設定リファレンス

設定ファイルの場所

Claudex は figment によるレイヤード設定を使用します。以下の順序でソースがマージされます（後のソースが前のソースを上書き）:

プログラムデフォルト
グローバル設定（~/.config/claudex/config.toml または .yaml）
プロジェクト設定（カレントディレクトリまたは親ディレクトリの claudex.toml/.claudex/config.toml、もしくは $CLAUDEX_CONFIG）
環境変数（CLAUDEX_ プレフィックス、__ セパレータ）

TOML と YAML の両フォーマットに対応しています。

詳細は設定を参照してください。

グローバル設定

# claude バイナリへのパス（デフォルト: PATH から "claude"）
claude_binary = "claude"

# プロキシサーバーのバインドポート
proxy_port = 13456

# プロキシサーバーのバインドアドレス
proxy_host = "127.0.0.1"

# ログレベル: trace, debug, info, warn, error
log_level = "info"

# ターミナルハイパーリンク（OSC 8）: "auto" | true | false
hyperlinks = "auto"

フィールド	型	デフォルト	説明
`claude_binary`	string	`"claude"`	Claude Code CLI バイナリへのパス
`proxy_port`	integer	`13456`	翻訳プロキシがリッスンするポート
`proxy_host`	string	`"127.0.0.1"`	プロキシがバインドするアドレス
`log_level`	string	`"info"`	最小ログレベル
`hyperlinks`	string/bool	`"auto"`	ターミナルハイパーリンク: `"auto"`（検出）、`true`（強制有効）、`false`（強制無効）

モデルエイリアス

モデル識別子の短縮名を定義します:

[model_aliases]
grok3 = "grok-3-beta"
gpt4o = "gpt-4o"
ds3 = "deepseek-chat"
claude = "claude-sonnet-4-20250514"

-m でエイリアスを使用できます:

claudex run grok -m grok3

プロファイル設定

[[profiles]]
name = "grok"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.x.ai/v1"
api_key = "xai-..."
# api_key_keyring = "grok-api-key"
default_model = "grok-3-beta"
auth_type = "api-key"              # "api-key"（デフォルト）または "oauth"
# oauth_provider = "openai"        # auth_type = "oauth" の場合に必須
backup_providers = ["deepseek"]
custom_headers = {}
extra_env = {}
priority = 100
enabled = true
max_tokens = 16384                  # オプション: 出力トークン数の上限
strip_params = "auto"               # "auto" | "none" | ["temperature", "top_p"]

# URL クエリパラメータ（例: Azure api-version）
[profiles.query_params]
# api-version = "2024-12-01-preview"

# モデルスロットマッピング（オプション）
[profiles.models]
haiku = "grok-3-mini-beta"
sonnet = "grok-3-beta"
opus = "grok-3-beta"

フィールド	型	デフォルト	説明
`name`	string	必須	プロファイルの一意な識別子
`provider_type`	string	`"DirectAnthropic"`	`"DirectAnthropic"`、`"OpenAICompatible"`、または `"OpenAIResponses"`
`base_url`	string	必須	プロバイダー API エンドポイント URL
`api_key`	string	`""`	プレーンテキストの API キー
`api_key_keyring`	string	—	OS キーチェーンのエントリ名（`api_key` を上書き）
`default_model`	string	必須	デフォルトで使用するモデル識別子
`auth_type`	string	`"api-key"`	認証方法: `"api-key"` または `"oauth"`
`oauth_provider`	string	—	OAuth プロバイダー名。`claude`、`openai`、`google`、`qwen`、`kimi`、`github`、`gitlab` のいずれか
`backup_providers`	string[]	`[]`	フェイルオーバー用プロファイル名（順番に試行）
`custom_headers`	map	`{}`	すべてのリクエストに送信する追加 HTTP ヘッダー
`extra_env`	map	`{}`	Claude 起動時に設定する環境変数
`priority`	integer	`100`	スマートルーティングの優先度ウェイト（高いほど優先）
`enabled`	boolean	`true`	このプロファイルが有効かどうか
`max_tokens`	integer	—	プロバイダーに送信する最大出力トークン数の上限。設定時、リクエストの `max_tokens` を上書き
`strip_params`	string/array	`"auto"`	リクエストから除去するパラメータ。`"auto"` は既知エンドポイントを検出、`"none"` はすべて送信、配列は指定パラメータを除去

クエリパラメータ

[profiles.query_params]
api-version = "2024-12-01-preview"

フィールド	型	説明
`query_params`	map	すべてのリクエストの URL クエリパラメータとして付加されるキーバリューペア

主に Azure OpenAI（api-version）で使用されますが、任意のプロバイダーで動作します。

モデルスロットマッピング

オプションの [profiles.models] テーブルは Claude Code の /model スイッチャースロットをプロバイダー固有のモデル名にマッピングします。Claude Code 内でモデルを切り替えると（例: /model opus）、Claudex はリクエストをマッピングされたモデルに変換します。

[profiles.models]
haiku = "grok-3-mini-beta"    # /model haiku をマッピング
sonnet = "grok-3-beta"        # /model sonnet をマッピング
opus = "grok-3-beta"          # /model opus をマッピング

フィールド	型	説明
`haiku`	string	Claude Code が `haiku` を選択した際に使用するモデル
`sonnet`	string	Claude Code が `sonnet` を選択した際に使用するモデル
`opus`	string	Claude Code が `opus` を選択した際に使用するモデル

プロバイダー設定例

# Anthropic（DirectAnthropic -- 翻訳なし）
[[profiles]]
name = "anthropic"
provider_type = "DirectAnthropic"
base_url = "https://api.anthropic.com"
api_key = "sk-ant-..."
default_model = "claude-sonnet-4-20250514"

# MiniMax（DirectAnthropic -- 翻訳なし）
[[profiles]]
name = "minimax"
provider_type = "DirectAnthropic"
base_url = "https://api.minimax.io/anthropic"
api_key = "..."
default_model = "claude-sonnet-4-20250514"
backup_providers = ["anthropic"]

# OpenRouter（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "openrouter"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
api_key = "..."
default_model = "anthropic/claude-sonnet-4"

# Grok（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "grok"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.x.ai/v1"
api_key = "xai-..."
default_model = "grok-3-beta"
backup_providers = ["deepseek"]

# OpenAI（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "chatgpt"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."
default_model = "gpt-4o"

# DeepSeek（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "deepseek"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.deepseek.com"
api_key = "..."
default_model = "deepseek-chat"
backup_providers = ["grok"]

# Kimi / Moonshot（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "kimi"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.moonshot.ai/v1"
api_key = "..."
default_model = "kimi-k2-0905-preview"

# GLM / 智谱（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "glm"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.z.ai/api/paas/v4"
api_key = "..."
default_model = "glm-4.6"

# Groq（OpenAICompatible -- 高速推論）
[[profiles]]
name = "groq"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.groq.com/openai/v1"
api_key = "gsk_..."
default_model = "llama-3.3-70b-versatile"

# Mistral AI（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "mistral"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.mistral.ai/v1"
api_key = "..."
default_model = "mistral-large-latest"

# Together AI（OpenAICompatible -- 翻訳が必要）
[[profiles]]
name = "together"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.together.xyz/v1"
api_key = "..."
default_model = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo"

# Perplexity（OpenAICompatible -- オンライン検索 + LLM）
[[profiles]]
name = "perplexity"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.perplexity.ai"
api_key = "pplx-..."
default_model = "sonar-pro"

# Cerebras（OpenAICompatible -- 高速推論）
[[profiles]]
name = "cerebras"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.cerebras.ai/v1"
api_key = "..."
default_model = "llama-3.3-70b"

# Azure OpenAI（OpenAICompatible -- api-key ヘッダー + query_params）
[[profiles]]
name = "azure-openai"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://YOUR_RESOURCE.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT"
api_key = "YOUR_AZURE_KEY"
default_model = "gpt-4o"
[profiles.query_params]
api-version = "2024-12-01-preview"

# Google Vertex AI（DirectAnthropic）
[[profiles]]
name = "vertex-ai"
provider_type = "DirectAnthropic"
base_url = "https://us-east5-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/YOUR_PROJECT/locations/us-east5/publishers/anthropic/models"
api_key = "YOUR_GCLOUD_TOKEN"
default_model = "claude-sonnet-4@20250514"

# Ollama（ローカル、API キー不要）
[[profiles]]
name = "local-qwen"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
api_key = ""
default_model = "qwen2.5:72b"
enabled = false

# vLLM / LM Studio（ローカル）
[[profiles]]
name = "local-llama"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "http://localhost:8000/v1"
api_key = ""
default_model = "llama-3.3-70b"
enabled = false

OAuth プロファイル設定例

# Claude Max（プロキシをスキップ、~/.claude のネイティブ OAuth を使用）
[[profiles]]
name = "claude-max"
provider_type = "DirectAnthropic"
base_url = "https://api.claude.ai"
default_model = "claude-sonnet-4-20250514"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "claude"

[profiles.models]
haiku = "claude-haiku-4-20250514"
sonnet = "claude-sonnet-4-20250514"
opus = "claude-opus-4-20250514"

# ChatGPT/Codex サブスクリプション（OpenAIResponses）
[[profiles]]
name = "codex-sub"
provider_type = "OpenAIResponses"
base_url = "https://chatgpt.com/backend-api/codex"
default_model = "gpt-5.3-codex"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "openai"

[profiles.models]
haiku = "codex-mini-latest"
sonnet = "gpt-5.3-codex"
opus = "gpt-5.3-codex"

# Google Gemini via OAuth
[[profiles]]
name = "gemini-sub"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai"
default_model = "gemini-2.5-pro"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "google"

# Kimi via OAuth
[[profiles]]
name = "kimi-oauth"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.moonshot.cn/v1"
default_model = "moonshot-v1-128k"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "kimi"

# Qwen via OAuth
[[profiles]]
name = "qwen-oauth"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://chat.qwen.ai/api"
default_model = "qwen3-235b-a22b"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "qwen"

# GitHub Copilot via OAuth
[[profiles]]
name = "copilot"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://api.githubcopilot.com"
default_model = "gpt-4o"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "github"

# GitLab Duo via GITLAB_TOKEN
[[profiles]]
name = "gitlab-duo"
provider_type = "OpenAICompatible"
base_url = "https://gitlab.com/api/v4/ai/llm/proxy"
default_model = "claude-sonnet-4-20250514"
auth_type = "oauth"
oauth_provider = "gitlab"

スマートルーター

[router]
enabled = false
profile = "local-qwen"    # プロファイルの base_url + api_key を再利用
model = "qwen2.5:3b"      # モデルを上書き（任意）

フィールド	型	デフォルト	説明
`enabled`	boolean	`false`	スマートルーティングを有効化
`profile`	string	`""`	分類に再利用するプロファイル名（`base_url` + `api_key` を使用）
`model`	string	`""`	分類のモデル上書き（デフォルトはプロファイルの `default_model`）

ルーティングルール

[router.rules]
code = "deepseek"
analysis = "grok"
creative = "chatgpt"
search = "kimi"
math = "deepseek"
default = "grok"

キー	説明
`code`	コーディングタスク用プロファイル
`analysis`	分析と推論用プロファイル
`creative`	クリエイティブライティング用プロファイル
`search`	検索とリサーチ用プロファイル
`math`	数学と論理用プロファイル
`default`	インテントが未分類の場合のフォールバック

コンテキストエンジン

圧縮

[context.compression]
enabled = false
threshold_tokens = 50000
keep_recent = 10
profile = "local-qwen"    # プロファイルの base_url + api_key を再利用
model = "qwen2.5:3b"      # モデルを上書き（任意）

フィールド	型	デフォルト	説明
`enabled`	boolean	`false`	会話圧縮を有効化
`threshold_tokens`	integer	`50000`	トークン数がこれを超えると圧縮
`keep_recent`	integer	`10`	常に最新 N 件のメッセージを非圧縮で保持
`profile`	string	`""`	要約に再利用するプロファイル名
`model`	string	`""`	要約のモデル上書き

プロファイル間共有

[context.sharing]
enabled = false
max_context_size = 2000

フィールド	型	デフォルト	説明
`enabled`	boolean	`false`	プロファイル間コンテキスト共有を有効化
`max_context_size`	integer	`2000`	他のプロファイルから注入する最大トークン数

ローカル RAG

[context.rag]
enabled = false
index_paths = ["./src", "./docs"]
profile = "local-qwen"              # プロファイルの base_url + api_key を再利用
model = "nomic-embed-text"           # エンベディングモデル
chunk_size = 512
top_k = 5

フィールド	型	デフォルト	説明
`enabled`	boolean	`false`	ローカル RAG を有効化
`index_paths`	string[]	`[]`	インデックス化するディレクトリ
`profile`	string	`""`	エンベディングに再利用するプロファイル名
`model`	string	`""`	エンベディングモデル名
`chunk_size`	integer	`512`	トークン単位のテキストチャンクサイズ
`top_k`	integer	`5`	注入する結果数