blockrun

BlockRun

BlockRun は Claude Code および Google Antigravity に対応しています。

まず、ホストの既存機能を確認してください。BlockRun は任意で利用できる外部プロバイダー／決済連携であり、ネイティブの画像／検索ツールが利用できないことを示すものではありません。

概要

明示的に承認されたウォレット／アカウント、要求された機能、および支出上限のみを使用してください。このスキルが読み込まれたというだけで、ウォレットを作成／入金したり、有料 API を呼び出したりしないでください。

必要なもの	呼び出すもの	料金
画像生成	DALL-E	0.04 ドル／画像
X のリアルタイムデータ	Grok + Live Search	0.025 ドル／ソース
セカンドオピニオン	GPT-5.2	入力 100 万トークンあたり 1.75 ドル、出力 100 万トークンあたり 14 ドル
より低コストな処理	DeepSeek	入力 100 万トークンあたり 0.14 ドル、出力 100 万トークンあたり 0.28 ドル

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

予算管理（有料 API の呼び出し前に必須）

ユーザーが予算を指定した場合（例：「最大 1 ドルまで使用」）、支出額を追跡し、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")

使用する場合

トリガー	実行すること
ユーザーが明示的に依頼する（「BlockRun で GPT にセカンドオピニオンを求めて……」「Grok で確認して……」「DALL-E で画像を生成して」など）	BlockRun 経由で実行します
ユーザーが、自分では対応できないこと（画像、X のリアルタイムデータ）を必要としている	BlockRun を提案し、確認を待ちます
タスクに問題なく対応できる	自分で実行し、BlockRun には言及しません

ユーザーのプロンプト例

ユーザーは次のように依頼します。

ユーザーの依頼	実行すること
「BlockRun で夕焼けの画像を生成して」	ImageClient 経由で DALL-E を呼び出します
「Grok で X のトレンドを確認して」	search=True を指定して Grok を呼び出します
「BlockRun で GPT にこのコードをレビューさせて」	LLMClient 経由で GPT-5.2 を呼び出します
「AI エージェントに関する最新ニュースは？」	Grok を提案します（リアルタイムデータに対応していないため）
「スタートアップ用のロゴを生成して」	DALL-E を提案します（画像を生成できないため）
「BlockRun で残高を確認して」	get_balance() でウォレットの残高を表示します
「BlockRun で DeepSeek にこのファイルを要約させて」	コストを抑えるために DeepSeek を呼び出します

バージョンと認可に関する制限

以下に記載されたすべてのモデル ID、検索フィールド、料金は過去の例です。呼び出しの前に、公式 SDK／プロバイダーの最新のドキュメントと利用可否を確認してください。呼び出し前の支出合計は、厳密な上限ではありません。次の呼び出しで発生しうる最大コストを含め、同時進行中／処理中の作業に備えた予算も確保してください。安全な上限を見積もれない場合は停止してください。ウォレットのセッション／秘密鍵ファイルを公開したり、無関係なトランザクションに署名したり、認可なく非公開のプロンプトをアップロードしたりしないでください。setup_agent_wallet() はローカルのウォレット状態を作成する場合があるため、残高の確認であっても、意図的に選択した既存のセットアップを使用するか、事前にセットアップの認可を得てください。

ウォレットと残高

setup_agent_wallet() を使用すると、ウォレットが自動的に作成され、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。

クライアントを初期化する（常に最初に実行してください）：

from blockrun_llm import setup_agent_wallet

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

残高を確認する（ユーザーが「残高を表示して」「ウォレットを確認して」などと依頼した場合）：

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 コードを表示する：

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 の使用方法

前提条件： pip install blockrun-llm で SDK をインストールします。

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}")

X／Twitter のリアルタイム検索（xAI Live Search）

重要： X／Twitter のリアルタイムデータを取得するには、search=True または search_parameters を指定して 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：1 ソースあたり 0.025 ドル（デフォルトの 10 ソースでは約 0.26 ドル）。

コストを抑えるには、max_search_results に小さい値を設定してください。

# 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	検索するデータソース
return_citations	bool	true	ソース URL を含めます
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（コスト管理のために調整できます）

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
}

ウェブソース：

{
    "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、一般的な用途	$1.75/M 入力、$14/M 出力
openai/gpt-5-mini	コストを最適化した推論	$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	単純なタスク、一括処理	$0.14/M 入力、$0.28/M 出力
google/gemini-2.5-flash	非常に長い文書、高速処理	$0.15/M 入力、$0.60/M 出力
openai/dall-e-3	写実的な画像	$0.04/画像
google/nano-banana	高速で芸術的な画像	$0.01/画像

M は 100 万トークンです。実際のコストは、プロンプトと応答の長さによって異なります。

コストの目安

LLM のコストはすべて、100 万トークンあたりです（M = 1,000,000 トークン）。

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 ライブ検索	$0.025/ソース（デフォルトの 10 件では $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： GPT-5.2 に 500 語のプロンプト（約 750 トークン）を入力した場合、入力コストは約 $0.001 です。1,000 語の応答（約 1,500 トークン）の出力コストは約 $0.02 です。

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() の呼び出し時にウォレットが自動作成されます
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 ネットワークでウォレットに $1～5 USDC を入金します

入金用 QR コードを表示（ターミナル用 ASCII）：

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 にリアルタイムアクセスがないと言われる」 → ライブ検索を有効にし忘れています。search=True を追加してください：

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

モジュールが見つからない → SDK をインストールします：pip install blockrun-llm

更新

pip install --upgrade blockrun-llm

制限事項

• このスキルは、タスクが上記の説明にある範囲に明確に該当する場合にのみ使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中断して確認を求めてください。