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1️⃣ リアルタイムインターネットサポート：LLMの時効制限を打ち破り、より正確で信頼性の高い出力を実現

OpenAIおよびGeminiシリーズの大規模モデルインターフェースに、最新のネットワーク情報を取得する機能を追加しました。これにより、以下のことが可能になります。 ✅ 最新情報の取得：今日のホットトピック、最新の研究、リアルタイムデータなど、即座に取得できます。
✅ 知識の盲点を解消：大規模モデルのトレーニングデータの時間制限を突破し、トレーニング後の新しい情報を取得できます。
✅ 幻覚のリスクを低減：リアルタイムのインターネット検索に基づいた事実に基づいた回答により、AIが誤った情報を返す可能性を大幅に低減します。
✅ 意思決定の質を向上：最新の事実に基づいた分析と提案により、意思決定に自信を持てます。 サポートされているモデル： 現在、OpenAIおよびGeminiの大規模モデルシリーズをサポートしており、2つのアクセス方法があります。 1. ネイティブ検索機能モデル： Geminiシリーズ (Google検索と連携)：
  • gemini-3.1-pro-preview-search
  • gemini-3-flash-preview-search
  • gemini-2.5-pro-search
  • gemini-2.5-flash-search
OpenAIシリーズ (Search Preview)：
  • gpt-4o-search-preview
  • gpt-4o-mini-search-preview
2. パラメータサポート方式： web_search_options={}パラメータを追加すると、このパラメータに対応しているGemini、OpenAI大規模モデルでインターネット接続機能を有効にできます。Unknown parameter: 'web_search_options' が返された場合、現在のモデルまたは上流APIはこのパラメータを受け付けていません。上記のネイティブ検索モデルを使用するか、以下の :surfing サフィックス方式を使用してください。Geminiシリーズの検索料金は、コンソールとモデル詳細ページの表示を基準にしてください。

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使用方法

使用する前に、pip install -U openaiを実行してOpenAIパッケージをアップグレードし、AIHubMix API Keyを環境変数に設定してください。 
export AIHUBMIX_API_KEY="<AIHUBMIX_API_KEY>"
Windows PowerShell： 
setx AIHUBMIX_API_KEY "<AIHUBMIX_API_KEY>"
例： 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"], # AiHubMixで生成したキーに置き換えてください
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    # 🌐 検索を有効にする
    web_search_options={},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "大規模モデルAPIプラットフォームAIhubmixに関する情報を検索し、簡単に紹介し、関連リンクを提供してください。"
        }
    ]
)

print(chat_completion.choices[0].message.content)

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2️⃣ スマートサーフィン：AIにインターネットを自由に駆け巡らせる

モデルIDの末尾に:surfingを追加するだけで、あらゆる大規模言語モデルに検索機能を持たせることができます。
  • 接尾辞を追加するだけで、複雑な統合は不要です。
  • この方法では、ユーザーのリクエストはデフォルトでTavily検索サービスに転送され、LLMは返された検索結果を参照して回答を作成します。
  • 検索料金は1回あたり0.006ドルです。
  • 現在、「ログ詳細」には各検索の料金は表示されていません。料金は「クレジット変動」から直接差し引かれますが、後で表示される予定です。
モデルIDはモデル一覧からコピーできます。
例： 
import requests
import json
import os

try:
    response = requests.post(
        url="https://aihubmix.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ.get('AIHUBMIX_API_KEY')}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "gpt-5.5:surfing", # モデルIDの末尾に:surfingを追加するだけで検索をサポート
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "AIHubMixの最近のモデル更新を検索し、日本語の要点と出典リンクを返してください。"
                }
            ],
            "stream": False
        },
        timeout=60
    )

    result = response.json()
    if response.status_code >= 400:
        print("リクエスト失敗：", response.status_code)
    print("API応答：", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"リクエストエラー：{e}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON解析エラー：{e}")
except Exception as e:
    print(f"その他のエラー：{e}")
API応答例： 
{
  "id": "chatcmpl-xxxx",
  "model": "gpt-5.5-2026-04-24",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1760000000,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "AIHubMixは複数プロバイダーのモデル機能を集約するAPIプラットフォームです。公式サイトは https://aihubmix.com です。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 220,
    "completion_tokens": 240,
    "total_tokens": 460,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 196,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  }
}
最終更新日：2026-06-15