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GooseはBlock社が提供するオープンソースのローカル環境向けコーディングエージェントだ。Gooseには標準でTokiosプロバイダーは備わっていないが、JSONファイルを通じてカスタムプロバイダーを設定できるため、https://api.tokios.com/v1を指定すればコネクター経由で任意のモデルに接続可能だ。

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前提条件

  • A running Tokios connector paired with your local model — see Connector install
  • A registered model deployment name — see Register a model
  • A Tokios API key (sk-tok-…) — see API keys
  • Gooseがインストール済みであること

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カスタムプロバイダーの設定方法

Goose用のカスタムプロバイダーファイルを作成する。Gooseのバージョン更新に伴いカスタムプロバイダーの設定仕様も変更されるため、ご使用のバージョンに合った正確なJSONスキーマ（フィールド名や必須・任意のキー、models配列か別の構造体が求められるかなど）を確認しておくこと。
Create a JSON file in ~/.config/goose/custom_providers/:
tokios.json
このファイルにはAPIキー自体が記載されるのではなく、環境変数の名前のみが記載されるため、Gooseを起動する前にその環境変数をエクスポートしておく必要があります。
Replace gemma-tunnel with the public deployment name you registered on the Models tab — not the local model id your backend (Ollama, llama.cpp, vLLM, or LM Studio) uses. Because api_key_env stores only the variable name, this file is safe to commit; the key never enters it.
If requests 404, check how your Goose release interprets base_url. Goose’s own custom-provider example writes the full endpoint path (.../v1/chat/completions) rather than just the /v1 root, and the two forms are not interchangeable — try https://api.tokios.com/v1/chat/completions if https://api.tokios.com/v1 fails.

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別案として、組み込みのOpenAIプロバイダーも利用可能です。

プロバイダーファイルを追加したくない場合、Gooseに内蔵されている openaiプロバイダーではカスタムホストを指定できます。これらの設定は ~/.config/goose/config.yamlに保存されます。
OPENAI_HOSTはホストのルートパスであり、OPENAI_BASE_PATHはリクエストパスです。デフォルト値は v1/chat/completionsとなっており、これはTokiosが提供するパスですので通常は設定不要です。

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別案として、環境変数を利用する方法もあります。

カスタムプロバイダーファイルを作成せずに、OPENAI_HOST環境変数を使ってGooseのOpenAI互換クライアントからTokiosへ接続することも可能です。ご使用のバージョンにおいて OPENAI_HOSTが単なるホスト名のみを求めるのか、それとも完全な /v1パスを求めるのか、さらに認証のために OPENAI_API_KEYとの組み合わせが必要かどうかも確認してください。
GooseではAnthropicが独立したファーストパーティプロバイダーとして扱われており、汎用的なカスタムAnthropicベースURLの設定機能は現時点では存在しません（機能要望として block/goose#3777 で追跡中です）。そのため、上記のOpenAI互換プロバイダー設定欄を利用してTokiosへ接続してください。

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ツール対応型のモデルを選ぶ

Gooseのエージェントはツール呼び出し機能を利用してファイルの読み取りやコマンド実行、コード編集を行う。すべてのローカルモデルがツール呼び出しを確実に扱えるわけではないため、実際の編集作業にGooseを活用する際は、ツール呼び出し機能が充実したモデルを基盤とするデプロイを選ぶべきだ。エージェント型コーディング作業に適したモデル選定の手順は タスク別モデル選び方 を参照されたい。

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トラブルシューティング

Gooseから送信されたAPIキーが欠落している、形式が不正である、あるいは無効化されている可能性がある。api_key（またはOPENAI_API_KEY）に余分な空白を含まず完全な sk-tok-… キーが記載されているか確認し、Keysタブでその状態を確認してほしい。
The model name in models doesn’t match a registered deployment. Confirm it exactly matches the public name on the Models tab — not your Ollama, llama.cpp, vLLM, or LM Studio local model id.
該当デプロイ用のコネクターがオフライン状態にあるか、同時接続数の上限に達している。Connectorsタブを確認し、コネクターの状態が Online と表示されていること、またコネクターを稼働させているマシンが正常に起動し通信可能な状態であることを確認してほしい。

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次の手順

クイックスタート

コネクターを設定し、モデルを登録した上で新規にAPIキーを作成していこう。

タスクに応じてモデルを選択する

Gooseに接続する前に、ローカルモデルがエージェント型コーディング作業に適しているか確認しましょう。