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# EvoLink Auto - スマートモデルルーティング
> システムがリクエストを処理する最適なモデルを自動選択
## 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。
## OpenAPI
````yaml ja/api-manual/language-series/evolink-auto/evolink-auto-quickstart.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: EvoLink Auto - インテリジェントモデル選択
description: インテリジェントモデルルーティング機能、システムが最適なAIモデルを自動選択
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: 本番環境（推奨）
- url: https://api.evolink.ai
description: 代替 URL
security:
- bearerAuth: []
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- インテリジェントルーティング
summary: インテリジェントモデルルーティング
description: システムがリクエストを処理する最適なモデルを自動選択
operationId: createChatCompletionAuto
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/AutoRequest'
responses:
'200':
description: リクエスト成功
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: 無効なリクエストパラメータ
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: Invalid request parameters
type: invalid_request_error
'401':
description: 未認証、トークンが無効または期限切れです
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: クォータ不足、チャージが必要です
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing
'403':
description: アクセス拒否
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 403
message: Access denied for this feature
type: permission_error
'429':
description: レート制限を超過しました
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
fallback_suggestion: retry after 60 seconds
'500':
description: 内部サーバーエラー
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
fallback_suggestion: try again later
'502':
description: 上流サービスエラー
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 502
message: Upstream AI service unavailable
type: upstream_error
fallback_suggestion: try again later
'503':
description: サービス一時利用不可
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
fallback_suggestion: retry after 30 seconds
components:
schemas:
AutoRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: インテリジェントルーティングを使用
enum:
- evolink/auto
default: evolink/auto
example: evolink/auto
messages:
type: array
description: 会話メッセージリスト
items:
$ref: '#/components/schemas/MessageInput'
minItems: 1
example:
- role: user
content: 人工知能の発展の歴史を紹介してください
temperature:
type: number
description: |-
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
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: |-
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
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
top_k:
type: integer
description: |-
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
minimum: 1
example: 40
stream:
type: boolean
description: |-
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
default: false
example: false
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: チャット補完の一意の識別子
example: chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234
model:
type: string
description: 実際に使用されたモデル名
example: gpt-5.4
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: レスポンスタイプ
example: chat.completion
created:
type: integer
description: 作成タイムスタンプ
example: 1741428397
choices:
type: array
description: 生成された選択肢のリスト
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: HTTP ステータスエラーコード
message:
type: string
description: エラーメッセージ
type:
type: string
description: エラータイプ
param:
type: string
description: 関連パラメータ名
fallback_suggestion:
type: string
description: エラー処理の提案
MessageInput:
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
description: メッセージのロール
enum:
- system
- user
- assistant
content:
type: string
description: メッセージ内容
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: この選択肢のインデックス
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
finish_reason:
type: string
description: 補完が終了した理由
enum:
- stop
- length
- content_filter
example: stop
Usage:
type: object
description: トークン使用統計
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: 入力のトークン数
example: 15
completion_tokens:
type: integer
description: 出力のトークン数
example: 120
total_tokens:
type: integer
description: 合計トークン数
example: 135
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
description: メッセージ送信者のロール
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type: string
description: AIのレスポンス内容
example: 人工知能の発展の歴史は1950年代に遡ることができます...
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: |-
## 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](https://evolink.ai/dashboard/keys)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：**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
bearerFormat: sk-evo-xxxxxxxxxx
````