Consult7

Consult7 MCP サーバー

Consult7 は、OpenRouter を介して大規模なコンテキストウィンドウを持つモデルに AI エージェントが相談できるようにする Model Context Protocol（MCP）サーバーです。現在のエージェントのコンテキスト上限を超える大量のファイル群（コードベース全体、ドキュメントリポジトリ、または複合コンテンツ）の分析に利用できます。

Consult7 を選ぶ理由

Consult7 を使うと、MCP 対応のエージェントは、大規模なコンテキストを扱えるモデル（最大 2M トークン）にファイル分析を委ねられます。次のような場合に便利です。

• エージェントの現在のコンテキストがいっぱいの場合
• タスクに特化したモデルの機能が必要な場合
• 大規模なコードベースを 1 回のクエリで分析する必要がある場合
• 異なるモデルの結果を比較したい場合

「Claude Code ユーザーにとって、Consult7 は画期的です。」

仕組み

Consult7 は、指定されたパス（ファイル名にはワイルドカードも使用できます）からファイルを収集し、単一のコンテキストにまとめて、クエリとともに大規模なコンテキストウィンドウを持つモデルに送信します。結果は、作業中のエージェントに直接返されます。

使用例

コードベースの概要をすばやく確認

• ファイル： ["/Users/john/project/src/*.py", "/Users/john/project/lib/*.py"]
• クエリ： "Summarize the architecture and main components of this Python project"
• モデル： "google/gemini-3.8-flash"
• モード： "fast"

推論を伴う詳細な分析

• ファイル： ["/Users/john/webapp/src/*.py", "/Users/john/webapp/auth/*.py", "/Users/john/webapp/api/*.js"]
• クエリ： "Analyze the authentication flow across this codebase. Think step by step about security vulnerabilities and suggest improvements"
• モデル： "anthropic/claude-opus-4.8"
• モード： "think"

ファイルに保存するレポートの生成

• ファイル： ["/Users/john/project/src/*.py", "/Users/john/project/tests/*.py"]
• クエリ： "Generate a comprehensive code review report with architecture analysis, code quality assessment, and improvement recommendations"
• モデル： "google/gemini-4-argon"
• モード： "think"
• 出力ファイル： "/Users/john/reports/code_review.md"
• 結果： "Result has been saved to /Users/john/reports/code_review.md" と 1 行のメタデータフッターを返し、エージェントのコンテキストを大量の内容で埋めません

特集：Gemini モデル

Consult7 は Google の Gemini ファミリーに対応しています。

• Gemini 4 Argon（google/gemini-4-argon） - 最上位の推論モデル、1M コンテキスト
• Gemini 3.8 Flash（google/gemini-3.8-flash） - 高速かつ低コスト、1M コンテキスト

パワーユーザー向けの簡単な覚え方：

• gemt = Gemini 4 Argon + think（最上位の推論）
• gemf = Gemini 3.8 Flash + fast（高速かつ低コスト）
• gptt = GPT-6 Astra + think（最新の GPT、effort xhigh）
• grot = Grok 4.7 + think（effort xhigh）
• oput = Claude Opus 4.8 + think（適応型推論）
• fabt = Claude Fable 5.1 + think（最も深い推論、effort xhigh、高価格）
• ULTRA = GPTT、GROT、FABT を並列実行（最先端モデル 3 種）
• FUSE = 融合：最先端モデルのパネルが議論し、判定モデルが統合する処理を 1 回の呼び出しで実行

これらの覚え方を使えば、クエリ内でモデルとモードの組み合わせを簡単に指定できます。

Fable 5.1 に関する注意。 anthropic/claude-fable-5.1 は Anthropic の最も高性能なモデルですが、価格は割高です（Opus 4.8 の約 2 倍）。単独の呼び出しにおける普段使いの Claude として、Opus 4.8 に取って代わるものではありません。v3.11.0 以降は ULTRA パネルの Anthropic 枠を担います（そもそも難しい質問向けです）。適応型推論のみの Opus 4.8 とは異なり、OpenRouter は Fable の effort スケールを尊重するため、mid／think は effort=high／effort=xhigh に対応します。

注目：Fusion（マルチモデル分析）

Consult7 は OpenRouter の Fusion（openrouter/fusion）に対応しています。これは、最先端モデル（Opus、GPT、Gemini Pro）のパネルがクエリに並列で回答し、判定モデルがそれらの回答を統合して1つの回答を生成する、単一の呼び出しです。複数の視点が役立ち、誤答のコストが追加の生成コストを上回るような難しい質問に活用してください。

• コンテキスト： 128K — 1M～2M の単体モデルより小さいため、巨大なファイル群ではなく、中程度の入力を伴う難しい質問に最適です。
• モード → 調査の深さ： fast ／ mid ／ think は、パネルのウェブ検索／取得の予算を max_tool_calls の 2 ／ 8 ／ 16 に対応付けます。
• 覚え方： FUSE = openrouter/fusion。

簡単なプロンプトには直接回答し、パネルは質問に熟考が必要な場合にのみ起動します。Fusion はパネルの実行ごとに課金されるため、単一モデルの呼び出しより高くなります。

インストール

Claude Code

次のコマンドを実行するだけです。

claude mcp add -s user consult7 uvx -- consult7 your-openrouter-api-key

Claude Desktop

Claude Desktop の設定ファイルに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "consult7": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["consult7", "your-openrouter-api-key"]
    }
  }
}

your-openrouter-api-key を実際の OpenRouter API キーに置き換えてください。

インストールは不要です。uvx が consult7 を分離された環境に自動でダウンロードして実行します。

コマンドラインオプション

uvx consult7 <api-key> [--test]

• <api-key>：必須。OpenRouter API キーです。
• --test：任意。API 接続をテストします。

モデルとモードは、起動時ではなく、ツールの呼び出し時に指定します。

対応モデル

Consult7 は OpenRouter で利用できる500 以上のすべてのモデルに対応しています。以下は、ファイルサイズ制限が最適化された主力モデルです。

モデル	コンテキスト	用途
openai/gpt-6-astra	1M	最新の最上位 GPT。推論の労力を指定可能。プレミアム価格
google/gemini-4-argon	1M	主力 Gemini。推論の労力を指定可能
google/gemini-3.8-flash	1M	Gemini 3.8 Flash。高速で低価格
anthropic/claude-fable-5.1	1M	最高性能。プレミアム価格 — 難しい問題向け
anthropic/claude-opus-4.8	1M	最高品質。アダプティブシンキング
anthropic/claude-sonnet-4.6	1M	優れた推論能力。高速
anthropic/claude-haiku-4.5	200k	低予算向け。非常に高速
x-ai/grok-4.7	500k	最先端の Grok。推論の労力を指定可能
x-ai/grok-4.20	2M	自動推論。巨大なコンテキスト
x-ai/grok-4.1-fast	2M	最大のコンテキストウィンドウ
openrouter/fusion	128k	マルチモデルパネル＋判定モデル（「注目：Fusion」を参照）

置き換えられた ID も、調整済みの設定で引き続き使用できます：openai/gpt-5.6-sol、x-ai/grok-4.6、anthropic/claude-fable-5、google/gemini-3.1-pro-preview。

覚え方：

• gptt = openai/gpt-6-astra + think（最新の GPT。深い推論［労力 xhigh］。プレミアム）
• gemt = google/gemini-4-argon + think（Gemini 4 Argon。深い推論［労力 high］）
• grot = x-ai/grok-4.7 + think（Grok 4.7。深い推論［労力 xhigh］。コンテキストは 500K — より大きなファイル群には x-ai/grok-4.20 を使用）
• oput = anthropic/claude-opus-4.8 + think（Claude Opus。アダプティブシンキング）
• opuf = anthropic/claude-opus-4.8 + fast（Claude Opus。推論なし）
• fabt = anthropic/claude-fable-5.1 + think（Claude Fable。最も深い推論［労力 xhigh］。プレミアム。難しい問題向け）
• fabm = anthropic/claude-fable-5.1 + mid（Claude Fable。高い労力での推論。プレミアム）
• gemf = google/gemini-3.8-flash + fast（Gemini 3.8 Flash。高速で低価格）
• ULTRA = GPTT、GROT、FABT を並列に呼び出す（最大限の洞察を得るための最先端モデル3種）
• FUSE = openrouter/fusion（1回の呼び出しで最先端モデルのパネルが議論し、判定モデルが統合します。モードでウェブ調査の深さを設定）

任意の OpenRouter モデル ID（例：deepseek/deepseek-r1-0528）を使用できます。モデル一覧を参照してください。ファイルサイズ制限は、各モデルのコンテキストウィンドウに基づいて自動的に計算されます。

パフォーマンスモード

• fast：推論を要求せず、素早い回答や簡単なタスクに適しています。GPT-6 Astra、Grok 4.7、Fableは設計上推論を行うため、これらのモデルではfastはモデル独自のデフォルトレベル（課金対象）を意味し、フッターにはreasoning: model defaultと表示されます。Gemini 4 Argon、3.8 Flash、3.1 Proには、すべてのモードで明示的な推論レベルが設定されます。fast＝低、mid＝中、think＝高
• mid：コードレビューやバグ分析など、中程度の推論に適しています
• think：セキュリティ監査や複雑なリファクタリングなど、最大限の推論に適しています

ファイル指定のルール

• 絶対パスのみ：/Users/john/project/src/*.py
• ワイルドカードはファイル名のみ：/Users/john/project/*.py（ディレクトリパスには使用できません）
• ワイルドカードには拡張子が必要：*.py（*は不可）
• ファイルとパターンの混在：["/path/src/*.py", "/path/README.md", "/path/tests/*_test.py"]

一般的なパターン：

• すべてのPythonファイル：/path/to/dir/*.py
• テストファイル：/path/to/tests/*_test.pyまたは/path/to/tests/test_*.py
• 複数の拡張子：["/path/*.js", "/path/*.ts"]

自動的に無視されるファイル： __pycache__、.env、secrets.py、.DS_Store、.git、node_modules。ワイルドカードではこれらはスキップされます。明示的に指定するとエラーになります。

即時失敗： 相対パスまたは存在しないパス、ディレクトリ、該当ファイルがないワイルドカード、明示的に指定された無視対象ファイル、バイナリファイル（先頭8 KBにNULバイトを含むファイル。ただし.pdfは除く）、またはモデルのサイズ上限を超えるファイルがある場合、モデルに何も送信される前に呼び出し全体が失敗します（費用はかかりません）。エラーにはすべての問題が列挙されます。

PDF（v3.12.0）： .pdfファイルはOpenRouter経由でネイティブドキュメントとしてモデルに送信され、同じ呼び出し内でテキストファイルとともに処理されます（モデルは図を含むページを認識します）。OpenRouterでファイル入力がサポートされていると明記されていないモデルは、呼び出し前に拒否されます。組版された数式や手書き文字はPDFのテキストレイヤーではなく、レンダリングされたページから読み取られます（LaTeX論文の数式と、スキャンされた手書きの提出物で検証済みです）。1ページあたりの入力トークン数はGeminiで約500、GPTで約1,500、ClaudeとGrokで約2,500～3,000です。そのため、プレミアムモデルで長いPDFを扱う場合は、先にテキストに変換（pdftotext）して.txtを送信してください。PDFには独自の32 MBの通信サイズ上限があり、Anthropicのモデルでは1リクエストあたり最大600ページまでです。PDFは常にネイティブ形式で転送され、OpenRouterのOCRパーサーを経由することはありません。そのため、選択したモデルのプロバイダー外にPDFが渡ることはありません（zdrを使用する場合も同様です）。

サイズ上限： すべてのファイルを合わせた合計に対して適用され、ファイルごとの上限はありません：（モデルのコンテキスト長 − 出力用の予約領域 − 推論用の予約領域）× 約4バイト／トークン。例：コンテキスト長100万のモデルでは約4 MB、Grok 4.7（50万）では約2 MB、Grok 4.20（200万）では約8 MBです。推定トークン数に対する2回目のチェックでは、安全マージンとして10％を確保します。サイズエラーには上限と要求された合計サイズが示されます。

ツールのパラメーター

相談ツールは次のパラメーターを受け取ります。

• files（必須）：絶対ファイルパス、またはファイル名部分にワイルドカードを含むパターンのリスト
• query（必須）：LLM にファイルを処理させるための質問または指示
• model（必須）：使用する LLM モデル（上記の対応モデルを参照）
• mode（必須）：パフォーマンスモード。fast、mid、think のいずれかです
• output_file（任意）：応答を返す代わりに、ファイルに保存するための絶対パス
  • モデルの呼び出し前にパスを検証するため、無効なパスでも費用は発生しません
  • ファイルがすでに存在する場合は、_updated サフィックスを付けて保存されます（例：report.md → report_updated.md、次に report_updated_1.md、...）
  • 指定した場合は、"Result has been saved to /path/to/file" とメタデータのフッターが返されます
  • エージェントのコンテキストを大量の出力で埋めずに、レポート、ドキュメント、分析結果を生成するのに便利です
• zdr（任意）：Zero Data Retention ルーティングを有効にします（デフォルト：false）
  • true の場合、ZDR ポリシーが適用されるエンドポイントのみを経由します（プロンプトはプロバイダーに保持されません）
  • ZDR 対応モデル：GPT-6 Astra、Grok 4.7、Gemini 4 Argon、Gemini 3.8 Flash、Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.8、GPT-5、GPT-5.5、Grok 4.6
  • 非対応モデル：Claude Fable 5.1 と 5、GPT-5.6 Sol、Grok 4.20（エラーが返されます）

使用例

Claude Code の MCP 経由

Claude Code は適切なパラメーターでツールを自動的に使用します。

{
  "files": ["/Users/john/project/src/*.py"],
  "query": "Explain the main architecture",
  "model": "google/gemini-3.8-flash",
  "mode": "fast"
}

Python API 経由

from consult7.consultation import consultation_impl

result = await consultation_impl(
    files=["/path/to/file.py"],
    query="Explain this code",
    model="google/gemini-3.8-flash",
    mode="fast",  # fast, mid, or think
    provider="openrouter",
    api_key="sk-or-v1-..."
)

テスト

# Test OpenRouter connection
uvx consult7 sk-or-v1-your-api-key --test

アンインストール

Claude Code から consult7 を削除するには：

claude mcp remove consult7 -s user

バージョン履歴

v3.13.1

• PDF の上限を事前に明記しました。ツールの説明と拒否メッセージで、1 回の呼び出しにつき PDF ファイルは約 24 MB まで（32 MB の上限は base64 ペイロードに適用）、スキャンは 1 ページあたり 1～2 MB であることを伝えます。
• 処理途中で発生した上流のタイムアウトエラーについて、一時的なエラーであり consult7 は再試行しないことを伝えるようにしました。呼び出し元は再実行が必要だと分かります。
• パッケージと consultation_impl の docstring に、MCP ツールのみがサポート対象のインターフェースであり、バッチ処理は呼び出し元のエージェントが担当することを明記しました（項目ごとにツールを 1 回呼び出し、回答には output_file を使用します）。consult7.__version__ は実際のバージョンを返すようになりました。

v3.13.0

• PDF 入力。 files 内の .pdf ファイルはネイティブドキュメントとしてモデルに渡されます（OpenRouter の file コンテンツパーツを使用し、ネイティブエンジンのみで処理し、OCR へのフォールバックはありません）。1 回の呼び出しでテキストファイルと混在させることができ、フッターにページ数と PDF の数が表示されます。ベンダーごとのページあたりのトークン推定値も表示されます。ファイル入力に対応していないモデル、大きすぎる PDF ペイロード（base64 で 32 MB）、Anthropic モデルで 600 ページを超える PDF は、呼び出し前にエラーになります。
• GPT-6.1 Terra（openai/gpt-6.1-terra）を、安価な GPT オプションとして追加しました。コンテキストは 1M、価格は 100 万トークンあたり $1/$5、推論は effort ベースです（mid = high、think = xhigh）。ZDR には対応していません。デフォルトの GPT は引き続き GPT-6 Astra です。

v3.12.0

• Gemini 4 Argon（google/gemini-4-argon）を Gemini の最上位モデルおよび gemt モデルとして追加しました。Gemini 3.8 Flash（google/gemini-3.8-flash）は gemf 用として Gemini 3 Flash に置き換わります。どちらも ZDR に対応しています。
• Gemini の推論レベルを修正。 Gemini 4 Argon、3.8 Flash、3.1 Pro は推論パラメーターがなくても推論を行うため、以前の割り当て（fast は何も送信せず、mid は effort low を送信）では、mid の推論量が fast より少なくなっていました（3.1 Pro では約 3 分の 1）。これらのモデルには、すべてのモードで明示的な effort を設定するようになりました。fast = low、mid = medium、think = high です。
• チューニング済みリストから古い Gemini モデルを削除しました。対象は Gemini 3 Flash、3.1 Flash Lite、3 Pro（OpenRouter で提供されなくなりました）、2.5 Pro、2.5 Flash です。これらは引き続き不明なモデルとして実行され、推論パラメーターは渡されません。
• consult7 --help は API キーとして扱われず、使用方法を表示するようになりました。Python 3.15 で動作します（依存関係を再ロックし、未使用の anthropic 開発用依存関係を削除しました）。

v3.11.2

• ファイルごとのサイズ制限を撤廃しました。 ファイルは合計予算を共有するため、1つの大きなファイルだけで予算をすべて使用できます（以前は、1ファイルあたり予算の半分までに制限されていました）。サイズエラーには要求された合計サイズと予算が表示され、トークンエラーには10％の安全マージンが記載されます。
• バイナリファイルは即座にエラーになります（先頭8 KBにNULバイトが含まれる場合）。ゴミのようなトークンとして送信されることはありません。
• 不明なモデルID： モデルがOpenRouterのモデル一覧にない場合、その旨をエラーに記載し、想定される128Kのコンテキストサイズを示して、一覧内で最も近いIDを提案します。model:nitro などのバリアントIDには、ベースモデルのコンテキストサイズが適用されます。
• フッター： 実時間の time と、常に表示されるモード（[fast] も含む）、有効時の zdr が表示されます。トークンの推定値はどちらも同じプロンプトテキストを使用するようになりました。また、fast の呼び出しが拒否された場合に reasoning disabled と誤って表示されなくなりました。

v3.11.1

• 有料の呼び出しを行う前に即座にエラーになります。 リスト内のファイルが見つからない場合、一致するファイルがないワイルドカード、明示的に指定された無視対象ファイル（.env、secrets.py など）、またはモデルごとのサイズ上限や合計サイズ上限を超えるファイルがある場合、何も送信される前に、明確なエラーとともに呼び出しが失敗します。以前は、これらはプロンプト内でのみ報告されるか、除外されており、入力の一部が欠けた状態でも有料の呼び出しが行われていました。
• output_file は呼び出し前に検証されます。 相対パスや書き込み不可のパスは、費用をかけずにエラーになります。呼び出し後に保存に失敗した場合も、応答は失われずに返されます。
• エラー時はMCPの結果で isError=true に設定されます。 これにより、クライアントやラッパーはテキストを解析せずに失敗を検出できます。
• 上流のエラーメッセージにOpenRouterアカウントの user_id が含まれなくなりました。
• フッターでは 1 files ではなく 1 file と表示されます。fast モードで、常に推論を行うモデル（GPT-6 Astra、Grok 4.7、Fable）には reasoning: model default と表示されます。
• ツールの説明を短くしました（2,000文字未満、ファイルに関するルールを先頭に記載）。以前の説明はClaude Codeによってファイルに関するルールより前で切り詰められていました。

v3.11.0

• 新しいULTRAパネル：GPTT + GROT + FABT（3モデル並列）。Gemini 3.1 Proはパネルから外れます（gemt とすべてのGeminiモデルは引き続き利用可能です）。Opus 4.8（oput/opuf）も引き続き利用できますが、ULTRA枠はFableに移ります。
• gptt → GPT-6 Astra（openai/gpt-6-astra、1Mコンテキスト、Mトークンあたり$10/$50）— consult7 <key> --test でも使用されるモデルです。Astraでは推論が必須のため、mid/think は effort=high/effort=xhigh にマッピングされます（GPT-5.6 Solでは medium/high が使われていました）。ZDRに対応しています。
• grot → Grok 4.7（x-ai/grok-4.7、500Kコンテキスト。v3.10.0以降、デフォルトだったGrok 4.6から変更）。推論のマッピング（high/xhigh）は同じです。ZDRに対応しています。
• fabt/fabm → Claude Fable 5.1（anthropic/claude-fable-5.1、1Mコンテキスト）。推論のマッピングは同じです。ZDRには対応していません。
• 後継モデルに置き換えられたID（openai/gpt-5.6-sol、x-ai/grok-4.6、anthropic/claude-fable-5）も、以前の設定で引き続き動作します。

v3.9.0

• 新しいデフォルトGPT：GPT-5.6 Sol（openai/gpt-5.6-sol）— 最新の最上位GPTで、約1Mコンテキスト／128K出力に対応し、推論はeffortベースです（mid → effort=medium、think → effort=high）。gptt のデフォルトとしてGPT-5.5に置き換わります。GPT-5.5もレガシーモデルとして引き続き利用できます。GPT-5.6 SolはZDRに対応していません（GPT-5.5は引き続き対応しています）。
• Grok 4.5は追加されませんでした： x-ai/grok-4.5 はOpenRouterで地域制限されており（「お住まいの地域では利用できません」という403が返されます）、実際のAPIで検証できなかったため、統合されませんでした。Grok 4.20は引き続き grot のデフォルトです。

v3.8.0

• Claude Fable 5 (anthropic/claude-fable-5) を追加しました — Anthropic の最も高性能なモデルで、コンテキストは 1M です。プレミアム価格（Opus 4.8 の約 2 倍）のため、特に難しい問題にのみ使用され、ULTRA パネルには含まれません。また、デフォルトの Claude モデルとして Opus 4.8 に取って代わるものではありません。新しいニーモニック fabt（think）／fabm（mid）を追加しました。Opus 4.8（adaptive thinking のみ）とは異なり、OpenRouter は Fable の effort スケールに対応しているため、mid／think は effort=high／effort=xhigh にマッピングされます（max は意図的に公開していません。トークンコストが約 2 倍になり、考えすぎる傾向があるためです）。ZDR はサポートされていません（Fable では 30 日間のデータ保持が必要です）。
• 応答の長さに関するプロンプトを調整しました： システムプロンプトで、簡潔さを一律に求めるのではなく、タスクに応じて回答の長さを調整するようモデルに指示するようになりました（質問に深い説明が必要な場合は詳しく、それ以外は簡潔に）。

v3.7.1

• ストリーミング中の API エラーを表示するようになりました。OpenRouter がストリーミングデータチャンクとしてエラーを送信した場合（最初の 200 応答の後）、誤解を招く「No content received」ではなく、そのエラーメッセージを返します。

v3.7.0

• Fusion（openrouter/fusion）を追加しました — 1 回の呼び出しで複数モデルのパネルと判定役を利用できます。mode はウェブ調査の深度にマッピングされます（fast／mid／think → max_tool_calls 2／8／16）。新しいニーモニック FUSE を追加しました。
• Claude Opus 4.7 を 4.8 にアップグレードしました（コンテキスト 1M、adaptive thinking）。oput／opuf は 4.8 を指すようになり、4.7 はレガシー ID として保持されます。
• 応答のフッターに 呼び出しコスト（USD）（OpenRouter の使用量会計に基づく）が表示されるようになりました。例：cost: $0.0923。

v3.6.1

• 推論の切り替えを示すフッターで、adaptive models（Opus、Grok）の mid と think を区別するようになりました
• Zero Data Retention のエンドポイントがないモデルで、よりわかりやすいエラーメッセージを表示するようになりました
• output_file の戻り値にメタデータのフッターが含まれるようになり、呼び出し側で実行内容を確認できます

v3.6.0

• モデルをアップグレードしました：GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Grok 4.20
• Claude Opus 4.7（コンテキスト 1M）は adaptive thinking を使用します — reasoning.enabled=true
• Grok 4.20（コンテキスト 2M）は automatic reasoning を使用します — reasoning.enabled=true
• ニーモニックを更新しました：gptt → GPT-5.5、oput／opuf → Claude Opus 4.7、grot → Grok 4.20
• レガシーのモデル ID も引き続きサポートされます

v3.5.0

• GPT-5.2 を GPT-5.4 にアップグレードしました（コンテキストは約 1M）

v3.4.0

• モデルをアップグレードしました：Gemini 3.1 Pro、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6、Grok 4.1 Fast
• 新しいモデルを追加しました：Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flash Lite
• ニーモニックを更新しました：gemt → Gemini 3.1 Pro、oput／opuf → Claude Opus 4.6
• レガシーのモデル ID も引き続きサポートされます

v3.3.0

• GPT-5.2 の thinking モードで発生する切り詰めの問題を修正しました（ストリーミングに切り替え）
• google/gemini-3-flash-preview を追加しました（Gemini 3 Flash、超高速）
• gemf ニーモニックを更新し、Gemini 3 Flash を使用するようにしました
• Zero Data Retention ルーティング用の zdr パラメーターを追加しました

v3.2.0

• GPT-5.2 に更新し、effort ベースの推論に対応しました

v3.1.0

• google/gemini-3-pro-preview を追加しました（コンテキスト 1M、フラッグシップの推論モデル）
• 新しいニーモニック：gemt（Gemini 3 Pro）、grot（Grok 4）、ULTRA（並列実行）

v3.0.0

• Google と OpenAI の直接プロバイダーを削除し、OpenRouter のみになりました
• |thinking サフィックスを削除しました。代わりに mode パラメーターを使用してください（必須になりました）
• mode パラメーター API を簡素化しました：fast、mid、think
• CLI を consult7 <provider> <key> から consult7 <key> に簡素化しました
• モードの列挙型検証により、MCP との統合を改善しました
• モデルのコンテキストウィンドウに基づいてファイルサイズ制限を動的に設定するようになりました

v2.1.0

• 応答をファイルに保存する output_file パラメーターを追加しました

v2.0.0

• ファイルリストのインターフェースを新設し、検証を簡素化しました
• ファイルサイズ制限を現実的な値に引き下げました

ライセンス

MIT