強み
- 数時間にわたって続くエージェントセッション
- マルチステップのリサーチ
- ドキュメント、スプレッドシート、スライドの作業
- 1Mトークンのコンテキストと128Kトークンの出力
最適な用途
- 長期的なタスクをこなすエージェント
- 深いリサーチ
- 完成したドキュメントまで仕上げる分析
EDDIで実行する
最も手早いのはEDDIマネージャーです：エージェントウィザードまたはPlatform Operatorを開き、プロバイダーとモデルを選びます。自分で設定する場合は、使いたいプロバイダーについて以下の手順に従ってください。
Anthropic · type: "anthropic"
モデルID: claude-fable-5-1, claude-fable-5
1. 認証情報を保存する
プロバイダーのAPIキーを、EDDIマネージャーのシークレットVault、またはPUT /secretstore/secrets/default/anthropic-keyで、以下で使う名前で追加します。設定からは${vault:…}として参照するため、キーが平文で現れることはありません。
${vault:anthropic-key}2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "anthropic",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:anthropic-key}",
"modelName": "claude-fable-5-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}または1回の呼び出しでエージェント全体を作成
setup_agentはルール、LLM設定、ワークフローを書き込み、エージェントをデプロイします。MCPまたはPOST /administration/agents/setupで呼び出せます。
setup_agent(
agentName: "My claude-fable-5-1 agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "anthropic",
model: "claude-fable-5-1",
apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)Amazon Bedrock · type: "bedrock"
モデルID: anthropic.claude-fable-5-1
1. 認証情報を保存する
このプロバイダーはAPIキーを使用しません： Amazon BedrockはAWSの認証情報チェーン（環境変数、IAMロール、または~/.aws/credentials）で認証します。
2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "bedrock",
"parameters": {
"modelId": "anthropic.claude-fable-5-1",
"region": "us-east-1",
"maxTokens": "16384",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDIでの注意点
temperatureは設定しないでください。現行のClaudeモデルはデフォルト以外のtemperatureを拒否し、EDDIのセットアップツールはすでにこれを省いています。- モデルカスケードの強力な最終層。安価なモデルが自信を持てなかったリクエストだけがここに届きます。
関連モデル
出典
このページの情報はベンダーのドキュメントに基づき、2026-09-30に確認したものです。モデルは頻繁に変わるため、制限値に依存する前にベンダーに確認してください。価格はここには掲載していません：ベンダーの料金ページをご覧ください。