ルーティングファイルを編集するAIモデルを選択

Segment Routeは単一の固定モデルで動作するわけではありません。標準APIエンドポイント経由でクラウドAIプロバイダを接続するか、PC上でローカル実行されるモデル、または内蔵モデルのいずれかを接続します。この選択により、プロンプトがどこへ送信され、エラーがどの程度のコストを伴うかが決まります。

モデルを接続する3つの方法

クラウドAIプロバイダ

クラウドプロバイダは標準APIエンドポイント経由で接続され、エンドポイントのアドレスとAPIキーをアプリに貼り付けます。キーはPC上に保持されます。大規模なクラウドモデルは、長いルーティングファイルや複雑なリダイレクトチェーンに対して、より高い耐性を持つ傾向があります。プライバシーへの影響は明白です：エージェントが読み取るファイルのテキストを含むプロンプトは、すべてそのプロバイダに送信されます。プロバイダは独自の使用量に対して課金することもあり、それはあなたとプロバイダとの間の問題です。内部ホスト名を含むファイルを読み取らせる前に、よく考えてください。

PC上のモデル

ルーティングファイルがマシンから外部に出ない場合に適しているのは、PC上でローカル実行されるモデルです。ローカルモデルでは、プロンプトが選択したエンドポイント（自身のコンピュータ上にある）にのみ送信されるため、データはPCの外に出ることはありません。ローカルモデルは通常クラウドモデルよりも小さいため、diff（差分）をより注意深く読み、大きなタスクを小さなステップに分割する必要があると想定してください。開始前に、[テスト]ボタンを使用して応答時間とコンテキストウィンドウを確認してください。

内蔵モデル

内蔵モデルは独自のエンドポイントなしで即座に使用できるため、インストール後にSegment Routeを試す最も迅速な方法です。アドレスやキーの入力は不要です。これは、ルーティングリストの読み取りや1つのリダイレクトの提案など、最初の小さなタスクに適しており、カード、差分、承認モードの動作を確認できます。タスクが内蔵モデルの得意とする範囲を超えた場合は、より大きなモデルを接続して同じタスクを再実行してください。

[テスト]ボタンで接続を確認

[テスト]ボタンは、エンドポイントに依存する前にその接続を確認します。応答時間とコンテキストウィンドウ（モデルが一度に保持できるテキストの量）を表示します。短い応答時間は、多くのカードを含む長時間のセッションを快適にし、小さなコンテキストウィンドウは、設定全体を貼り付けるのではなく、1つのルーティングファイルごとに作業するよう示唆します。テストが失敗した場合は、まずエンドポイントのアドレスとキーを確認し、再度テストしてください。異なるモデルやエンドポイントに接続するたびにテストを実行し、最初のタスクの前に応答時間とコンテキストウィンドウを把握しておきましょう。

タスクにモデルを合わせる

多くの要素が絡む作業には、より大きなモデルを使用してください。例えば、長いルーティングファイルの再構成、リダイレクトチェーンがループする理由の推論、または2つのレイヤーのルール比較などです。小さな編集（302から301へのコード変更やパスの追加など）には小さなモデルを使用してください。run_on_modelツールは、大きなモデルに対して単一の明確なステップを送信するため、チャットの残りの部分は小さなモデルで維持できます。これにより、重要な瞬間に大きなモデルを確保でき、すべてのカードと差分を自分で確認しながら作業できます。

モデルによって品質は異なり、どのモデルも常に正しいわけではありません。すべての提案を草案として扱ってください。差分を読み、独自の構成テストコマンドを実行し、アドレスを要求して実際のステータスコードを確認してください。ライブなファイルに対しては「Ask first（確認してから実行）」が適切なデフォルトです。エージェントは変更を加えるアクションの前に一時停止し、「Plan only（計画のみ）」モードでは、何かが実行される前に計画を確認できます。