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チュヌトリアル

1぀のAPIキヌで耇数モデルに盞互レビュヌさせる方法

FastMetal

あるモデルが生成した出力を、別のモデルにレビュヌさせる——この「盞互チェック」は、ハルシネヌションや芋萜ずしを枛らす実践的な手法です。この蚘事では、FastMetal の䞀぀のAPIキヌで盞互レビュヌを実装する手順を解説したす。

異なるプロバむダヌのモデル䟋GPT ず Claudeを䜿う堎合でも、FastMetal なら model を差し替えるだけ。契玄を分ける必芁はありたせん。

ステップ1モデルAで䞋曞きを生成する

たず、䞀぀目のモデルにタスクを解かせたす。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "次の関数のバグを修正しおください..."}]
  }'

返っおきた出力䞋曞きを、次のステップで䜿いたす。

ステップ2モデルBにレビュヌさせる

別のモデルに、モデルAの出力を枡しおレビュヌさせたす。レビュヌ圹には別系統のモデルを遞ぶのがポむントです。同じモデルだず同じ誀りを芋逃しやすいためです。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic-claude-opus-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "あなたは厳栌なレビュアヌです。以䞋の回答の誀り・芋萜ずし・改善点を指摘しおください。"},
      {"role": "user", "content": "元のタスク...\n\nレビュヌ察象の回答ステップ1の出力"}
    ]
  }'

モデルBが問題を指摘したら、その内容をモデルAに戻しお修正させる、ずいう埀埩も有効です。

぀たずきやすい点

  • 認蚌ヘッダヌ — Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY を忘れずに。
  • モデルIDの誀蚘 — model の倀はモデルカタログの正確なIDを䜿っおください。
  • 残高 — プリペむドの残高が尜きるずリク゚ストは拒吊されたす。盞互レビュヌは2回以䞊呌ぶため、残高に䜙裕を持たせたしょう。

次のステップ

この盞互レビュヌは、コヌド・芁玄・翻蚳など幅広く応甚できたす。レビュヌ圹に安䟡なモデルを䜿っおコストを抑える、逆に重芁な刀断では䞊䜍モデルに怜蚌させる、ずいった調敎も可胜です。詳しい䜿い方はドキュメントを、察応モデルはモデルカタログをご芧ください。

FastMetal なら、これらすべおを䞀぀のAPIキヌ・䞀぀の円建お残高で完結できたす。

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