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モデルパラメータ

モデルパラメータは、LLM がテキストを生成する際の動作（創造性、出力長、サンプリング戦略など）を制御します。これらのパラメータを適切に調整することで、AI の出力品質を大幅に改善し、ユースケースに合った結果を得ることができます。

こんなときに使う​

  • デフォルトの出力が不規則すぎる、あるいは柔軟性がなさすぎるため創造性を調整したい
  • 応答が頻繁に途中で切れるため出力長の上限を増やしたい
  • 推論モデルを使用していて思考の深さを制御したい
  • タスクシナリオごとに異なるパラメータの組み合わせが必要（創作 vs. コード生成）

パラメータの設定場所​

Elftia は複数レベルのパラメータ設定を提供しており、優先順位は高い順に次のとおりです。

セッションレベルのパラメータ（チャットウィンドウでの一時的な調整）
    |
    v  上書き
グローバルモデルパラメータ（設定 → モデルパラメータ）
    |
    v  上書き
プロバイダーデフォルトパラメータ（プロバイダー設定の defaultSettings）
    |
    v  上書き
システムデフォルト

グローバルモデルパラメータ​

  1. 設定 → モデルパラメータ を開く
  2. 各パラメータの値を調整する
  3. 各パラメータの隣にある 有効/無効 トグルで適用するかどうかを制御する

セッションレベルのパラメータ​

  1. チャット UI でモデル選択エリアの隣にある パラメータ ボタンをクリックする
  2. 現在のセッションのパラメータを一時的に調整する
  3. これらの調整は現在のセッションにのみ適用される

コアパラメータの説明​

temperature​

プロパティ値
範囲0 – 2
デフォルト0.7
グローバル制御あり

目的: 出力のランダム性と創造性を制御します。

  • 低 temperature（0 – 0.3）: 出力がより確定的で一貫性が高くなります。コード生成、事実の Q&A、データ抽出など精度が求められるシナリオに適しています
  • 中 temperature（0.4 – 0.8）: 創造性と一貫性のバランスが取れています。日常的な会話やドキュメント作成に適しています
  • 高 temperature（0.9 – 2.0）: 出力がよりランダムで創造的になります。創作や自由なアイデア出しに適しています

推奨設定:

シナリオ推奨値
コード生成0 – 0.2
技術ドキュメント0.3 – 0.5
日常会話0.6 – 0.8
創作0.8 – 1.2
アイデア出し1.0 – 1.5

max_tokens​

プロパティ値
範囲1 – （モデルの上限）
デフォルト4096
グローバル制御あり

目的: 1 回の応答でモデルが生成するテキストの最大長をトークン数で制限します（日本語 1 文字は概ね 1〜3 トークン、英単語 1 語は概ね 1 トークンです）。

  • 応答が途中で切れて「最大長に達しました」というメッセージが表示される場合、max_tokens の設定が低すぎます
  • 非常に高い値を設定しても、モデルが常に長い応答を生成するわけではありません。モデルは回答が完結したと判断した時点で自然に停止します
  • モデルごとに上限が異なり、モデルの最大値を超えた値は自動的にカットされます

主なモデルの出力上限:

モデル最大出力トークン数
GPT-4o16,384
GPT-565,536
Claude Sonnet 4.565,536
Claude Haiku 4.565,536
Gemini 3 Flash65,536
Qwen3 Max65,536
DeepSeek V38,192

top_p​

プロパティ値
範囲0 – 1
デフォルト1.0
グローバル制御あり

目的: Nucleus Sampling はランダム性を制御するもう一つの方法です。各トークンを生成する際、モデルは累積確率が top_p に達する候補トークンの中からのみサンプリングします。

  • top_p = 1.0: すべての候補トークンを考慮します（フィルタリングなし）
  • top_p = 0.9: 確率の高いトークンのうち、合計で確率質量の 90% を占めるものからのみサンプリングします
  • top_p = 0.1: 確率の高いトークンのうち、合計で 10% を占めるものからのみサンプリングします。出力は非常に確定的になります

注意: 一般的に temperature と top_p のどちらか一方のみを調整することが推奨されます。両方を大幅に変更すると予測しにくい結果が生じる可能性があります。

思考バジェット（Thinking Budget）​

プロパティ値
選択肢none / low / medium / high
デフォルトlow
グローバル制御あり

目的: 推論モデル（Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Flash、DeepSeek R1 など推論に対応したモデル）が応答する前に行う「思考」の深さを制御します。

レベル説明用途
none推論を無効化してモデルが直接応答シンプルな Q&A、カジュアルなチャット
low軽い思考日常的なタスク — 速度と品質のバランス
medium中程度の思考ある程度の推論が必要な複雑な問題
high最大トークンバジェットでの深い思考数学的証明、複雑なコード、詳細な分析

思考バジェットは reasoning: true とマークされたモデルでのみ有効です。推論をサポートしないモデルではこの設定は無視されます。

reasoning_effort​

このパラメータは OpenAI の o シリーズモデル（o1、o3、o4-mini など）専用です。

プロパティ値
選択肢low / medium / high
デフォルトmedium
  • low: 高速応答。シンプルな質問に適しています
  • medium: バランスモード
  • high: 深い推論。複雑なタスクに適しています

ツール最大ターン数（Tool Max Turns）​

プロパティ値
範囲1 – 50
デフォルト5
グローバル制御あり

目的: Agent モードでの MCP ツール呼び出しの最大イテレーション数を制限します。モデルが 1 回の会話でツールを連続的に呼び出す場合、この上限に達すると処理が強制停止され、現時点の結果が返されます。

設定リファレンス​

グローバルモデルパラメータ​

パラメータ型デフォルト範囲有効/無効
temperature数値0.70 – 2デフォルトで有効
topP数値1.00 – 1デフォルトで無効
maxTokens数値40961 – （モデルの上限）デフォルトで無効
defaultThinkingBudget列挙型lownone/low/medium/high常に有効
toolMaxTurns数値51 – 50常に有効

プロバイダーデフォルトパラメータ​

パラメータ型システムデフォルト説明
temperature数値0.7プロバイダーレベルのデフォルト temperature
topP数値1プロバイダーレベルのデフォルト top_p
maxTokens数値4096プロバイダーレベルのデフォルト最大出力
streamブール値trueストリーミングを使用するか否か
presencePenalty数値（未設定）存在ペナルティ（-2 〜 2）
frequencyPenalty数値（未設定）頻度ペナルティ（-2 〜 2）
stop文字列配列（未設定）停止シーケンス
seed数値（未設定）ランダムシード（再現可能な出力のため）
jsonModeブール値falseJSON 形式の出力を強制するか否か

プロバイダーごとのデフォルトパラメータの違い​

プロバイダーテンプレートによってデフォルトパラメータが異なります。

プロバイダーtemperaturemaxTokenstopPその他
OpenAI0.74,096----
Anthropic0.765,536----
Google Gemini0.765,5360.95--
システムデフォルト0.74,0961stream: true

動作に関する補足​

パラメータの優先順位​

同一のパラメータが複数のレベルで設定されている場合の優先順位は次のとおりです。

  1. セッションレベルのパラメータ（チャット中に一時調整したもの）— 最高優先度
  2. グローバルモデルパラメータ（設定ページで設定し、「有効」とマークしたもの）
  3. プロバイダーデフォルトパラメータ（プロバイダー設定の defaultSettings）
  4. システムデフォルト（temperature: 0.7, topP: 1, maxTokens: 4096）

「無効」とマークされたグローバルモデルパラメータはプロバイダーのデフォルト値を上書きしません。

モデルとのパラメータ互換性​

すべてのパラメータがすべてのモデルでサポートされているわけではありません。

パラメータOpenAIAnthropicGeminiローカルモデル
temperature対応対応対応対応
maxTokens対応対応対応対応
topP対応対応対応対応
presencePenalty対応非対応非対応一部対応
frequencyPenalty対応非対応非対応一部対応
seed対応非対応非対応一部対応
thinking一部対応（o シリーズ）対応対応非対応

非対応のパラメータはリクエスト送信前に Transformer によって自動的に除去されるため、エラーは発生しません。

Transformer のパラメータへの影響​

Elftia の Transformer システムはリクエスト送信前にパラメータを適合させます。

Transformerパラメータ処理
anthropicmax_tokens を Anthropic のフィールド形式にマッピング
geminiパラメータを Gemini の generationConfig 形式に変換
samplingtemperature や top_p などのサンプリングパラメータを正規化
maxtoken特定の max_tokens 値を強制設定（ユーザー設定を上書き）
maxcompletiontokensmax_tokens を max_completion_tokens に変換（一部モデルで必須）
reasoning推論モデルの reasoning_content フィールドを処理
forcereasoning推論モードを強制的に有効化（ユーザーの思考バジェット設定を無視）

モデルルーティング​

Elftia はタスクの種類ごとに異なるモデルを設定することができます。

ルーティングの役割説明設定場所
デフォルトモデル主要なチャットモデルチャット UI のモデル選択
バックグラウンドモデル軽量タスク（要約、タイトル生成など）に使用設定 → Agent デフォルトモデル
Vision モデル画像を含むメッセージを処理（デフォルトモデルが Vision 非対応の場合）設定 → Agent デフォルトモデル
推論モデル深い思考が必要なタスク思考バジェットのレベルで制御

プロバイダーに従う（Follow Provider）: このオプションを有効にすると、バックグラウンドモデルと Vision モデルが現在のデフォルトモデルと同じプロバイダーの対応モデルを自動的に使用します。たとえば、Zhipu の GLM-5 をデフォルトモデルとして使用している場合、バックグラウンドモデルは自動的に GLM-4.5 Air を使用し、Vision モデルは GLM-4.6V を使用します。

トラブルシューティング​

問題考えられる原因解決策
応答が途中で切れるmax_tokens の設定が低すぎるmax_tokens の値を増やすか、グローバルパラメータで有効にして大きい値を設定する
応答がランダムすぎる、または無関係temperature が高すぎるtemperature を下げる（0.3〜0.7 推奨）
応答が単調または繰り返しが多いtemperature が低すぎるtemperature を少し上げる（0.5〜0.8 推奨）
推論モデルが思考の連鎖を表示しないthinking budget が none に設定されているdefaultThinkingBudget を low 以上に設定する
推論モデルの思考が長すぎるthinking budget が high に設定されているmedium または low に下げる
パラメータ設定が反映されないより高い優先度の設定で上書きされているセッションレベルのパラメータが上書きしていないか確認し、グローバルパラメータの有効スイッチがオンになっていることを確認する
リクエストがパラメータエラーを返すモデルが特定のパラメータを非対応モデルとのパラメータ互換性を確認し、非互換のパラメータを無効にする
ツール呼び出しが会話中に停止するtoolMaxTurns の上限に達したtoolMaxTurns の値を増やす（API コストが増加する可能性に注意）
プロバイダー間でパフォーマンスの差が大きいプロバイダーのデフォルトパラメータが異なるグローバルパラメータを有効にして主要なパラメータを統一した値に設定する

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