Msty Studio

Model Hub > Model Providers > Add Provider > Open AI Compatible：API KeyにAPIキーを、Inference Endpointにhttps://api.kunavo.com/v1を指定 — アプリの注記では、ほとんどのOpenAI互換エンドポイントで/v1が必要とされています。

Model Hub  >  Model Providers  >  Add Provider

Provider             Open AI Compatible     (under "OpenAI Compatible")
Name                 Kunavo                 "Give it a name (optional)"
API Key              sk-kn-...
Inference Endpoint   https://api.kunavo.com/v1      <- keep the /v1

Models               Fetch Models, then tick the ids you want
                     (or Add Custom Model: Model ID + Model Name)
                                                     → Save Provider

手順

1. /app/keys でキーを作成してコピーします。キーは一度だけ表示されます。
2. Msty StudioでModel Hub > Model Providersを開き、Add Providerを選択します。プロバイダー一覧のOpenAI Compatible見出しの下にあるOpen AI Compatibleを選びます。固定のOpenAIプロバイダーであるOpenAIは選ばないでください。
3. プロバイダー名を入力し、キーをAPI Keyに貼り付け、Inference Endpointにhttps://api.kunavo.com/v1を入力します。アプリは、値がhttps://で始まることを求めます。
4. Fetch Modelsをクリックし、使いたいモデルにチェックを入れます。KunavoはGET /v1/modelsに全カタログを返すため、すべてではなく、必要なものをいくつか選択してください。必要に応じてAdd Custom Modelを開き、カタログの表記どおりにModel IDを入力します。たとえばclaude-sonnet-5です。
5. Save Providerをクリックし、会話を開いて、追加したモデルのいずれかを選びます。Msty自身のドキュメントでは、これをテスト手順として案内しています。応答が返れば、エンドポイント、キー、モデルIDはすべて正しく設定されています。

Msty StudioのOnline Providersページで2026年10月1日に確認しました。サードパーティの設定は変更されます。ここに記載されたフィールド名が表示内容と一致しなくなった場合は、このページではなく、そのページを正しい情報源としてください。

クライアントをデバッグする前に確認すること

1回のリクエストで、失敗の原因がエンドポイント、キー、設定ファイルのどれかを特定できます。これがJSONを返すなら、同じベースURLとキーがMsty Studioで機能します。

# Settles whether a failure is the endpoint, the key, or the client.
curl -sS https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-kn-..."

フィールドに入力するモデルID

すべてのテキストモデルにはモデルIDでアクセスできます。現在の一覧はGET /v1/models、価格付きのカタログはモデルページにあります。料金は100万トークンあたりのUSDで、入力 / 出力の順です。

対象となるMsty

• Msty Studio — このページで扱うデスクトップおよびウェブのワークスペースです。プロバイダーはModel Hub > Model Providersから設定します。
• Msty Go — Settingsに独自のプロバイダー画面がある別のエージェントアプリです。セットアップ方法は専用ページを参照してください。
• Msty 1.x — 現役を退いたアプリです。docs.msty.appにある更新停止済みのドキュメントは、今も検索結果に表示されます。その画面はStudioのものとは異なります。

アプリに表示されるエラーとその意味

以下は2.9.11に含まれているメッセージと、このエンドポイントでの意味です。

• 「プロバイダーのエンドポイントが見つかりませんでした。エンドポイントURLを確認し、/v1などの正しいAPIパスが含まれていることを確認してください。」 — Inference Endpointに/v1がありません。
• 「プロバイダーのエンドポイントに接続できません…」 — ホスト名の誤入力、またはhttps://であるべき箇所がhttp://になっています。
• Fetch Modelsが失敗するが、URLは正しい — キーを確認してください。Kunavoのモデル一覧には有効なキーが必要で、キーがないと401を返します。
• モデルは一覧に表示されるが、チャットでエラーになる — Msty自身のフォームには「すべてのモデルがMstyでテストされているわけではありません」との警告があります。Kunavoの一覧には、チャットウィンドウでは使用できない画像、動画、音声モデルも含まれています。チャットモデルを選んでください。

端末から送信されるデータ

Mstyはオンラインプロバイダーを、「デバイス上でモデル推論を実行せずに、APIキーを使ってホストされたモデルを利用する」方法と説明しています。したがって、Kunavoのモデルで会話すると、その会話のプロンプトと添付されたコンテキストがKunavoに送られ、Kunavoがモデルベンダーに転送します。ローカルモデルでの会話では送られません。この境界が重要であれば、機密情報はローカルモデルで扱ってください。

このプロバイダーの種類での思考レベル

Mstyのドキュメントでは、「OpenAI互換モデル」の思考努力レベルへの対応は「なし」と「デフォルト」のみとされています。一方、ネイティブのAnthropicプロバイダーには「軽く考える」「適度に考える」「深く考える」があります。Open AI Compatibleタイプ経由では、Claudeモデルは段階別のレベルではなく、デフォルトの推論で動作すると考えてください。