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LLM APIの基礎用語

LLM APIを使いはじめるときに前提となる用語を、一つにつき一記事で解説しています。上から順に読むと、リクエストの形からコストの考え方、ツール連携までがつながります。

用語一覧（読む順）

  1. 1すべての土台になるリクエスト形式OpenAI互換APIとは？仕組みと使い方を解説OpenAI互換APIとは何かを、仕組み・メリット・使い方までコード例つきで解説。OpenAI向けコードをほぼ変えずに、複数のLLMを一つのAPIキー・円建てで使えます。想定外の請求もなく、FastMetalで今すぐ試せます。
  2. 2複数モデルを一つのAPIにまとめる層AIゲートウェイとは？仕組み・主な機能・日本での選び方をわかりやすく解説AIゲートウェイとは、複数社のAIモデルを1つのAPIキーとエンドポイントで呼び出すための中間層です。主な機能と3つの種類、円建ての支払いや適格請求書など日本で選ぶときの確認点、FastMetalでの使い方までを解説します。
  3. 3messages・role・主要パラメータChat Completions APIとは？messages・role・主要パラメータを解説Chat Completions APIとは、LLMに会話形式でリクエストを送るための事実上の標準インターフェースです。messages配列とrole、レスポンスの読み方、主要パラメータをコード例つきで解説します。
  4. 4モデルの振る舞いを決める指示システムプロンプトとは？役割と書き方、userとの違いを解説システムプロンプトとは、会話全体に効く「前提の指示」を渡すためのメッセージです。userメッセージとの違い、具体的な書き方のビフォー・アフター、コード例、注意点を開発者向けに解説します。
  5. 5課金とコンテキストの単位LLMのトークンとは？数え方と料金・コンテキストとの関係を解説LLM APIの課金単位「トークン」とは何か。文字でも単語でもない分割の仕組み、入力・出力の数え方、レスポンスのusageでの確認方法、コンテキストウィンドウや料金との関係を解説します。
  6. 6一度に扱える量の上限コンテキストウィンドウとは？LLMの上限と超えたときの対処法コンテキストウィンドウとは、LLMが1回のリクエストで扱えるトークン数の上限です。システムプロンプトから出力まで何が枠を使うのか、日本語のトークン、上限を超えたときの挙動、要約・削減・キャッシュによる対処法を解説します。
  7. 7出力のばらつきを制御する設定LLMのtemperatureとtop_pとは？用途別の設定目安を解説LLM APIのtemperatureとtop_pは、モデルが次のトークンを選ぶ「揺らぎ」を決めるパラメータです。仕組み、用途別の設定目安、よくある誤解を、コード例つきで解説します。
  8. 8モデルに外部関数を呼ばせる仕組みFunction calling（ツール呼び出し）とは？仕組みと実装の流れFunction calling（tool calling）は、LLMが呼ぶ関数と引数を返し、アプリが実行する仕組みです。toolsとtool_callsの流れ、並列呼び出し、構造化出力との違い、MCPとの関係を実例で解説します。
  9. 9ツール接続を標準化するプロトコルMCP（Model Context Protocol）とは？仕組みと使いどころMCPとは、LLMに外部のツールやデータを標準化された方法で接続するためのプロトコルです。仕組み・登場の背景・LLM APIとの関係を、開発者向けに分かりやすく解説します。
  10. 10429エラーの原因と対処LLM APIのレートリミット（429）とは？原因と対処法を解説LLM APIのレートリミットとは何か、429エラーが返る2つの原因（リクエスト過多と残高切れ）の見分け方、指数バックオフや同時実行制限といった正しい対処法をPythonのコード例つきで解説します。

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