モデル設定とバックエンド¶

AutoShip の AI 機能（コミットメッセージの生成、エラー修正提案など）はモデルルーティングレイヤーを通じて統一的にスケジュールされます。.autoship.toml で複数のバックエンドを設定でき、システムはモデル階層、優先度、可用性に基づいて自動的に選択します。

モデル階層¶

階層	位置づけ	典型的なシナリオ
Tier 1	軽量・高速	ノート PC の CPU、シンプルなコミットメッセージ生成
Tier 2	バランス	日常的な開発、一般的なエラー修正
Tier 3	最高能力	複雑な推論、エンタープライズ級ハードウェア/GPU

autoship init はハードウェア情報に基づいてデフォルトの tier 推奨を提示しますが、手動で設定することもできます：

[model]
default_tier = 2
fallback = true

サポートされているバックエンド¶

Ollama¶

Ollama は最もシンプルなローカルモデルの実行方法です。

[[model.backends]]
provider = "ollama"
base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1"
model = "qwen2.5:7b"
timeout = 30.0
concurrency = 2
priority = 0

Ollama をインストールして起動：ollama serve
モデルをプル：ollama pull qwen2.5:7b
autoship doctor を実行してバックエンドの到達性を確認。

LM Studio¶

LM Studio はグラフィカルインターフェースとローカルの OpenAI 互換サービスを提供します。

[[model.backends]]
provider = "lm_studio"
base_url = "http://127.0.0.1:1234/v1"
model = "qwen2.5-7b-instruct"
timeout = 30.0
concurrency = 1
priority = 1

LM Studio でローカルサーバーを起動し、「OpenAI-compatible API」にチェックを入れてください。

OpenAI / OpenAI 互換¶

OpenAI 公式 API または互換サービスに適用されます。

[[model.backends]]
provider = "openai"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
model = "gpt-4o-mini"
api_key = "${OPENAI_API_KEY}"
timeout = 60.0
concurrency = 4
priority = 2

Azure OpenAI¶

[[model.backends]]
provider = "azure_openai"
base_url = "https://<your-resource>.openai.azure.com/openai/deployments/<deployment>"
model = "gpt-4o"
api_key = "${AZURE_OPENAI_API_KEY}"
timeout = 60.0
concurrency = 4
priority = 2

OpenRouter¶

[[model.backends]]
provider = "openrouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
model = "anthropic/claude-3.5-sonnet"
api_key = "${OPENROUTER_API_KEY}"
timeout = 60.0
concurrency = 2
priority = 1

llama.cpp¶

llama.cpp で起動したローカル HTTP サービスに適用されます。

[[model.backends]]
provider = "llama_cpp"
base_url = "http://127.0.0.1:8080/v1"
model = "local-model"
timeout = 60.0
concurrency = 1
priority = 0

vLLM¶

高並行のローカル/プライベートデプロイに適用されます。

[[model.backends]]
provider = "vllm"
base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1"
model = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
timeout = 60.0
concurrency = 8
priority = 2

設定フィールドの説明¶

フィールド	必須	説明
`provider`	はい	バックエンドタイプ
`base_url`	はい	API ベースアドレス
`model`	はい	モデル名またはデプロイ名
`api_key`	provider による	キー。`${ENV_VAR}` 形式で環境変数を参照することを推奨
`timeout`	いいえ	単一リクエストのタイムアウト（秒）。デフォルト `30.0`
`concurrency`	いいえ	このバックエンドの最大並行数。デフォルト `2`
`priority`	いいえ	優先度。数値が大きいほど優先される。デフォルト `0`
`tier`	いいえ	このバックエンドが属するモデル階層。デフォルトは `model` から推論

キー管理のベストプラクティス¶

実際の API キーを .autoship.toml に書き込まないでください。推奨される方法：

api_key = "${OPENAI_API_KEY}"

シェルで以下を設定します：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

AutoShip は設定の読み込み時に環境変数を自動的に解決し、ログではマスキングして表示します。

マルチバックエンドとフォールバック¶

model.fallback = true の場合、優先バックエンドが失敗（タイムアウト、利用不可、エラー返却）すると、AutoShip は優先度順に同じ tier の次のバックエンドを試します。ローカルモデルとクラウドモデルを同時に設定し、「ローカル優先、クラウドフォールバック」を実現できます。

[model]
default_tier = 2
fallback = true

[[model.backends]]
provider = "ollama"
base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1"
model = "qwen2.5:7b"
priority = 2

[[model.backends]]
provider = "openai"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
model = "gpt-4o-mini"
api_key = "${OPENAI_API_KEY}"
priority = 1

プライバシーとセキュリティ¶

ローカルバックエンド（Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM）はコードを外部サービスに送信しません。
クラウドバックエンド使用時、AutoShip は必要なコンテキスト（diff、エラーサマリーなど）のみを送信し、コードベース全体をアップロードしません。
すべてのバックエンド通信はデフォルトで HTTPS 証明書検証が有効です。カスタムまたは内部 CA は設定で allow_untrusted_endpoint を有効にできます（本番環境では推奨されません）。

トラブルシューティング¶

autoship doctor を実行すると以下を素早く確認できます：

設定ファイルで宣言されたバックエンドが到達可能か
環境変数の API キーが存在するか
ネットワーク接続性とタイムアウト設定が適切か

モデル呼び出しの詳細ログを確認する場合：

autoship --verbose commit