AutoGPT を、カスタムの OpenAI ベース URL で動かす。

早わかり: .env の2行だけ。

AutoGPT Classic の .env.template は、OPENAI_API_BASE_URL を「OpenAI API 用のカスタム URL、カスタムバックエンドへの接続に便利」とドキュメント化しており、プロバイダーのコードはそれをそのままクライアントに配線します。OpenAICredentials クラスがその変数から api_base を読み込み、base_url として渡すのです。つまり上書きは、1行のコメントを外してキーを設定するだけです。OPENAI_API_BASE_URL を https://api.apisrouter.com/v1 に、OPENAI_API_KEY をゲートウェイのキーに設定してください。 その前に、適用範囲について一点だけ注記します。これは、リポジトリの classic/original_autogpt 配下にある自律エージェント、AutoGPT Classic に当てはまります。リポジトリの新しい AutoGPT Platform(ビジュアルビルダー)は、ブロックごとのモデル認証情報を独自のバックエンドで管理しており、この環境変数はその設定方法ではありません。

OPENAI_API_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
SMART_LLM=gpt-5.4
FAST_LLM=gpt-5.4-mini

AutoGPT Classic が、モデル呼び出しをどうルーティングするか。

AutoGPT(GitHub 上では Significant-Gravitas、スター数はおよそ185K で、現存する中で最もスターを集めたエージェントリポジトリ)は、自律ループを切り開いたプロジェクトです。エージェントが計画を立て、行動を選び、それを実行し、結果を評価し、目標が達成される、あるいは予算が尽きるまでそれを繰り返します。Classic は、そのモデル使用を2つのスロットに分けています。SMART_LLM がエージェントの主要な推論ターンを担い、FAST_LLM が軽い作業を処理します。デフォルト値は設定内に enum の値として存在し、環境変数から上書き可能です。 このプロジェクトの古さを考えると、ルーティングの仕組みは異例なほどクリーンです。OpenAICredentials.api_base は OPENAI_API_BASE_URL から UserConfigurable であり、get_api_access_kwargs() がそれを base_url として OpenAI クライアントに渡します。エージェントが行う OpenAI プロバイダー経由のすべてのリクエスト、計画のターン、ツール利用の判断、要約は、その変数が指すどのホストにも送られます。 AutoGPT を自由記述型のツールと分けている制約は、SMART_LLM と FAST_LLM が自由文字列ではなく、エージェントに組み込まれたモデルレジストリに対して検証される ModelName の enum として型付けされていることです。最近のビルドのレジストリは、4.1・4o・o シリーズのファミリーとともに gpt-5.4 までの GPT-5 シリーズをカバーしていますが、実践的なルールは、あなたのチェックアウトの enum が実際に含む名前から選ぶことです。ゲートウェイはその id をそのまま受け取るため、id はカタログにも存在していなければなりません。gpt-5.4 と gpt-5.4-mini は、今日どちらの条件も満たします。

フルセットアップ: 正しいディレクトリの .env、レジストリからのモデル。

.env.template を classic/original_autogpt の中で .env にコピーし、4つの値のコメントを外して設定し、そのディレクトリからエージェントを実行してください。.env は classic エージェントの作業ディレクトリを基準に読み込まれるため、リポジトリのルートに美しく設定されたファイルがあっても、それには何の効果もありません。 モデル選択は素通しではなく、レジストリの検索です。enum が含まない id を SMART_LLM に設定すると、どのリクエストが行われる前にも、起動時に検証が失敗します。少なくともそれは、はっきりと失敗してくれます。その帰結として、Claude の id はこの経路では一切アドレスできません。Classic には、それらの enum 名専用の、別のネイティブな Anthropic プロバイダー(ANTHROPIC_API_KEY)があり、そのプロバイダーは OPENAI_API_BASE_URL を読み込みません。目標が1つのキーで1つのエンドポイントを通すことなら、両方のスロットを、ゲートウェイが提供する OpenAI レジストリの名前のままにしておいてください。 予算管理は依然として重要です。自律ループは、無人のバーストでトークンを消費することで有名であり、ルーティングを変えてもそれは変わりません。それを測定可能にするだけです。Classic 自身の予算設定を設定しておく価値は変わらずあり、キーごとの利用状況ビューが、実行ごとの外部台帳を与えてくれます。

cd classic/original_autogpt
cp .env.template .env
# edit .env:
#   OPENAI_API_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
#   OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
#   SMART_LLM=gpt-5.4
#   FAST_LLM=gpt-5.4-mini
./autogpt.sh run   # or: poetry run autogpt run

SMART_LLM と FAST_LLM を選ぶ。

誠実な比較は、呼び出しごとではなく目標ごとに行います。2つの SMART_LLM の選択のもとで、エージェントに同じ目標を与え、利用ログで合計トークン数と成果の質を比較してください。自律エージェントは、より強力なモデルが合計コストで恒常的に勝つ、数少ないワークロードの1つです。

• SMART_LLM はエージェントの判断力です。ループの各反復で次に何をするかを決めており、悪い決定は1回の呼び出しを無駄にするだけでなく、無駄な呼び出しのサブツリーを生み出します。gpt-5.4 は、今日このスロットに対するレジストリとカタログの両面での最有力候補です。
• FAST_LLM は機械的なボリュームを吸収します。gpt-5.4-mini は、ループの補助的な呼び出しを smart スロットの価格のごく一部に抑え続けます。これは、自律実行がすべてを乗算するために重要です。
• コストを節約するために FAST_LLM をスマートスロットとして走らせたい誘惑には抵抗してください。自律ループは決定の質を複利的に積み重ねるため、弱いプランナーは通常、1回の呼び出しで節約する以上のトークンを合計コストとして失います。
• レジストリの名前はチェックアウトごとに変わります。新しいバージョンを pull した後は、設定した名前がまだ検証を通るか再確認してください。enum のリネームは起動時に明確なエラーで失敗し、それは静かなフォールバックよりましです。

従量課金 · 公式価格より安い

Selected models are priced below official list prices. Exact input, output, cache, and per-request prices are shown for each model.

AutoGPT に特有の失敗パターン。

変数名の罠。3つの異なるツールが、3つの異なる綴りを使います。mem0 は OPENAI_BASE_URL を読み、Aider は OPENAI_API_BASE を読み、AutoGPT Classic は OPENAI_API_BASE_URL を読みます。他のツールで身についた癖が、間違った変数を設定させてしまい、AutoGPT はそれを静かに無視し、リクエストは OPENAI_API_KEY が保持しているものに応じて api.openai.com に流れ続けます。ゲートウェイの利用ログにリクエストが現れない場合は、まずこれを確認してください。 起動時の enum 拒否。SMART_LLM や FAST_LLM に、コンパイル済みレジストリの外の id を設定すると、エージェントが実行される前に検証が失敗します。これは正しい挙動ですが、任意の文字列が転送される自由記述型のツールから来た人を驚かせます。このエラーは「レジストリの名前を選べ」という意味であり、「エンドポイントがダウンしている」という意味ではありません。 Claude の名前がネイティブにルーティングされる。Anthropic の enum 名は、Anthropic のプロバイダーと ANTHROPIC_API_KEY を経由し、OPENAI_API_BASE_URL を迂回します。すべてのリクエストが1つの利用ログに現れると思っていたのに一部しか見えない場合、その欠けているトラフィックはネイティブなプロバイダーの経路にあります。 間違った .env。classic エージェントは、自分自身のディレクトリの .env を読み込みます。リポジトリのルートにあるファイルや、古い .env の値によって覆い隠されたシェルの export は、混乱した半端な設定状態を生み出します。4つの値を classic/original_autogpt/.env という1か所にまとめておいてください。 Platform 側の想定。AutoGPT Platform のブロックは、独自のバックエンドで認証情報を管理しており、この環境変数を設定してもそれらを再ルーティングすることはありません。このページの経路は Classic のものです。

ゲートウェイ経由で AutoGPT を使うのは誰か。

• 自律的な実験のために Classic を復活させる開発者で、そのループの悪名高いトークン食いを、最初の実行から従量制でキーごとの台帳に載せたい人。
• 長時間の無人目標を実行するタインカラーで、エージェントが実際に予算で何をしたかというリクエストごとの可視性が、合計と同じくらい重要な人。
• 多くのツールを1つのエンドポイントに標準化するチームで、AutoGPT はもう1つ別のベンダーアカウントではなく、同じキーに向けたもう1つの .env になる場合。
• gpt-5.4 の判断力と gpt-5.4-mini のボリュームを組み合わせて使うユーザーで、どちらのスロットにもサブスクリプションが付かず、トークン単位で課金される場合。
• 特定ベンダーの請求手段にアクセスできない開発者。チャージ制でカード不要のアクセスなら、プロバイダーごとのサインアップという依存を取り除けます。

エンドポイントを検証し、最初の実行をデバッグする。

SMART_LLM と FAST_LLM に入れた id をゲートウェイが正確に提供しているか確認してください。エージェントはその文字列をそのまま送ります。 初回実行のはしご: 起動時にあなたのモデル名を挙げる検証エラーは、その id があなたのビルドのレジストリにないことを意味するので、別のレジストリ名を選んでください。401 は、classic エージェント自身の .env にある OPENAI_API_KEY がゲートウェイのキーではないことを意味します。ゲートウェイからの model-not-found エラーは、選んだレジストリ名がカタログにないことを意味するので、両者を揃えてください。そして、動いてはいるのに利用ログに一度も現れない実行は、ベース URL の変数が誤って綴られているか間違ったファイルにあり、トラフィックがデフォルトのホストに向かっていることを意味します。 ループが動き始めたら、最初の目標の間、後からではなくその最中にリクエストごとのビューを見てください。自律エージェントは最初の数分でトークンの挙動を露呈させるため、暴走するループを早期に捕まえることは、どんなトークン単価の差よりも価値があります。

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" | head -50

よくある質問