stalemodel

stalemodel：コード内の非推奨 AI モデル名を検出

コーディングエージェントが古い OpenAI、Claude、Gemini のモデル ID を使ったままリリースする前に検出し、最新の LLM 価格とコンテキスト上限を確認できます。

コーディングエージェントは古い学習データからモデル ID を書き出すため、新しいコードが非推奨または提供終了済みのモデルを呼び出し、「model not found」のようなエラーが発生することがよくあります。stalemodel は最新のカタログと ID を照合し、同じファミリーの最新モデルを提案するとともに、エージェントに最新の LLM 価格と上限を提供します。MCP サーバーであり、CLI でもあります。API キーやアカウントは不要で、コードを外部に送信することもなく、オフライン時は同梱のスナップショットに切り替わります。

Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、xAI Grok、DeepSeek、Mistral に対応しています。

エージェントに尋ねられること

• 「使うべき Claude のモデル ID と料金を教えてください。」
• 「claude-3-5-sonnet-20241022 で『model not found』と表示されるのはなぜですか？」
• 「このリポジトリ内の非推奨モデル名を確認してください。」
• 「ツール呼び出しに対応し、コンテキストウィンドウが 1M の、現在最も安価なモデルは何ですか？」

インストール

MCP サーバーと、Claude にいつ使うかを指示するスキルを追加する Claude Code プラグインとしてインストールする場合：

claude plugin marketplace add GillMacedo/stalemodel
claude plugin install stalemodel@stalemodel-marketplace

その他の MCP クライアントでは、npm から実行してください。Node 22.19 以降が必要です。公式 MCP Registry にも io.github.GillMacedo/stalemodel として登録されています。

{
  "mcpServers": {
    "stalemodel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "stalemodel", "serve"]
    }
  }
}

使い方

何もインストールせずに、npx stalemodel scan . を実行できます。以下の例は、このリポジトリをクローンしたディレクトリで実行しています。

プロジェクトをスキャンします。 引用符で囲まれた文字列のみが対象で、検出結果があると scan は 1 を終了コードとして返すため、CI で実行できます。

$ node plugin/dist/stalemodel.js scan examples
examples/app.py:2  claude-3-5-sonnet-20241022  not in catalog  try claude-sonnet-5-5
examples/app.py:3  gpt-3.5-turbo  deprecated  try gpt-5.5
examples/app.py:4  gemini-1.5-pro  not in catalog  try gemini-2.5-pro
3 findings in 1 files

ID を確認します。

$ node plugin/dist/stalemodel.js check gpt-4o claude-opus-5-5
gpt-4o  current  try gpt-5.5
claude-opus-5-5  current

最新モデルを検索します。 新しいものから順に、100 万トークンあたりの価格を表示します。

$ node plugin/dist/stalemodel.js find --provider anthropic --limit 2
claude-haiku-5-5  anthropic  2026-10-07  $0.1/$0.5 per MTok  1000000 context
claude-sonnet-5-5  anthropic  2026-09-28  $2/$10 per MTok  1000000 context

機械可読な出力には --json を、同梱のスナップショットのみを使う場合は --offline を追加します。以下の例では 2026-10-31 のスナップショットを使っているため、最新の結果とは異なる場合があります。

MCP ツール

ツール	機能
models_check	ID が最新、非推奨、不明のいずれかを示し、新しいモデルを提案します
models_find	プロバイダー、名前、価格、コンテキストサイズ、ツール対応状況でモデルを一覧表示します
models_scan	ファイルまたはフォルダー内の古い ID を検出し、場所のみを返します

3 つのツールはすべて読み取り専用です。

制限事項

• データは models.dev から取得するため、プロバイダーの情報より遅れたり、誤りが含まれたりする場合があります。
• 「カタログにありません」は、新しいモデル、非公開モデル、またはスペルミスのモデルを意味する場合もあります。
• try はファミリーとリリース日を基にした提案です。切り替える前に、価格と動作を確認してください。
• scan は引用符で囲まれた ID のみを検出するため、実行時に組み立てられる ID は見逃します。また、古くても現在利用できる gpt-4o のような単独の ID は検出しません。

FAQ

コード内で非推奨のLLMモデルを見つけるにはどうすればよいですか？ npx stalemodel scan . を実行してください。検出した場合は終了コード 1 を返すため、CI チェックとしても利用できます。

価格データの取得元はどこですか？ models.dev からリアルタイムで取得しており、オフラインで使えるようスナップショットも同梱しています。

Claude Code 以外でも動作しますか？ 標準的な MCP サーバーなので、あらゆる MCP クライアントで動作するはずです。現在までにテストしたのは Claude Code のみです。

貢献

個人の方も、AI エージェントと協働している方も、ぜひご貢献ください。CONTRIBUTING.md をご覧ください。初めての貢献におすすめの課題：

• プルリクエストで scan を実行する GitHub Action を追加する
• 新しいバージョンがある現行モデルを通知するオプションを追加する
• Bedrock と Vertex のモデル ID 形式に対応する
• 推奨される置き換えの差分を表示する --fix オプションを追加する
• プラグインアイコンを追加する

プルリクエストの進め方

1. PR を作成します。 リポジトリをフォークし、ブランチで作業し、変更は 1 つに絞ってください。ユーザーにとって何が変わるのかを示すタイトルを付けてください。タイトルは変更履歴の項目になるため、feat: は「追加」、fix: は「修正」に分類されます。
2. 自動チェック。 コード変更にはテストが必要で、make test が成功しなければなりません。30 行を超える変更には、リンクされた未解決の issue（Closes #<number>）が必要です。また、PR の変更行数は最大 800 行です。不足があれば、修正内容をコメントでお知らせします。
3. レビュー。 Claude が各 PR を自動でレビューします。コード変更を含む PR にはセキュリティレビューも実施され、サンドボックスでテストされます。その後、レビューによって PR がマージされるか、変更が求められます。CI、エージェント設定、npm または Python の依存関係、ベンダーコード、ビルドファイルを変更する PR は、この方法ではマージできず、その旨がコメントで通知されます。セキュリティレビューで承認されなかった変更も同様です。
4. リリース。 ユーザーがインストールするものに変更を加えるマージは、約 2 時間以内に新しいバージョンとしてリリースされ、GitHub Release も作成されます。プロジェクトに npm パッケージがある場合は、それもリリースされます。ドキュメントと CI の変更は次回のリリースまで保留されます。

AI に関する開示

このプロジェクトは主に Claude Code で生成され、メンテナーがレビューしました。

自己紹介

私は Giulliano Macedo です。GoTech Solutions で開発者向けツールを作っています。フォローやお問い合わせはこちらからどうぞ。

• GitHub：GillMacedo
• LinkedIn：giulliano
• X：@giumacedo

stalemodel が役に立ったら、スターを付けていただけると、他の人にも見つけてもらいやすくなります。

---

MIT ライセンス。モデルデータは models.dev（MIT）から取得しています。

Giulliano Macedo、GoTech Solutions が開発 · LinkedIn · X