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インテリジェントモデルルーティング

スマートモデルルーティング

EvoLink Autoは、リクエスト内容に基づいて適切なAIモデルを自動的に選択するインテリジェントモデルルーティング機能です。手動でモデルを指定する必要はありません。

主な利点

  • スマートマッチング:リクエスト内容を自動分析し、適切なモデルを選択
  • コスト最適化:品質を維持しながら、コストパフォーマンスの高いモデルを優先
  • 負荷分散:複数のモデル間でリクエストを自動分散し、システムの安定性を向上
  • 透明性:レスポンスに実際に使用されたモデル名を返し、追跡と最適化を容易に

動作原理

システムは、リクエストの複雑さ、長さ、タイプに基づいて、モデルプールから最適なモデルを選択します。

サポートされているモデル

EvoLink Autoは、GPT-4、GPT-3.5、Claude、Geminiなどの主流AIモデル間でインテリジェントにルーティングします。

制限事項

  • 特定のモデル機能が必要なシナリオには適していません(例:GPT-4のビジョン機能)
  • すべてのリクエストで同じモデルが使用されることは保証されません

使用シーン

どのモデルを使用すべきか不明な場合や、システムにモデル選択を自動最適化させたい場合に最適です。
modelパラメータをevolink/autoに設定するだけで、システムが自動的に適切なモデルを選択します。
BaseURL:デフォルトの BaseURL は https://direct.evolink.ai で、テキストモデルへの対応が優れており、長時間接続をサポートします。https://api.evolink.ai はマルチモーダルの主力エンドポイントで、テキストモデルに対しては代替アドレスとして使用されます。

承認

Authorization
string
header
必須

すべてのAPIにBearer Token認証が必要です

APIキーの取得:

APIキー管理ページにアクセスしてAPIキーを取得してください

リクエストヘッダーに追加:

ボディ

application/json
model
enum<string>
デフォルト:evolink/auto
必須

インテリジェントルーティングを使用

利用可能なオプション:
evolink/auto
:

"evolink/auto"

messages
object[]
必須

会話メッセージリスト

Minimum array length: 1
:
temperature
number

サンプリング温度、出力のランダム性を制御

説明:

  • 低い値(例: 0.2): より確定的で集中した出力
  • 高い値(例: 1.5): よりランダムで創造的な出力
必須範囲: 0 <= x <= 2
:

0.7

top_p
number

核サンプリング(Nucleus Sampling)パラメータ

説明:

  • 累積確率の上位何パーセントのトークンからサンプリングするかを制御
  • 例えば 0.9 は累積確率が90%に達するトークンから選択
  • デフォルト値: 1.0(すべてのトークンを考慮)

推奨: temperature と top_p を同時に調整しないでください

必須範囲: 0 <= x <= 1
:

0.9

top_k
integer

Top-K サンプリングパラメータ

説明:

  • 例えば 10 は各サンプリング時に確率が最も高い10個のトークンのみを考慮
  • 小さい値は出力をより集中させます
  • デフォルトでは制限なし
必須範囲: x >= 1
:

40

stream
boolean
デフォルト:false

ストリーミング方式でレスポンスを返すかどうか

  • true: ストリーミング返却、チャンクごとにリアルタイムで内容を返す
  • false: 完全なレスポンスを待ってから一括返却
:

false

レスポンス

リクエスト成功

id
string

チャット補完の一意の識別子

:

"chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234"

model
string

実際に使用されたモデル名

:

"gpt-5.4"

object
enum<string>

レスポンスタイプ

利用可能なオプション:
chat.completion
:

"chat.completion"

created
integer

作成タイムスタンプ

:

1741428397

choices
object[]

生成された選択肢のリスト

usage
object

トークン使用統計