MixSeek モデル一覧

概要

MixSeek-Coreで利用可能なLLMモデルの一覧を提供します。API経由で最新のモデル情報を動的に取得し、プロバイダー別のモデル情報、用途別の推奨設定、agent_typeとの互換性情報を確認できます。

FR-008準拠: Google Gemini、Anthropic Claude、OpenAI、Grokの各プロバイダーからAPI経由でモデル一覧を取得。

Article 6準拠: APIキー未設定やAPI失敗時は明示的にエラーを報告します（暗黙的フォールバックなし）。

前提条件

環境変数（API取得に必要）

APIからモデル一覧を取得する場合、対応する環境変数を設定:

プロバイダー	環境変数	備考
Google	`GOOGLE_API_KEY`
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`
Grok	`GROK_API_KEY`
Groq	`GROQ_API_KEY`	`gsk_` で始まる（mixseek-plus拡張）
Tavily	`TAVILY_API_KEY`	`tvly-` で始まる。web_search系で必要（オプション）
ClaudeCode	-	CLI認証のため環境変数不要（mixseek-plus拡張）

注意: 環境変数が未設定の場合、該当プロバイダーは明示的にエラーを報告します。

使用方法

Step 1: 環境変数の確認

APIキーが設定されているか確認:

bash

# 設定状況を確認
echo "GOOGLE_API_KEY: ${GOOGLE_API_KEY:+設定済み}"
echo "ANTHROPIC_API_KEY: ${ANTHROPIC_API_KEY:+設定済み}"
echo "OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY:+設定済み}"
echo "GROK_API_KEY: ${GROK_API_KEY:+設定済み}"

Step 2: 要件の確認

ユーザーの用途を確認:

全モデル一覧: すべてのプロバイダーのモデルを表示
プロバイダー指定: 特定プロバイダーのモデルのみ表示
用途別推奨: Leader/Member/Evaluator等の用途に適したモデル
API経由取得: 最新のモデル情報をAPIから取得

Step 3: モデル情報の取得

スクリプトによるAPI取得（推奨）:

bash

# 全プロバイダーからモデル取得（MixSeek形式）
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py

# 特定プロバイダーのみ
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py --provider google

# JSON形式で出力
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py --json

# 詳細出力（エラー情報も表示）
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py --verbose --format text

CLIコマンドリファレンス

fetch-models.py [OPTIONS]

OPTIONS:
  --provider TEXT    プロバイダー指定: google, anthropic, openai, grok, all
                     (default: all)
  --format TEXT      出力形式: text, json, csv, mixseek
                     (default: mixseek)
  --json             --format json のショートカット
  --verbose, -v      詳細出力（エラー情報も表示）

出力形式

形式	説明	用途
`mixseek`	`provider:model-id` 形式（1行1モデル）	チーム設定への直接コピー
`json`	JSON形式（メタデータ含む）	プログラム連携
`text`	プロバイダー別の詳細表示	人間が読む用
`csv`	CSV形式	スプレッドシート等

モデル形式

MixSeek-Coreでは以下の形式でモデルを指定します:

provider:model-name

プロバイダー	プレフィックス	環境変数	代表モデル
Google	`google-gla`	`GOOGLE_API_KEY`	`gemini-2.5-pro` , `gemini-2.5-flash`
Anthropic	`anthropic`	`ANTHROPIC_API_KEY`	`claude-sonnet-4-5` , `claude-haiku-4-5`
OpenAI	`openai`	`OPENAI_API_KEY`	`gpt-4o` , `gpt-4o-mini`
Grok	`grok`	`GROK_API_KEY`	`grok-3` , `grok-3-mini`
Groq	`groq`	`GROQ_API_KEY`	`llama-3.3-70b-versatile` , `qwen/qwen3-32b`
ClaudeCode	`claudecode`	- （CLI認証）	`claude-sonnet-4-5` , `claude-haiku-4-5`

注意: Groq と ClaudeCode は mixseek-plus 拡張プロバイダーです。mixseek-core単体では利用できません。

利用可能なモデル一覧は
fetch-models.py
スクリプトで取得してください。

プロバイダー特性

プロバイダー	特徴
Google	高品質・安定。Leader Agent / Evaluator向け
Anthropic	`code_execution` agent_type に完全対応
OpenAI	安定・汎用性が高い
Grok	Web検索機能内蔵モデルあり
Groq	低レイテンシ・高速推論。リアルタイム応答向け（mixseek-plus拡張）
ClaudeCode	組み込みツール（Bash、ファイル操作、Web検索）統合。開発タスク向け（mixseek-plus拡張）

用途別推奨

Leader Agent

タスクの調整・指示を行うリーダー向け。高品質（

-pro

系）なモデルを推奨。

Member Agent

タスク実行を担当するメンバー向け。高速・コスト効率（

-flash

、

-mini

系）を推奨。

code_execution Agent

コード実行が必要な場合。Anthropicモデルのみ対応。

Evaluator / Judgment

評価・判定向け。安定性・一貫性のある高品質モデルを推奨。

リアルタイム応答（mixseek-plus拡張）

低レイテンシが必要な場合。Groqモデルを推奨。

groq:llama-3.3-70b-versatile

など。

開発タスク自動化（mixseek-plus拡張）

ファイル操作、コマンド実行、Web検索を組み合わせた開発タスク。ClaudeCodeモデルを推奨。組み込みツールにより複雑なワークフローを自動化。

agent_type互換性

mixseek-core標準タイプ

agent_type	Google	Anthropic	OpenAI	Grok
`plain`	✓	✓	✓	✓
`web_search`	✓	✓	✓	✓
`code_execution`	✗	✓	✗	✗
`web_fetch`	✓	✓	✓	✓
`custom`	✓	✓	✓	✓

注意:

code_execution

はAnthropicモデルのみ対応

mixseek-plus拡張タイプ

agent_type	Groq	ClaudeCode	説明
`groq_plain`	✓	-	Groq基本エージェント。高速推論
`groq_web_search`	✓	-	Groq + Tavily検索統合
`tavily_search`	✓	✓	Tavily API検索特化
`claudecode_plain`	-	✓	ClaudeCode基本エージェント
`claudecode_tavily_search`	-	✓	ClaudeCode + Tavily検索統合
`custom`	✓	✓	カスタムツール統合

注意: 拡張タイプは mixseek-plus でのみ利用可能です。

例

全モデル一覧の取得

bash

# スクリプトを実行してAPIから最新のモデル一覧を取得
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py --format text

出力例:

[GOOGLE]
  Prefix: google-gla
  Models:
    - gemini-2.5-pro: Gemini 2.5 Pro
    - gemini-2.5-flash: Gemini 2.5 Flash
    ...

[ANTHROPIC]
  Prefix: anthropic
  Models:
    - claude-sonnet-4-5-...: Claude Sonnet 4.5 [code_exec]
    ...

code_execution対応モデルの確認

bash

# JSON形式で取得し、code_exec_compatible を確認
skills/detect-python-command/scripts/run-python.sh \
    skills/mixseek-model-list/scripts/fetch-models.py --provider anthropic --json

ポイント:

code_exec_compatible: true

のモデルが

code_execution

agent_type に対応

チーム設定での使用例

toml

[[team.members]]
agent_name = "coder"
agent_type = "code_execution"
model = "anthropic:<model-id>"  # fetch-models.py で取得したモデルIDを使用

トラブルシューティング

APIキーエラー（fetch-models.py）

Error [google]: Error: GOOGLE_API_KEY environment variable is not set.

解決方法: 対応する環境変数を設定:

bash

export GOOGLE_API_KEY="your-api-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export GROK_API_KEY="your-api-key"

API接続エラー

Error [google]: <urlopen error ...>

原因と解決方法:

ネットワーク接続を確認
プロキシ設定を確認（企業環境の場合）
APIキーの有効性を確認
他のプロバイダーが成功していれば、そのモデルのみ出力されます

API認証エラー（401/403）

Warning: API fetch failed for openai: HTTP Error 401: Unauthorized

解決方法:

APIキーが正しく設定されているか確認
APIキーの有効期限を確認
APIキーの権限（スコープ）を確認

タイムアウトエラー

Error [anthropic]: timed out

解決方法:

ネットワーク接続を確認
後で再試行
特定のプロバイダーのみ指定:
```
--provider openai
```

MixSeek設定時のAPIキーエラー

Error: API key not found for provider: google-gla

解決方法: 対応する環境変数を設定してからMixSeekを実行

モデルが見つからない

Error: Unknown model: invalid-model

解決方法:

```
provider:model-name
```
形式を確認
有効なモデル名を使用（このスキルで確認）

code_execution非対応エラー

Error: code_execution not supported for model: google-gla:...

解決方法:

Anthropicモデルに変更（
```
code_execution
```
はAnthropicのみ対応）
```
fetch-models.py --provider anthropic
```
で対応モデルを確認

mixseek-plus拡張

このセクションは mixseek-plus 固有の機能について説明します。mixseek-core単体では利用できません。

拡張プロバイダー

プロバイダー	特徴	主なユースケース
Groq	低レイテンシ・高速推論。LPU（Language Processing Unit）による高速化	リアルタイム応答、大量バッチ処理
ClaudeCode	組み込みツール統合。Bash実行、ファイル操作、Web検索を標準装備	開発タスク自動化、コードベース探索

拡張agent_type

agent_type	プロバイダー	説明
`groq_plain`	Groq	基本的な対話。高速推論が必要な場合
`groq_web_search`	Groq	Tavily APIを使用したWeb検索統合
`tavily_search`	Groq / ClaudeCode	Tavily検索特化エージェント
`claudecode_plain`	ClaudeCode	基本的な対話。組み込みツール使用可能
`claudecode_tavily_search`	ClaudeCode	ClaudeCode + Tavily検索統合

チーム設定例（mixseek-plus）

toml

# Groqエージェント（高速応答）
[[team.members]]
agent_name = "fast_responder"
agent_type = "groq_plain"
model = "groq:llama-3.3-70b-versatile"

# ClaudeCodeエージェント（開発タスク）
[[team.members]]
agent_name = "developer"
agent_type = "claudecode_plain"
model = "claudecode:claude-sonnet-4-5"

# Tavily検索エージェント
[[team.members]]
agent_name = "researcher"
agent_type = "tavily_search"
model = "groq:llama-3.3-70b-versatile"

注意事項

mixseek-plusの依存関係: これらの機能を使用するには
```
mixseek-plus
```
パッケージが必要です
環境変数: Groqは
```
GROQ_API_KEY
```
、Tavilyは
```
TAVILY_API_KEY
```
が必要
ClaudeCode認証: Claude CLI認証を使用。環境変数は不要ですが、
```
claude
```
コマンドが認証済みである必要があります
互換性: mixseek-core標準のagent_typeとは互換性がありません。拡張タイプ専用のプロバイダーを使用してください

参照

スクリプト:
```
scripts/fetch-models.py
```
チーム設定:
```
skills/mixseek-team-config/
```
評価設定:
```
skills/mixseek-evaluator-config/
```

mixseek-model-list

NPX Install

Tags

SKILL.md Content

MixSeek モデル一覧

概要

前提条件

環境変数（API取得に必要）

使用方法

Step 1: 環境変数の確認

Step 2: 要件の確認

Step 3: モデル情報の取得

CLIコマンドリファレンス

出力形式

モデル形式

プロバイダー特性

用途別推奨

Leader Agent

Member Agent

code_execution Agent

Evaluator / Judgment

リアルタイム応答（mixseek-plus拡張）

開発タスク自動化（mixseek-plus拡張）

agent_type互換性

mixseek-core標準タイプ

mixseek-plus拡張タイプ

例

全モデル一覧の取得

code_execution対応モデルの確認

チーム設定での使用例

トラブルシューティング

APIキーエラー（fetch-models.py）

API接続エラー

API認証エラー（401/403）

タイムアウトエラー

MixSeek設定時のAPIキーエラー

モデルが見つからない

code_execution非対応エラー

mixseek-plus拡張

拡張プロバイダー

拡張agent_type

チーム設定例（mixseek-plus）

注意事項

参照