0API.DEV — 適応型モデルレイヤー0%
アプリとあらゆるモデルの間に立つ、適応型レイヤー

あらゆるモデル。 ひとつのレイヤー。 書き換えはゼロ

多数のモデルやプロバイダーにつながる、ひとつのエンドポイント。モデル名を指定して直接呼び出すことも、auto と指定して、リクエストに応じた選択をレイヤーに任せることもできます。モデルが進化し続けても、連携コードは変えずに済みます。

01 — このレイヤーが存在する理由

モデルは毎月変わる。アプリはそのまま。

数週間ごとに新しいフロンティアモデルが登場し、仕事ごとの最適なツールは変わり続けます。特定のベンダーをスタックに組み込むと、ランキングが入れ替わるたびに連携をやり直すことになります。0api はその間に入り、コード側のインターフェースを変えずに、内部だけを最新に保ちます。

1
base_url — 連携はこれだけ
0
モデル変更時の書き換え
5
ネイティブ処理の対応言語
1M
全ティア共通のコンテキスト長
02 — 今日から使えるもの

連携はひとつ。モデルは多数。

40個のモデルを並べたメニューでも、ブラックボックスでもありません。モデルを直接呼ぶか、選択を auto に任せるか。どちらでも、エンドポイントはひとつ、キーもひとつ、請求もひとつ。

01 / 接続

すべてのモデルへ、ひとつの入口

複数のプロバイダーとモデルファミリーに対応する OpenAI 互換エンドポイント。kimi-k3 を名前で固定でき、モデルの切り替えは文字列ひとつ。SDK を替える必要はありません。

02 / 判断

選びたくないなら auto

model=auto を送ると、ルーターがタスクの意図を5言語で読み取り、コンテキスト長も踏まえて適切なレーンを選びます。モデル名を明示した場合は、常にルーターをバイパスします。どちらも同じキーで利用できます。

03 / 確認

すべての判断を確認

ルーティングされたすべてのレスポンスには、監査可能な3つのヘッダーが付きます。ルーターが選んだティア、実際に応答したモデル、推論コンテキストが復元されたかどうかを確認できます。宣伝文句ではなく、実際のレスポンスヘッダーです。 X-Manifest-Tier · X-TokenHub-Served-Model · X-TokenHub-Reasoning-Restore

04 / 引き継ぎ

ターンをまたぐ推論

Kimi・GLM・DeepSeek は、マルチターンのツール呼び出しで推論コンテキストが返されることを前提としますが、多くのクライアントでは欠落します。0api はプロキシ層でこれを復元し、クライアントをまたいでもエージェントセッションの一貫性を保ちます。厳密なセッション一致に基づき、一致しない場合はリクエストを安全にそのまま通します。隠れた推論を生成・推測することはありません。

03 — 約束ではなく、実証

ルーターの判断を見てみよう。

スマートルーティングは、このレイヤーで最初に提供を開始した機能です。ロードマップ上の構想ではなく、現在本番で動いています。灰色の点は届いたリクエストです。点が光る時点で、ルーターはすでにタスクの複雑さを判定し、レーンを選び終えています。

0api ルーター — デモ
04 — 5言語にネイティブ対応

使う言語がそのままインターフェースに。

多くのルーティング層は英語を基準に、ほかの言語を翻訳して処理します。その過程で意図が失われることがあります。0api は5言語のタスク意図を直接分類し、現在本番で稼働しています。同様の機能を本番提供しているほかのルーティング層は、現時点では見つかっていません。

ENこの正規表現は何をしますか?SIMPLE
JAこの関数のユニットテストを書いてSTANDARD
KO이 500줄짜리 서비스를 리팩터링해줘 — 인터페이스는 그대로COMPLEX
THช่วยวิเคราะห์ว่าทำไมโค้ดนี้เมมโมรีรั่วREASONING
ZH把这张架构图转成 MermaidMULTIMODAL

5つの文字体系、5種類のワークロード、5本の異なるレーン。意図を各言語のまま読み取り、翻訳を介しません。現時点では、実際の公開トラフィックで検証した信頼度の高いルールベースです。完全な自然言語理解は、下のロードマップで示す今後の段階です。

05 — 4本のレーン

今日の依頼はすべてここで。

Simple

軽い処理

翻訳、整形、即答。すぐに完了し、コストはほぼゼロ。

Standard

日常の処理

日常のコーディング、ドキュメント、要約。主力レーン。

Complex

大規模処理

大規模なリファクタリング、複数ファイルの生成、長いコンテキスト。コード向けフラッグシップモデル。

Reasoning

深い推論

厄介なデバッグ、数学、アーキテクチャ。意図的にじっくり考える。

テキストの全ティアが 100万トークンのコンテキストウィンドウで動きます。画像とマルチモーダルは共通のメディアレーン、音声には専用レーン。同じエンドポイント、同じキーで。

06 — 今後の展開

使うほど良くなる設計。

今日連携するエンドポイントは、適応型システムの最初のレイヤーです。各機能について、現在提供中のもの、開発中のもの、将来の方向性をありのままに示します。

01 / 稼働中

統合アクセス+スマートルーティング

OpenAI 互換のエンドポイント、モデル直接呼び出し、auto ルーティング、監査可能なレスポンスヘッダー、マルチターンエージェントの推論コンテキスト維持。ここまで紹介した機能はすべて、現在本番で動いています。

02 / 稼働中

5言語でタスク意図を判定

英語・日本語・韓国語・タイ語・中国語。ルーターはそれぞれの言語でタスクの意図をネイティブに読み取ります。「概念を説明して」と「証明・比較・レビューして」の違いまで。実トラフィックで検証済み。現状は高信頼ルールのベースラインで、完全な自然言語理解は次の行です。

03 / 次期

トラフィックから学ぶルーティング

ルーティングされたリクエストはすべてシグナルを生みます。ルーターの予測と、実際に起きたこと。この実使用データで分類器を訓練し、データが優位を示す場所から手書きルールを置き換えていく計画です。

04 / 方向性

改善につながる学習ループ

利用シグナルをモデルの適応に生かし、レイヤーがモデルを選ぶだけでなく、実際に送るタスクに合わせてモデル自体も改善していく。これはシステムが目指す方向であり、提供時期を約束するものではありません。

07 — 料金

トークン従量課金。または月額プラン。

従量課金では、auto は入力 100万トークンあたり $1.40(キャッシュ時 $0.42)、出力 $4.40 です。サブスクリプションには、この定価で利用できる月次 auto クレジットが付きます。覚えておくルールはひとつです。クレジットの対象は auto のみで、モデルを指定した呼び出しは常にウォレット残高から課金されます。

Starter
$15 /月
  • 毎月$30相当のautoクレジット
  • 同時3リクエスト
  • 超過分はウォレットにフォールバック
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Pro
$50 /月
  • 毎月$125相当のautoクレジット
  • 同時6リクエスト
  • 同じモデル、より高い利用枠
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Max
$200 /月
  • 毎月$600相当のautoクレジット
  • 同時12リクエスト
  • 大規模なエージェント運用向け
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ベータ価格。定員50名で、個別にご案内します。利用枠・繰り越し・初月ボーナス・フェアユースは 料金の詳細 →

08 — クイックスタート

30秒。リファクタ不要。

curl https://api.0api.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ZAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"hey"}]}'
# or pin one by name: "model":"kimi-k3"

連携は一度。ずっと最新のまま。

ひとつのキー、ひとつのエンドポイント。その裏で、モデルの進化にはレイヤーが追いつき続けます。あなたの代わりに。

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