1つの providers.yaml で、Raycast AI にカタログモデルを載せる。

早わかり: Custom Providers を有効にし、1つのファイルを編集する。

Raycast における OpenAI 互換エンドポイントの経路は、Custom Providers 機能です。上級ユーザー向けで、デフォルトでは無効になっています。Raycast の設定の AI セクションの一番下でそれを有効にし、Reveal Providers Config で設定フォルダを開き、同梱の providers.template.yaml を providers.yaml にコピーしてください。ファイルは ~/.config/raycast/ai/providers.yaml にあります。 各プロバイダーのエントリは、id、表示名、base_url、api_keys ブロックを取ります。ピッカーに載せたい各モデルは、id・表示名・文脈ウィンドウ、そして Raycast がそのモデルに何を求めてよいかを記述する abilities ブロックとともに、明示的に宣言します。base_url の形は、組み込みのローカルモデルの例と同じ規約に従っており、/v1 のルートを指します。したがって APIsRouter の値は https://api.apisrouter.com/v1 です。このファイルは認証情報を保持するため、他のどんなシークレットファイルとも同じように扱ってください。

providers:
  - id: apisrouter
    name: APIsRouter
    base_url: https://api.apisrouter.com/v1
    api_keys:
      default: sk-APIsRouter-...
    models:
      - id: claude-sonnet-4-6
        name: Claude Sonnet 4.6
        context: 200000
        abilities:
          temperature:
            supported: true
          tools:
            supported: true
      - id: claude-haiku-4-5-20251001
        name: Claude Haiku 4.5
        context: 200000
        abilities:
          temperature:
            supported: true

似ているようで違う、Raycast の2つの機能。

Raycast は、自前の AI アクセスを持ち込む2つの方法をドキュメント化しており、片方を検索するともう片方が確実に浮上するため、この違いをはっきり述べておく価値があります。 Bring Your Own Keys(Raycast マニュアルの BYOK ページ)は、あなた個人の Anthropic・Google・OpenAI のキー(iOS では OpenRouter)を Raycast AI に接続します。よりシンプルな機能で、Pro サブスクリプションなしで動作するとドキュメント化されていますが、カスタムエンドポイントではありません。リクエストは API の統一のために Raycast のサーバーを経由し、マニュアルは、Raycast AI にすでに存在するモデルだけがアクセス可能だと明言しています。BYOK が URL を求めることは一切ないため、ゲートウェイのキーはそこには接続できません。 Custom Providers は、このページが設定する機能です。あなた自身の base_url、あなた自身のキー、あなた自身が宣言するモデル、そしてあなたが向けた先にリクエストが行きます。これがマルチベンダーのゲートウェイ、ローカルサーバー、Raycast の組み込み一覧にないモデルのための経路です。トレードオフは明示性です。Raycast はエンドポイントのモデル一覧をあなたのために取得してくれません(その利便性は継続中の機能リクエストです)。そのためピッカーは、あなたの YAML が宣言したものだけを、それ以上でも以下でもなく表示します。

モデルを正直に宣言する: id、文脈、能力。

自動検出がないため、YAML は契約であり、その中の各フィールドが実際の役割を果たします。モデル id はゲートウェイの /v1/models 一覧と正確に一致していなければならず、それがリクエストに乗って運ばれるものです。name は Raycast が表示するラベルにすぎません。context の値は、Raycast がリクエストにどれだけの会話履歴を詰め込んでよいか伝えます。過小申告は能力を無駄にし、過大申告はモデルが拒否するリクエストを生みます。宣言するモデルの、ドキュメント記載の window を使ってください。 abilities ブロックは、人々が間違えやすい部分です。これは、Raycast がそのモデルに何を頼ってよいかを宣言します。温度制御、画像入力、システムメッセージ、ツール利用、推論の強さです。モデルが持たない能力を宣言すると、クリーンなエラーではなく、それを使う機能の内部で紛らわしい実行時の失敗が発生し、実際に持っている能力を省略すると、対応する Raycast の挙動が静かに無効化されます。最小限から始めてください。AI 拡張機能で使うモデルには温度とツールを、そしてモデルのドキュメントに照らして確認しながら能力を追加していってください。 このファイルを UI から管理するために特化した、コミュニティメンテナンスの Raycast 拡張機能も存在し、変更のたびに自動でバックアップを取ります。手で YAML を書くのが好みでない場合は知っておく価値があります。いずれにせよ、Raycast はディスクからファイルを読み込むため、編集後は、ピッカーが現在のファイルを反映しているか確認するために、AI 設定に少し時間を与えるか、機能をトグルしてください。

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -50
# declare these ids verbatim in providers.yaml

ランチャーのためのモデル選び。

宣言されたすべてのモデルが同じキーを通じて課金されるため、比較のループはピッカーの切り替えです。1日、2つの id で同じクイックコマンドを実行し、その後コンソールでモデルごとの支出を読み、その地位に値するものを残してください。

• ランチャーの AI は突発的な作業です。これを要約して、あれを書き直して、この選択範囲を説明して。claude-haiku-4-5-20251001 と gemini-3.5-flash は、ウィンドウのアニメーションが終わる前に応答が返ってきます。これが Raycast ユーザーが期待する感覚です。
• AI Chat のセッションと長い下書きには claude-sonnet-4-6 や gpt-5.5 が値します。速いティアと並べて宣言し、ピッカーの中でタスクごとに切り替えてください。
• ツールを呼び出す AI 拡張機能には、信頼できるツール利用ができるモデルと、それに合わせて宣言された abilities ブロックが必要です。claude-sonnet-4-6 がそこでの安全な最初の選択です。
• deepseek-v4-flash は、触れるすべてのテキストフィールドに AI を組み込みたいユーザー向けのボリューム選択です。絶えず起きる小さな補完が積み重なり、速いティアが、その習慣を残高の上で目立たなくしてくれます。
• 多くのモデルを場当たり的に宣言するのではなく、意図的に少数のモデルを宣言してください。エントリ1つ1つがスクロールして通り過ぎるピッカーの行であり、YAML は別の id が必要になった日に拡張するのが簡単です。

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.

Raycast に特有の失敗パターン。

Custom Providers のつもりで BYOK を設定してしまうのが、最上位の間違いです。そしてそれはあなたのせいではありません。この2つの機能は検索空間を共有しているからです。今いるフローがベンダーのキーを求めるのに URL を一切求めないなら、あなたは BYOK にいて、ゲートウェイはそこには属しません。設定・AI・一番下の Custom Providers トグルまで戻ってください。 ファイルが無視される場合、通常は機能のトグルがオフになっているか、ファイルがまだ providers.template.yaml という名前のままか、YAML に構文エラーがあるかのいずれかです。その場合 Raycast には読み込める有効なものが何もなく、ピッカーは単にカスタムモデルを表示しません。何か深い問題を疑う前に、まず YAML を検証してください。 一部の Raycast 機能でだけエラーになるモデルは、abilities の不一致です。ツールを使う AI 拡張機能が失敗するのに普通のチャットは動く場合、それを持たないモデルに tools が宣言されていたか、それを持つモデルで一度も宣言されていなかったかのどちらかです。サイズを理由に拒否されたリクエストは、過大申告された context の値を指しています。 そしてプラットフォームの境界も正直に注記しておきます。Custom Providers は Mac 上で、ローカルの設定ファイルの中で設定されます。あなたの Raycast の利用の一部が別の場所にある場合、パリティを想定する前に、その機能がそこで何をサポートしているかマニュアルを確認してください。

ゲートウェイ経由で Raycast AI を使うのは誰か。

• ランチャーに常駐するパワーユーザーで、どのモデルに触れられるかをサブスクリプションに決めさせることなく、速いカタログ id でクイックな AI コマンドを使いたい人。
• すでにエディタやターミナルのツールをゲートウェイ経由でルーティングしていて、ランチャーも同じキーに乗せ、すべての面で1つの利用ログにしたい人。
• Raycast の組み込み一覧にないモデル(DeepSeek や GLM の id を含む)を望むユーザーで、YAML に一度宣言すればアプリのどこでも使える人。
• 拡張機能の裏に特定のツール対応モデルが必要な AI 拡張機能のビルダーで、ホスト側の一覧に左右されず id で固定できる人。
• 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、最初のコマンドをデバッグする。

まずモデルの curl を実行し、その出力から id を YAML にコピーしてください。記憶から id を入力することは、ここでの model-not-found エラーの最大の原因です。このファイルが Raycast にとって唯一のモデルソースだからです。 次にトグルを有効にし、ピッカーに宣言した名前が表示されるか確認し、速いモデルで1回クイック AI コマンドを実行してください。空のピッカーは、トグル・ファイル名・YAML の構文のいずれかです。認証エラーは api_keys ブロックです。not-found エラーは、たった今 curl した一覧に対する id の不一致です。チャットでは動くのに AI 拡張機能では失敗するコマンドは、そのモデルの abilities 宣言の問題です。 コマンドが流れ始めたら、APIsRouter コンソールがリクエストごとのモデル、トークン数、支出を表示します。ランチャーの AI は、少数の大きなリクエストというよりは何百もの小さなリクエストであり、利用ログこそが、そのパターンが数字になる場所です。モデルごと、日ごとに、ゲートウェイ経由でルーティングしている他のすべてのツールと同じページの上で。

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-haiku-4-5-20251001",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

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