fix(docs): locale translations
This commit is contained in:
Adam
@@ -29,7 +29,7 @@ config.
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#### ベース URL
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#### Base URL
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`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。
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@@ -122,7 +122,7 @@ OpenCode で適切に動作することがテストおよび検証されてい
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### アマゾンの岩盤
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### Amazon Bedrock
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OpenCode で Amazon Bedrock を使用するには:
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@@ -140,40 +140,40 @@ Amazon Bedrock で必要なモデルにアクセスできる必要がありま
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opencode の実行中に次の環境変数のいずれかを設定します。
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```bash
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# Option 1: Using AWS access keys
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||||
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
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||||
# Option 1: Using AWS access keys
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||||
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YYY opencode
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||||
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||||
# Option 2: Using named AWS profile
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||||
AWS_PROFILE=my-profile opencode
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||||
# Option 2: Using named AWS profile
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||||
AWS_PROFILE=my-profile opencode
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# Option 3: Using Bedrock bearer token
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AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
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```
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# Option 3: Using Bedrock bearer token
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||||
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=XXX opencode
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```
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または、それらを bash プロファイルに追加します。
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```bash title="~/.bash_profile"
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||||
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
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||||
export AWS_REGION=us-east-1
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```
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||||
export AWS_PROFILE=my-dev-profile
|
||||
export AWS_REGION=us-east-1
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```
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#### 設定ファイル (推奨)
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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。
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```json title="opencode.json"
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "my-aws-profile"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "my-aws-profile"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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```
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||||
**利用可能なオプション:**
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@@ -190,19 +190,19 @@ export AWS_REGION=us-east-1
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||||
Bedrock の VPC エンドポイントを使用している場合:
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||||
```json title="opencode.json"
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||||
{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "production",
|
||||
"endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"amazon-bedrock": {
|
||||
"options": {
|
||||
"region": "us-east-1",
|
||||
"profile": "production",
|
||||
"endpoint": "https://bedrock-runtime.us-east-1.vpce-xxxxx.amazonaws.com"
|
||||
}
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||||
}
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||||
}
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||||
}
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```
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:::note
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||||
`endpoint` オプションは、AWS 固有の用語を使用した汎用の `baseURL` オプションのエイリアスです。 `endpoint` と `baseURL` の両方が指定された場合は、`endpoint` が優先されます。
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@@ -255,7 +255,7 @@ Amazon Bedrock は次の認証優先度を使用します。
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### 人間的
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### Anthropic
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1. サインアップしたら、`/connect` コマンドを実行し、[Anthropic] を選択します。
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@@ -333,8 +333,8 @@ opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名
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||||
または、bash プロファイルに追加します。
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```bash title="~/.bash_profile"
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export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
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```
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||||
export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
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```
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||||
6. `/models` コマンドを実行して、デプロイされたモデルを選択します。
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@@ -344,7 +344,7 @@ export AZURE_RESOURCE_NAME=XXX
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### Azure コグニティブ サービス
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### Azure Cognitive Services
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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。
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||||
- **リソース名**: これは API エンドポイント (`https://AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME.cognitiveservices.azure.com/`) の一部になります。
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@@ -380,8 +380,8 @@ opencodeが正しく動作するには、デプロイメント名がモデル名
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||||
または、bash プロファイルに追加します。
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```bash title="~/.bash_profile"
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export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
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```
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export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
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```
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||||
6. `/models` コマンドを実行して、デプロイされたモデルを選択します。
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@@ -391,7 +391,7 @@ export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
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### ベーステン
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### Baseten
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1. [Baseten](https://app.baseten.co/) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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@@ -418,7 +418,7 @@ export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
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### 大脳
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### Cerebras
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1. [Cerebras console](https://inference.cerebras.ai/) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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@@ -445,7 +445,7 @@ export AZURE_COGNITIVE_SERVICES_RESOURCE_NAME=XXX
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### Cloudflare AI ゲートウェイ
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### Cloudflare AI Gateway
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Cloudflare AI Gatewayを使用すると、統合エンドポイントを通じてOpenAI、Anthropic、Workers AIなどのモデルにアクセスできます。 [Unified Billing](https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/unified-billing/) を使用すると、プロバイダーごとに個別の API キーは必要ありません。
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@@ -476,8 +476,8 @@ Cloudflare AI Gatewayを使用すると、統合エンドポイントを通じ
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または環境変数として設定します。
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```bash title="~/.bash_profile"
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||||
export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
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```
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||||
export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
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```
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||||
5. `/models` コマンドを実行してモデルを選択します。
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@@ -488,22 +488,22 @@ export CLOUDFLARE_API_TOKEN=your-api-token
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||||
opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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||||
```json title="opencode.json"
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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||||
"provider": {
|
||||
"cloudflare-ai-gateway": {
|
||||
"models": {
|
||||
"openai/gpt-4o": {},
|
||||
"anthropic/claude-sonnet-4": {}
|
||||
}
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||||
}
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||||
}
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||||
}
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```
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||||
{
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||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"cloudflare-ai-gateway": {
|
||||
"models": {
|
||||
"openai/gpt-4o": {},
|
||||
"anthropic/claude-sonnet-4": {}
|
||||
}
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||||
}
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||||
}
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}
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```
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### コルテックス
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### Cortecs
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1. [Cortecs console](https://cortecs.ai/) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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@@ -530,7 +530,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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---
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||||
### ディープシーク
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||||
### DeepSeek
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1. [DeepSeek コンソール ](https://platform.deepseek.com/) に移動し、アカウントを作成し、**新しい API キーの作成** をクリックします。
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@@ -557,7 +557,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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---
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### ディープインフラ
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### Deep Infra
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1. [Deep Infra ダッシュボード](https://deepinfra.com/dash) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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@@ -584,7 +584,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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### ファームウェア
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### Firmware
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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。
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@@ -611,7 +611,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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---
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||||
### 花火AI
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### Fireworks AI
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||||
1. [Fireworks AI コンソール ](https://app.fireworks.ai/) に移動し、アカウントを作成し、**API キーの作成** をクリックします。
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@@ -638,7 +638,7 @@ opencode構成を通じてモデルを追加することもできます。
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---
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### GitLab デュオ
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||||
### GitLab Duo
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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。
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||||
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||||
@@ -673,8 +673,8 @@ GitLab Duo は、GitLab の Anthropic プロキシを介したネイティブ
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||||
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。
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||||
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||||
```txt
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||||
/models
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```
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||||
/models
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||||
```
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||||
3 つのクロードベースのモデルが利用可能です。
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@@ -789,7 +789,7 @@ GitLab ツール (マージ リクエスト、問題、パイプライン、CI/C
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---
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### GitHub コパイロット
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||||
### GitHub Copilot
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GitHub Copilot サブスクリプションをopencodeで使用するには:
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@@ -826,7 +826,7 @@ subscription](https://github.com/features/copilot/plans) を使用します。
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### Google バーテックス AI
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### Google Vertex AI
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||||
OpenCode で Google Vertex AI を使用するには:
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@@ -847,16 +847,16 @@ Vertex AI API が有効になっている Google Cloud プロジェクトが必
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opencode の実行中に設定します。
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||||
```bash
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||||
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
|
||||
```
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||||
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id opencode
|
||||
```
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||||
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||||
または、それらを bash プロファイルに追加します。
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```bash title="~/.bash_profile"
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||||
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
|
||||
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
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||||
export VERTEX_LOCATION=global
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||||
```
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||||
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account.json
|
||||
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
|
||||
export VERTEX_LOCATION=global
|
||||
```
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:::tip
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||||
`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)
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@@ -870,7 +870,7 @@ export VERTEX_LOCATION=global
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---
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### グロク
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### Groq
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1. [Groq console](https://console.groq.com/) に移動し、[**API キーの作成**] をクリックして、キーをコピーします。
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@@ -897,7 +897,7 @@ export VERTEX_LOCATION=global
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---
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### ハグフェイス
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### Hugging Face
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[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。
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@@ -926,7 +926,7 @@ export VERTEX_LOCATION=global
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---
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### ヘリコン
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### Helicone
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||||
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||||
[Helicone](https://helicone.ai) は、AI アプリケーションのロギング、監視、分析を提供する LLM 可観測性プラットフォームです。 Helicone AI ゲートウェイは、モデルに基づいてリクエストを適切なプロバイダーに自動的にルーティングします。
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||||
@@ -1039,7 +1039,7 @@ npm install -g opencode-helicone-session
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---
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||||
### ラマ.cpp
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||||
### llama.cpp
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||||
[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。
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||||
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||||
@@ -1106,7 +1106,7 @@ 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
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---
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||||
### LMスタジオ
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||||
### LM Studio
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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。
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@@ -1132,7 +1132,7 @@ LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを
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||||
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||||
この例では:
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||||
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||||
- `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。
|
||||
- `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。
|
||||
@@ -1140,7 +1140,7 @@ LM Studio を通じてローカル モデルを使用するようにopencodeを
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||||
---
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||||
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||||
### ムーンショットAI
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||||
### Moonshot AI
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||||
Moonshot AI の Kim K2 を使用するには:
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||||
@@ -1169,7 +1169,7 @@ Moonshot AI の Kim K2 を使用するには:
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
### ミニマックス
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||||
### MiniMax
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||||
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||||
1. [MiniMax API Console](https://platform.minimax.io/login) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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||||
@@ -1196,7 +1196,7 @@ Moonshot AI の Kim K2 を使用するには:
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---
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||||
### ネビウストークンファクトリー
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||||
### Nebius Token Factory
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||||
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||||
1. [Nebius Token Factory console](https://tokenfactory.nebius.com/) に移動し、アカウントを作成し、[**キーの追加**] をクリックします。
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||||
@@ -1228,7 +1228,7 @@ Moonshot AI の Kim K2 を使用するには:
|
||||
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。
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||||
|
||||
:::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。
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||||
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。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
```json title="opencode.json" "ollama" {5, 6, 8, 10-14}
|
||||
@@ -1253,7 +1253,7 @@ Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については
|
||||
|
||||
この例では:
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||||
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||||
- `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。
|
||||
- `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。
|
||||
@@ -1265,7 +1265,7 @@ Ollama は OpenCode 用に自動的に構成できます。詳細については
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### オラマ・クラウド
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||||
### Ollama Cloud
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||||
OpenCode で Ollama Cloud を使用するには:
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|
||||
@@ -1366,7 +1366,7 @@ OpenCode Zen は、OpenCode チームによって提供される、テストお
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### オープンルーター
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||||
### OpenRouter
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||||
|
||||
1. [OpenRouter ダッシュボード](https://openrouter.ai/settings/keys) に移動し、[**API キーの作成**] をクリックして、キーをコピーします。
|
||||
|
||||
@@ -1394,17 +1394,17 @@ OpenCode Zen は、OpenCode チームによって提供される、テストお
|
||||
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。
|
||||
|
||||
```json title="opencode.json" {6}
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"openrouter": {
|
||||
"models": {
|
||||
"somecoolnewmodel": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
{
|
||||
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
|
||||
"provider": {
|
||||
"openrouter": {
|
||||
"models": {
|
||||
"somecoolnewmodel": {}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
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。
|
||||
|
||||
@@ -1430,7 +1430,7 @@ 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
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### SAP AI コア
|
||||
### SAP AI Core
|
||||
|
||||
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。
|
||||
|
||||
@@ -1458,14 +1458,14 @@ SAP AI コアは、統合プラットフォームを通じて、OpenAI、Anthrop
|
||||
または、`AICORE_SERVICE_KEY` 環境変数を設定します。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
|
||||
```
|
||||
AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}' opencode
|
||||
```
|
||||
|
||||
または、bash プロファイルに追加します。
|
||||
|
||||
```bash title="~/.bash_profile"
|
||||
export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
|
||||
```
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export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","serviceurls":{"AI_API_URL":"..."}}'
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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。
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@@ -1485,7 +1485,7 @@ export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","s
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### OVHcloud AI エンドポイント
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### OVHcloud AI Endpoints
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1. [OVHcloud パネル](https://ovh.com/manager) に移動します。 `Public Cloud` セクション、`AI & Machine Learning` > `AI Endpoints` に移動し、`API Keys` タブで **新しい API キーの作成** をクリックします。
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@@ -1512,7 +1512,7 @@ export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","s
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### スケールウェイ
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### Scaleway
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[Scaleway Generative APIs](https://www.scaleway.com/en/docs/generative-apis/) を Opencode で使用するには:
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@@ -1541,7 +1541,7 @@ export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","s
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### 一緒にAI
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### Together AI
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1. [Together AI console](https://api.together.ai) に移動し、アカウントを作成し、[**キーの追加**] をクリックします。
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@@ -1568,7 +1568,7 @@ export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","s
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### ヴェニス AI
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### Venice AI
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1. [Venice AI console](https://venice.ai) に移動し、アカウントを作成し、API キーを生成します。
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@@ -1595,7 +1595,7 @@ export AICORE_SERVICE_KEY='{"clientid":"...","clientsecret":"...","url":"...","s
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### Vercel AI ゲートウェイ
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### Vercel AI Gateway
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Vercel AI Gateway を使用すると、統合エンドポイントを通じて OpenAI、Anthropic、Google、xAI などのモデルにアクセスできます。モデルは値上げなしの定価で提供されます。
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@@ -1735,17 +1735,17 @@ 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
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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。
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```json title="opencode.json" {6}
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"provider": {
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"zenmux": {
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"models": {
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"somecoolnewmodel": {}
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}
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}
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}
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}
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```
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{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"provider": {
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"zenmux": {
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"models": {
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"somecoolnewmodel": {}
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}
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}
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}
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}
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```
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