Discourse AI - 大規模言語モデル (LLM) 設定ページ

[Discourse]

このガイドでは、Discourse AI プラグインの一部である LLM 設定ページについて説明します。

必要なユーザーレベル: 管理者

専用の設定ページは、Discourse AI 機能に使用される大規模言語モデル（LLM）に関連するすべてを 1 か所にまとめるように設計されています。

有効になっている Discourse AI 機能に応じて、LLM が必要な場合があります。LLM が前提条件であるかどうかを確認するには、各 Discourse AI 機能をチェックしてください。

機能

• 事前入力された情報を持つ新しいモデルの追加
• 未記載のカスタムモデルの追加
• LLM 設定の構成
• AI ボットでの特定の LLM の使用許可
  • AI ボットのユーザー名の確認
• ビジョン サポートの有効化（モデルによる）
• 許可される添付ファイルタイプの構成
• グループごとの使用量クォータの設定
• 入力/出力トークンコストの追跡
• テスト
• 設定の保存

LLM 接続の追加

1. 管理 → プラグイン → AI に移動します
2. LLM タブに移動します
3. 新しい接続を追加し、モデルを選択します
4. API キーを追加します（モデルによっては、手動で入力する必要があるフィールドが増える場合があります）。保存します。
5. （オプション）接続をテストして、機能していることを確認します

サポートされている LLM

モデルがリストにない場合は、いつでもカスタムオプションを追加できます。サポートされるモデルは継続的に追加されています。事前構成済みのモデルはテンプレートであり、「手動構成」を使用すれば、いつでも同じ結果を得ることができます。

Anthropic

• Claude Opus 4.6
• Claude Sonnet 4.6
• Claude Haiku 4.5

Google

• Gemini 3 Pro
• Gemini 3 Flash

OpenAI

• GPT-5.4
• GPT-5 Mini
• GPT-5 Nano

Open Router

• DeepSeek V3.2
• Moonshot Kimi K2.5
• xAI Grok 4 Fast
• MiniMax M2.5
• Z-AI GLM-5
• … その他多数

さらに、ホストされているお客様は、設定ページで事前構成されている CDCK ホスト型スモール LLM を使用できます。これは、Discourse によってホストされているオープンウェイトの LLM で、AI 機能を強化するためにすぐにご利用いただけます。

構成フィールド

選択した LLM プロバイダーに関連するフィールドのみが表示されます。モデル名など、事前入力されたフィールドを適切なプロバイダーと照合して二重に確認してください。

コア フィールド:

• 表示名 — ドロップダウンに表示される分かりやすい名前
• モデル名 — API に送信されるモデル識別子（例: claude-sonnet-4-6、gpt-5.2）
• プロバイダー — モデルをホストしているサービス（例: Anthropic、OpenAI、Google、AWS Bedrock、Azure、Open Router など）
• URL — API エンドポイント URL（AWS Bedrock では表示されません）
• API キー — AI シークレットシステムを通じて構成されます
• トークナイザー
• 最大プロンプトトークン — 大きすぎるリクエストを防ぐためのプロンプトの切り詰めを制御します
• 最大出力トークン
• 入力コスト / 出力コスト — 使用状況追跡に使用される、100 万トークンあたりのコスト
• 入力コストのキャッシュ / キャッシュ書き込みコスト — プロンプトキャッシングをサポートするプロバイダーの場合
• ビジョン有効化 — 画像認識を有効にします（モデルによる）
• 許可される添付ファイルタイプ — モデルが処理できるファイルタイプ

プロバイダー固有のフィールド（選択したプロバイダーに基づいて動的に表示されます）:

• AWS Bedrock: アクセス キー ID、ロール ARN、リージョン、推論/思考オプション、プロンプトキャッシング
• Anthropic: 推論オプション、プロンプトキャッシング
• OpenAI: 組織 ID、推論の労力、サービス層
• Google: 思考を有効にする、思考レベル
• Open Router: プロバイダー順序、プロバイダー量子化

クォータ（初期保存後に利用可能）:

• グループごとの使用量クォータは、最大トークン、最大使用量、および期間を設定して構成できます

技術的な FAQ

トークナイザーとは何ですか？

• トークナイザーは、文字列をトークンに変換します。これは、モデルが入力を理解するために使用するものです。

最大プロンプトトークン にはどの数値を使用すべきですか？

• 一般的な経験則として、モデルのコンテキストウィンドウの 50% を使用します。これは、送信するトークン数と生成されるトークン数の合計です。プロンプトが大きくなりすぎると、リクエストは失敗します。その数値は、プロンプトを切り詰めて、それが起こらないようにするために使用されます。

注意事項

• 使用したいモデルがリストに表示されない場合があります。手動で追加できますが、人気のモデルが登場したらサポートする予定です。

[qianping_chen (rouin)]

難しすぎます。やり方が全くわかりません。Googleログイン設定など、様々なAIの具体的なチュートリアルを更新してほしいです。