ロールプレイアプリ（RisuAI、Agnai、Chub、KoboldAI Lite、Janitor AI）

ロールプレイアプリではキャラクターとチャットでき、その多くは OpenAI 互換の接続で好きな AI モデルを持ち込めます。SpicyAPI はそのプロトコルに対応しているので、これらのアプリの接続先を SpicyAPI にして、好きな SpicyAPI のテキストモデルを選び、SpicyAPI の残高から支払えます。

このページでは、Web / デスクトップの 5 つのアプリ、RisuAI、Agnai、Chub、KoboldAI Lite、Janitor AI を扱います。SillyTavern については SillyTavern を参照してください。これらのアプリは第三者が作っていて、画面は変わります。以下の入力欄の名前は各アプリの公開ソースコードとヘルプページに基づいており、各セクションに、何を確認して何を確認していないかを書いています。

必要なもの

• 残高のある SpicyAPI アカウント。 アカウントの準備と課金を参照してください。
• sk-spicy- で始まる API キー。 認証を参照してください。
• モデル ID。 テキストモデルの名前は <maker>/<model>/chat の形で、ここでは MODEL_ID_FROM_CATALOG と表記します。MODEL_ID_FROM_CATALOG は、ライブカタログ（GET /api/v1/models）からコピーするチャットモデル ID の代わりに置いた仮の値です。この文字列自体は絶対に入力しないでください。ID は、末尾の /chat まで含めて正確に入力する必要があります。全一覧は spicyapi.ai/models にあります。キーを付けて GET https://api.spicyapi.ai/v1/models を呼び出しても取得でき、チャットの ID は /chat で終わるものです。モデルを参照してください。

アプリごとの入力欄

短いアドレスと完全なアドレスの違いは重要です。/chat/completions を自分で付け足すアプリでは、これを含めると壊れます。一方、Janitor AI では完全に書く必要があります。

モデルを選ぶ

ロールプレイには、キャラクターを保ち、長い返信を書き、通常の物語のリクエストを断らないモデルが向いています。ロールプレイ / LLM リーダーボードは、SpicyAPI のテキストモデルをそれらの観点で順位づけし、現在の料金も表示します。モデルや順位は変わるので、ここに書いた一覧に頼らず、そちらを確認してください。

各モデルのページには、コンテンツポリシーのラベル（たとえば unrestricted、borderline、filtered）も表示されます。そのラベルは、モデルがどれだけ自由に回答するかを示します。書きたい物語に合うラベルのモデルを選んでください。

最初に試すなら DeepSeek V4.1 Flash がおすすめです。ボードの上位にあり、最も安いモデルの 1 つです。ID は /chat で終わります。覚えている文字列を入力するのではなく、spicyapi.ai/models のライブカタログからコピーしてください。

知っておくべき制限が 2 つあります。

• モデルによっては、1 回のリクエストで受け付けるメッセージが最大 256 件です。 非常に長いチャットで、履歴全体を送るアプリでは、これを超えることがあります。送信する履歴の量やコンテキストサイズのアプリ設定を探して、小さくしてください。モデルのページに、そのモデルの制限が載っています。
• 画像入力は、画像を読めるモデルでしか動作しません。通常のロールプレイのチャットでは必要ありません。

サンプリング設定

ロールプレイアプリは、メッセージごとに大量のサンプリング設定（temperature、top-p、top-k、min-p、top-a、frequency、presence、repetition penalty）を送ります。どれを受け付けるかはモデルによって異なります。

SpicyAPI は、モデルが使わない設定をメッセージごと拒否せず、無視します。n: 1、空の stop リスト、stop 文字列のないモデルに送られた stop 文字列も無視します。何かを無視したときは、レスポンスに X-Spicy-Ignored-Params ヘッダーが付き、破棄した設定の名前が入るので、何が効いていなかったかを正確に確認できます。

モデルがその設定自体は受け付けても、送られた値は受け付けない場合、SpicyAPI はモデルが受け付ける最も近い値を使います。モデルの上限を超えた temperature は上限になり、モデルが許す数より長い stop 文字列のリストは、先頭から順に残されます。こうした変更は X-Spicy-Adjusted-Params ヘッダーに一覧で返り、たとえば temperature=1, stop=kept 1 of 3 のようになります。つまり、いつものプリセットをそのまま使えます。

サンプリング設定ではないフィールドは扱いが異なります。アプリがモデルにまったく未知のものを送った場合、SpicyAPI はそのフィールド名を挙げた 400 エラーを返します。

推論モデルと Max tokens

回答する前に思考するモデルがあります。思考にはトークンが使われ、そのトークンは Max tokens（アプリによって Max output、Response length、max_new_tokens とも表示）に含まれます。

• Max tokens は余裕をもって設定してください。 20 や 200 のようにごく小さいと、推論モデルが予算を思考だけで使い切り、テキストを返さないことがあります。その場合は、出力の予算が推論で使い切られたという upstream_failed エラーになります。1,000 以上から始めて、返信が途中で切れるなら増やしてください。
• 思考にはお金も時間もかかります。 推論トークンは、ほかの出力と同様に課金され、最初の 1 語が届くのも遅くなります。reasoning_effort の設定で、思考を減らすよう指示できるモデルもあります。レベルはモデルごとに異なります。モデルが用意していないレベルは、そのモデルにある最も近いレベルに変更され、OpenRouter 形式の推論設定（Agnai が送ります）は reasoning_effort に変換されます。Additional Parameters やカスタムパラメーターの入力欄があるアプリでは、たとえば reasoning_effort に低い値を指定して渡せます。以下のアプリのほとんどは、これを自動では送りません。
• 思考内容をチャットに表示するアプリがあります。 Janitor AI は <think> タグで囲んで表示します。Chub はまったく表示しません。

支出を抑える

ロールプレイのチャットは長く、アプリはメッセージのたびに会話全体を再送するため、チャットが長くなるほど 1 メッセージあたりの料金が増えます。

アプリごとに、コンソールで専用のキーを作成してください。作成時に Advanced を開き、1 日の支出上限（必要なら月間の上限も）を設定します。アプリが誤作動したりループしたり、キーが漏れたりしても、被害は上限で止まり、ほかに影響を与えずにそのキーだけを失効させられます。キーは特定のモデルだけに制限することもできます。認証を参照してください。

これらのアプリは、あなたのキーをアプリ側のサーバーまたはブラウザーに保存します。RisuAI の Web サイト、Agnai、Janitor AI は、キーとチャットをそれぞれのサーバー経由で送ります。Chub と KoboldAI Lite は、ブラウザーから直接リクエストを送ります。どの場合でも、上限を付けた専用キーを用意するのが適切な対策です。

RisuAI

RisuAI は risuai.xyz、デスクトップアプリ、または自分のサーバーで動かせます。RisuAI のソースコード（バージョン 2026.8.250）で確認しました。

リクエストの送信元。 risuai.xyz では、通常 RisuAI が自社サーバー経由でリクエストを中継するため、キーとチャットがそこを通ります。デスクトップアプリとセルフホストのサーバーは、あなたのマシンから直接リクエストを送ります。Web サイトの「Force Plain Fetch」オプション（非推奨設定の中に隠れています）だけが、ブラウザーからリクエストを送ります。SpicyAPI はこれも受け付けます。

サンプリング。 RisuAI の既定の Custom API 設定は、frequency、presence、repetition penalty、min-p、top-a を送ります。SpicyAPI はモデルが使わないものを無視するので、既定のままで動作します。

Agnai

Agnai は agnai.chat にあります。Agnai のソースコード（dev ブランチ、2026-10-06）で確認しました。SpicyAPI は Agnai の組み込みプロバイダー一覧にないため、OpenAI 互換のカスタム接続として追加します。

リクエストの送信元。 この方法でプロバイダーを追加すると、リクエストを送るのは Agnai のサーバーになるため、キーは Agnai 側に保存されます。

サンプリング。 Agnai は常に temperature と top-p を送りますが、これを受け付けないモデルもあります。SpicyAPI はそうしたモデルでは無視するので、DeepSeek V4 や Kimi K3 などのモデルも動作します。

非推奨: ブラウザー直接のモード。 Agnai には、Self-Host 接続タイプと、旧プリセットにある Use Local Requests スイッチもあり、ブラウザーがアドレスを直接呼び出します。ソースコードによると、これらのモードは SpicyAPI が受け付けない think というフィールドを追加し、SpicyAPI は未知のフィールドに対して 400 を返します。SpicyAPI に対しては未テストです。そこで 400 が出たら、上記のプロバイダー設定に戻してください。

Chub

Chub（chub.ai）は、指定したアドレスにブラウザーから直接リクエストを送ります。Chub が公開しているフロントエンドコード（2026-06-28 付けのビルド）で確認しました。Chub の画面はその後変わっている可能性があります。SpicyAPI は Web ページからのリクエストを許可しているため、ブラウザーからの接続が成立します。

Chub は自身の設定ページで、リバースプロキシを使うと IP アドレスとチャットログが記録される可能性があると警告しています。これは Chub からの注意書きで、SpicyAPI のものではありません。

ソースコードから分かる、意外に感じやすい点:

• Chub は、ストリーミングの返信を 120 秒で読み取り終了します。長時間思考する推論モデルは途中で切られることがあります。その場合は reasoning effort を下げるか、応答の速いモデルを選んでください。
• Chub は、モデルの思考内容を表示せず、回答だけを表示します。

KoboldAI Lite

KoboldAI Lite は lite.koboldai.net にある 1 枚の Web ページです。公開されている index.html で確認しました。ブラウザーからアドレスを直接呼び出しますが、SpicyAPI が Web ページからのリクエストを許可しているため動作します。

「CORS Proxy」はオフのままにしてください。 KoboldAI Lite には、作者が運営するプロキシ経由でリクエストを送るオプションがあります。SpicyAPI には不要で、オンにするとキーが第三者のサーバーを通ることになります。

サンプリング。 繰り返しの設定は、presence penalty として API に送られます。SpicyAPI は、それを使わないモデルでは無視します。

Janitor AI

Janitor AI の「プロキシ」機能は、チャットを指定したアドレスに送ります。Janitor のヘルプセンターによると、入力欄はチャットページの歯車アイコンの API Settings にある Add Configuration から開きます。

Janitor がネットワークエラーや接続エラー（たとえば「A network error occurred」）を表示する場合、Janitor のページが OpenAI 以外のアドレスへのリクエストをブロックしている可能性が高いです。Janitor の Web ページには、サードパーティーの AI アドレスのうち、OpenAI のものだけへの直接リクエストを許可するセキュリティポリシーがあります。Janitor がブラウザーからリクエストを送ると、SpicyAPI に届く前にブラウザーが拒否するため、SpicyAPI 側では変えられません。このエラーが出ているのにコンソールでキーの利用が表示されない場合は、これが原因です。

この問題が起きたら、SillyTavern か RisuAI を使ってください。

Janitor のヘルプセンターとページコードから分かる、そのほかの事実です。

• 作者がプロキシをオフにしている Janitor のボットがあり、何を入力してもプロキシ経由ではチャットを拒否するボットがあります。
• Janitor は、モデルの思考内容を <think> タグで囲んで表示します。短くするには、Max tokens を大きくするか、reasoning effort を下げてください。
• Janitor には、入力する 1 メッセージの長さに制限があります。

トラブルシューティング

エラーコードの意味はエラーで説明しています。すべてのエラーの末尾には request_id が付きます。サポートに連絡するときにそれを伝えれば、リクエストを正確に特定できます。リクエストはコンソールの Logs にも表示され、リクエストが SpicyAPI に届いたかどうかを確認する最も手早い方法です。