/／ 本日も『#れいんつるーむ』# を ご覧いただき ありがとうございました🧸 \＼ 「好きなんて嘘に決まってる」MV公開SP⟡.· お楽しみいただけましたでしょうか🌳❔ ▼次回配信 🗓️8月26日(水) 🕘21:00〜 🔗 次回もお楽しみに.ᐟ.ᐟ𖥔⸝⸝ #SHOWROOM# #RainTree# #レインツリー#

/／ このあと21:00~⏰ \＼ SHOWROOMレギュラー番組 『#れいんつるーむ』配信🧸# メンバー全員出演🗣️🌱 「好きなんて嘘に決まってる」の MVを初鑑賞します🌳♬.*ﾟ 🔗 ぜひお楽しみに.ᐟ.ᐟ♡ #RainTree# #レインツリー#

本日の一枚 📸✨ Rain Tree 「#れいんつるーむ」# 梅雨キャンペーンスペシャル ☔️ ご視聴ありがとうございました！🩵 出演： #朝宮日向# #市原紬希# #遠藤莉乃# #片瀬真花# #加藤柊# #佐藤莉華# #永瀬真梨# #仲俣美希# #新野楓果# #橋本真希# #葉山莉瑚# #百瀬紗菜# 次回は7/15（水）21:00〜 お楽しみに 🥰 @RainTree_RT #RainTree# #レインツリー# #SHOWROOM#

【7月25日（土）までアーカイブ販売中！】 くどうれいん×及川賢治×筒井大介（野分編集室） 「ひとつにきめなきゃいけないの？」 『ぜんぶやりたい　まにちゃん』（Gakken）刊行記念

れいわ新選組を返してほしい 何一つ問題がなかったとは言わないけど この国に必要だったんだよ 属人的な推し活ではありません 本質を引き継げないなら 党との関係は終わります @inochinoto @vh_inochinoto

40歳になりサポーター（ベティコ）たちにELへの出場権とコパデルレイのトロフィーを残して現役引退するという。サッカー選手の夢物語のひとつの完成形を見せてくれたホアキン。世界一カッコいいベテランの1人だわ…まだまだやれるけど今辞めるのが美学なんだろうな…。本当に好きな選手！勇気もろた！

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 複数の LLM プロバイダを 1 つのエージェントシステムで混在させたいと思ったことはありませんか？ `MultiProvider` を使えば、モデル名のプレフィックスで自動的にプロバイダをルーティングできます。 📌 タイトル：MultiProvider による接頭辞ルーティング 🔗 URL： 🧩 概要 `MultiProvider` は、モデル名のプレフィックス（例：`openai/gpt-4.1`）に基づいてリクエストを適切なプロバイダに自動ルーティングします。`openai_prefix_mode="model_id"` を設定すると `openai/...` をそのままモデル ID として扱い、`unknown_prefix_mode="model_id"` で未知のプレフィックスもモデル ID としてルーティングします。`openai_use_responses_websocket=True` で WebSocket トランスポートも有効化可能です。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, MultiProvider, RunConfig, Runner provider = MultiProvider( openai_base_url="", openai_api_key="...", openai_use_responses_websocket=True, openai_prefix_mode="model_id", unknown_prefix_mode="model_id", ) agent = Agent( name="Assistant", instructions="Be concise.", model="openai/gpt-4.1", ) result = await agent, "Hello", run_config=RunConfig(model_provider=provider), ) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・コストやレイテンシに応じて、エージェントごとに異なるプロバイダのモデルを割り当てる ・OpenRouter などの統合ゲートウェイと組み合わせ、`openai_prefix_mode="model_id"` でプレフィックス付きモデル名をそのまま渡す ・`RunConfig(model_provider=provider)` で実行時にプロバイダを切り替え、A/B テストを実施する ・WebSocket を有効にして、対応プロバイダでのストリーミング性能を向上させる 💡 ユースケース 🔀 タスクの難易度に応じた GPT-4.1 / GPT-5.5 の使い分け 🌐 OpenRouter 経由での複数プロバイダへのアクセス統合 💰 高コストモデルと低コストモデルのハイブリッド運用 🧪 異なるモデル間での品質比較テスト ⚠️ 注意点 デフォルトでは `openai/...` は OpenAI プロバイダのエイリアスとして扱われ、未知のプレフィックスは `UserError` を発生させます。OpenRouter など外部ゲートウェイを使う場合は、必ず `openai_prefix_mode` と `unknown_prefix_mode` を `"model_id"` に設定してください。プロバイダごとに対応する機能（ツール呼び出し、構造化出力など）が異なる点にも注意が必要です。 ✨ MultiProvider で、複数のモデルを自在に組み合わせたエージェントシステムを構築しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# ADK 2.0の便利だけど知られていない機能 🌍 毎回同じシステムプロンプトやツール定義をLLMに送信するのは、コストもレイテンシも無駄だと感じませんか？ ADK 2.0のコンテキストキャッシュ（ContextCacheConfig）は、繰り返し送信されるコンテキストデータをキャッシュし、LLMの呼び出しコストとレイテンシを削減する機能です。Gemini 2.0以降、Python v1.15.0以降、Java v0.1.0以降で利用可能です。 📌 タイトル：コンテキストキャッシュ (ContextCacheConfig) 🔗 URL： 🧩 概要 ContextCacheConfigは、LLMに送信するコンテキスト（システムプロンプト、ツール定義、会話履歴の固定部分など）をキャッシュすることで、トークン消費を削減します。3つの主要パラメータがあります。min_tokensはキャッシュを有効にするための最小トークン数のしきい値（デフォルト0）、ttl_secondsはキャッシュの有効期限（デフォルト1800秒＝30分）、cache_intervalsはキャッシュの最大再利用回数（デフォルト10回）です。これらをAppオブジェクトに設定することで、自動的にキャッシュが適用されます。 🛠 使い方 ContextCacheConfigを作成し、Appに設定します。 ```python from import App from google.adk.context import ContextCacheConfig cache_config = ContextCacheConfig( min_tokens=1000, # 1000トークン以上でキャッシュ有効 ttl_seconds=3600, # 1時間キャッシュを保持 cache_intervals=20, # 最大20回再利用 ) app = App( agent=my_agent, context_cache_config=cache_config, ) ``` min_tokensを適切に設定することで、小さなコンテキストでは通常送信し、大きなコンテキストのみキャッシュするように制御できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・大きなシステムプロンプトや多数のツール定義を持つエージェントで特にコスト効果が高い ・ttl_secondsをワークロードのパターンに合わせて調整する（短い会話→短いTTL、長い会話→長いTTL） ・cache_intervalsをリクエスト頻度に応じて設定し、キャッシュの鮮度とコスト削減のバランスを取る ・コスト削減効果をモニタリングし、パラメータを継続的に最適化する 💡 ユースケース 💰 大規模なシステムプロンプトを持つエージェントのAPI呼び出しコストを削減 ⚡ 繰り返しのツール定義送信を省略してレスポンスレイテンシを改善 🔁 高頻度のリクエストが発生するチャットボットでトークン消費を最適化 📋 固定的なコンテキスト（ルール、ガイドライン等）の再送信を効率化 ⚠️ 注意点 Gemini 2.0以降のモデルでのみ利用可能です。キャッシュが有効な間はコンテキストの変更が反映されないため、頻繁にシステムプロンプトを変更する場合はttl_secondsを短く設定してください。また、cache_intervalsを超えると新しいキャッシュが作成されるため、コスト最適化の効果が変動する可能性があります。 ✨ コンテキストキャッシュは、特にコンテキストが大きく頻繁にリクエストされるシナリオで、コストとパフォーマンスの両面で大きな改善をもたらします。 #ADK# #AIAgent#