使うたびに、
選び方が育つ。

5つの手順で使う。

Jevの契約や専用SDKは不要です。teaiの通常のチャットAPIに、モデル名 teai/auto を指定します。既存のOpenAI互換アプリでも、接続先・APIキー・モデル名の3点を設定できます。

1. APIキーを準備する

teaiに登録し、ダッシュボードでAPIキーを発行します。生成に使える残高も確認してください。キーは手元の環境変数に保存し、共有するコードやブラウザの公開JavaScriptには書き込みません。

Register with teai, issue an API key in the dashboard, and check your available balance. Store the key in a local environment variable, not shared source code or public browser JavaScript.

export TEAI_API_KEY="te_your_api_key"

2. まずcurlで1回呼ぶ

次は、架空の受付案内から確定した予約情報を取り出す例です。本文は1つのuserメッセージにまとめ、出力をJSONだけに指定しています。実行すると通常のAPI利用料が発生します。

curl --fail-with-body --max-time 120 \
  -D auto-headers.txt \
  https://teai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $TEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @- <<'JSON'
{
  "model": "teai/auto",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "Extract the confirmed reservation from this fictional reception notice. Return ONLY a JSON object with exactly these keys: id, date, time, people, venue. Copy the supplied values; do not infer unstated information. The old booking has been cancelled and must not be returned. Old booking: R42, 2026-10-01, 09:00, 2 people. Confirmed booking: R42, 2026-10-03, 14:30, 3 people, venue Pine Room. Do not add explanations, markdown or extra fields."
  }],
  "temperature": 0,
  "max_tokens": 1024,
  "stream": false
}
JSON

期待する回答内容（成功を保証するものではありません）：

{"id":"R42","date":"2026-10-03","time":"14:30","people":3,"venue":"Pine Room"}

3. PythonならOpenAI SDKを使う

python3 -m pip install openai

import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TEAI_API_KEY"],
    base_url="https://teai.io/v1",
    max_retries=0,
    timeout=120.0,
)

prompt = (
    "Extract the confirmed reservation from this fictional reception notice. "
    "Return ONLY a JSON object with exactly these keys: id, date, time, people, venue. "
    "Copy the supplied values; do not infer unstated information. "
    "The old booking has been cancelled and must not be returned. "
    "Old booking: R42, 2026-10-01, 09:00, 2 people. "
    "Confirmed booking: R42, 2026-10-03, 14:30, 3 people, venue Pine Room. "
    "Do not add explanations, markdown or extra fields."
)
raw = client.chat.completions.with_raw_response.create(
    model="teai/auto",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0,
    max_tokens=1024,
    stream=False,
)
response = raw.parse()
print("Selected model:", response.model)
print("Route reason:", raw.headers.get("x-teai-auto-reason", "unavailable"))
print("Usage:", response.usage)

choice = response.choices[0]
if choice.finish_reason != "stop":
    raise RuntimeError(f"Incomplete answer: {choice.finish_reason}")
data = json.loads(choice.message.content or "")
required = {"id", "date", "time", "people", "venue"}
if not isinstance(data, dict) or set(data) != required:
    raise ValueError("Unexpected fields")
if type(data["people"]) is not int or data["people"] < 1:
    raise ValueError("Invalid people count")
if any(not isinstance(data[k], str) for k in required - {"people"}):
    raise ValueError("Invalid field type")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))

まずは表示・下書き・確認画面への受け渡しに使えます。業務データへ反映する前には、JSONの形式だけでなく、元の文書との一致も確認します。

4. 選ばれたモデルと理由を確認する

• レスポンスのmodel：実際に選択されたモデル名。teai/autoではなく具体名を確認できます。
• HTTPヘッダー x-teai-auto-reason：選択理由。curlの例ではauto-headers.txtに保存されます。
• auto_evolved_routine / auto_evolved_reasoning：評価で採用された設定が適用された場合。jev_json_routine / jev_json_reasoning：対象用途と判定されたが、更新設定が未適用の場合など。
• mid_default / cheap_short / toolsなど：従来のAuto経路。これらが返ってもエラーではありません。

採用候補がまだない場合や、段階導入の対象に入らない場合、Jevの制限・タイムアウト・分類の不確実性がある場合は、更新後のモデルにならないことがあります。最新の評価と採用状況は、このページ上部で確認できます。

5. 自分の用途へ置き換える

• 情報抽出：依頼文・受付票から番号、日付、人数をJSONへ。必要なキーと、情報がない場合の扱いを明記します。
• 規則判定：社内の受付条件・担当振り分けルールと対象データを同じメッセージに入れます。例外や境界値も書きます。
• 基本計算：数量、単価、税や丸めの順序を明示します。正確性が重要な確定計算は、アプリ側の計算処理でも照合します。