ModelSieve · 模型筛 は何をしますか？
ベンダー中立の「モデル情報 / 戦略アドバイザリーレイヤー」。ゲートウェイではなく、情報集約 + 段階別推奨 + 読みやすい表示を提供します。 Vendor-neutral model-intelligence layer. Not a gateway — only aggregation, tiered recommendation, readable output.
いつ使うか · When to use
- ユーザーが選定アドバイスを求める場合：「モデルを勧めて」「コードを書くにはどれがいい」「コスパ最強は」「予算無制限で最高のものを」。
- ユーザーが横断比較を求める場合：「Claude と GPT どっちが価値ある」「この価格帯でもっと良いのない？」。
- ユーザーが価格/品質情報を求める場合：「今一番安いモデルは」「最新リリースで注目すべきものは」。
- ユーザーが推奨をワークフローに組み込みたい場合（オプション）：
adapters/を使用して Dify / LangGraph / n8n / otari に3段階を書き戻します。
中核の位置づけ · Positioning
- ホワイトスペース：情報レイヤー + 書き戻しアダプター。ゲートウェイ/ルーティング（OmniRoute、LiteLLM、otari）はレッドオーシャンであり、再発明はしません。
- 説明可能でロールバック可能：各推奨にソースリンクと一言の理由を添付。ユーザーは常に「なぜこれを選んだか」を把握でき、変更も可能です。
- 常に信頼性を明記：リアルタイム価格は OpenRouter（信頼性高）から取得。品質スコアは優先的に Artificial Analysis / LMArena を使用し、それ以外の場合は「ヒューリスティック/コミュニティシグナル、権威あるベンチマークではありません」と明示します。
データソースマトリックス · Source matrix
| 次元 | 権威あるソース | アクセス方法 | 提供内容 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| リアルタイム価格 / 可用性 | OpenRouter /api/v1/models | 無料、APIキー不要；当リポジトリ radar/snapshot.py で直接取得 | 340以上のモデルの実際の $/1M、コンテキスト、モダリティ | 最も信頼性の高い価格シグナル |
| 品質指数 | Artificial Analysis Intelligence Index | 公式サイトのランキング公開；APIは無料キーが必要（AA_API_KEY） | 総合インテリジェンス指数、速度(tokens/s)、価格 | 当リポジトリ radar/quality_aa.py で統合済み。キーがない場合はヒューリスティックでフォールバック |
| 人間の好み | LMArena (旧 Chatbot Arena) | 無料API + 毎日JSONスナップショット；arena-rank PyPI で再現可能 | Elo 人間の好みスコア（最も「使ってみた感覚」に近い） | タスク別（テキスト/コード/マルチモーダル）ランキングあり |
| カンニング耐性ランキング | LiveBench (livebench.ai) | 公式サイト；月次問題更新 | 数学/コード/推論、ベンチマークゲーミング対策 | AA/LMArena と補完関係 |
| コード特化 | SWE-bench Verified / Aider Polyglot | 公式サイトランキング | agentic coding / エディタ式コーディング | コーディングモデル選びはこれらを参照 |
| コミュニティ実測 | r/LocalLLaMA (Reddit) | WebSearch / WebFetch | 量子化の失敗、実機可用性、Apple Silicon など | シグナル/ノイズ比が最も高いフォーラム |
| 新リリース追跡 | Hugging Face Trending / Daily Papers / LLM Stats | WebSearch | 24時間以内の新モデル、コミュニティの反応 | 新リリースの追跡に使用 |
| オープンウェイト集約 | Vellum / Onyx open-weight leaderboard | 公式サイト | オープンウェイトのみの横断比較 | セルフホスト視点 |
完全なアクセス詳細は
references/sources.md（バイリンガル）を参照。
ワークフロー · Workflow
1. 意図を解析 · Classify intent
best_quality/予算無制限→ 品質上限が最高（AA Intelligence Index + LMArena Elo の両方が高い）。best_value/コスパ最強→ 品質/価格 最適（リアルタイム価格でコスパ指数を計算）。cheapest/最安フォールバック→ 価格が最も低く、タスクを実行できるもの。- ユーザーがタスク領域（coding / reasoning / long-context / vision）を指定した場合、タスク別ランキングでフィルタリング。
2. リアルタイムデータを取得 · Gather（必要に応じて、リアルタイム優先）
- 価格/可用性：直接実行
python radar/snapshot.py（ネット経由で OpenRouter を取得；または--offlineでキャッシュ使用）。 - 品質スコア：優先的に Artificial Analysis（キーがあれば
radar/quality_aa.pyが自動的に実際のスコアを使用）；それ以外は WebFetch で LMArena / AA ランキングを取得。 - コミュニティ/新リリース：WebSearch「r/LocalLLaMA <モデル名>」または「<モデル名> benchmark 2026」。
- 構造化APIが利用可能なら、単なるウェブ要約に頼らない。複数ソースでクロスバリデーションし、単一ベンダーの自己宣伝を避ける。
3. ランキング · Rank
- 品質段階：AA Intelligence Index 降順を主に、LMArena Elo でクロス確認。
- コスパ段階：
コスパ指数 = 品質スコア / 平均価格、トップを取得。 - 安値段階：リアルタイム $/1M 昇順、明らかなトイモデル（コンテキスト<8K または既に廃止）は除外。
- 各選出モデルに一言の理由 + ソースリンクを添付。
4. 表示 · Present
- 厳密に
references/output-template.mdの読みやすいテンプレート（表 + 一言まとめ + 免責事項）を使用。 - デフォルトはMarkdown表で出力。ユーザーが「読む」より「見る」を望む場合は、Visualizer で比較カードをレンダリング。
- 常に添付：① データの日時とソース；② 「実際のタスクでさらに20件のプライベート評価を行うことを推奨します」という注意喚起。
境界と免責事項 · Caveats
- 品質スコアが AA/LMArena からのものでない場合、「ヒューリスティック/コミュニティシグナル、権威あるものではありません」と明示すること。
- ランキングには偏りがある（LMArena は英語圏の技術ユーザーに偏り、クローズドソースの新モデルカバレッジが薄い）——クロスバリデーションし、単一ソースを盲信しないこと。
- ユーザーに代わって「全自動で引き継ぐ」ことはしない。推奨はアドバイスであり、最終決定と書き戻しはユーザーの明示的な確認が必要。
リポジトリの他の部分との関係 · Repo map
radar/snapshot.py：毎日エントリーポイント、価格取得＋3段階＋キャッシュスナップショット。radar/diff.py：日を跨いだ変動比較（価格変動/廃止/モデル推奨の変更）。radar/quality_aa.py：Artificial Analysis の実際の品質スコア連携。adapters/{dify,langgraph,n8n,otari}：3段階をユーザーのワークフローに書き戻し（デフォルトは dry-run）。- その他の設計詳細は
docs/architecture.mdとdocs/roadmap.mdを参照。