OpenHands カスタム LLM セットアップ

TokenHub カスタム OpenAI 互換モデルを OpenHands Advanced LLM 設定に追加し、新しい会話を確認します。

オープンハンズとは何ですか?

OpenHands は、リポジトリ、端末、ブラウザ、および構成可能な言語モデルを操作できるオープンソース ソフトウェア開発エージェントです。

この OpenHands セットアップでは、高度な LLM 設定を通じて TokenHub にバックアップされた LLM プロファイルが保存されます。 OpenAI 接頭辞が付いた LiteLLM モデル名を使用し、変更を許可する前に新しい会話で読み取り専用タスクを検証します。 OpenHands は、LiteLLM を介してカスタム モデルをルーティングします。そのため、カスタム モデルの値には、正確な TokenHub モデル ID だけでなく、OpenAI プロバイダーのプレフィックスも含まれています。保存された LLM 設定は既存の会話のプロファイルを置き換えない可能性があるため、端末またはファイルの変更を許可する前に、新しいセッションを作成し、リポジトリの読み取りを検証します。

OpenHands は、LiteLLM を通じてカスタム モデルを解決します。重要なステップは、単に「OpenAI」を選択するのではなく、プロバイダー認定の Custom Model を公式の Advanced LLM Settings に入力することです。 TokenHub の場合は、openai/YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID を使用します。

LLM の詳細設定を開く

  1. OpenHands で LLM Settings を開きます。
  2. Advancedをオンにします。公式の Custom ModelBase URL、および API Key フィールドは、詳細設定でのみ表示されます。
  3. Custom Modelopenai/YOUR_TOKENHUB_MODEL_IDと入力します。
  4. Base URLhttps://us-api.tokenhub.com/v1と入力します。
  5. API Key に TokenHub API キーを入力します。
  6. Save Changes」をクリックします。

openai/ プレフィックスは、LiteLLM に OpenAI-compatible ルートを使用するように指示します。 TokenHub に送信されるモデル ID は、スラッシュの後の値のままです。ベア ID では、どの LiteLLM プロバイダーを使用するかを OpenHands に確実に伝えることができません。

保存後に新しい会話を開始します

OpenHands には、LLM 設定がデフォルトで new conversations に適用されることが記載されています。新しいモデルを使用する必要がある場合は、既存の会話を再開します。最初の接続テストでは、古い LLM プロファイルが結果に影響しないように、新しい会話を作成します。

新しい会話を次の順序でテストします。

  1. OpenHands に、1 つのファイルを変更せずに読んで説明してもらいます。
  2. TokenHub ログのモデル ID、ステータス コード、および /v1/chat/completions パスを確認します。
  3. 次に、明示的で元に戻せるファイル編集または端末コマンドを 1 つ実行するように要求します。

OpenHands は、対応するモデルが必要であることも警告します。プレーン チャットは成功したが、エージェントがツール ステップで停止した場合、モデルには信頼性の高いツール呼び出しが欠けている可能性があります。これは、必ずしもベース URL が失われたことを意味するわけではありません。

フィールドごとにトラブルシューティングを行う

  • Model not found または LiteLLM ルーティング エラー: Custom Modelopenai/EXACT_MODEL_ID であることを確認してください。
  • 401: API Key を再度保存し、Bearer プレフィックスを含めないでください。
  • 404: Base URL は、/chat/completions ではなく、/v1 で終わる必要があります。
  • リクエストでは引き続き古いモデルが使用されます。会話を再開するか、新しいモデルを作成します。
  • テキストは機能しますが、ツールは機能しません。文書化されたネイティブ関数呼び出しを持つ TokenHub モデルを選択してください。

公式リファレンス

モデルの選び方

用途モデルの方向性理由
複雑なタスクツール対応の推論モデル計画、複数手順、長いコンテキストに向いています。
日常的な利用バランス型モデル品質、速度、コストのバランスを取れます。
要約と軽い作業高速・低コストモデル要約や簡単な反復のコストを抑えます。
TokenHub のモデルを見る

OpenHands カスタム LLM FAQ

OpenHands でカスタム LLM を設定するにはどうすればよいですか?

[設定] → [LLM] → [詳細設定] を開き、カスタム モデルを openai/<TokenHub モデル ID> に設定して、TokenHub /v1 ベース URL と API キーを入力します。

OpenHands モデルに openai/ 接頭辞が必要なのはなぜですか?

OpenHands は LiteLLM ルーティングを使用します。このプレフィックスは、LiteLLM に、OpenAI 互換のトランスポートを介して正確に次のモデル ID を送信するように指示します。

既存の OpenHands 会話が古いモデルを維持しているのはなぜですか?

保存された LLM 設定は、既存の会話プロファイルを置き換えることはできません。会話を開始または再開し、アクティブな LLM プロファイルを検査します。

OpenHandsに適したモデルはどれですか?

信頼性の高いネイティブ ツール呼び出しとタスクに十分なコンテキストを備えたコーディング モデルを使用します。チャットのみのモデルでは端末やブラウザ、ファイルツールを確実に操作できません。

OpenHands を安全にテストするにはどうすればよいですか?

テスト リポジトリを使用し、読み取り専用の説明または検索から始めます。 TokenHub ログを確認し、ファイルの変更とコマンドを段階的に許可します。

参考資料

この設定は TokenHub と公式ドキュメントに基づいており、最終確認日は 2026-09-08。