blockrun

BlockRun

BlockRun は Claude Code および Google Antigravity で動作します。

画像を生成することはできませんし、リアルタイムの X/Twitter にアクセスすることもできません。BlockRun はこれらの機能を提供します。

考え方

あなたはウォレットを持っています。不足している機能が必要になったら、自律的に支払いを行ってその機能を利用します。

必要なこと	呼び出すもの	料金
画像生成	DALL-E	$0.04/画像
リアルタイムの X データ	Grok + Live Search	$0.025/ソース
セカンドオピニオン	GPT-5.2	$1.75/M 入力、$14/M 出力
低コストの処理	DeepSeek	$0.14/M 入力、$0.28/M 出力

仕組み: BlockRun は x402 のマイクロペイメントを使い、リクエストを OpenAI、xAI、Google などのプロバイダーにルーティングします。API キーは不要で、トークンごとにウォレットから支払われます。

予算管理（任意）

ユーザーが予算を指定した場合（例: 「最大 $1 まで使って」）、支出を追跡し、予算に達したら停止してください:

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

client = setup_agent_wallet()
budget = 1.0  # User's budget

# Before each call, check if within budget
spending = client.get_spending()
if spending['total_usd'] >= budget:
    print(f"Budget reached: ${spending['total_usd']:.4f} spent")
    # Stop making calls
else:
    response = client.chat("openai/gpt-5.2", "Hello!")

# At the end, report spending
spending = client.get_spending()
print(f"💰 Total spent: ${spending['total_usd']:.4f} across {spending['calls']} calls")

使用するタイミング

トリガー	あなたの対応
ユーザーが明示的に依頼した場合（「GPT でセカンドオピニオンを blockrun して…」「grok で…を確認して」「dall-e で画像を生成して」）	BlockRun 経由で実行する
ユーザーが、あなたにはできないこと（画像、リアルタイムの X データ）を必要としている場合	BlockRun を提案し、確認を待つ
あなたがそのタスクを問題なく処理できる場合	自分で実行し、BlockRun には言及しない

ユーザープロンプトの例

ユーザーは次のような発言をします:

ユーザーの発言	あなたの対応
「blockrun で夕焼けの画像を生成して」	ImageClient 経由で DALL-E を呼び出す
「grok で X で今トレンドになっているものを確認して」	search=True を指定して Grok を呼び出す
「blockrun で GPT にこのコードをレビューしてもらって」	LLMClient 経由で GPT-5.2 を呼び出す
「AI エージェントに関する最新ニュースは？」	Grok を提案する（あなたにはリアルタイムデータがない）
「自分のスタートアップ用のロゴを生成して」	DALL-E を提案する（あなたは画像を生成できない）
「blockrun で残高を確認して」	get_balance() でウォレット残高を表示する
「blockrun で deepseek にこのファイルを要約させて」	コスト削減のため DeepSeek を呼び出す

ウォレットと残高

setup_agent_wallet() を使うと、ウォレットを自動作成してクライアントを取得できます。初回使用時には QR コードとウェルカムメッセージが表示されます。

クライアントの初期化（必ずこれから始めてください）:

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

client = setup_agent_wallet()  # Auto-creates wallet, shows QR if new

残高の確認（ユーザーが「残高を見せて」「ウォレットを確認して」などと尋ねたとき）:

balance = client.get_balance()  # On-chain USDC balance
print(f"Balance: ${balance:.2f} USDC")
print(f"Wallet: {client.get_wallet_address()}")

入金用の QR コードを表示:

from blockrun_llm import generate_wallet_qr_ascii, get_wallet_address

# ASCII QR for terminal display
print(generate_wallet_qr_ascii(get_wallet_address()))

SDK の使い方

前提条件: pip install blockrun-llm で SDK をインストールしてください

基本的なチャット

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

client = setup_agent_wallet()  # Auto-creates wallet if needed
response = client.chat("openai/gpt-5.2", "What is 2+2?")
print(response)

# Check spending
spending = client.get_spending()
print(f"Spent ${spending['total_usd']:.4f}")

リアルタイムの X/Twitter 検索（xAI Live Search）

重要: リアルタイムの X/Twitter データを取得するには、search=True または search_parameters で Live Search を有効にする必要があります。

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

client = setup_agent_wallet()

# Simple: Enable live search with search=True
response = client.chat(
    "xai/grok-3",
    "What are the latest posts from @blockrunai on X?",
    search=True  # Enables real-time X/Twitter search
)
print(response)

フィルターを使った高度な X 検索

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

client = setup_agent_wallet()

response = client.chat(
    "xai/grok-3",
    "Analyze @blockrunai's recent content and engagement",
    search_parameters={
        "mode": "on",
        "sources": [
            {
                "type": "x",
                "included_x_handles": ["blockrunai"],
                "post_favorite_count": 5
            }
        ],
        "max_search_results": 20,
        "return_citations": True
    }
)
print(response)

画像生成

from blockrun_llm import ImageClient

client = ImageClient()
result = client.generate("A cute cat wearing a space helmet")
print(result.data[0].url)

xAI Live Search リファレンス

Live Search は xAI のリアルタイムデータ API です。料金は ソース 1 件あたり $0.025（デフォルトの 10 ソースで約 $0.26）です。

コストを抑えるには、max_search_results を小さい値に設定してください:

# Only use 5 sources (~$0.13)
response = client.chat("xai/grok-3", "What's trending?",
    search_parameters={"mode": "on", "max_search_results": 5})

検索パラメーター

パラメーター	型	デフォルト	説明
mode	string	"auto"	"off"、"auto"、または "on"
sources	array	web,news,x	検索対象のデータソース
return_citations	bool	true	ソースの URL を含める
from_date	string	-	開始日（YYYY-MM-DD）
to_date	string	-	終了日（YYYY-MM-DD）
max_search_results	int	10	返すソースの最大数（コストを調整するためにカスタマイズ可能）

ソースの種類

X/Twitter ソース:

{
    "type": "x",
    "included_x_handles": ["handle1", "handle2"],  # Max 10
    "excluded_x_handles": ["spam_account"],        # Max 10
    "post_favorite_count": 100,  # Min likes threshold
    "post_view_count": 1000      # Min views threshold
}

Web ソース:

{
    "type": "web",
    "country": "US",  # ISO alpha-2 code
    "allowed_websites": ["example.com"],  # Max 5
    "safe_search": True
}

ニュースソース:

{
    "type": "news",
    "country": "US",
    "excluded_websites": ["tabloid.com"]  # Max 5
}

利用可能なモデル

モデル	最適な用途	料金
openai/gpt-5.2	セカンドオピニオン、コードレビュー、汎用	$1.75/M 入力、$14/M 出力
openai/gpt-5-mini	コスト最適化された推論	$0.30/M 入力、$1.20/M 出力
openai/o4-mini	最新の効率的な推論	$1.10/M 入力、$4.40/M 出力
openai/o3	高度な推論、複雑な問題	$10/M 入力、$40/M 出力
xai/grok-3	リアルタイムの X/Twitter データ	$3/M + $0.025/ソース
deepseek/deepseek-chat	シンプルなタスク、大量処理	$0.14/M 入力、$0.28/M 出力
google/gemini-2.5-flash	非常に長いドキュメント、高速処理	$0.15/M 入力、$0.60/M 出力
openai/dall-e-3	フォトリアルな画像	$0.04/画像
google/nano-banana	高速、アート調の画像	$0.01/画像

M = 100万トークン。実際のコストは、プロンプトとレスポンスの長さによって異なります。

コストリファレンス

すべての LLM のコストは、100万トークンあたり（M = 1,000,000 トークン）で示しています。

モデル	入力	出力
GPT-5.2	$1.75/M	$14.00/M
GPT-5-mini	$0.30/M	$1.20/M
Grok-3（検索なし）	$3.00/M	$15.00/M
DeepSeek	$0.14/M	$0.28/M

固定料金のアクション
Grok Live Search	$0.025/ソース（デフォルトの 10 = $0.25）
DALL-E 画像	$0.04/画像
Nano Banana 画像	$0.01/画像

一般的なコスト: 500 語のプロンプト（約 750 トークン）を GPT-5.2 に送信すると、入力は約 $0.001 かかります。1000 語のレスポンス（約 1500 トークン）の出力は約 $0.02 かかります。

セットアップと入金

ウォレットの場所: $HOME/.blockrun/.session（例: /Users/username/.blockrun/.session）

初回セットアップ:

1. setup_agent_wallet() を呼び出すと、ウォレットが自動的に作成されます
2. ウォレットと残高を確認します:

from blockrun_llm import setup_agent_wallet
client = setup_agent_wallet()
print(f"Wallet: {client.get_wallet_address()}")
print(f"Balance: ${client.get_balance():.2f} USDC")

3. Base ネットワーク上の USDC を $1〜5 ウォレットに入金します

入金用の QR コードを表示（ターミナル用の ASCII 形式）:

from blockrun_llm import generate_wallet_qr_ascii, get_wallet_address
print(generate_wallet_qr_ascii(get_wallet_address()))

トラブルシューティング

「Grok にはリアルタイムアクセスがないと言われる」 → Live Search を有効にするのを忘れています。search=True を追加してください:

response = client.chat("xai/grok-3", "What's trending?", search=True)

Module not found → SDK をインストールしてください: pip install blockrun-llm

アップデート

pip install --upgrade blockrun-llm