reAPI よくある質問

reAPI は各コールで実際に何をしているのか？

reAPI は統一されたルーティング層として、単一の OpenAI 互換エンドポイントでリクエストを受け取り、適切なベンダーモデルを選択して転送します。フェイルオーバー、リージョン固定、冪等リトライを処理し、レスポンスはそのまま返却するため、開発者は多数のモデルを一貫した API で利用できます。

リクエストやレスポンスは保存されますか？

reAPI はコンテンツのゼロロギングを実装しており、リクエストペイロードやモデル出力はプラットフォーム上に保存されません。課金イベントやセキュリティログといった監査用メタデータだけが、顧客が選択したデータウェアハウスや syslog にストリームされます。プライバシーを保護しつつトレーサビリティも確保します。

reAPI を使うためにコードを変更する必要がありますか？

ほとんど変更は不要です。既存の OpenAI、Anthropic、Google SDK クライアントは https://reapi.ai/v1 を指すようにし、モデル識別子をカタログ中の任意のモデルに置き換えるだけです。ベース URL と reAPI の API キーを設定すれば、リクエスト構造とコードフローはそのままです。

99.96% の稼働率は実際にどういう意味ですか？

99.96% の稼働率は年間で約 3.5 時間のダウンタイムに相当します。reAPI は各呼び出しを複数の冗長なプロバイダーインスタンスに経路付けし、あるインスタンスが劣化した場合は即座に正常なレプリカへトラフィックを切り替えることで、ほぼ常時利用可能な状態を保ちます。

各プロバイダーの API キーが必要ですか、それとも reAPI のみですか？

必要なのは reAPI の単一キーだけです。プラットフォームが各モデルベンダーと契約し認証を抽象化するため、開発者は OpenAI、Anthropic、Google、ByteDance など個別のキーを管理する必要はありません。

モデルプロバイダーが遅延した場合の自動フェイルオーバーはどう機能しますか？

reAPI は各ベンダーエンドポイントの遅延とヘルス指標を常時監視しています。プロバイダーの応答時間が事前設定の閾値を超えると、同一 API コール内で同等モデルを提供する代替ベンダーへ自動的にリクエストを再ルーティングし、クライアント側でタイムアウトエラーが見えないようにします。

キーやチームごとに支出上限を設定できますか？

できます。reAPI はダッシュボードでキー単位の支出上限と階層的なチームレベルの上限を設定可能にしています。上限に達するとそれ以上のリクエストは拒否され、予算超過を防ぎつつプロジェクトごとの細かな制御が可能です。

コンプライアンス上のデータに対してリージョン固定はサポートされていますか？

reAPI はトラフィックを特定の地域（EU、US、APAC）に固定できます。リクエストが発生した地域のプロバイダーが利用可能な場合は、同地域のインスタンスで処理され、データレジデンシーや規制要件への対応が容易になります。

reAPI 経由で維持されるストリーミング機能は何ですか？

基盤モデルが提供するすべてのストリーミング機能（トークン単位のチャット用サーバー送信イベント、リアルタイム音声/動画ストリーム、ツール呼び出しメッセージなど）はそのまま透過されます。開発者はネイティブプロバイダーと同等のインクリメンタルペイロードを受け取れるため、低遅延のインタラクティブアプリケーションが構築できます。

• reAPI は、画像・動画・チャット・音楽・コードといったトップクラスの AI モデルを 1 つの OpenAI 互換エンドポイントに統合し、自動フェイルオーバー、ログなし、統合キー管理を実現します。

• reAPI ダッシュボードで登録し API キーを発行・コピーします。このキーさえあれば、個別プロバイダーの認証情報なしで全モデルにアクセスできます。

• 既存の SDK（OpenAI、Anthropic、Google など）でベース URL を https://reapi.ai/v1 に設定し、Authorization ヘッダーに API キーを入れます。

• リクエストペイロードを作成し、使用したいモデル（例：gpt-5.5、flux-pro、veo-3.1）とプロンプト・画像・音声などの入力データを指定して POST します。

• 標準の OpenAI スキーマでレスポンスが返ってきます。ペイロードには生成コンテンツ、メタデータ、使用統計が含まれ、アプリケーションでそのまま解析可能です。

• トークン数・レイテンシ・コストといった使用メトリクスやモデル固有の出力を分析し、品質を評価・プロンプトを調整・モデルを切り替えることで、AI ワークフローを継続的に最適化できます。