LLM プロバイダー¶

翻訳パイプラインは実際の翻訳のために Large Language Model を呼び出します。1 つまたは複数を構成できます；機能ごとのモデルピッカーにより、各ページが異なるものを使用できます。

Google Gemini（初回設定に推奨）¶

無料層は寛大で、ほとんどの個人使用に十分です。

https://aistudio.google.com/apikey に移動
Create API key をクリック（Google アカウントでサインイン）
キーをコピー（AIza... のように見える）
デスクトップアプリで：設定 → LLM → Gemini API キー → 貼り付け → 保存
デフォルト Gemini モデルドロップダウンでデフォルトモデルを選択。Google のラインアップは次のようになる傾向があります：
- Flash バリアント（例：gemini-2.5-flash）— 高速、寛大な無料層、良い品質。推奨される開始点。
- Pro バリアント — 遅め、高品質、より高価。
- Flash-lite — 最速、最も安く、低品質。
利用可能な正確なモデル名は、Google があなたのアカウントに展開したものに依存します；バランスの取れたデフォルトのために名前に flash を含むものを選んでください。

完了。キーは OS のキーチェーンに保存され、平文ではありません。

Vertex AI モード（エンタープライズ）¶

Gemini 構成ブロック内で、ラジオペアにより Developer API から Vertex AI に切り替えることができます — 同じ Gemini モデル、 GCP アカウント経由で課金、組織レベルのコントロール（VPC-SC、監査ログ、地域データレジデンシー）。

設定 → LLM で Gemini ラジオを Developer API から Vertex AI に切り替え
入力：
- Project — GCP プロジェクト ID
- Location — Vertex リージョン（デフォルト us-central1）
- Credentials path （オプション） — サービスアカウント JSON キーファイルへのパス。Application Default Credentials を使用するには空白のままにしてください（gcloud auth application-default login）
保存。プロジェクトが設定されると、モデルのドロップダウンが Vertex から再入力されます。

OAuth リフレッシュは google-genai によって自動的に処理されます。サービスアカウント JSON パスは意図的に平文で保存されます（パスは秘密ではない — ファイルの内容がそうであり、Google が文書化したベストプラクティスがそれらを保持するディスクに残ります）。

OpenAI / OpenAI 互換¶

OpenAI 互換の REST API を公開する任意のものが動作します — OpenAI 自体、LiteLLM プロキシ経由の Anthropic、ローカル Ollama、LM Studio、vLLM、Together.ai、Groq など。

設定 → LLMで：

Add Custom Provider をクリック
入力：
- Name — "OpenAI" / "Local Ollama" / "Anthropic" のようなラベル
- API endpoint — ベース URL（例：https://api.openai.com/v1 または Ollama 用の http://localhost:11434/v1）
- API key — 認証されていないローカルエンドポイントには空白にしてください
- Models — カンマ区切りリスト（例：gpt-4o-mini, gpt-4o, gpt-3.5-turbo）
Save をクリック。

カスタムプロバイダーは OS キーチェーンに JSON blob として保存されます（API キー含む）。

デフォルトモデルを切り替え¶

設定 → LLM の デフォルト Gemini モデルドロップダウンは、独自のピッカーを持たないすべての機能ページで使用されるフォールバックを設定します。

独自のモデルピッカーを持つページ：

テキストを翻訳 — テキストを翻訳設定タブ → デフォルトモデル
ドキュメントを翻訳 — タスクごとに選択；デフォルトに戻る
字幕 / 音声 / ダビング / Live / テキスト抽出 — それぞれ独自の設定タブに機能ごとのデフォルトがあります

これにより、混在させることができます：live 用の無料 Flash、大きなドキュメント用の Pro、機密データ用のローカル Ollama。

キーが保存される場所¶

OS	ストレージ
macOS	キーチェーン（ログインキーチェーン）
Windows	資格情報マネージャー
Linux (GNOME)	Secret Service（gnome-keyring / KWallet）
Linux（デーモンなし）	`~/.config/ai-translate/settings.ini` の平文 INI にフォールバック

フォールバック INI 値は、キーチェーンが利用可能になるたびに最初の読み取り時にキーチェーンに移行されます — 手動ステップなし。

ヘッドレス / サーバーインストール¶

デスクトップセッションなしでも、Python の keyring CLI（uv sync 後）でキーを設定できます：

# Gemini
uv run keyring set ai-translate llm/gemini_api_key

# カスタムプロバイダー（JSON blob を貼り付け — スキーマは設定 UI を参照）
uv run keyring set ai-translate llm/custom_providers

または、同じ INI キーを settings.ini に直接設定 — アプリは最初の読み取りでそれらをキーチェーンに移行します。ファイルは次の場所にあります：

Linux — ~/.config/ai-translate/settings.ini
macOS — ~/Library/Preferences/ai-translate/settings.ini
Windows — %APPDATA%\ai-translate\settings.ini

セットアップのテスト¶

最速の健全性チェック：

uv run ait --version
echo "Hello world." > /tmp/x.txt
uv run ait /tmp/x.txt --target Japanese --quiet
cat /tmp/x_translated__ja.txt

「こんにちは世界。」が表示されたら — 完了です。

よくあるエラー¶

エラー	考えられる原因
`AUTH_ERROR`	間違った / 期限切れの API キー。設定で再貼り付け。
`QUOTA_ERROR`	無料層の 1 日あたりリクエストを超過。待つか、支払う。
`MODEL_NOT_FOUND`	カスタムプロバイダーの `models` リストに要求されたモデルが含まれていません。
`VISION_NOT_SUPPORTED`	選んだモデルは画像入力できません。`flash` / `pro` / `vision` バリアントを使用。

詳細はトラブルシューティングを参照。