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🚀 EDDI 6.5.0

19のLLMプロバイダー、サイトをクロールしファイルを読み込むナレッジベース、互換性のあるエージェントバージョンに追従する会話新機能

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Anthropic高速・低コスト

Claude Haiku 4.5

Anthropicの現行モデルの中で最速かつ最も低コストなモデル。200Kトークンのコンテキストウィンドウと、オプションの拡張思考を備えています。

強み

  • Claudeラインナップで最も低いレイテンシ
  • トークン予算付きの拡張思考
  • テキストと画像の入力
  • サブエージェントのタスクに最適

最適な用途

  • リアルタイムアプリケーション
  • 大量処理
  • カスケードの第1層

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-haiku-4-5

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-haiku-4-5",
        "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-haiku-4-5 agent",
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
  provider: "anthropic",
  model: "claude-haiku-4-5",
  apiKey: "${vault:anthropic-key}"
)

Amazon Bedrock · type: "bedrock"

モデルID: anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

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-haiku-4-5-20251001-v1:0",
        "region": "us-east-1",
        "maxTokens": "16384",
        "systemMessage": "You are a helpful assistant",
        "addToOutput": "true"
      }
    }
  ]
}

EDDIでの注意点

  • モデルカスケードの第1層に適しています:高速で安価で、コンフィデンスが低いときにだけ大きなモデルにエスカレートします。

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。

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