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LibreChat

クエリパラメータ

LibreChatでURLクエリパラメータを使用してチャット会話を設定する方法を学びます。モデル、endpoint、会話設定を動的に指定できます。

LibreChatでは、URLから直接チャットの会話を設定できます。チャットのパスにクエリパラメータを追加することで、endpointやモデルの選択、入力内容の事前入力、またはチャットが読み込まれる前の会話設定の上書きを行うことができます。

Chat Paths

クエリパラメータは、有効なチャットパスに従う必要があります：

  • 新しい会話: /c/new?
  • 既存の会話: /c/[conversation-id]? (conversation-id は既存の会話ID)
https://your-domain.com/c/new?endpoint=ollama&model=llama3%3Alatest
https://your-domain.com/c/03debefd-6a50-438a-904d-1a806f82aad4?endpoint=openAI&model=o1-mini

基本的な使用方法

endpoint および model パラメータはほとんどのケースをカバーします。予測可能な結果を得るために、両方を設定してください：

https://your-domain.com/c/new?endpoint=azureOpenAI&model=o1-mini

エンドポイントの選択

モデル名を指定せずにエンドポイントを切り替えるには、endpoint を単独で使用します：

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google

endpoint のみが設定されている場合、LibreChat はそのエンドポイントで最後に選択されたモデル（localStorage に保存されているもの）にフォールバックします。以前の選択がない場合は、そのエンドポイントのリストにある最初のモデルを使用します。

endpoint の値は、以下のいずれかである必要があります：

openAI, azureOpenAI, google, anthropic, assistants, azureAssistants, bedrock, agents

カスタムエンドポイントの場合は、設定した名前を値として使用してください（大文字と小文字は区別されません）。

# endpoint=perplexity for a custom endpoint named `Perplexity`
https://your-domain.com/c/new?endpoint=perplexity&model=llama-3.1-sonar-small-128k-online

モデルの選択

現在の endpoint 内でモデルを切り替えるには、model を単独で使用します：

https://your-domain.com/c/new?model=gpt-4o

model のみが設定されている場合、LibreChat はそのモデルが現在の endpoint に存在する場合にのみ適用します。現在の endpoint とは、デフォルトの endpoint または最後に選択された endpoint を指します。

プロンプト

prompt パラメータは、チャット入力欄にあらかじめ値を入力します：

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing

q は prompt の互換性のある省略形です：

https://your-domain.com/c/new?q=Explain quantum computing

他のパラメータと組み合わせます：

https://your-domain.com/c/new?endpoint=anthropic&model=claude-3-5-sonnet-20241022&prompt=Explain quantum computing

自動送信

submit=true を追加すると、手動確認なしでプロンプトが自動的に送信されます：

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing&submit=true

これは、自動化ワークフロー（Raycast、Alfred、Automator）や外部統合に役立ちます。他のパラメータと組み合わせることで、完全にスクリプト化された起動が可能になります：

https://your-domain.com/c/new?endpoint=openAI&model=gpt-4&prompt=Explain quantum computing&submit=true

URLエンコーディング

クエリ値に含まれる特殊文字は、URLエンコードする必要があります。一般的な置換例：

文字エンコード
:%3A
/%2F
?%3F
#%23
&%26
=%3D
+%2B
スペース%20 (または +)

例えば：

Original: `Write a function: def hello()`
Encoded: `/c/new?prompt=Write%20a%20function%3A%20def%20hello()`

JavaScriptの組み込み関数である encodeURIComponent() がエンコードを処理します：

const prompt = "Write a function: def hello()";
const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt);
const url = `/c/new?prompt=${encodedPrompt}`;
console.log(url);

ブラウザのコンソール（Ctrl+Shift+I）でこれを実行すると、エンコードされたURLを確認できます。

Specs, Agents, and Assistants

Model specs

名前で model spec を選択します：

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4

これは、specで定義されたすべての設定を読み込みます。specが存在する場合、URL内の他のモデルパラメータは無視されます。

エージェント

エンドポイント名を指定せずにIDでエージェントを読み込む：

https://your-domain.com/c/new?agent_id=your-agent-id

これにより、endpointが自動的に agents に設定されます。

Assistants

同様の方法でIDを指定してアシスタントを読み込みます：

https://your-domain.com/c/new?assistant_id=your-assistant-id

これにより、endpointが自動的に assistants に設定されます。

サポートされているパラメータ

LibreChat の設定

パラメータ説明
maxContextTokensシステム定義のコンテキストウィンドウを上書きします。
resendFiles後続のメッセージにおけるファイルの再送信を制御します。
promptPrefixカスタム指示 / システムメッセージを設定します。
imageDetail画像の品質: low、auto、または high。OpenAI、OpenAI互換のカスタムendpoint、およびAzure OpenAIにのみ適用されます（デフォルトは auto）。
specModel Specs を正確な名前で選択します。設定された場合、他のモデルパラメータは無視され、specが優先されます。specが enforce: true で設定されている場合、URLクエリパラメータを機能させるためにこのパラメータが必要になることがあります。
fileTokenLimitコストとリソース使用量を制御するための、ファイル処理における最大トークン制限。リクエスト値はYAMLのデフォルトを上書きします。

モデルパラメータ

サポートされているモデルパラメータはendpointによって異なります。値はプロバイダーのAPIに従って有効である必要があります。

OpenAI, Custom, Azure OpenAI:

temperature, presence_penalty, frequency_penalty, stop, top_p, max_tokens,
reasoning_effort, reasoning_summary, verbosity, useResponsesApi, web_search, disableStreaming

Google, Anthropic:

topP, topK, maxOutputTokens, thinking, thinkingBudget, thinkingLevel, web_search

Anthropic, Bedrock (Anthropic models):

promptCache を true または false に設定して、プロンプトキャッシングの有効/無効を切り替えます。

promptCache

詳細については、Anthropic prompt caching docs および Bedrock prompt caching docs を参照してください。

Bedrock:

# Bedrock region
region=us-west-2
# Bedrock equivalent of `max_tokens`
maxTokens=200
# Bedrock reasoning effort (for supported models like ZAI, MoonshotAI)
reasoning_effort=medium

Assistants / Azure Assistants:

# Overrides existing assistant instructions for the current run
instructions=your+instructions
# Adds the current date and time to `additional_instructions` for each run
append_current_datetime=true

これらのパラメータのほとんどは Model Spec Preset Fields と共通です。詳細なリファレンスについてはそちらを参照してください。

例

1つのURLに複数のパラメータを指定する場合:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google&model=gemini-2.0-flash-exp&temperature=0.7&prompt=Oh hi mark

プロンプトを使用してModel Specsを読み込む：

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4&prompt=Here%20is%20the%20transcript...

specを使用する場合、他のモデルパラメータは無視され、specの設定が優先されます。

検証

すべてのパラメータは、適用される前にLibreChatのスキーマに対して検証されます。無効なパラメータや値は無視され、有効な設定のみが会話に適用されます。

クエリパラメータは慎重に使用してください

  • プロバイダーの制限を悪用したり超過したりすると、APIエラーが発生する可能性があります。
  • Bad Requestエラーが発生した場合は、New Chatをクリックして会話をリセットしてください。
  • 選択した endpoint がそのパラメータをサポートしていない場合、そのパラメータは無効となります。

ベストプラクティス

  1. 可能な限り endpoint と model の両方を設定してください。
  2. 渡す各パラメータがそのendpointでサポートされていることを確認してください。
  3. プロバイダーの制限内に値を維持してください。
  4. URLを共有する前に、パラメータの組み合わせをテストしてください。

クエリパラメータを使用すると、特定の会話設定の共有、異なるチャット設定のブックマーク、外部ツールからのチャット起動の自動化が容易になります。

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