XF Model Source

XF Model Source（XFMS）

あなたの仕事に本当に必要な AI モデルを見つけ、実際のタスクでその性能を確かめましょう。

AI モデルにはそれぞれ得意分野があります。OpenRouter には 450 以上のモデルがあり、ベンダーが「最高」と呼ぶモデルが、あなたの仕事で評価されているとは限りません。XF Model Source は、すでにお使いのアシスタント（Claude Code、Cursor、Cline、Continue、あらゆる MCP クライアント）で利用でき、次の 3 つを行います。

1. 仕事に必要な要件を見つけます。 いくつかの簡単な質問を通じて、回答を実際の要件に整理します。入力するもの、出力すべきもの、形式、コストの上限、絶対に起きてはいけないことを明確にします。
2. 候補を絞り込みます。 独立したテストスコア、各モデルが公開している機能と価格、独自の比較結果をもとに、すべてのモデルを要件と照合し、候補リストを作成します。
3. あなたのタスクで性能を確かめます。 スクリーニングでは、サンプルタスクのひとつを使って、有力候補の約 12 モデルを実行します。必須条件を満たさないモデルは除外し、上位 6 モデルですべてのタスクを実行します。最適なモデルとその理由に加え、すべての回答が得られるため、自分で確認できます。

スコアや公表されている性能だけでは、モデルが指定どおりの形式に従うか、情報を捏造しないかはわかりません。そのため、最終判断はリーダーボードではなくテストで行います。また、候補に残った各モデルが、独自の比較で実際にどのような結果を出したかも確認できます。

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接続

サーバーはホスト済みのため、インストールは不要です。アドレスはこちらです。

https://xfms.xpansion.dev/mcp

• Claude（claude.ai またはデスクトップアプリ）： Settings、Connectors、Add custom connector の順に選択し、アドレスを貼り付けます。ページが開いたら、メールアドレスでサインインします。
• Claude Code： claude mcp add model-source --transport http https://xfms.xpansion.dev/mcp を実行し、Claude Code 内で /mcp を実行してサインインします。
• Codex（ChatGPT デスクトップアプリ内）： Settings、MCP servers、Add server の順に選択します。名前に model-source を指定し、Streamable HTTP を選択してアドレスを貼り付け、保存してから Restart を選択します。Authenticate と表示されたら選択し、メールアドレスでサインインします。
• Codex（ターミナル内）： codex mcp add model-source --url https://xfms.xpansion.dev/mcp を実行し、続けて codex mcp login model-source を実行します。
• Cursor、Windsurf、その他のアシスタント： アドレスを指定して HTTP MCP サーバーを追加します（Cursor の場合：~/.cursor/mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "model-source": { "url": "https://xfms.xpansion.dev/mcp" }
  }
}

• サインインページを開けないアシスタント： https://xfms.xpansion.dev/signin でサインインし、アカウントページにある個人用接続リンクをサーバーアドレスとして使用します。このリンクはパスワードと同じように扱ってください。

サインインは無料で、必要なのはメールアドレスだけです。サインインしたら、アシスタントに次のように尋ねてください。「請求書から請求書番号、日付、合計金額、ベンダーを JSON で取り出すのに適した AI モデルを選ぶのを手伝ってください。月に約 2,000 件あります。すべての項目を正しく取得できるモデルのうち、最も安いものを教えてください。」

費用

• モデルの調査と候補リストの作成は無料です。 サインインも無料で、必要なのはメールアドレスだけです。
• 比較にはお客様自身の OpenRouter キーを使用します。 通常、費用は数セントです。比較を実行する前に費用の上限が表示され、実行の指示があるまで何も実行されません。キーは X-OpenRouter-Key ヘッダーに追加してください。キーはその実行にのみ使用され、保存されることはありません。
• XF Model Watch（任意、月額 19 ドルから）は、保存した仕事の要件を毎週再テストし、すべてのチェックに合格した、より安価または高性能なモデルが見つかった場合にのみメールでお知らせします。また、現在のモデルが廃止される前に警告をお送りします。Solo は 19 ドル（3 件）、Team は 49 ドル（10 件）、Agency は 149 ドル（40 件）です。14 日間の返金保証付きです。詳細：https://xfms.xpansion.dev/watch

ツール

discover（ジョブの本当の要件を見つけます）、rank（根拠を添えた候補リスト全体を示します）、 pick（実証済みの最適なモデルを1つ選びます）、compare（スクリーニングと、実際のタスクでのテストを行います）、benchmark、 field_results（同種のジョブでうまくいったモデルを示します）、watch_job（XF Model Watch）。

保持する情報

会話は一切保持しません。利用状況の集計のため、最初に入力した1行の説明と匿名 ID を記録します。手法を検証できるよう、独自に実施した日々の比較結果は、すべての回答と判定を含め、https://xfms.xpansion.dev で公開しています。

候補リストの作成方法

1. ベンダーの主張は証拠として扱いません。 JSON や長いコンテキストに対応しているというモデルの発言は、あくまで主張です。独自の比較において、各モデルが実際にどれほどその主張どおりに動作したかを記録しています。
2. 証拠がない場合は、良好とはせず、欠落として示します。
3. 要件はお客様が決めます。 必須条件で絞り込み、優先事項で残りの順位を決めます。
4. 勝者はテストで決まります。 手法については、docs/methodology.md をご覧ください。

正直な限界

比較では、お客様のサンプルタスクを少数使用し、回答の一部をモデルが採点します。結果は、判断に役立つ強い証拠としてご覧ください。保証ではありません。報告できるのはテスト済みのモデルに限られます。また、テスト前の順位は候補リストであり、判定ではありません。

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Xpansion Framework の一部

XFMS は単独で機能するものではありません。Xpansion Framework のモデル選定レイヤーです。

Xpansion の理念

人間は、文脈に基づく経験によって圧縮された意図を伝えます。 AI は単に、言語のパターンを予測します。Xpansion は両者をつなぐ 実行レイヤーです。

人間が入力するすべての文には、相手が読み解くことを期待している、長年にわたる文脈が込められています。「十分に良い」とは何か、どの制約が譲れないのか、先月の失敗から何を学んだのか、どのようなハウススタイルが求められるのか。AI はその文脈を共有していません。言語のパターンを予測し、学習データからもっともらしい内容で空白を埋めます。その結果、もっともらしく読めても、意図を尊重したものにはなりません。セッション間で文脈が失われ、セキュリティホールが気づかれないままリリースされ、警告なしに契約が破られ、実際に作られたものが依頼内容に合っているかを検証する手段もありません。人間は自分が何を知らないかを知りません。そして、AI も同じです。

Xpansion はこの隔たりを埋めます。有限の意図を最初に展開し、コード駆動の AI の動作によってそれを徹底し、セッションの境界を越えて存続する永続メモリ全体で、意図に照らして二値検証された結果を提供します。

Model Source — モデル選定の徹底

「このタスクに最適なモデル」と言うとき、その言葉には多くの意味が圧縮されています。「最適」は、事実に基づく推論と一貫した文章のどちらを重視するか、コストとレイテンシーのどちらを優先するか、実際に必要なのは画像認識なのかテキストだけなのか、呼び出しでストリーミングが必要か、特定のベンチマークが実際のワークロードをどれほど左右するかによって変わります。AI は単独では、パターン、つまり「このような問い合わせでは、たいていの人はどのモデルを選ぶか」を予測し、もっともらしく聞こえても、お客様にとっては間違っていることの多い答えを返します。

XFMS はその意図を展開します。お客様が示した目的を受け取り、実際に関連するベンチマークを推定し、明示された優先事項を黙って覆すことなく尊重します。さらに、尋ねる必要があると気づかなかった潜在的な要件（リアルタイムチャットにおけるストリーミング、OCR における画像認識など）を明らかにし、実際の問い合わせで有力候補を試して、推奨を予測ではなく検証します。そして、なぜそのモデルを選んだのかを、わかりやすい言葉で説明します。

強制適用のためのモジュール

Xpansion スタックの他の部分も、作業の種類ごとに同じ「展開・強制適用・検証」の契約を適用します。

• Dispatch（Dispatch）— 実行時のタスクルーターです。作業の種類を監視し、適切なツールに振り分けます。
• Finite Intent（XFFI）— 「機能を作って」という依頼を、コードを書き始める前に、終端が二値で定義された有限の仕様に変換します。スコープの逸脱を発生源で防ぎます。
• Boundary Auditor（XFBA）— すべてのコード変更をコントラクトと照合します。関数シグネチャの破損や型の不一致が本番環境に到達するのを防ぎます。
• Systemic Impact Analysis（XSIA）— 変更案が反映される前に、その影響範囲を可視化します。他に何が壊れる可能性があるかを知らせます。
• Token Conservation（XFTC）— アシスタントの作業メモリに会話内容をどれだけ保持する必要があるかを管理します。長時間のセッションでコンテキストが失われるのを防ぎます。
• Execution Audit（XFXA）— タスク完了を宣言する前に、仕様のすべての要件が実際に満たされたことを検証します。最後の二値チェックです。
• Memory Tree（XFMT）— 会話をまたいで検索できるセッションのスナップショットです。アシスタントは、先週決めたことを覚えています。
• Security Auditor（XFSA）— コードを変更するたびに、静的解析と AI によるセキュリティスキャンを実行します。秘密情報、インジェクション経路、安全でないパターンを、リリース前に検出します。

他のモジュールを含む全体像は、xpansion.dev に掲載されています。

Xpansion は現在、事前登録を受け付けています。 早期アクセスと創設者向けライセンスは、xpansion.dev で申し込めます。XFMS は一般公開・無料で提供される最初の製品で、他の製品も順次公開されます。

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ローカル開発

git clone https://github.com/VisionAIrySE/XFMS.git
cd XFMS
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .[dev]
.venv/bin/python -m pytest tests/ -v

テストでは HTTP レイヤーをモックするため、オフラインで実行できます。開発に API キーは必要ありません。

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ライセンス

このクライアントライブラリは MIT ライセンスで提供されています。レコメンダーエンジン、カタログ、取り込みパイプラインはオープンソースではありません。特許権の留保に関する文言と、より広範な Xpansion Framework の知的財産との関係については、NOTICE を参照してください。

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お問い合わせ

• Russ Wright — [email protected]
• Xpansion Framework — xpansion.dev
• セキュリティに関する報告 — SECURITY.md を参照してください