モデルとタスクポリシー

実行しなければならない作業のモデルを選択し、どの設定が継承されているかを確認します。 Providerはモデルアクセスを供給します; Agentは会話とツールを実行します。 Specialistは、再利用可能な役割と選択された能力を供給します。 変更は、他人をインストールしたり、設定したりしません。

Main、Subagent、Viewer、Vision、Session の詳細は異なるモデルが必要になったときに、以下のタスクポリシーを使用します。 プロバイダーとモデルを、結果のタスクでチェックします。特に、複数のプロバイダーが同じモデル名を提供する場合です。

メインモデルを選択します。

1. Settings → Model を開きます。 ワークスペースでは、ComposerのSelect modelエントリーもモデルの選択肢を公開しています。
2. Main model を開き、設定されたプロバイダで利用可能なモデルを選択します。 カタログの入力は、アカウントが使用できる証拠ではありません。
3. Reasoning effort を選択します。 そのモデルに実際に表示される選択肢を使用してください。 デフォルト、低、中、高、XHigh、超の検査済みモデル。 他のモデルに異なった梯子があります。
4. 保存された選択を点検するためにモデルを閉め、再開して下さい。 小さなリクエストをスタートし、結果を長時間の分析の前に検査します。

変更は、その後のリクエストに適用されます。 既存の回答の背後にあるモデルを遡及的に変更しません。 モデルが変更されると、アプリは相対的な推論力を維持しようとします。 バックエンドはサポートされていない努力を近づける可能性があります。 より高い努力は時間およびトークンの使用を増加でき、正しい保証ではないです。

特定のタスクにモデルを割り当てる

シナリオ行を選択して展開します。 別の行を開くと、前の行が崩壊します。 変更後の崩壊した要約を読む:継承、固定モデル、未利用可能な選択を区別します。

スケナリオ	モデル選択	確認するべきこと
Subagent	メインモデルと同じ、または互換性のある別モデル	Main に続く間、マッチングの努力制御は無効になります。 委任も有効である必要があります。
Reviewer	メインモデル、または設定されたレビュアーモデルに従ってください	モデルポリシーは、オートレビューを有効にしたり、レビューレコードを作成したりすることはできません。
Vision	構成されたイメージ可能なモデル	設定されていないと、専用の Vision 選択はありません。 リレーが必要かどうかは、アクティブなバックエンドの画像サポートに依存します。
Session details	Main に従うか、または多用性があるモデルを選んで下さい; 努力と有効性を点検	これは、制限された呼び出しを使用してセッションのタイトル/説明を生成します。 科学的なタスクとそのアーティファクトとは別々です。

セッションの詳細セレクターは、Codexサブスクリプションモデルをフィルタアウトします。 Main や Vision で表示されるモデルは、ここには不在です。 対応するローカルプロバイダーとOpenCodeが選択され、ローカルモデルが固定された選択肢として利用可能になりました。 Not supportedは、その推論の努力に加えて、その努力制御が利用できなくなることを意味します。 モデルがテキストリクエストを受け取ることができるかとは別です。

ピン留めされたシナリオのために、provider/model を選択し、サポートされた努力を選択します。 Main がプロパゲートに変化する未来を望むときに、継承オプションに戻ります。 Unavailable 要約は、プロバイダーが削除された後でも、以前のモデル名を保持することができます。 有効な置換を選択します。

別々のVisionモデルでチャートを読み込む

会話のMainモデルが画像を受信できない場合は、Visionを使用してください。 既にイメージを受け入れるMainモデルはそれらを直接読むことができます。

実践例 サンプルチャートでラベルをチェックする

1. Settings → Model → Vision を拡張し、利用可能な画像対応モデルを選択します。 制御が有効になっている場合、サポートされた推論の努力を選択します。
2. 会話で選択した意図したテキストモデルを保持します。 変更のビジョンはMainを取り替えません。
3. + → Attach files を使用してチャートを取り付けます。 送信前にファイル名がComposerに表示されることを確認します。
4. タイトル、軸ラベル、単位およびプロットされたサンプルの数のような特定の目に見える情報を求める。 ラベルが読まれていないときに明示的な表示を要求します。
5. オリジナルのイメージで回答を比較します。 ソーステーブルを使用して、正確な数値比較を行います。この例では、24.7Mの特長 に丸められた2つのラベルは、その根本的なカウントが等しいことを証明しません。
6. 別々のイメージモデルを望まないと、Not configured へ戻ります。 モデルプロバイダは削除しません。

現在のイメージリレーは、Visionセレクターに表示できるにもかかわらず、Codexサブスクリプションプロバイダを除外します。 テキストのみのMainモデルは、その選択後に画像を拒否する場合、別の対象のVisionプロバイダまたは画像処理可能なMainモデルを選択します。 保存されたセレクター値が成功したイメージリクエストとして扱うことはありません。

セッションの詳細が生成されたことを確認します。

Same as main model または Session details で対応する固定モデルを選択した後、会話を作成します。 最初のpromptフォールバックが簡潔なタイトルになるのを待ってから、保存された説明を調べます。 プロンプトのtruncatedコピーは、成功した生成を確立しません。

補助リクエストが終了した後に保存されたタイトルと説明を確認してください。 タイトルが短縮されたプロンプトのままの場合、モデルの互換性、ローカルサーバーの読み込み、コールの最終ステータスを調べます。 補助タイムアウトは、そのフォールバックを保持することができます。 セッションタイトル生成は、独自のモデルポリシーを使用し、会話の科学的計算を実行しません。

プロバイダーの制御と故障チェック

制御/状態	次のアクション
Add provider	フォローする プロバイダーのセットアップ認証およびエンドポイント要件を含む。
Check Codex login	サブスクリプションのログイン状態をリセットします。 研究タスクを実行しません。
Re-import Codex login	既存のログインをアプリのフローでインポートします。
Edit	プロバイダーの設定を見直します。 交換が確認されるまで、作業構成を保存します。
無効 Delete	現在のプロバイダは、この状態で削除することはできません。 最初に別の有効な設定を選択します。
互換性警告	繰り返し再試行する前に、アクティブなエージェントとプロバイダーの API 形式を確認してください。
シナリオの選択肢なし	対象となるプロバイダー/モデルを最初に構成します。 ブランクセレクターは、任意のモデル名を入力するリクエストではありません。

実行バックエンドと使用量のエージェントのセットアップを使用して、報告されたアクティビティを使用できます。 正確な構成の優先順位はリファレンスにあります。

ソース: モデル選定、シナリオポリシー。

分類モデル

Settings → Model → Classification models を開きます。 分類サービスは2つの独立した結合を持っています:Automatic capability selectionおよびSmart collections。 最初に、要求が始まる前に関連したSkillsおよびコネクターを選ぶのを助けます。 Mainを交換したり、チャットモデルを追加したりしません。 Use default methodでAutomatic capability selectionを離れることができます。 Skillsとコネクタは、まだそれなしで動作します。

このサービスによる自動機能選択は、Codex Chat Completions または CodeBuddy を使うメイン会話で利用できます。Codex サブスクリプションのセッションでは既存の機能読み込み方式を使います。この機能で送信するのは現在のリクエストと機能の名前・説明のみです。サービスが利用できない場合や分類結果が不明確な場合は、既定の方式に戻ります。

1. Add service、TypeSafe AI、OpenRouter、Custom HTTP service を選択します。
2. サービスの名称をつけて、必要な時にAPIの資格情報を供給してください。 OpenRouter は、既存の互換アカウントまたは新しいキーを使用できます。 スクリーンショットで隠されているキーを保持します。
3. Saveを選択し、検証を待ちます。 失敗したバリデーションは、以前の設定が変更されていないままにします。
4. Automatic capability selection では、保存されたサービスと、カタログで提供されるモデルを選択します。 Check model を使用して接続を確認します。
5. サポートされているメインの会話でバインドされたリクエストを試し、選択した実際のツールを調べます。 成功したモデルチェックだけでは、研究結果が確認されていない。

サービスを取り戻すと、デフォルトメソッドに自動機能選択が返され、そのサービスが構成されていないことに、任意のスマートコレクションをバインディングします。 別々に保存されたサービスキーはそれによって取除かれます; アカウントを共有するサービスを削除すると、そのアカウントまたはそのキーを削除しません。

プロバイダーのセットアップ は、会話モデルの形式です。 ローカルPDFパーシングリソースは、別タブのLocal parsing modelsの下で管理されます。

Jev を使う場合は、Automatic capability selection で TypeSafe AI / Jev Latest を選択し、Check model を押します。Check passed はサービスが応答できることを示します。Settings を開き直し、選択が保持されていることを確認してください。

たとえば、Codex Chat Completionsセッションで公開TP53の検索では、Jevを使用してmcp-genesを選択することができます。 選択した機能の検査を行い、研究結果のデータベース応答を検査します。 Codexサブスクリプションセッションは、既存の機能読み込みパスを使用します。 保存された Jev の結合は、これらのセッションが Jev を使用することはありません。

スマートコレクションのモデルを埋め込む

1. Settings → Model → Classification models を開き、既に追加されていない場合は、対応するサービスを保存します。
2. Smart collections では、サービスと提供されているモデルの 1 つを選択し、Check model を選択します。 この結合はすべてのスマートなコレクションによって共有されます; それはAutomatic capability selectionの独立しています。
3. テスト成功 を確認し、ライブラリに戻り、小規模で明確にスコープ付けされたコレクションを作成します。 スマートコレクションにはデフォルトモデルなしがあります:参照を評価する前にこの結合を構成します。

Main は Codex subscription を引き続き使用できます。 機能読み込みのルートは、ライブラリが独自の分類バインディングを使用するのを防ぐものではありません。 以下の例では、スクリーニング用のTypeSafe AI/Jev最新を選択します。

収集ルールと参照証拠をこのサービスに送信します。 Use available full textオフでは、タイトルと抽象化を使用します。 PDF テキストを送受信する。 長い文書は関連した通路を使用し、利用できなくなったり、読まれない PDF はタイトルと抽象化に戻ります。 各決定書の証拠を確認してください。 スマートスクリーニングワークフローをフォローして、実際の論文のセットを評価し、レビューします。

カスタム分類サービス

Add service → Custom HTTP serviceでは、サービス名、エンドポイントURL、モデルIDを入力します。 エンドポイントは、TypeSafe の分類プロトコル を実行しなければなりません。 通常のチャット完了エンドポイントは変更できません。 必要に応じて、サービスの API キーを供給します。ループバックエンドポイントは、HTTP をキーなしで使用できますが、リモートエンドポイントでは HTTPS とクレデンシャルが必要です。

保存後、Automatic capability selection でサービスを選択し、Check model を実行します。 その後、サポートされた会話ルートで機能選択を検査します。 この設定は、Main を切り替えたり、Codex のサブスクリプションセッションは、分類器を使用することはありません。

下のフォームはフィールドを記述します。 サンプルエンドポイントとyour-model-idを実際のサービスの詳細に置き換えて、接続をチェックします。

PDFの翻訳モデルを選択

PDF 翻訳は、Translation method と Model をリーダーに制御しています。 Agentは利用できる多用性があるモデルを使用できます; Direct APIはAPIプロバイダが必要です。 Codex サブスクリプションモデルは、v0.37.1 でのこの操作では利用できません。 Mainを交換する必要はありません。 PDF 翻訳 を参照してください。

公式のAnthropicカタログには、クロードHaiku 5.5が含まれています。 選択したエージェントとアカウントに依存して、モデルの可視性とアクセス。 コンテキストサイズのサフィックスを古いモデルIDに追加するのではなく、現在のカタログエントリを選択します。