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Roo Code は、設定パネルで構成したプロバイダープロファイルを通じてモデルと通信します。OpenAI Compatible プロバイダーを追加し、Base URL を https://api.tokios.com/v1 に、API Key を sk-tok-… キーに、Model ID を Tokios コンソールに登録したデプロイメント名に設定します。Roo Code はその後、そのマシンがどこにあっても、コネクタを介してローカルモデルにリクエストを送信します。

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前提条件

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OpenAI 互換プロバイダーの設定

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Roo Code のプロバイダー設定を開く

VS Code で Roo Code パネルを開き、その設定に進みます。API プロバイダーとして OpenAI Compatible を選択します。
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ベース URL を設定する

次に、Base URL を以下に設定します：
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API キーを追加する

続いて、sk-tok-… キーを API Key フィールドに貼り付けます。Roo Code はこれを各リクエストの Bearer トークンとして送信します。
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モデル ID を設定する

次に、Model ID を 公開デプロイメント名 に設定します。Models タブに登録したものです — 例えば gemma-tunnel のように。これは、バックエンド（Ollama、llama.cpp、vLLM、LM Studio）が使用するローカルモデル ID ではありません。
必ず gemma-tunnel は独自のデプロイメント名に、sk-tok-YOUR_KEY は独自のキーに置き換えてください。いずれも共有設定ファイルにコミットしないでください。

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ツール呼び出しをサポートするモデルを選択する

Roo Code は、プロジェクト内のファイルの読み取り、コマンドの実行、編集の適用を行うために、ネイティブなツール呼び出しに依存しています。基盤となるモデルがネイティブなツール呼び出しをサポートしていない場合、Roo Code はそのレスポンスをツールアクションに解析できません — 進捗を生む代わりに、再試行とループを繰り返します。 Tokios はリクエスト内のツール呼び出し構造をバックエンドにそのまま渡します。ツール呼び出しが実際に機能するかどうかは、Tokios やコネクタではなく、実行中のモデルに完全に依存します。本格的な作業で Roo Code に依存する前に、デプロイメントがネイティブなツール呼び出しサポートを持つモデルで裏打ちされていることを確認してください。エージェントワークロード向けのモデル比較方法については、ローカルモデルの選択 を参照してください。
ネイティブなツール呼び出しをサポートしないモデルは、同じデプロイメント経由のプレーンなチャットでは正常に動作する場合でも、Roo Code では動作しません。Roo Code が同じステップの再試行で停止しているように見える場合、最初に確認すべきはこの点です。

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トラブルシューティング

Roo Code が送信した API キーが欠落している、形式が不正である、または取り消されています。余分な空白なしで完全な sk-tok-… キーを貼り付けたことを確認し、Keys タブでそのステータスを確認してください。
キーは有効ですが、Model ID のデプロイメントにスコープ設定されていないか、アカウントが停止されています。Keys タブでキーの許可されたモデルパターンを確認してください。
指定された Model ID の値が登録済みのデプロイメントと一致しません。Models タブ上の公開名と完全に一致することを確認してください — Ollama/llama.cpp/vLLM/LM Studio のローカルモデル ID ではありません。
そのデプロイメントのコネクタがオフラインであるか、並列処理上限に達しています。Connectors タブを確認してください — コネクタは Online と表示されている必要があります。
これは通常 Tokios のエラーではなく、デプロイメントの背後にあるモデルがネイティブなツール呼び出しをサポートしていない兆候です。上記の ツール呼び出しをサポートするモデルを選択する を参照してください。

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次のステップ

ローカルモデルの選択

Roo Code のようなコーディングエージェントワークロード向けのモデルとバックエンドを比較します。

互換クライアント

その他の OpenAI 互換および Anthropic 互換クライアントのベース URL とキー設定を確認します。