = this.current === 'primary' ? this.primary : this.fallback;
const client = new OpenAI({
baseURL: config.baseURL,
apiKey: config.apiKey,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create(params);
console.log(✅ ${config.name} で成功);
return response;
} catch (error) {
console.error(❌ ${config.name} でエラー:, error.message);
// Primary が失敗した場合、Fallback に切り替え
if (this.current === 'primary' && this.fallback.apiKey) {
console.log('🔄 Fallback API に切换...');
this.current = 'fallback';
return this.callAPI(params);
}
throw error;
}
}
// 手动ロールバック
rollback() {
if (this.current === 'primary') {
console.log('⚠️ 既に Primary を使用しています');
return;
}
console.log('🔙 ロールバック実行中...');
this.current = 'primary';
console.log(✅ ${this.primary.name} に切り替え完了);
}
// 現在の状態確認
getStatus() {
return {
current: this.current,
primary: this.primary.name,
fallback: this.fallback.name,
canRollback: this.current !== 'primary' && !!this.fallback.apiKey,
};
}
}
// 使用例
const manager = new RollbackManager();
async function safeAIcall(userMessage: string) {
try {
const response = await manager.callAPI({
model: 'gpt-4.1',
messages: [{ role: 'user', content: userMessage }]
});
return response.choices[0]?.message?.content;
} catch (error) {
// 全ての試行が失敗した場合のエラー処理
console.error('🚨 全 API 呼叫失败');
return '申し訳ありません。現在サービスが一時的に利用できません。';
}
}
// ステータス確認
console.log('Status:', manager.getStatus());