3.5 KiB
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Roo AIアシスタント統合
9RouterをRoo AIアシスタントと統合し、統一インターフェイスから複数のAIモデルにアクセスします。
前提条件
- Roo AIアシスタントがインストール済み
- ダッシュボードからの9Router APIキー
- 9Routerが動作中 (ローカルまたはクラウド)
設定手順
1. Roo設定を開く
Roo AIアシスタントを起動し、設定パネルを開きます。
2. APIプロバイダーを設定
- API Provider 設定へ移動
- プロバイダータイプとして Ollama を選択
- 以下の設定を行う:
ローカル9Router用:
Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key: your-api-key-from-dashboard
クラウド9Router用:
Base URL: https://9router.com/v1
API Key: your-api-key-from-dashboard
3. モデルを選択
利用可能な9Routerモデルから選択:
Claudeモデル:
cc/claude-opus-4-5-20251101- 最も高性能cc/claude-sonnet-4-20250514- バランスcc/claude-haiku-4-20250514- 高速
DeepSeekモデル:
cx/deepseek-chat- 汎用cx/deepseek-reasoner- 複雑な推論
GLMモデル:
glm/glm-4-plus- 高度glm/glm-4-flash- 高速応答
4. 接続をテスト
統合を確認するためにテストメッセージを送信:
Hello! Can you confirm you're connected through 9Router?
使用例
基本チャット
Rooに質問: "Explain quantum computing in simple terms"
Model: cc/claude-sonnet-4-20250514
コード生成
Rooに質問: "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers"
Model: cx/deepseek-chat
複雑な推論
Rooに質問: "Analyze the trade-offs between microservices and monolithic architecture"
Model: cx/deepseek-reasoner
モデル選択のヒント
- クイックタスク:
cc/claude-haiku-4-20250514またはglm/glm-4-flashを使用 - バランスのとれたパフォーマンス:
cc/claude-sonnet-4-20250514またはcx/deepseek-chatを使用 - 複雑な推論:
cc/claude-opus-4-5-20251101またはcx/deepseek-reasonerを使用 - コスト最適化: DeepSeekまたはGLMモデルを使用
トラブルシューティング
接続失敗
- 9Routerが動作中か確認:
curl http://localhost:20128/health - APIキーが正しいか確認
- Base URLに
/v1サフィックスが含まれていることを確認
モデルが利用不可
- モデル名が正確に一致するか確認 (大文字小文字を区別)
- 9Routerプランでモデルが有効か確認
- リストから別のモデルを試す
応答が遅い
- より高速なモデルへ切替 (haiku、flash)
- ネットワーク接続を確認
- 問題について9Routerログをモニター
高度な設定
カスタムモデルエイリアス
Roo設定で頻繁に使うモデルのショートカットを作成:
エイリアス: "fast" → cc/claude-haiku-4-20250514
エイリアス: "smart" → cc/claude-opus-4-5-20251101
エイリアス: "code" → cx/deepseek-chat
複数のプロファイル
異なるユースケース用の異なるプロファイルをセットアップ:
- 開発: コード用のDeepSeekモデル
- 執筆: コンテンツ用のClaudeモデル
- リサーチ: 分析用のReasonerモデル
次のステップ
- Cursorを設定 IDE統合用
- Continueをセットアップ VSCode用
- CLI使用法を確認