letta-configuration

Letta の設定

エージェント上のモデルとサーバー上のプロバイダーを設定するための完全ガイドです。

このスキルを使用する場面

エージェントレベル（モデル設定）：

• 特定のモデル設定でエージェントを作成する
• モデル設定（temperature、最大トークン数、コンテキストウィンドウ）を調整する
• プロバイダー固有の機能（OpenAI の推論、Anthropic の思考機能）を設定する
• 既存のエージェントのモデルを変更する

サーバーレベル（プロバイダー設定）：

• BYOK（独自のキーを持ち込む）プロバイダーをセットアップする
• 環境変数を使用してセルフホスト型デプロイを設定する
• プロバイダーの認証情報を検証する
• カスタムの OpenAI 互換エンドポイントをセットアップする

ここでは扱わない内容： モデル選択のアドバイス（どのモデルを選ぶべきか）については、agent-development スキルを参照してください。

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パート 1：モデル設定（エージェントレベル）

モデルハンドル

モデルには provider/model-name 形式を使用します。

プロバイダー	ハンドルのプレフィックス	例
OpenAI	openai/	openai/gpt-4o、openai/gpt-4o-mini
Anthropic	anthropic/	anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929
Google AI	google_ai/	google_ai/gemini-2.0-flash
Azure OpenAI	azure/	azure/gpt-4o
AWS Bedrock	bedrock/	bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet
Groq	groq/	groq/llama-3.3-70b-versatile
Together	together/	together/meta-llama/Llama-3-70b
OpenRouter	openrouter/	openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet
Ollama（ローカル）	ollama/	ollama/llama3.2

基本的なモデル設定

from letta_client import Letta

client = Letta(api_key="your-api-key")

agent = client.agents.create(
    model="openai/gpt-4o",
    model_settings={
        "provider_type": "openai",  # Required - must match model provider
        "temperature": 0.7,
        "max_output_tokens": 4096,
    },
    context_window_limit=128000
)

共通設定

設定	型	説明
provider_type	文字列	必須。 モデルのプロバイダー（openai、anthropic、google_ai など）と一致する必要があります
temperature	浮動小数点数	ランダム性を制御します（0.0～2.0）。値が低いほど、より決定的になります。
max_output_tokens	整数	応答の最大トークン数です。

エージェントのモデルを変更する

client.agents.update(
    agent_id=agent.id,
    model="anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929",
    model_settings={"provider_type": "anthropic", "temperature": 0.5},
    context_window_limit=64000
)

注： モデルを変更しても、エージェントのメモリとツールは保持されます。

プロバイダー固有の設定

OpenAI の推論モデルと Anthropic の拡張思考機能については、references/provider-settings.md を参照してください。

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パート 2：プロバイダー設定（サーバーレベル）

クイックスタート

# Add provider via API
python scripts/setup_provider.py --type openai --api-key sk-...

# Generate .env for Docker
python scripts/generate_env.py --providers openai,anthropic,ollama

# Validate credentials
python scripts/validate_provider.py --provider-id provider-xxx

BYOK プロバイダーを追加する

# Via REST API
curl -X POST http://localhost:8283/v1/providers \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "My OpenAI",
    "provider_type": "openai",
    "api_key": "sk-your-key-here"
  }'

対応するプロバイダーの種類

openai、anthropic、azure、google_ai、google_vertex、ollama、groq、deepseek、xai、together、mistral、cerebras、bedrock、vllm、sglang、hugging_face、lmstudio_openai

各プロバイダーの詳細な設定については、以下を参照してください。

• references/common_providers.md - OpenAI、Anthropic、Azure、Google
• references/self_hosted_providers.md - Ollama、vLLM、LM Studio
• references/all_providers.md - 完全なリファレンス
• references/environment_variables.md - Docker／セルフホストのセットアップ

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ハルシネーション防止チェックリスト

設定する前に、以下を確認してください。

• モデルハンドルが正しい provider/model-name 形式になっている
• model_settings に必須の provider_type フィールドが含まれている
• context_window_limit が model_settings ではなく、エージェントレベルで設定されている
• プロバイダー固有の設定で、正しいネスト構造を使用している
• セルフホストの場合、埋め込みモデルが指定されている
• temperature が有効な範囲（0.0～2.0）内になっている

スクリプト

モデル設定：

• scripts/basic_config.py - 基本的なモデル設定
• scripts/basic_config.ts - TypeScript 版
• scripts/change_model.py - 既存のエージェントのモデルを変更
• scripts/provider_specific.py - OpenAI の推論、Anthropic の思考機能

プロバイダー設定：

• scripts/setup_provider.py - REST API でプロバイダーを追加
• scripts/validate_provider.py - プロバイダーの認証情報を確認
• scripts/generate_env.py - Docker 用の .env を生成