強み
- 1.05Mトークンのコンテキストと128Kトークンの出力
- 推論強度はnoneからmaxまで
- テキストと画像の入力
最適な用途
- Sol：複雑な専門業務
- Terra：性能とコストのバランス
- Luna：コスト重視の大量処理
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。
OpenAI · type: "openai"
モデルID: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna
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/openai-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。
${vault:openai-key}2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:openai-key}",
"modelName": "gpt-5.6-sol",
"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 gpt-5.6-sol agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "openai",
model: "gpt-5.6-sol",
apiKey: "${vault:openai-key}"
)Azure OpenAI · type: "azure-openai"
モデルID: gpt-5.6-sol
1. 認証情報を保存する
プロバイダーのAPIキーを、EDDIマネージャーのシークレットVault、またはPUT /secretstore/secrets/default/azure-openai-keyで、以下で使う名前で追加します。設定からは${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。
${vault:azure-openai-key}2. LLMタスクを設定する
これをエージェントのワークフローのlangchain.jsonとして使うか、EDDIマネージャーのLLMエディターにパラメーターを貼り付けます。
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "azure-openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:azure-openai-key}",
"deploymentName": "gpt-5.6-sol",
"endpoint": "https://your-resource.openai.azure.com",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}EDDIでの注意点
- Azure OpenAIでは、
deploymentNameはモデル名ではなく、Azureリソース内でデプロイに付けた名前です。
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。