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What is Ghostrun?
アプリケーションに様々なAIモデルを統合するには、多くの場合、複数のAPIの扱いや、個別の認証情報の管理、多様な課金システムの処理が必要になります。Ghostrunはこのプロセス全体を効率化し、OpenAI、Groq、Google Gemini、Nebiusなどの主要プロバイダーの最先端モデルに、一貫性のある単一のAPIインターフェースを通じてアクセスできる、統合されたAI推論オペレーティングシステムを提供します。複雑な統合の管理ではなく、革新的な機能の構築に集中できます。
ワークフローに合わせた主要機能
🔄 プロバイダーのシームレスな切り替え： API呼び出しで、たった1つの
providerパラメーターを変更するだけで、基盤となるAIプロバイダー（例えば、OpenAIからGroqへ）を切り替えることができます。これにより、コードのリファクタリングなしに、容易にA/Bテスト、コスト最適化、またはフォールバック戦略を実行できます。🔗 自動スレッディングによるコンテキストの維持： ステートフルで、複数ターンの会話型アプリケーションを簡単に構築できます。Ghostrunは、スレッド内で会話履歴を自動的に管理し、会話中に異なるモデルやプロバイダーを切り替えても、コンテキストを維持します。すべてのリクエストは、容易な継続のために
thread_idを返します。🔑 APIキー管理の排除： Ghostrun APIキーで一度認証するだけで済みます。Ghostrunは、基盤となるすべてのプロバイダー（OpenAI、Groqなど）に必要な認証情報を安全に管理およびローテーションするため、複数のキーとベンダーアカウントを管理する負担から解放されます。
💰 課金の簡素化とコストの追跡： AIモデルの使用量に対して、一括請求を受け取ることができます。Ghostrunは、プロバイダーおよびモデルごとの使用コストを透過的に追跡し、マークアップなしで直接お客様に提示することで、予算管理を簡素化します。
🧠 強力なRAGパイプラインの統合： 独自のデータに基づいてAIの応答を強化します。ダッシュボードを通じて検索拡張生成（RAG）パイプラインを作成し、API呼び出しで簡単な
rag_pipeline_idパラメーターを使用してアクティブ化します。これにより、ハルシネーションを減らし、独自の情報に基づいたコンテキストに関連する回答を提供できます。⚙️ 標準化された応答の受信： 基盤となるプロバイダーに関係なく、一貫したJSON応答構造を取得し、アプリケーションでのデータ解析と統合ロジックを簡素化します。
content、usage、latency、thread_idなどの重要な詳細は常に存在します。⏱️ 最小限のパフォーマンスオーバーヘッド： Ghostrunは、リクエストに最小限のレイテンシー（通常30〜60ms）を追加します。全体的な応答時間は、主に選択されたプロバイダーとモデルのパフォーマンスに依存します。
開発者向けの実際的なユースケース
速度とコストの最適化： あるユーザーインタラクションでは迅速な応答が必要で、別のユーザーインタラクションではより高い品質が必要な機能を構築しているとします。Ghostrunを使用すると、同じAPI統合を使用し、
providerおよびmodelパラメーターを単純に変更するだけで、速度が重要なタスクにはGroqのLlamaモデルへ、複雑な生成にはOpenAIのGPT-4oへ、リクエストを動的にルーティングできます。高度な会話型エージェントの構築： 会話全体の履歴を正確に記憶する顧客サポートチャットボットを作成する必要があるとします。Ghostrunの自動スレッディングは、コンテキスト管理をシームレスに処理します。
thread_idを使用すると、会話の途中でモデルを切り替えることさえできます（例えば、より高速なモデルから開始し、複雑なクエリに対してより強力なモデルにエスカレートします）。これにより、コンテキストを失うことなく、スムーズなユーザーエクスペリエンスを保証します。カスタムナレッジアシスタントの開発： チームが、会社の広範なドキュメントライブラリに基づいて質問に答えるための内部ツールを必要としているとします。ドキュメントをアップロードして、GhostrunでRAGパイプラインを作成できます。次に、
/generateリクエストにrag_pipeline_idを追加することにより、内部アシスタントは、APIを介して直接アクセス可能な、特定の知識ベースに基づいて正確な回答を提供できます。
結論
Ghostrunは、AIモデルとのインタラクションのための中枢神経系として機能します。単一のAPIを介してアクセスを統合し、管理を簡素化し、スレッディングやRAGなどの強力な機能を提供することにより、開発プロセスから大きな摩擦を取り除きます。これにより、自由に実験し、パフォーマンスとコストを最適化し、最終的により洗練されたAI搭載アプリケーションをより迅速に構築できます。Ghostrunに多様なAI環境の複雑さを処理させ、コア製品の革新に時間を費やしてください。
よくある質問（FAQ）
Ghostrunは現在、どのAIプロバイダーをサポートしていますか？ Ghostrunは、OpenAI、Groq、Google Gemini、Nebius、Grok (X.ai)、Mistral AI、Together.ai、Cohere、Lambda Labsのモデルへの統合アクセスを提供します。
/api/v1/modelsエンドポイントを使用すると、プロバイダーごとに利用可能なモデルの完全なリストを取得できます。Ghostrunは、価格設定と請求をどのように処理しますか？ Ghostrunは、パススルー価格モデルで動作します。各リクエストについて、基盤となるAIプロバイダー（例えば、OpenAI、Groq）からの正確なトークン使用コストを追跡し、追加のマークアップや隠れた料金なしで、その金額を請求します。Ghostrun経由でアクセスしたすべてのプロバイダーの使用状況を網羅した、詳細な請求書が1つ届きます。
Ghostrunによって追加される典型的なレイテンシーはどのくらいですか？ 当社の内部テストでは、Ghostrunは通常、APIリクエストごとに30〜60ミリ秒のオーバーヘッドしか追加しないことが示されています。これには、ルーティング、認証、標準化、ロギングが含まれます。RAGを使用している場合は、検索ステップで追加の200〜400msを見込んでください。合計レイテンシーを決定する主な要因は、選択されたAIプロバイダーとモデルのパフォーマンスのままです。
More information on Ghostrun
Launched
2023-11
Pricing Model
Paid
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Top 5 Countries
100%
United States (100%)
Traffic Sources
9.69%
12.73%
33.38%
41.8%
social (9.69%)
paidReferrals (1.36%)
mail (0.19%)
referrals (12.73%)
search (33.38%)
direct (41.8%)
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ghostrun was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-21.
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