モデルプロバイダー

Qwen Code では、settings.json の modelProviders 設定を通じて複数のモデルプロバイダーを設定できます。これにより、/model コマンドを使って異なる AI モデルおよびプロバイダー間を切り替えることができます。

概要

modelProviders を使用して、/model ピッカーが切り替えることができる、認証タイプごとの厳選されたモデル一覧を宣言します。キーは有効な認証タイプ（例：openai、anthropic、gemini など）である必要があります。各エントリには id が必要であり、必ず envKey を含める必要があります。また、任意で name、description、baseUrl、generationConfig を指定できます。資格情報は設定に保存されることはありません。実行時環境では、process.env[envKey] から読み込まれます。Qwen の OAuth モデルはハードコードされており、上書きできません。

Note

非デフォルトの認証タイプを公開しているのは /model コマンドのみです。Anthropic や Gemini などのモデルは、modelProviders を通じて定義する必要があります。一方、/auth コマンドでは、Qwen OAuth、Alibaba Cloud Coding Plan、および API Key の 3 つが組み込みの認証オプションとして表示されます。

Warning

同一 authType 内での重複するモデル ID： 同一の authType（例：openai 内で "id": "gpt-4o" のエントリを 2 つ定義）に、同じ id を持つ複数のモデルを定義することは、現時点ではサポートされていません。重複が存在する場合、最初に出現したエントリが優先され、その後の重複エントリは警告とともに無視されます。なお、id フィールドは設定識別子としてだけでなく、API に送信される実際のモデル名としても使用されるため、gpt-4o-creative や gpt-4o-balanced のように一意な ID を用いるという対応策は有効ではありません。これは既知の制限事項であり、今後のリリースで対応する予定です。

認証タイプ別の設定例

以下に、さまざまな認証タイプに対する包括的な設定例を示します。利用可能なパラメーターとその組み合わせも併記しています。

サポートされる認証タイプ

modelProviders オブジェクトのキーは、有効な authType 値である必要があります。現在サポートされている認証タイプは以下のとおりです。

認証タイプ	説明
`openai`	OpenAI 互換 API（OpenAI、Azure OpenAI、vLLM/Ollama などのローカル推論サーバー）
`anthropic`	Anthropic Claude API
`gemini`	Google Gemini API
`qwen-oauth`	Qwen OAuth（ハードコードされており、`modelProviders` 内では上書きできません）

[!warning] 無効な認証タイプのキー（例："openai-custom" のようなタイプミス）を使用した場合、設定は警告なしに無視され、モデルは /model ピッカーに表示されません。常に上記で示されたサポート対象の認証タイプのいずれかを使用してください。

API リクエストに使用される SDK

Qwen Code では、各プロバイダーへのリクエスト送信に以下の公式 SDK を使用します。

認証タイプ	SDK パッケージ
`openai`	`openai` — 公式 OpenAI Node.js SDK
`anthropic`	`@anthropic-ai/sdk` — 公式 Anthropic SDK
`gemini`	`@google/genai` — 公式 Google GenAI SDK
`qwen-oauth`	`openai`（カスタムプロバイダー：DashScope 互換）

つまり、設定する baseUrl は、対応する SDK が期待する API 形式と互換性を持つ必要があります。たとえば、openai 認証タイプを使用する場合、エンドポイントは OpenAI API 形式のリクエストを受け付ける必要があります。

OpenAI 互換プロバイダー (`openai`)

この認証タイプは、OpenAI の公式 API だけでなく、OpenRouter などの集約型モデルプロバイダーを含む、すべての OpenAI 互換エンドポイントをサポートします。


{
  "modelProviders": {
    "openai": [
      {
        "id": "gpt-4o",
        "name": "GPT-4o",
        "envKey": "OPENAI_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 60000,
          "maxRetries": 3,
          "enableCacheControl": true,
          "contextWindowSize": 128000,
          "modalities": {
            "image": true
          },
          "customHeaders": {
            "X-Client-Request-ID": "req-123"
          },
          "extra_body": {
            "enable_thinking": true,
            "service_tier": "priority"
          },
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.2,
            "top_p": 0.8,
            "max_tokens": 4096,
            "presence_penalty": 0.1,
            "frequency_penalty": 0.1
          }
        }
      },
      {
        "id": "gpt-4o-mini",
        "name": "GPT-4o Mini",
        "envKey": "OPENAI_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 30000,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.5,
            "max_tokens": 2048
          }
        }
      },
      {
        "id": "openai/gpt-4o",
        "name": "GPT-4o (OpenRouter 経由)",
        "envKey": "OPENROUTER_API_KEY",
        "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 120000,
          "maxRetries": 3,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.7
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Anthropic (`anthropic`)


{
  "modelProviders": {
    "anthropic": [
      {
        "id": "claude-3-5-sonnet",
        "name": "Claude 3.5 Sonnet",
        "envKey": "ANTHROPIC_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.anthropic.com/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 120000,
          "maxRetries": 3,
          "contextWindowSize": 200000,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 8192,
            "top_p": 0.9
          }
        }
      },
      {
        "id": "claude-3-opus",
        "name": "Claude 3 Opus",
        "envKey": "ANTHROPIC_API_KEY",
        "baseUrl": "https://api.anthropic.com/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 180000,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 4096
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Google Gemini (`gemini`)


{
  "modelProviders": {
    "gemini": [
      {
        "id": "gemini-2.0-flash",
        "name": "Gemini 2.0 Flash",
        "envKey": "GEMINI_API_KEY",
        "baseUrl": "https://generativelanguage.googleapis.com",
        "capabilities": {
          "vision": true
        },
        "generationConfig": {
          "timeout": 60000,
          "maxRetries": 2,
          "contextWindowSize": 1000000,
          "schemaCompliance": "auto",
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.4,
            "top_p": 0.95,
            "max_tokens": 8192,
            "top_k": 40
          }
        }
      }
    ]
  }
}

ローカルで自己ホストされるモデル（OpenAI 互換 API 経由）

ほとんどのローカル推論サーバー（vLLM、Ollama、LM Studio など）は、OpenAI 互換の API エンドポイントを提供しています。これらは、openai 認証タイプとローカルの baseUrl を指定して設定します。


{
  "modelProviders": {
    "openai": [
      {
        "id": "qwen2.5-7b",
        "name": "Qwen2.5 7B (Ollama)",
        "envKey": "OLLAMA_API_KEY",
        "baseUrl": "http://localhost:11434/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 300000,
          "maxRetries": 1,
          "contextWindowSize": 32768,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.7,
            "top_p": 0.9,
            "max_tokens": 4096
          }
        }
      },
      {
        "id": "llama-3.1-8b",
        "name": "Llama 3.1 8B (vLLM)",
        "envKey": "VLLM_API_KEY",
        "baseUrl": "http://localhost:8000/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 120000,
          "maxRetries": 2,
          "contextWindowSize": 128000,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.6,
            "max_tokens": 8192
          }
        }
      },
      {
        "id": "local-model",
        "name": "Local Model (LM Studio)",
        "envKey": "LMSTUDIO_API_KEY",
        "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
        "generationConfig": {
          "timeout": 60000,
          "samplingParams": {
            "temperature": 0.5
          }
        }
      }
    ]
  }
}

認証を必要としないローカルサーバーの場合は、API キーとして任意のプレースホルダー値を使用できます。


 
# Ollama の場合（認証不要）
export OLLAMA_API_KEY="ollama"
 
# vLLM の場合（認証が設定されていない場合）
export VLLM_API_KEY="not-needed"

Note

extra_body パラメーターは、OpenAI 互換プロバイダー（openai、qwen-oauth）でのみサポートされています。Anthropic や Gemini プロバイダーでは無視されます。

Alibaba Cloud Coding Plan

Alibaba Cloud Coding Plan は、コーディングタスクに最適化された Qwen モデルの事前設定済みセットを提供します。この機能は、Alibaba Cloud Coding Plan の API アクセス権を持つユーザー向けであり、自動的なモデル構成更新により、シンプルなセットアップ体験を実現します。

概要

/auth コマンドで Alibaba Cloud Coding Plan の API キーを用いて認証すると、Qwen Code は自動的に以下のモデルを設定します。

モデル ID	名前	説明
`qwen3.5-plus`	qwen3.5-plus	思考機能が有効化された高度なモデル
`qwen3-coder-plus`	qwen3-coder-plus	コーディングタスクに最適化されたモデル
`qwen3-max-2026-01-23`	qwen3-max-2026-01-23	思考機能が有効化された最新の max モデル

セットアップ

Alibaba Cloud Coding Plan の API キーを取得します：
- 中国: https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/efm/coding_plan
- 国際版: https://modelstudio.console.alibabacloud.com/?tab=dashboard#/efm/coding_plan
Qwen Code で /auth コマンドを実行します
Alibaba Cloud Coding Plan を選択します
リージョンを選択します
プロンプトに従って API キーを入力します

モデルは自動的に設定され、/model ピッカーに追加されます。

リージョン

Alibaba Cloud Coding Plan は、以下の 2 つのリージョンをサポートしています。

リージョン	エンドポイント	説明
中国	`https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1`	中国本土向けエンドポイント
グローバル／国際版	`https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1`	国際向けエンドポイント

リージョンは認証時に選択され、settings.json の codingPlan.region に保存されます。リージョンを切り替えるには、/auth コマンドを再実行して、別のリージョンを選択してください。

API キーの保存

/auth コマンドでコーディングプランを設定すると、API キーは予約済みの環境変数名 BAILIAN_CODING_PLAN_API_KEY を使用して保存されます。デフォルトでは、settings.json ファイルの env フィールドに保存されます。

Warning

セキュリティに関する推奨事項: セキュリティを高めるために、API キーを settings.json から個別の .env ファイルに移動し、環境変数として読み込むことを推奨します。例：


# ~/.qwen/.env
BAILIAN_CODING_PLAN_API_KEY=your-api-key-here

プロジェクトレベルの設定を使用している場合は、このファイルを .gitignore に追加することを忘れないでください。

自動更新

コーディングプランのモデル設定はバージョン管理されています。Qwen Code がモデルテンプレートの新しいバージョンを検出した場合、更新を促すメッセージが表示されます。更新を承諾すると、以下の処理が実行されます。

既存のコーディングプランモデル設定が最新バージョンに置き換えられます
手動で追加したカスタムモデル設定はすべて保持されます
更新後の設定に含まれる最初のモデルに自動的に切り替わります

この更新プロセスにより、手動での介入なしに、常に最新のモデル設定および機能を利用できます。

手動設定（上級者向け）

Coding Plan モデルを手動で設定したい場合は、OpenAI 互換プロバイダーと同様に、settings.json に以下のように追加できます。


{
  "modelProviders": {
    "openai": [
      {
        "id": "qwen3-coder-plus",
        "name": "qwen3-coder-plus",
        "description": "Alibaba Cloud Coding Plan 経由の Qwen3-Coder",
        "envKey": "YOUR_CUSTOM_ENV_KEY",
        "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1"
      }
    ]
  }
}

Note

手動設定を使用する場合：

envKey には任意の環境変数名を使用できます
codingPlan.* の設定は不要です
手動で設定した Coding Plan モデルには、自動更新が適用されません

Warning

自動 Coding Plan 設定も併用している場合、自動更新によって手動設定が上書きされる可能性があります（自動設定と手動設定で envKey および baseUrl が一致する場合）。これを回避するには、可能であれば手動設定で異なる envKey を使用してください。

解決階層と原子性

有効な認証（auth）／モデル／資格情報（credential）の値は、以下の優先順位（最初に存在するものが採用される）に従って各フィールドごとに選択されます。--auth-type と --model を組み合わせることで、プロバイダーのエントリを直接指定できます。これらの CLI フラグは、他の階層よりも先に実行されます。

階層（最も優先度が高い → 最も優先度が低い）	authType	model	apiKey	baseUrl	apiKeyEnvKey	proxy
プログラムによる上書き	`/auth`	`/auth` 入力	`/auth` 入力	`/auth` 入力	—	—
モデルプロバイダーの選択	—	`modelProvider.id`	`env[modelProvider.envKey]`	`modelProvider.baseUrl`	`modelProvider.envKey`	—
CLI 引数	`--auth-type`	`--model`	`--openaiApiKey`（またはプロバイダー固有の同等のオプション）	`--openaiBaseUrl`（またはプロバイダー固有の同等のオプション）	—	—
環境変数	—	プロバイダー固有のマッピング（例：`OPENAI_MODEL`）	プロバイダー固有のマッピング（例：`OPENAI_API_KEY`）	プロバイダー固有のマッピング（例：`OPENAI_BASE_URL`）	—	—
設定（`settings.json`）	`security.auth.selectedType`	`model.name`	`security.auth.apiKey`	`security.auth.baseUrl`	—	—
デフォルト／計算値	`AuthType.QWEN_OAUTH` へフォールバック	組み込みデフォルト（OpenAI ⇒ `qwen3-coder-plus`）	—	—	—	構成済みの場合 `Config.getProxy()`

*CLI の認証フラグが存在する場合、設定ファイルの値は無視されます。それ以外の場合、認証タイプは security.auth.selectedType または暗黙のデフォルト値によって決定されます。追加の設定なしで利用可能な認証タイプは、Qwen OAuth と OpenAI のみです。

Warning

security.auth.apiKey および security.auth.baseUrl の非推奨化: settings.json 内で security.auth.apiKey や security.auth.baseUrl を通じて API 資格情報を直接設定する方法は非推奨です。これらの設定は、過去のバージョンで UI 経由で入力された資格情報の保存に使用されていましたが、資格情報入力フロー自体はバージョン 0.10.1 で削除されました。これらのフィールドは今後のリリースで完全に削除される予定です。すべてのモデルおよび資格情報設定については、modelProviders への移行を強く推奨します。安全な資格情報管理のため、設定ファイル内に資格情報をハードコードする代わりに、modelProviders の envKey を使用して環境変数を参照してください。

生成設定のレイヤリング：透過不可能なプロバイダー・レイヤー

設定の解決は、厳密なレイヤリングモデルに従います。その中で最も重要なルールは、modelProvider レイヤーが透過不可能であるという点です。

動作の仕組み

モデルプロバイダーのモデルが選択されている場合（例：/model コマンドでプロバイダー設定済みのモデルを選択したとき）：
- プロバイダーから定義された generationConfig 全体がアトミックに適用される
- プロバイダーレイヤーは完全に透過不可である — 下位レイヤー（CLI、環境変数、設定）は generationConfig の解決プロセスに一切関与しない
- modelProviders[].generationConfig で定義されたすべてのフィールドは、プロバイダーの値が使用される
- プロバイダーによって定義されていないすべてのフィールドは undefined に設定される（設定からの継承は発生しない）
- これにより、プロバイダーの設定は完全かつ自己完結型の「シールドパッケージ」として機能する
モデルプロバイダーのモデルが選択されていない場合（例：--model オプションで生のモデル ID を指定したとき、または CLI／環境変数／設定を直接使用したとき）：
- 解決処理は下位レイヤーへフォールスルーする
- フィールドは CLI → 環境変数 → 設定 → デフォルトの順に埋められる
- これにより ランタイムモデル（次のセクション参照）が生成される

`generationConfig` のフィールド単位の優先順位

優先順位	ソース	動作
1	プログラムによる上書き	実行時 `/model`、`/auth` の変更
2	`modelProviders[authType][].generationConfig`	透過不可なレイヤー — `generationConfig` のすべてのフィールドを完全に置き換えます。下位のレイヤーは適用されません。
3	`settings.model.generationConfig`	実行時モデル（プロバイダーモデルが選択されていない場合）でのみ使用されます。
4	コンテンツジェネレーターのデフォルト値	プロバイダー固有のデフォルト値（例：OpenAI vs Gemini）— 実行時モデルでのみ使用されます。

アトミックなフィールド処理

以下のフィールドはアトミックなオブジェクトとして扱われます。プロバイダーの値は、対象オブジェクト全体を完全に置き換え、マージは行われません。

samplingParams — 温度（temperature）、top_p、max_tokens など
customHeaders — カスタム HTTP ヘッダー
extra_body — 追加のリクエストボディパラメーター

例


// ユーザー設定 (~/.qwen/settings.json)
{
  "model": {
    "generationConfig": {
      "timeout": 30000,
      "samplingParams": { "temperature": 0.5, "max_tokens": 1000 }
    }
  }
}
 
// modelProviders の設定
{
  "modelProviders": {
    "openai": [{
      "id": "gpt-4o",
      "envKey": "OPENAI_API_KEY",
      "generationConfig": {
        "timeout": 60000,
        "samplingParams": { "temperature": 0.2 }
      }
    }]
  }
}

gpt-4o が modelProviders から選択された場合：

timeout = 60000（プロバイダー由来。ユーザー設定を上書き）
samplingParams.temperature = 0.2（プロバイダー由来。ユーザー設定のオブジェクト全体を完全に置き換え）
samplingParams.max_tokens = undefined（プロバイダーで定義されておらず、またプロバイダーレイヤーはユーザー設定を継承しないため。未指定のフィールドは明示的に undefined に設定される）

--model gpt-4 を使用して生のモデル（modelProviders 経由ではなく、ランタイムモデルとして作成）を利用する場合：

timeout = 30000（ユーザー設定より）
samplingParams.temperature = 0.5（ユーザー設定より）
samplingParams.max_tokens = 1000（ユーザー設定より）

modelProviders 自体のマージ戦略は REPLACE（置換）です：プロジェクト設定の modelProviders 全体が、ユーザー設定内の対応するセクションを上書きします。2つの設定をマージすることはありません。

プロバイダーモデルとランタイムモデル

Qwen Code では、モデル設定を以下の 2 種類に区別します。

プロバイダーモデル

modelProviders 設定で定義されます。
完全かつアトミックな設定パッケージを持ちます。
選択されると、その設定が透過不能なレイヤーとして適用されます。
/model コマンドのリストに、完全なメタデータ（名前、説明、機能）とともに表示されます。
複数モデルを用いるワークフローおよびチーム内の一貫性確保に推奨されます。

ランタイムモデル

CLI（--model オプション）、環境変数、または設定ファイルを通じて生のモデル ID を使用した際に動的に作成されます。
modelProviders には定義されません。
設定は「解決レイヤー」（CLI → 環境変数 → 設定 → デフォルト）を順に適用することで構築されます。
完全な設定が検出されると、自動的に RuntimeModelSnapshot として保存されます。
認証情報の再入力なしで再利用できます。

RuntimeModelSnapshot のライフサイクル

modelProviders を使用せずにモデルを設定すると、Qwen Code は自動的に RuntimeModelSnapshot を作成して設定を保持します。


# これにより、ID: $runtime|openai|my-custom-model の RuntimeModelSnapshot が作成されます
qwen --auth-type openai --model my-custom-model --openaiApiKey $KEY --openaiBaseUrl https://api.example.com/v1

このスナップショットは以下の特徴を持ちます：

モデル ID、API キー、ベース URL、および生成設定を保存します
セッション間で永続化されます（実行時メモリ内に保持されます）
/model コマンドのリストにランタイムオプションとして表示されます
/model $runtime|openai|my-custom-model を使用して切り替えることができます

主な違い

項目	プロバイダーモデル	ランタイムモデル
設定のソース	設定ファイル内の `modelProviders`	CLI、環境変数、設定のレイヤー
設定の原子性	完全かつ透過不能なパッケージ	レイヤー化されており、各フィールドは独立して解決される
再利用性	常に `/model` リストで利用可能	スナップショットとして保存され、完全な場合にのみ表示される
チームでの共有	可能（コミット済みの設定経由）	不可（ユーザーごとのローカル設定）
認証情報の保存	`envKey` による参照のみ	スナップショット内に実際のキーを保存する可能性あり

それぞれの使用タイミング

プロバイダーモデルは、以下の場合に使用します：チーム全体で標準的なモデルを共有している場合、一貫した設定が必要な場合、または誤って上書きされるのを防ぎたい場合
ランタイムモデルは、以下の場合に使用します：新しいモデルを迅速にテストする場合、一時的な認証情報を使用する場合、またはアドホックなエンドポイントで作業する場合

選択の永続化と推奨事項

Important

可能な限り、modelProviders はユーザー範囲の ~/.qwen/settings.json に定義してください。また、いかなる範囲においても認証情報の上書きを永続化しないでください。プロバイダー・カタログをユーザー設定に保持することで、プロジェクト範囲とユーザー範囲間のマージ／上書き競合を防ぎ、/auth および /model の更新が常に一貫した範囲（ユーザー範囲）へ書き戻されるよう保証します。

/model および /auth は、既に modelProviders を定義している最も近い書き込み可能な範囲に model.name（該当する場合）および security.auth.selectedType を永続化します。該当する範囲が存在しない場合は、ユーザー範囲へフォールバックします。これにより、ワークスペース／ユーザー設定ファイルがアクティブなプロバイダー・カタログと同期された状態を保ちます。
modelProviders が定義されていない場合、リゾルバーは CLI／環境変数／設定の各レイヤーを混在させ、ランタイム・モデルを生成します。これは単一プロバイダー構成では問題ありませんが、頻繁にプロバイダーを切り替える場合には煩雑です。複数モデルを扱うワークフローが一般的な場合は、必ずプロバイダー・カタログを定義してください。これにより、プロバイダーの切り替えがアトミックかつソース属性付き・デバッグ可能になります。

モデルプロバイダー

概要

認証タイプ別の設定例

サポートされる認証タイプ

API リクエストに使用される SDK

OpenAI 互換プロバイダー (openai)

Anthropic (anthropic)

Google Gemini (gemini)

ローカルで自己ホストされるモデル（OpenAI 互換 API 経由）

Alibaba Cloud Coding Plan

概要

セットアップ

リージョン

API キーの保存

自動更新

手動設定（上級者向け）

解決階層と原子性

生成設定のレイヤリング：透過不可能なプロバイダー・レイヤー

動作の仕組み

generationConfig のフィールド単位の優先順位

アトミックなフィールド処理

例

プロバイダーモデルとランタイムモデル

プロバイダーモデル

ランタイムモデル

RuntimeModelSnapshot のライフサイクル

主な違い

それぞれの使用タイミング

選択の永続化と推奨事項

OpenAI 互換プロバイダー (`openai`)

Anthropic (`anthropic`)

Google Gemini (`gemini`)

`generationConfig` のフィールド単位の優先順位