モデルの自己紹介は証拠になる？

生成された自己紹介は証明書ではありません。公開仕様と運用記録を使いますが、サーバーが返す情報も提供元への信頼に依存する点は残ります。

安いAPIは別モデルに置き換えている？

価格だけでは判断できません。契約上のサービス、開示内容、動作、請求を照合し、証拠のない断定は避けてください。

そのテストで確認した範囲に限られます。小さな処理から移し、問題があれば戻せるようにしてください。

LLM APIの提供元を確認するには、公開されているモデルと経路の説明を、実際のリクエスト、応答情報、請求記録と照合します。 モデルに「あなたは何のモデルですか」と聞いても、その回答だけで内部のモデルを証明することはできません。

これは、コーディング用エージェントや本番アプリのAPIを選ぶ開発者向けの確認手順です。Ofoxを含む、どの提供元にも同じ基準を適用してください。安い価格や一度の良い回答だけで、信頼できるサービスかどうかは判断できません。

送信したモデルID、APIの接続先、確認日を保存します。開発元が使う名称と、ゲートウェイ側の名前空間付きIDは区別してください。別名を使うこと自体は問題ではありませんが、何を指すのか、変更される可能性があるのかを確認する必要があります。

OpenAI公式モデル一覧に表示されたモデル名とID

2026年9月16日に撮影したOpenAI公式モデル一覧のスクリーンショットです。原典を確認できるよう英語画面をそのまま掲載しています。この画面は、別のゲートウェイが同じモデルで処理したことを証明するものではありません。

Ofoxでは、まずモデル一覧から対象モデルを確認します。選択した提供元や経路が表示される場合は、それも記録してください。カタログに特定の項目がないだけで「非対応」と判断してはいけません。エンドポイント、対応プロトコル、料金は別々の情報です。

スクリーンショットや問い合わせには、APIキー、認証ヘッダー、非公開のプロンプトを含めないでください。最初は、機密情報を含まない再現例と必要な識別情報に絞る方が扱いやすくなります。

OpenAIのAPIリファレンスはOpenAI側の仕様です。互換APIが同じ情報をすべて返すとは限りません。特定のヘッダーがないだけで不正と決めつけず、そのサービスの仕様を確認します。

構造化された出力、ツールを使う処理、長い入力、正解条件が明確な課題など、実際の用途に近い小さなテストを用意します。両方のサービスに送ってよい素材を使い、対応している範囲で入力と設定をそろえます。

回答が異なる原因には、生成のばらつき、指示、ツール、履歴の扱いなどがあります。回答が一致しても同じ重みで動いた証明にはなりません。確認できるのは、購入しようとしているサービスが必要な条件を満たすかどうかです。

コードなら差分と関連テスト、情報抽出なら必要な項目と参照データを確認します。失敗や手直しも記録し、良い結果だけを選んで比較しないでください。同じモデルがクライアントによって違って見える場合は、クライアント間の差を調べる手順も参考になります。

通常入力、キャッシュ読み取り、書き込み、出力、追加料金を区別します。合計トークン数に入力単価を掛けるだけでは、正しい金額にならないことがあります。

タイムアウトした場合も、応答が届かなかったという事実だけでは、上流で処理がなかった、または無料だったとは判断できません。利用履歴と請求記録を照合してください。

応答が完了する前に止まった場合は、タイムアウトの確認手順で、接続失敗、応答待ち、受信途中の切断を分けて調べます。

確認日時：
提供元・接続先・公開モデルID：
送信したモデル名／返されたモデル名：
経路と切り替え方針（確認できる場合）：
リクエストID・終了状態：
通常入力／キャッシュ読み取り／書き込み／出力：
単価の出典・通貨・単位：
実際の請求額と差異：
合格条件・結果・手直し：
分からない項目：

これは記入用のひな型で、実測ログではありません。不明な項目は不明のまま残し、大きな差異があれば利用量を増やす前に提供元へ確認します。