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2026-02-11 18:51:27 -06:00
parent 8eea53a41e
commit aea68c386a
484 changed files with 12718 additions and 11212 deletions
--- a/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx
+++ b/packages/web/src/content/docs/ja/providers.mdx
@@ -6,23 +6,23 @@ description: OpenCode で LLM プロバイダーを使用する。
 import config from "../../../../config.mjs"
 export const console = config.console

-OpenCode は [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) および [Models.dev](https://models.dev) を使用して **75 以上の LLM プロバイダー** をサポートし、ローカル モデルの実行をサポートします。
+OpenCode は [AI SDK](https://ai-sdk.dev/) および [Models.dev](https://models.dev) を使用して **75 以上の LLM プロバイダー** をサポートし、ローカルモデルの実行をサポートします。

 プロバイダーを追加するには、次のことを行う必要があります。

 1. `/connect` コマンドを使用して、プロバイダーの API キーを追加します。
-2. OpenCode 構成でプロバイダーを構成します。
+2. OpenCode 設定でプロバイダーを構成します。

 ---

-### 資格
+### 認証情報

 `/connect` コマンドを使用してプロバイダーの API キーを追加すると、それらは保存されます
 `~/.local/share/opencode/auth.json`で。

 ---

-### 構成
+### 設定

 OpenCode の `provider` セクションを通じてプロバイダーをカスタマイズできます。
 config.
@@ -31,7 +31,7 @@ config.

 #### Base URL

-`baseURL` オプションを設定することで、任意のプロバイダーのベース URL をカスタマイズできます。これは、プロキシ サービスまたはカスタム エンドポイントを使用する場合に便利です。
+`baseURL` オプションを設定することで、任意のプロバイダーのベース URL をカスタマイズできます。これは、プロキシサービスまたはカスタムエンドポイントを使用する場合に便利です。

 ```json title="opencode.json" {6}
 {
@@ -57,7 +57,7 @@ OpenCode で適切に動作することがテストおよび検証されてい
 初めての方は、OpenCode Zen から始めることをお勧めします。
 :::

-1. TUI で `/connect` コマンドを実行し、opencode を選択して、[opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth).
+1. TUI で `/connect` コマンドを実行し、opencode を選択して、[opencode.ai/auth](https://opencode.ai/auth) で認証します。

   ```txt
   /connect
@@ -126,7 +126,7 @@ OpenCode で適切に動作することがテストおよび検証されてい

 OpenCode で Amazon Bedrock を使用するには:

-1. Amazon Bedrock コンソールの **モデル カタログ** に移動してリクエストします。
+1. Amazon Bedrock コンソールの **モデルカタログ** に移動してリクエストします。
   必要なモデルにアクセスします。

 :::tip
@@ -135,7 +135,7 @@ Amazon Bedrock で必要なモデルにアクセスできる必要がありま

 2. **次のいずれかの方法を使用して認証を構成します**。

-   #### 環境変数 (クイック スタート)
+   #### 環境変数 (クイックスタート)

 opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。

@@ -159,7 +159,7 @@ opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。

 #### 設定ファイル (推奨)

-プロジェクト固有の構成または永続的な構成の場合は、`opencode.json` を使用します。
+プロジェクト固有の設定または永続的な設定の場合は、`opencode.json` を使用します。

 ```json title="opencode.json"
 {
@@ -179,10 +179,10 @@ opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。

 - `region` - AWS リージョン (例: `us-east-1`、`eu-west-1`)
 - `profile` - `~/.aws/credentials` からの AWS 名前付きプロファイル
- `endpoint` - VPC エンドポイントのカスタム エンドポイント URL (汎用 `baseURL` オプションのエイリアス)
+- `endpoint` - VPC エンドポイントのカスタムエンドポイント URL (汎用 `baseURL` オプションのエイリアス)

 :::tip
-構成ファイルのオプションは環境変数より優先されます。
+設定ファイルのオプションは環境変数より優先されます。
 :::

 #### 上級: VPC エンドポイント
@@ -210,17 +210,17 @@ Bedrock の VPC エンドポイントを使用している場合:

 #### 認証方法

- **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: IAM ユーザーを作成し、AWS コンソールでアクセス キーを生成します。
+- **`AWS_ACCESS_KEY_ID` / `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`**: IAM ユーザーを作成し、AWS コンソールでアクセスキーを生成します。
 - **`AWS_PROFILE`**: `~/.aws/credentials` の名前付きプロファイルを使用します。最初に `aws configure --profile my-profile` または `aws sso login` を設定します
 - **`AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK`**: Amazon Bedrock コンソールから長期 API キーを生成します
- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: EKS IRSA (サービス アカウントの IAM ロール) または OIDC フェデレーションを備えた他の Kubernetes 環境の場合。これらの環境変数は、サービス アカウント アノテーションを使用するときに Kubernetes によって自動的に挿入されます。
+- **`AWS_WEB_IDENTITY_TOKEN_FILE` / `AWS_ROLE_ARN`**: EKS IRSA (サービスアカウントの IAM ロール) または OIDC フェデレーションを備えた他の Kubernetes 環境の場合。これらの環境変数は、サービスアカウントアノテーションを使用するときに Kubernetes によって自動的に挿入されます。

 #### 認証の優先順位

 Amazon Bedrock は次の認証優先度を使用します。

 1.  **ベアラー トークン** - `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 環境変数または `/connect` コマンドからのトークン
-2.  **AWS 認証情報チェーン** - プロファイル、アクセス キー、共有認証情報、IAM ロール、Web ID トークン (EKS IRSA)、インスタンス メタデータ
+2.  **AWS 認証情報チェーン** - プロファイル、アクセスキー、共有認証情報、IAM ロール、Web ID トークン (EKS IRSA)、インスタンスメタデータ

 :::note
 ベアラー トークンが (`/connect` または `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 経由で) 設定されると、設定されたプロファイルを含むすべての AWS 認証情報方法よりも優先されます。
@@ -275,28 +275,28 @@ Amazon Bedrock は次の認証優先度を使用します。
   └
   ```

-3. これで、`/models` コマンドを使用すると、すべての人智モデルが利用できるようになります。
+3. これで、`/models` コマンドを使用すると、すべての Anthropic モデルが利用できるようになります。

   ```txt
   /models
   ```

 :::info
-OpenCode での Claude Pro/Max サブスクリプションの使用は、[Anthropic](https://anthropic.com).
+OpenCode での Claude Pro/Max サブスクリプションの使用は、[Anthropic](https://anthropic.com) によって正式に許可されていませんが、一般的に機能します。
 :::

 ##### APIキーの使用

-Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キーの作成**] を選択することもできます。また、ブラウザが開き、Anthropic にログインするよう求められ、terminal に貼り付けるコードが表示されます。
+Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キーの作成**] を選択することもできます。また、ブラウザが開き、Anthropic にログインするよう求められ、ターミナルに貼り付けるコードが表示されます。

-または、すでに API キーをお持ちの場合は、[**API キーを手動で入力**] を選択してterminal に貼り付けることができます。
+または、すでに API キーをお持ちの場合は、[**API キーを手動で入力**] を選択してターミナルに貼り付けることができます。

 ---

 ### Azure OpenAI

 :::note
-「申し訳ありませんが、そのリクエストには対応できません」エラーが発生した場合は、Azure リソースのコンテンツ フィルターを **DefaultV2** から **Default** に変更してみてください。
+「申し訳ありませんが、そのリクエストには対応できません」エラーが発生した場合は、Azure リソースのコンテンツフィルターを **DefaultV2** から **Default** に変更してみてください。
 :::

 1. [Azure portal](https://portal.azure.com/) に移動し、**Azure OpenAI** リソースを作成します。必要なものは次のとおりです。
@@ -306,7 +306,7 @@ Pro/Max サブスクリプションをお持ちでない場合は、[**API キ
 2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) に移動し、モデルをデプロイします。

 :::note
-opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。
+OpenCode が正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。
 :::

 3. `/connect` コマンドを実行し、**Azure** を検索します。
@@ -353,7 +353,7 @@ opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名
 2. [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com/) に移動し、モデルをデプロイします。

 :::note
-opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。
+OpenCode が正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名と一致する必要があります。
 :::

 3. `/connect` コマンドを実行し、**Azure Cognitive Services** を検索します。
@@ -485,7 +485,7 @@ Cloudflare AI Gatewayを使用すると、統合エンドポイントを通じ
   /models
   ```

-opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
+OpenCode 設定を通じてモデルを追加することもできます。

 ```json title="opencode.json"
 {
@@ -586,7 +586,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。

 ### Firmware

-1. [ファームウェア ダッシュボード](https://app.firmware.ai/signup) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
+1. [ファームウェアダッシュボード](https://app.firmware.ai/signup) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。

 2. `/connect` コマンドを実行し、**ファームウェア**を検索します。

@@ -640,7 +640,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。

 ### GitLab Duo

-GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ ツール呼び出し機能を備えた AI を活用したエージェント チャットを提供します。
+GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブツール呼び出し機能を備えた AI を活用したエージェントチャットを提供します。

 1. `/connect` コマンドを実行し、GitLab を選択します。

@@ -668,7 +668,7 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ
 2.  **新しいトークンを追加** をクリックします
 3.  名前: `OpenCode`、スコープ: `api`
 4.  トークンをコピーします（`glpat-`で始まる）
-5.  terminal に入力してください
+5.  ターミナルに入力してください

 6.  `/models` コマンドを実行して、利用可能なモデルを確認します。

@@ -676,9 +676,7 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ
    /models
    ```

-````
-
-3 つのクロードベースのモデルが利用可能です。
+3 つの Claude ベースのモデルが利用可能です。

 - **duo-chat-haiku-4-5** (デフォルト) - 素早いタスクに対する素早い応答
 - **duo-chat-sonnet-4-5** - ほとんどのワークフローでバランスの取れたパフォーマンス
@@ -686,24 +684,23 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ

 :::note
 必要がない場合は、「GITLAB_TOKEN」環境変数を指定することもできます。
-トークンをopencode認証ストレージに保存します。
+トークンを OpenCode 認証ストレージに保存します。
 :::

 ##### 自己ホスト型 GitLab

 :::note[コンプライアンスメモ]
-OpenCode は、セッション タイトルの生成などの一部の AI タスクに小規模なモデルを使用します。
-デフォルトでは、Zen によってホストされる gpt-5-nano を使用するように構成されています。 OpenCodeをロックするには
+OpenCode は、セッションタイトルの生成などの一部の AI タスクに小規模なモデルを使用します。
+デフォルトでは、Zen によってホストされる gpt-5-nano を使用するように構成されています。 OpenCode をロックするには
 自分の GitLab でホストされているインスタンスのみを使用するには、次の行を
 `opencode.json` ファイル。セッション共有を無効にすることもお勧めします。

 ```json
 {
-"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
-"small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5",
-"share": "disabled"
+  "small_model": "gitlab/duo-chat-haiku-4-5",
+  "share": "disabled"
 }
-````
+```

 :::

@@ -755,7 +752,7 @@ export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here

 詳細については、[opencode-gitlab-auth](https://www.npmjs.com/package/@gitlab/opencode-gitlab-auth) ホームページ。

-##### 構成
+##### 設定

 `opencode.json` を通じてカスタマイズします。

@@ -778,7 +775,7 @@ export GITLAB_OAUTH_CLIENT_ID=your_application_id_here

 ##### GitLab API ツール (オプションですが強く推奨)

-GitLab ツール (マージ リクエスト、問題、パイプライン、CI/CD など) にアクセスするには:
+GitLab ツール (マージリクエスト、問題、パイプライン、CI/CD など) にアクセスするには:

 ```json title="opencode.json"
 {
@@ -793,13 +790,13 @@ GitLab ツール (マージ リクエスト、問題、パイプライン、CI/C

 ### GitHub Copilot

-GitHub Copilot サブスクリプションをopencodeで使用するには:
+GitHub Copilot サブスクリプションを OpenCode で使用するには:

 :::note
 一部のモデルでは [Pro+] が必要になる場合があります。
 subscription](https://github.com/features/copilot/plans) を使用します。

-一部のモデルは、[GitHub Copilot settings](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use).
+一部のモデルは、[GitHub Copilot settings](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/use-ai-models/configure-access-to-ai-models#setup-for-individual-use) で構成する必要があります。
 :::

 1. `/connect` コマンドを実行し、GitHub Copilot を検索します。
@@ -817,6 +814,7 @@ subscription](https://github.com/features/copilot/plans) を使用します。
   │
   │ Enter code: 8F43-6FCF
   │
+   │
   └ Waiting for authorization...
   ```

@@ -843,7 +841,7 @@ Vertex AI API が有効になっている Google Cloud プロジェクトが必
   - `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`: Google Cloud プロジェクト ID
   - `VERTEX_LOCATION` (オプション): Vertex AI の領域 (デフォルトは `global`)
   - 認証 (1 つ選択):
-     - `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: サービス アカウントの JSON キー ファイルへのパス
+     - `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`: サービスアカウントの JSON キーファイルへのパス
     - gcloud CLI を使用して認証する: `gcloud auth application-default login`

 opencode の実行中に設定します。
@@ -861,7 +859,7 @@ opencode の実行中に設定します。
 ```

 :::tip
-`global` 領域は、追加コストなしで可用性を向上させ、エラーを削減します。データ常駐要件には、リージョン エンドポイント (`us-central1` など) を使用します。 [詳細はこちら](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints)
+`global` 領域は、追加コストなしで可用性を向上させ、エラーを削減します。データ常駐要件には、リージョンエンドポイント (`us-central1` など) を使用します。 [詳細はこちら](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-partner-models#regional_and_global_endpoints)
 :::

 3. `/models` コマンドを実行して、必要なモデルを選択します。
@@ -901,7 +899,7 @@ opencode の実行中に設定します。

 ### Hugging Face

-[ハグ顔推論プロバイダー ](https://huggingface.co/docs/inference-providers) は、17 を超えるプロバイダーがサポートするオープン モデルへのアクセスを提供します。
+[Hugging Face Inference Provider](https://huggingface.co/docs/inference-providers) は、17 を超えるプロバイダーがサポートするオープンモデルへのアクセスを提供します。

 1. [Hugging Face settings](https://huggingface.co/settings/tokens/new?ownUserPermissions=inference.serverless.write&tokenType=fineGrained) に移動して、推論プロバイダーを呼び出す権限を持つトークンを作成します。

@@ -911,7 +909,7 @@ opencode の実行中に設定します。
   /connect
   ```

-3. ハグフェイストークンを入力してください。
+3. Hugging Face トークンを入力してください。

   ```txt
   ┌ API key
@@ -955,13 +953,13 @@ opencode の実行中に設定します。
   /models
   ```

-その他のプロバイダーや、キャッシュやレート制限などの高度な機能については、[Helicone ドキュメント ](https://docs.helicone.ai).
+その他のプロバイダーや、キャッシュやレート制限などの高度な機能については、[Helicone ドキュメント](https://docs.helicone.ai).

-#### オプションの構成
+#### オプションの設定

-opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能またはモデルを見つけた場合は、いつでも自分で構成できます。
+OpenCode を通じて自動的に構成されていない Helicone の機能またはモデルを見つけた場合は、いつでも自分で構成できます。

-これは [Helicone のモデル ディレクトリ ](https://helicone.ai/models) です。追加するモデルの ID を取得するためにこれが必要になります。
+これは [Helicone のモデルディレクトリ](https://helicone.ai/models) です。追加するモデルの ID を取得するためにこれが必要になります。

 ```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
 {
@@ -978,7 +976,7 @@ opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能ま
          // Model ID (from Helicone's model directory page)
          "name": "GPT-4o", // Your own custom name for the model
        },
-        "claude-sonnet-4-20250514": {
+        "claude-sonnet-4-20250929": {
          "name": "Claude Sonnet 4",
        },
      },
@@ -989,7 +987,7 @@ opencodeを通じて自動的に構成されていない Helicone の機能ま

 #### カスタムヘッダー

-Helicone は、キャッシュ、ユーザー追跡、セッション管理などの機能のカスタム ヘッダーをサポートしています。 `options.headers` を使用してプロバイダー構成に追加します。
+Helicone は、キャッシュ、ユーザー追跡、セッション管理などの機能のカスタムヘッダーをサポートしています。 `options.headers` を使用してプロバイダー設定に追加します。

 ```jsonc title="~/.config/opencode/opencode.jsonc"
 {
@@ -1018,7 +1016,7 @@ Helicone の [Sessions](https://docs.helicone.ai/features/sessions) 機能を使
 npm install -g opencode-helicone-session
 ```

-それを構成に追加します。
+それを設定に追加します。

 ```json title="opencode.json"
 {
@@ -1026,16 +1024,16 @@ npm install -g opencode-helicone-session
 }
 ```

-プラグインは、リクエストに `Helicone-Session-Id` ヘッダーと `Helicone-Session-Name` ヘッダーを挿入します。 Helicone のセッション ページでは、OpenCode の各会話が個別のセッションとしてリストされています。
+プラグインは、リクエストに `Helicone-Session-Id` ヘッダーと `Helicone-Session-Name` ヘッダーを挿入します。 Helicone のセッションページでは、OpenCode の各会話が個別のセッションとしてリストされています。

 ##### 一般的なヘリコーンヘッダー

-| ヘッダー                   | 説明                                                                    |
-| -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
-| `Helicone-Cache-Enabled`   | 応答キャッシュを有効にする (`true`/`false`)                             |
-| `Helicone-User-Id`         | ユーザーごとにメトリクスを追跡する                                      |
-| `Helicone-Property-[Name]` | カスタム プロパティを追加します (例: `Helicone-Property-Environment`)。 |
-| `Helicone-Prompt-Id`       | リクエストをプロンプト バージョンに関連付ける                           |
+| ヘッダー                   | 説明                                                                   |
+| -------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
+| `Helicone-Cache-Enabled`   | 応答キャッシュを有効にする (`true`/`false`)                            |
+| `Helicone-User-Id`         | ユーザーごとにメトリクスを追跡する                                     |
+| `Helicone-Property-[Name]` | カスタムプロパティを追加します (例: `Helicone-Property-Environment`)。 |
+| `Helicone-Prompt-Id`       | リクエストをプロンプトバージョンに関連付ける                           |

 利用可能なすべてのヘッダーについては、[Helicone Header Directory](https://docs.helicone.ai/helicone-headers/header-directory) を参照してください。

@@ -1043,7 +1041,7 @@ npm install -g opencode-helicone-session

 ### llama.cpp

-[llama.cpp の s](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) llama-server ユーティリティ] を通じて、ローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。
+[llama.cpp の s](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) llama-server ユーティリティ] を通じて、ローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。

 ```json title="opencode.json" "llama.cpp" {5, 6, 8, 10-15}
 {
@@ -1074,8 +1072,8 @@ npm install -g opencode-helicone-session
 - `llama.cpp` はカスタムプロバイダー ID です。これには任意の文字列を指定できます。
 - `npm` は、このプロバイダーに使用するパッケージを指定します。ここで、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。
 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。
- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。
- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。
+- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。
+- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。

 ---

@@ -1110,7 +1108,7 @@ IO.NET は、さまざまなユースケースに最適化された 17 のモデ

 ### LM Studio

-LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。
+LM Studio を通じてローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。

 ```json title="opencode.json" "lmstudio" {5, 6, 8, 10-14}
 {
@@ -1137,8 +1135,8 @@ LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを
 - `lmstudio` はカスタムプロバイダー ID です。これには任意の文字列を指定できます。
 - `npm` は、このプロバイダーに使用するパッケージを指定します。ここで、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。
 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。
- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。
- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。
+- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。
+- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。

 ---

@@ -1225,9 +1223,9 @@ Moonshot AI の Kim K2 を使用するには:

 ---

-### オラマ
+### Ollama

-Ollama を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを構成できます。
+Ollama を通じてローカルモデルを使用するように opencode を構成できます。

 :::tip
 Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については、[Ollama 統合 docs](https://docs.ollama.com/integrations/opencode)」を参照してください。
@@ -1258,8 +1256,8 @@ Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については
 - `ollama` はカスタムプロバイダー ID です。これには任意の文字列を指定できます。
 - `npm` は、このプロバイダーに使用するパッケージを指定します。ここで、`@ai-sdk/openai-compatible` は OpenAI 互換 API に使用されます。
 - `name` は、UI でのプロバイダーの表示名です。
- `options.baseURL` はローカル サーバーのエンドポイントです。
- `models` は、モデル ID とその構成のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。
+- `options.baseURL` はローカルサーバーのエンドポイントです。
+- `models` は、モデル ID とその設定のマップです。機種選択リストに機種名が表示されます。

 :::tip
 ツール呼び出しが機能しない場合は、Ollama の `num_ctx` を増やしてみてください。 16k〜32kあたりから始めてください。
@@ -1292,7 +1290,7 @@ OpenCode で Ollama Cloud を使用するには:
   └ enter
   ```

-6. **重要**: OpenCode でクラウド モデルを使用する前に、モデル情報をローカルに取得する必要があります。
+6. **重要**: OpenCode でクラウドモデルを使用する前に、モデル情報をローカルに取得する必要があります。

   ```bash
   ollama pull gpt-oss:20b-cloud
@@ -1335,7 +1333,7 @@ OpenCode で Ollama Cloud を使用するには:

 ##### APIキーの使用

-すでに API キーをお持ちの場合は、**API キーを手動で入力** を選択し、terminal に貼り付けることができます。
+すでに API キーをお持ちの場合は、**API キーを手動で入力** を選択し、ターミナルに貼り付けることができます。

 ---

@@ -1393,7 +1391,7 @@ OpenCode Zen は、OpenCode チームによって提供される、テストお
   /models
   ```

-opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます。
+OpenCode 設定を通じて追加のモデルを追加することもできます。

 ```json title="opencode.json" {6}
 {
@@ -1408,7 +1406,7 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます
 }
 ```

-5. opencode設定を通じてカスタマイズすることもできます。プロバイダーを指定する例を次に示します。
+5. OpenCode 設定を通じてカスタマイズすることもできます。プロバイダーを指定する例を次に示します。

   ```json title="opencode.json"
   {
@@ -1436,10 +1434,10 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます

 SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthropic、Google、Amazon、Meta、Mistral、AI21 の 40 以上のモデルへのアクセスを提供します。

-1. [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/) に移動し、SAP AI コア サービス インスタンスに移動して、サービス キーを作成します。
+1. [SAP BTP Cockpit](https://account.hana.ondemand.com/) に移動し、SAP AI コアサービスインスタンスに移動して、サービスキーを作成します。

 :::tip
-サービス キーは、`clientid`、`clientsecret`、`url`、および `serviceurls.AI_API_URL` を含む JSON オブジェクトです。 AI コア インスタンスは、BTP コックピットの **サービス** > **インスタンスとサブスクリプション** で見つかります。
+サービスキーは、`clientid`、`clientsecret`、`url`、および `serviceurls.AI_API_URL` を含む JSON オブジェクトです。 AI コアインスタンスは、BTP コックピットの **サービス** > **インスタンスとサブスクリプション** で見つかります。
 :::

 2. `/connect` コマンドを実行し、**SAP AI Core** を検索します。
@@ -1448,7 +1446,7 @@ SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthrop
   /connect
   ```

-3. サービス キーの JSON を入力します。
+3. サービスキーの JSON を入力します。

   ```txt
   ┌ Service key
@@ -1469,7 +1467,7 @@ SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthrop
   export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
 ```

-4. 必要に応じて、デプロイメント ID とリソース グループを設定します。
+4. 必要に応じて、デプロイメント ID とリソースグループを設定します。

   ```bash
   AICORE_DEPLOYMENT_ID=your-deployment-id AICORE_RESOURCE_GROUP=your-resource-group opencode
@@ -1624,7 +1622,7 @@ Vercel AI Gateway を使用すると、統合エンドポイントを通じて O
   /models
   ```

-opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできます。プロバイダーのルーティング順序を指定する例を次に示します。
+OpenCode 設定を通じてモデルをカスタマイズすることもできます。プロバイダーのルーティング順序を指定する例を次に示します。

 ```json title="opencode.json"
 {
@@ -1643,11 +1641,11 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま
 }
 ```

-いくつかの便利なルーティング オプション:
+いくつかの便利なルーティングオプション:

 | オプション          | 説明                                                 |
 | ------------------- | ---------------------------------------------------- |
-| `order`             | 試行するプロバイダー シーケンス                      |
+| `order`             | 試行するプロバイダーシーケンス                       |
 | `only`              | 特定のプロバイダーに制限する                         |
 | `zeroDataRetention` | データ保持ポリシーがゼロのプロバイダーのみを使用する |

@@ -1690,7 +1688,7 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま
   /connect
   ```

-**GLM コーディング プラン**に加入している場合は、**Z.AI コーディング プラン**を選択します。
+**GLM コーディングプラン**に加入している場合は、**Z.AI コーディングプラン**を選択します。

 3. Z.AI API キーを入力します。

@@ -1734,7 +1732,7 @@ opencode構成を通じてモデルをカスタマイズすることもできま
   /models
   ```

-opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます。
+OpenCode 設定を通じて追加のモデルを追加することもできます。

 ```json title="opencode.json" {6}
 {
@@ -1756,7 +1754,7 @@ opencode構成を通じて追加のモデルを追加することもできます
 `/connect` コマンドにリストされていない **OpenAI 互換**プロバイダーを追加するには:

 :::tip
-OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用できます。最新の AI プロバイダーのほとんどは、OpenAI 互換の API を提供しています。
+OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーを OpenCode で使用できます。最新の AI プロバイダーのほとんどは、OpenAI 互換の API を提供しています。
 :::

 1. `/connect` コマンドを実行し、**その他**まで下にスクロールします。
@@ -1785,7 +1783,7 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で
   ```

 :::note
-覚えやすい ID を選択してください。これを構成ファイルで使用します。
+覚えやすい ID を選択してください。これを設定ファイルで使用します。
 :::

 3. プロバイダーの API キーを入力します。
@@ -1802,7 +1800,7 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で
   └
   ```

-4. プロジェクト ディレクトリで `opencode.json` ファイルを作成または更新します。
+4. プロジェクトディレクトリで `opencode.json` ファイルを作成または更新します。

   ```json title="opencode.json" ""myprovider"" {5-15}
   {
@@ -1828,14 +1826,14 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で

 - **npm**: 使用する AI SDK パッケージ、OpenAI 互換プロバイダーの場合は `@ai-sdk/openai-compatible`
 - **name**: UI での表示名。
- **モデル**: 利用可能なモデル。
+- **models**: 利用可能なモデル。
 - **options.baseURL**: API エンドポイント URL。
 - **options.apiKey**: 認証を使用しない場合は、オプションで API キーを設定します。
- **options.headers**: 必要に応じてカスタム ヘッダーを設定します。
+- **options.headers**: 必要に応じてカスタムヘッダーを設定します。

 詳細オプションの詳細については、以下の例を参照してください。

-5. `/models` コマンドを実行すると、カスタム プロバイダーとモデルが選択リストに表示されます。
+5. `/models` コマンドを実行すると、カスタムプロバイダーとモデルが選択リストに表示されます。

 ---

@@ -1871,12 +1869,12 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で
 }
 ```

-構成の詳細:
+設定の詳細:

 - **apiKey**: `env` 変数構文を使用して設定します。[詳細については ](/docs/config#env-vars).
- **headers**: 各リクエストとともに送信されるカスタム ヘッダー。
- **limit.context**: モデルが受け入れる最大Input Tokens。
- **limit.output**: モデルが生成できる最大トークン。
+- **headers**: 各リクエストとともに送信されるカスタムヘッダー。
+- **limit.context**: モデルが受け入れる最大入力トークン。
+- **limit.output**: モデルが生成できる最大出力トークン。

 `limit` フィールドを使用すると、OpenCode はコンテキストがどのくらい残っているかを理解できます。標準プロバイダーは、これらを models.dev から自動的に取得します。

@@ -1884,14 +1882,14 @@ OpenAI と互換性のある任意のプロバイダーをopencodeで使用で

 ## トラブルシューティング

-プロバイダーの構成で問題が発生した場合は、次の点を確認してください。
+プロバイダーの設定で問題が発生した場合は、次の点を確認してください。

 1. **認証設定を確認します**: `opencode auth list` を実行して、資格情報が正しいかどうかを確認します。
-   プロバイダー用のものが構成に追加されます。
+   プロバイダー用のものが設定に追加されます。

 これは、認証に環境変数に依存する Amazon Bedrock のようなプロバイダーには当てはまりません。

-2. カスタム プロバイダーの場合は、opencode 構成を確認し、次のことを行います。
-   - `/connect` コマンドで使用されるプロバイダー ID が、opencode 構成内の ID と一致することを確認してください。
+2. カスタムプロバイダーの場合は、OpenCode 設定を確認し、次のことを行います。
+   - `/connect` コマンドで使用されるプロバイダー ID が、OpenCode 設定内の ID と一致することを確認してください。
   - プロバイダーには適切な npm パッケージが使用されます。たとえば、Cerebras には `@ai-sdk/cerebras` を使用します。他のすべての OpenAI 互換プロバイダーの場合は、`@ai-sdk/openai-compatible` を使用します。
   - `options.baseURL` フィールドで正しい API エンドポイントが使用されていることを確認してください。