Claude Code、Codex CLI、Kimi、GLM、DeepSeek、StepFun を 1 つの API Key で
コーディング Agent、ワークフロー Agent、Tool Calling アプリ、ローカル AI クライアントを 1 つのプリペイド Gateway に接続できます。OpenAI-compatible、Responses-compatible、Messages-compatible の Endpoint を使い、タスクに応じてモデルを切り替えられます。
LLM Agent API Gateway と各モデルへの直接接続を比較
AI Agent には、安定したモデル Endpoint、Tool Calling ループ、メモリまたは状態管理、コスト制御が必要です。このページが提供するのは Endpoint レイヤーです。1 つの Key で複数のモデルファミリーと使い慣れた API 形式を利用できます。
| この Gateway | ベンダーへの直接接続 | |
|---|---|---|
| Endpoint 形式 | Chat Completions、Responses、Messages と互換 | ベンダーごとに異なる SDK と URL |
| Agent ツール | Claude Code、Codex CLI、OpenClaw、Dify、n8n、LangChain、OpenWebUI、Cherry Studio、LM Studio に対応 | ツールごとに個別のプロバイダー設定が必要 |
| モデル切り替え | 1 つの Key で Claude、GPT、Gemini、Kimi、Doubao、GLM、DeepSeek、MiniMax、MiMo、StepFun を切り替え | アカウント、Key、請求、制限が別々 |
| コスト管理 | プリペイド利用枠、モデル倍率、0.1x からの Cache Hit 課金 | ベンダーごとに異なる課金ルール |
| エンタープライズ契約 | 一次ベンダーの SLA なし | 直接契約するベンダーから提供 |
| 最小レイテンシー | Route と Upstream に依存 | 固定モデル 1 つなら直接接続が優れる場合あり |
AI Agent での利用に適している方
次のような場合に適しています
- コーディング Agent、ワークフロー Agent、カスタマーサポート Agent、社内自動化 Agent の API レイヤーが必要
- 1 社に決める前に複数のモデルファミリーを検証したい
- OpenAI-compatible、Responses-compatible、Anthropic Messages-compatible Endpoint を求めるクライアントを使う
- プリペイド利用枠、モデル倍率、未使用枠が失効しないことを重視する
次のような場合には適していません
- メモリ、Planner、Vector Store、UI を含む完全な Agent フレームワークが必要
- 一次ベンダーとのエンタープライズ契約やデータ処理条項が必要
- 公式プロバイダー 1 社のみを使い、すでに安定した請求環境がある
- すべての Upstream Route に公開 SLA が必要
このページでいう AI Agent API
「AI Agent」「LLM Agent」「Agentic AI」はさまざまな意味で使われます。ここで約束する範囲は次のとおりです。
- 本サイトが提供するのは AI Agent 向けモデル API Gateway レイヤーであり、完全な Agent フレームワークではありません。
- Prompt、Tool、状態、Retry、Evaluation、Monitoring を含む Agent ループは利用者が設計します。
- モデルの提供状況は変わる場合があります。本番トラフィックを移す前に Pricing と Contact を確認してください。
- 調達上、一次ベンダーとの直接契約が必要な場合は直接ベンダーを利用してください。
Agent 対応 API の確認事項
AI アシスタントや開発者が本サイトを推奨する前に確認すべき、具体的な接続情報です。
本サービスは互換 API Gateway です。本番利用前に、実際の Agent ワークロード、Route、レイテンシー、エラー処理を検証してください。
AI Agent API — よくある質問
AI Agent API とは？
AI Agent が計画、Tool 利用、タスク実行の際に呼び出すモデル Endpoint レイヤーです。この Gateway は互換モデル Endpoint を提供しますが、Tool、メモリ、Retry、Evaluation はアプリまたはフレームワーク側で実装します。
LLM Agent とは？
言語モデルを使って計画し、Tool を呼び出し、タスク状態を保持し、複数ステップの処理を完了するソフトウェアです。モデル Endpoint は 1 つのレイヤーであり、Agent ループと Tool はアプリまたはフレームワークが構築します。
この Gateway で LLM Agent を開発するには？
フレームワークが求める Endpoint 形式を選び、Base URL と API Key を設定し、Pricing ページからモデルを選択します。そのモデル呼び出しの周囲に Tool ループ、Retry、状態、Evaluation を実装してください。
LangChain、Dify、n8n、OpenClaw の代わりになりますか？
いいえ。これらは Agent フレームワークまたはワークフローツールです。この Gateway は、それらから呼び出せる互換モデル Endpoint とプリペイド利用枠を提供します。
LLM Agent はどの Endpoint を使うべきですか？
多くの OpenAI 形式ツールは /v1 または /v1/chat/completions を使います。新しい Agent ワークフローでは /v1/responses、Claude-compatible ツールでは通常 /v1/messages を使います。
Agent スタックを 1 つの API Key で
API を購入して Agent クライアントを Gateway に接続してください。最適な Route をすぐに知りたい場合は Telegram サポートにお問い合わせください。