FastMetal

LLM API concepts

One explainer per concept you need before your first LLM API request. Read top to bottom and the request shape, the cost model and tool use connect up.

These explainers are currently written in Japanese and open on fastmetal.jp.

  1. 1The request shape everything else builds onOpenAI互換APIとは？仕組みと使い方を解説(Japanese)OpenAI互換APIの仕組みとメリット、FastMetalでの使い方を、コード例つきで丁寧に解説します。
  2. 2One API in front of many modelsAIゲートウェイとは？仕組みと選ぶメリットを解説(Japanese)AIゲートウェイとは、複数のLLMを一つのAPIでまとめて使えるようにする中間層です。仕組み・主な機能・従来のAPIゲートウェイとの違いを、具体例つきで解説します。
  3. 3messages, roles and the main parametersChat Completions APIとは？messages・role・主要パラメータを解説(Japanese)Chat Completions APIとは、LLMに会話形式でリクエストを送るための事実上の標準インターフェースです。messages配列とrole、レスポンスの読み方、主要パラメータをコード例つきで解説します。
  4. 4The instructions that shape every turnシステムプロンプトとは？役割と書き方、userとの違いを解説(Japanese)システムプロンプトとは、会話全体に効く「前提の指示」を渡すためのメッセージです。userメッセージとの違い、具体的な書き方のビフォー・アフター、コード例、注意点を開発者向けに解説します。
  5. 5The unit of billing and of contextLLMのトークンとは？数え方と料金・コンテキストとの関係を解説(Japanese)LLM APIの課金単位「トークン」とは何か。文字でも単語でもない分割の仕組み、入力・出力の数え方、レスポンスのusageでの確認方法、コンテキストウィンドウや料金との関係を解説します。
  6. 6How much a model can take at onceコンテキストウィンドウとは？LLMの上限と超えたときの対処法(Japanese)コンテキストウィンドウとは、LLMが一度に扱えるトークンの上限です。何が枠を消費するのか、超えるとどうなるのか、履歴の削り方からモデル選びまで対処法をコード例つきで解説します。
  7. 7Controlling how varied the output isLLMのtemperatureとtop_pとは？用途別の設定目安を解説(Japanese)LLM APIのtemperatureとtop_pは、モデルが次のトークンを選ぶ「揺らぎ」を決めるパラメータです。仕組み、用途別の設定目安、よくある誤解を、コード例つきで解説します。
  8. 8Letting the model call your functionsFunction calling（ツール呼び出し）とは？仕組みと実装の流れ(Japanese)Function callingとは、LLMが「この関数をこの引数で呼んでほしい」と構造化して返す仕組みです。リクエストとレスポンスの形、2往復の実装、MCPとの関係をコード例つきで解説します。
  9. 9The standard for connecting toolsMCP（Model Context Protocol）とは？仕組みと使いどころ(Japanese)MCPとは、LLMに外部のツールやデータを標準化された方法で接続するためのプロトコルです。仕組み・登場の背景・LLM APIとの関係を、開発者向けに分かりやすく解説します。
  10. 10What a 429 means and how to handle itLLM APIのレートリミット（429）とは？原因と対処法を解説(Japanese)LLM APIのレートリミットとは何か、429エラーが返る2つの原因（リクエスト過多と残高切れ）の見分け方、指数バックオフや同時実行制限といった正しい対処法をPythonのコード例つきで解説します。

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