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Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra の選び方：5倍の価格差がある中で4種類のタスクに分けて使い分ける

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作者注：Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra は、タスクごとに役割を分けて使うモデルです。どちらかがどちらかに取って代わるわけではありません。本記事では、ベンチマーク、プロトコル、料金、利用シーンの4つの観点から選び方を解説します。

2026年11月10日に Gemini 4 Carbon が有料プランの開発者向けに公開されて以降、「フラッグシップとして Carbon と GPT-6 Astra のどちらを選ぶべきか」と悩むチームが増えています。結論から言うと、これはどちらが置き換わるかという話ではありません。 公開リポジトリのエンジニアリング課題 FrontierSWE 2 では、GPT-6 Astra が 65.5% 対 61.2% でリードしています。一方、長いコンテキストを扱う GraphWalks、数学の RiemannBench、ターミナルでの科学タスク、そして多くのナレッジワーク系ベンチマークでは、Gemini 4 Carbon のスコアが上です。SWE-sweep は 9.6% 対 9.5% で、ほぼ互角と見てよいでしょう。

これは「それぞれに良さがある」でお茶を濁す記事ではありません。 両者の定価には約5倍の開きがあり、プロトコルも異なります。総合ランキングの順位で選ぶより、仕事ごとに振り分けたほうがコストパフォーマンスは高くなります。なお、記事中のベンチマークスコアはすべてベンダーの公式自己申告、またはドキュメント記載の数値で、第三者による再検証ではありません。

この記事で得られること：どんなタスクを Carbon に、どんなタスクを Astra に任せるべきかが分かります。あわせて、両モデルのコンテキスト、出力上限、料金の段階制に潜む落とし穴も整理します。

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Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra の核心的な違い

どちらのモデルも「最も難しい仕事のためのモデル」という位置づけですが、APIの使い勝手はかなり違います。AstraはOpenAIのGPT-6シリーズに属し、公式ではResponses APIの優先利用を推奨しています。推論の強度は reasoning.effort で制御し、段階は max まで用意されています。一方のCarbonはGemini 4 Argonをベースにしており、Gemini ネイティブAPIか、OpenAI互換のチャットAPIで利用します。推論強度は thinking_level の3段階のみです。

比較項目 Gemini 4 Carbon GPT-6 Astra
モデルID gemini-4-carbon gpt-6-astra
コンテキスト 1Mの共有ウィンドウ（入力・思考・出力で共用） 1,050,000 tokens
出力上限 同期出力はデフォルトで65,536。それ以上はInteractions APIの background=True が必要 最大出力 128,000
推論レベル thinking_level：low / medium / high（デフォルトは medium） reasoning.effort：low / medium / high / xhigh / max
入力モダリティ テキスト、画像、音声、動画 テキスト、画像
出力モダリティ テキスト テキスト
知識のカットオフ March 2026（分野によってはもっと古い場合あり） April 30, 2026
推奨プロトコル Gemini ネイティブ、またはOpenAI互換のChat Responses APIを優先

Gemini 4 Carbon の1M共有ウィンドウをどう理解するか

Carbonの1Mは、「入力1Mに加えて別枠で出力できる」という意味ではありません。入力、思考トークン、最終的な回答がひとつのウィンドウを共有しています。旧世代のモデルでは「思考＋回答」の上限が64Kでしたが、CarbonとArgonではこの共有方式に変わりました。そのため、長いドキュメントを限界まで詰め込む場合でも、思考のための余裕を残しておかないと、回答が途中で切れてしまうことがあります。

Astraの場合は、1.05Mのコンテキストと128Kの出力上限が別々に扱われるので、長文出力の計画を立てやすくなっています。その代わり、料金面には注意が必要です。1回のリクエストで入力が272K tokensを超えると、そのリクエスト全体が高いほうの料金区分で計算されます。具体的な試算は後ほど紹介します。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra のリリースの流れ

Carbonは2026年10月28日に初めて発表されました。当初は審査を通過したサイバーセキュリティ防御側の組織だけが対象で、Fairwind Programを通じて少しずつ提供範囲が広げられました。11月10日にはGoogleが有料の開発者、企業、科学者、一般ユーザーへの提供開始を発表し、同日のGemini API changelogにも gemini-4-carbon が一般提供（GA）になったと記載されています。無料プランや低価格帯の一般ユーザーがいつから使えるようになるのかについては、今回の発表では日付が示されていません。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra のベンチマークをどう読むか

下の表は、Google が公開した Gemini 4 Carbon のモデルカードから引用したものです。結果は 2026 年 10 月時点で、公式の自己申告値にあたります。Astra の列は Google が自社のモデルカードで引用している数字であり、OpenAI 自身による測定でも、第三者による再検証でもありません。サイバーセキュリティ関連の 3 項目は Fairwind 経由での結果で、有料 API のデフォルト性能を示すものではないため、今回の比較には含めていません。

ベンチマーク（公式自己申告、2026-10 時点） Gemini 4 Carbon GPT-6 Astra 表内最高 解説
AA Index v5.0 59 57 Carbon Google のモデルカードの引用値
FrontierSWE 2 61.2% 65.5% Astra 公開リポジトリのエンジニアリング課題では Astra がリード
SWE-sweep 9.6% 9.5% ほぼ互角 差は誤差の範囲内
Terminal-Bench 4.0 （AA） 65.2% 59.1% Carbon ターミナルでの複数ステップタスク
Terminal-Bench-Science 0.1 （AA） 64.8% 63.3% Carbon わずかにリード
GraphWalks 256k-1M BFS （F1） 96.2% 71.8% Carbon 長いコンテキストで最大の差
RiemannBench 80.0% 72.0% Carbon 数学・科学の推論
Agents’ Last Exam v1.1 77.4% 73.1% Carbon エージェントの総合力
Vals Index v2.2 70.4% 65.0% Carbon ナレッジワーク
AutomationBench（Zapier） 53.9% 41.4% Carbon ワークフロー自動化
OSWorld-2.1 オフラインサブセット 81.5% 80.9% Claude Opus 5.5（87.2%） どちらも 1 位ではない

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Gemini 4 Carbon の強みはどこか

Carbon が特に目立つのは長いコンテキストでの検索です。GraphWalks の 256K〜1M 区間では F1 が 96.2% で、Astra の 71.8% を 20 ポイント以上上回っています。数学の RiemannBench、Agents’ Last Exam、AutomationBench でも、はっきりと差がついています。一方、Terminal-Bench-Science は 1.5 ポイント高いだけで、小幅なリードにとどまるため、大げさに捉えるべきではありません。

AA Index の 59 対 57 については、集計の基準に注意が必要です。Artificial Analysis のページを 11 月 11 日に取得した際は 60 と表示されていました。ところが同じページのグラフには「公開 API なし」と書かれたままで、11 月 10 日に API が公開された事実と食い違っています。そのため本記事では、モデルカードに記載された 2026 年 10 月時点の 59 だけを採用しています。

GPT-6 Astra の強みはどこか

Astra は FrontierSWE 2 で、表内最高の 65.5% を記録しています。2 位は Claude Opus 5.5 の 62.3%、3 位は Carbon の 61.2% です。実際のオープンソースリポジトリでコードを修正することが主な仕事なら、この項目は総合ランキングよりも参考になります。SWE-sweep では 9.6% 対 9.5% で、どちらも Argon の 4.3% や Opus 5.5 の 3.6% を大きく上回っています。ただし、両者の間にある 0.1 ポイントの差を勝ち負けと見なすことはできません。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra の価格・課金比較

両者の差が最も大きいのが価格です。APIYI（apiyi.com）の価格設定API（2026-11-11 時点）の表示価格では、Astra の基本ティアが入力 10 ドル・出力 50 ドル／100万トークン、Carbon のプロモーションティアが入力 2 ドル・出力 10 ドルで、およそ 5 倍の差があります。以下はいずれもデフォルトの表示価格で、チャージ特典やグループ割引は含みません。

モデル（APIYI 2026-11-11 表示価格） 入力 出力 キャッシュ読み取り キャッシュ書き込み グループ エンドポイント
gemini-4-carbon 2 10 0.10 個別の倍率なし default、svip /v1beta ネイティブ、/v1/chat/completions
gpt-6-astra（入力 ≤272K） 10 50 1 12.5 CodexResponses、CodexReverse、default、svip OpenAI、/v1/responses を優先
gpt-6-astra（入力 272,001〜1,050,000） 20 75 2 25 同上 同上

単位はすべて「ドル／100万トークン」です。default、svip、CodexResponses のグループ倍率は 1、CodexReverse は 0.5 です。APIYI のチャージは 1:7 の固定レートで、チャージ特典やグループ割引と併用できます。実際の課金額はコンソールの表示が基準です。モデルと価格はプラットフォームのモデル一覧が基準となります。docs.apiyi.com/models のドキュメント一覧表のスナップショットは Carbon の正式公開より前のものなので、開いたときにこの行がまだなければ、コンソールと価格設定APIを基準にしてください。Carbon はすでにモデル一覧に登録されています。

公式サイトの価格と 12 月 1 日の価格改定

公式サイトの価格は、上記とは分けて見る必要があります。Google Cloud と AI Studio における Carbon の価格は、2026-11-30 まではグローバルで入力 2、キャッシュ 0.10、出力 10 です。グローバル以外のリージョンでは 2.20、0.11、11 になります。2026-12-01 から、公式サイトの価格はグローバルで入力 4、キャッシュ 0.20、出力 20 に値上がりします。Cyber Permissive 版は最初からプロモーション価格の対象外です。APIYI がこの改定に追随するかどうかは、当日のモデル一覧で確認してください。

公式サイトの基準 入力 出力 キャッシュ 備考
Gemini 4 Carbon、2026-11-30 まで（グローバル） 2 10 0.10（暗黙的キャッシュ、95% 割引） 出力価格には推論トークンを含む
Gemini 4 Carbon、2026-12-01 以降（グローバル） 4 20 0.20 Cyber Permissive も同価格
GPT-6 Astra 標準（≤272K） 10 50 キャッシュ入力 1 キャッシュ書き込みは 30 分 12.50、12 時間 25
GPT-6 Astra 入力 272K 超 入力とキャッシュは ×2 出力 ×1.5（つまり 75） — リクエスト全体に適用。出力は 100 ではない

OpenAI には別途 Fast モードがあり、公式の説明では最大で約 2 倍の速度・2 倍の価格とされています。

表示価格で試算してみる

以下は表示価格だけに基づく単純な計算で、実際のタスクで測定した結果ではありません。

  • 通常のリクエスト：入力 100K、出力 20K の場合。Astra は 1.0 + 1.0 = 2.0 ドル、Carbon は 0.2 + 0.2 = 0.4 ドルです。
  • 長いコンテキストのリクエスト：入力 400K、出力 20K の場合。Astra は 272K の段階を超えるため 8.0 + 1.5 = 9.5 ドル、Carbon は 0.8 + 0.2 = 1.0 ドルです。

注意したいのは、Carbon の出力価格には思考トークンが含まれている点です。Google は、Carbon が Argon よりも多くの思考トークンを使い、検証ループをより長く回すと明言しています。そのため、1 タスクあたりの請求額で見た実際の差は、単価の差よりも小さくなります。いちばん確実なのは、自分のタスクを両方で一通り実行し、実際の課金額を確認することです。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra の呼び出し方法

どちらも同じAPIキーと同じ base_url https://api.apiyi.com/v1 で接続できます。違いは、どのエンドポイントを選ぶかと、どの推論パラメータを渡すかです。以下はパラメータ面での比較です。お使いのSDKの書き方に合わせて置き換えてください。

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GPT-6 Astra を呼び出すときのポイント：

  1. OpenAI SDK を使い、base_url を https://api.apiyi.com/v1 に設定して、モデル名には gpt-6-astra を指定します。
  2. client.responses.create(...) を優先して使います。推論の強度は reasoning={"effort": "high"} で渡し、low、medium、high、xhigh、max から選べます。
  3. 1回あたりの入力は 272K トークン以内に収めてください。超えるとリクエスト全体が高価格帯で課金されます。

Gemini 4 Carbon を呼び出すときのポイント：

  1. OpenAI互換の方法：同じ base_url を使い、/v1/chat/completions を呼び出します。モデル名には gemini-4-carbon を指定します。
  2. Gemini ネイティブの方法：/v1beta エンドポイントを使い、thinking_level に low、medium、high のいずれかを設定します。互換インターフェースで思考レベルがどう対応づけられるかは、APIYI のドキュメントを確認してください。
  3. gemini-4-argon からの移行は、モデル名を変えるだけで済みます。ただし thinking_budget は非推奨になりました。temperature、top_p、top_k を独自に設定しても無視され、警告が出ます。
  4. 明示的な cached_content はもう作成も指定もしないでください。暗黙的キャッシュがデフォルトで有効になっています。難しい問題では数分かかることもあるため、クライアントのタイムアウトは 15〜20 分に設定するのがおすすめです。

🚀 クイックスタート：どちらのモデルも APIYI（apiyi.com）のモデル一覧に登録済みで、1つのキーでそれぞれ呼び出せます。まずは Carbon の medium と Astra の medium で同じタスクを実行し、結果の品質と実際の課金額を比べてから、レベルを上げるかどうかを決めるとよいでしょう。

シーン別おすすめ：Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra、どちらを選ぶか

タスクごとの使い分けという考え方で、よくある作業を次のように分けてみました。表の「根拠」はすべて、公式が自己申告しているベンチマークスコア、または公式ドキュメントの推奨に基づいています。

タスクの種類 おすすめ 根拠
実際のリポジトリでの問題修正、公開プロジェクトのコード改修 GPT-6 Astra FrontierSWE 2 で 65.5%、表中で最高
256K 超のドキュメントをまたぐ検索と関連付け Gemini 4 Carbon GraphWalks で 96.2% 対 71.8%。272K を超えた際の料金の段階的引き上げもなし
形式数学、科学的推論、ターミナルでの科学タスク Gemini 4 Carbon RiemannBench、Terminal-Bench-Science のスコアが上
ワークフロー自動化、ナレッジワーク系の評価 Gemini 4 Carbon AutomationBench、Vals Index のスコアが上
1 回で非常に長い出力が必要（65K 超） GPT-6 Astra 出力上限が 128K で、バックグラウンドモードが不要
音声・動画を入力にする Gemini 4 Carbon Astra はテキストと画像しか受け付けない
すでに Responses API ベースで構築したエージェント GPT-6 Astra プロトコルにネイティブ対応しており、xhigh と max の設定が使える
コンピュータ操作、デスクトップタスク どちらも第一候補ではない OSWorld-2.1 では Claude Opus 5.5 が 87.2%
日常的な機能開発、対話型コーディング Gemini 4 Argon Google 公式の推奨。単価は同じで、トークン消費はより少ない

GPT-6 Astra を選ぶ典型的なシーン

チームがすでに Responses API 上でエージェントを構築している場合や、max の推論設定で難問をとことん考え抜かせたい場合、あるいは 128K 近い長いファイルを 1 回で出力したい場合は、Astra のプロトコルと仕様がしっくりきます。公開リポジトリでのエンジニアリング上の修正も得意分野です。その代わり、単価は 5 倍前後になり、入力が 272K を超えるとリクエスト全体が割増料金になります。

Gemini 4 Carbon を選ぶ典型的なシーン

長いドキュメントや大規模コードベースの検索と統合、数学・科学の推論、音声・動画入力を伴うマルチモーダル分析では、Carbon がスコアと価格の両面で優位です。Google 自身の推奨もはっきりしていて、Carbon は能力の限界に挑むような仕事に回し、日常的なソフトウェアエンジニアリングやナレッジワークの大半は引き続き Argon を使う、というものです。Antigravity の /swarm プレビューでも、アーキテクチャ設計、調整、監査といった深い推論がもっとも求められる役割に Carbon を置くことが公式に推奨されています。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra の選び方

選択を3つの質問に分けると、たいていのケースはすぐに決まります。

  1. 使っているプロトコルスタックは何ですか？ すでに Responses API を使っているなら Astra を優先しましょう。Gemini SDK や汎用の Chat インターフェースを使っているなら、Carbon が第一候補です。
  2. 1回の入力が272Kを超えることはありますか？ 超える場合、Astra はリクエスト全体が20/75の料金で計算されるため、Carbon のコスト面での優位性はさらに大きくなります。
  3. タスクはどのタイプですか？ リポジトリ規模のコード修正は FrontierSWE 2 の結果から Astra 寄りです。長いコンテキスト、科学分野、自動化なら Carbon を検討してください。

あわせて、押さえておきたい前提が2点あります。サイバーセキュリティ分野の専用機能は Fairwind Program を通じて提供されるもので、モデル名を gemini-4-carbon に変えただけで Cyber Permissive が使えるようになるわけではありません。また、公式サイトでも Cyber Permissive にはプロモーション価格が用意されていません。もうひとつ、Carbon の2ドルというプロモーション価格は2026-11-30で終了します。月単位で予算を組んでいる場合は、12月の価格改定も織り込んでおいてください。

💡 選び方のヒント：二者択一にせず、2つのモデルで役割を分担するのが確実です。APIYI（apiyi.com）なら同じキーで両方に接続できます。コード修正系のリクエストは Astra に、長文ドキュメントや科学的な推論系のリクエストは Carbon にルーティングし、切り替えはモデル名とエンドポイントを変えるだけで済みます。

よくある質問 FAQ

Q1: Gemini 4 Carbon とは何ですか？ Argon とはどんな関係ですか？

Gemini 4 Carbon は、Google が Gemini 4 Argon をベースに投入したフラッグシップモデルです。モデル ID は `gemini-4-carbon` で、Google は現時点で最も強力なモデルだと位置づけています。両者は thinking_level、1M の共有ウィンドウ、エントリー単価が共通ですが、Carbon はより多くの思考トークンを使うため、最も難しいマルチステップのタスクに向いています。

Q2: Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra はどちらが優れていますか？

タスク次第です。Google のモデルカードにある公式の自己申告データでは、FrontierSWE 2 では Astra が優勢で、GraphWalks、RiemannBench、Terminal-Bench 4.0 など複数の項目では Carbon が上回っています。SWE-sweep はほぼ互角です。AA Index v5.0 は 59 対 57 ですが、これは Google が引用した 2026 年 10 月時点の数値で、第三者による再検証ではありません。

Q3: Gemini 4 Carbon はいつから API で使えますか？

2026 年 10 月 28 日の初公開時点では、一部のサイバーセキュリティ防御側にのみ提供されていました。11 月 10 日から有料開発者向けに開放され、Gemini API の changelog にも同日付で GA と記載されています。

Q4: GPT-6 Astra の長いコンテキストでの出力価格は 100 ドルですか？

いいえ。入力が 272K トークンを超えると、そのリクエスト全体で入力とキャッシュが 2 倍、出力が 1.5 倍で計算されます。つまり出力は 100 万トークンあたり 75 ドル、入力は 20 ドルです。

Q5: Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra を同時に呼び出すにはどうすればよいですか？

1. APIYI（apiyi.com）に登録して API Key を取得します。新規ユーザーには無料のテスト枠があります。
2. SDK の base_url を `https://api.apiyi.com/v1` に設定します。
3. Astra は `gpt-6-astra` を指定して `/v1/responses` を、Carbon は `gemini-4-carbon` を指定して `/v1/chat/completions` または `/v1beta` のネイティブエンドポイントを使います。

Q6: 12 月 1 日以降も、Carbon は Astra の 5 分の 1 の価格ですか？

公式サイトでは 12 月 1 日から Carbon が入力 4 ドル、出力 20 ドルに値上がりし、その時点での Astra 基本ティアとの差は約 2.5 倍になります。APIYI が価格を追随して調整するかどうかは、当日の apiyi.com のモデル一覧に表示される価格が基準となります。

Q7: 両モデルにはどんな既知の制限がありますか？

Carbon のモデルカードには、ハルシネーション、ジェイルブレイク耐性は引き続き強化中であること、まれに遅延やタイムアウトが発生すること、高いティアほどトークン消費が増えることが挙げられています。また、デフォルトの同期出力は 65,536 トークンまでで、知識のカットオフは 2026 年 3 月です。Astra は音声・動画入力に対応しておらず、単価が高めで、入力が 272K を超えるとリクエスト全体が割増になります。

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra を比較：核心ポイント Key Takeaways

  • 置き換えの関係ではありません：それぞれ得意分野があるため、総合ランキングを見るより、タスクごとに使い分けるほうがコスパに優れます。
  • コード修正なら Astra：FrontierSWE 2 では 65.5% 対 61.2% で、Astra が表内の最高スコアです。
  • 長いコンテキストと科学分野なら Carbon：GraphWalks は 96.2% 対 71.8%、RiemannBench は 80% 対 72% です。
  • SWE-sweep は互角：9.6% 対 9.5% で、差は誤差の範囲内です。
  • 価格差は約 5 倍：Carbon はキャンペーン価格で 2/10、Astra は基本プランで 10/50、入力が 272K を超えると 20/75 になります。
  • プロトコルが異なります：Astra は Responses API が優先で、Carbon は Gemini ネイティブまたは OpenAI 互換の Chat を使います。
  • 1つのキーで両方使えます：両モデルとも APIYI（apiyi.com）で提供中のため、トラフィックを振り分けて比較しやすくなっています。

まとめ

Gemini 4 Carbon と GPT-6 Astra を比較した主な結論は次のとおりです。

  1. ベンチマークはそれぞれに強みがあります：Astra は公開リポジトリのエンジニアリング課題で勝り、Carbon は長いコンテキスト、科学的推論、そして多くのナレッジワーク系の表で勝っています。数値はすべて公式の自己申告です。
  2. 仕様面でもそれぞれ制約があります：Astra は独立した 128K の出力枠と 272K の課金階層を持ち、Carbon は 1M の共有ウィンドウで、デフォルトの同期出力は 65,536 です。
  3. 価格には期限があります：Carbon の公式キャンペーン価格は 2026-11-30 までで、12 月 1 日から 2 倍になります。

実際のモデル選定では、2つのモデルを同じルーティングロジックに組み込み、コード修正系のタスクは Astra、長文ドキュメントや科学系のタスクは Carbon に振り分けることをおすすめします。APIYI（apiyi.com）なら同じキーで実際のタスクをまとめて実行できるので、結果と課金額を比べたうえで、分担の比率を決めましょう。

📚 参考資料

  1. Gemini 4 Carbon 公開のお知らせ：Google公式ブログ、2026-11-10
  2. リンク： blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available

  3. 説明： 公開範囲と提供チャネル

  4. Gemini 4 Carbon モデルカード：Google DeepMind

  5. リンク： deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-carbon/

  6. 説明： 2026年10月時点のベンチマーク結果と既知の制限事項

  7. Gemini 4 Carbon デベロッパーガイド：Google AI Studio

  8. リンク： aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide

  9. 説明： thinking_level、100万トークンの共有ウィンドウ、移行時の注意点

  10. Google Cloud モデル料金：Model Garden 料金ページ

  11. リンク： cloud.google.com/model-garden/pricing

  12. 説明： プロモーション期間と、12月1日以降の公式価格

  13. GPT-6 Astra モデルページ：OpenAI 開発者ドキュメント

  14. リンク： developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra

  15. 説明： コンテキスト長、出力上限、reasoning.effort の段階

  16. OpenAI API 料金：OpenAI 開発者ドキュメント

  17. リンク： developers.openai.com/api/docs/pricing

  18. 説明： 272K を境にした段階課金と、キャッシュ書き込み価格

  19. APIYI モデル一覧と料金API

  20. リンク： docs.apiyi.com/models、api.apiyi.com/api/pricing
  21. 説明： モデル名、グループ、表示価格は、コンソールの情報を正としてください

著者: APIYI 技術チーム
技術交流: APIYI のトップページからお気軽にお問い合わせください。そのほかのモデルの接続方法については、docs.apiyi.com のドキュメントセンターをご覧ください。

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