Tool Integrations2026年9月22日Flatkey Team

Claude Codeを任意のモデルで使う方法: SKILL.mdセットアップ

FlatkeyのSKILL.mdをClaude Codeにインストールし、稼働中のモデルIDを見つけ、安全なスモークテストを実行し、ゲートウェイの環境変数を使うべきタイミングを理解します。

Claude Code は、あなたの AI ルーティング層の仕組みを理解していると、ずっと便利になります。SKILL.md のセットアップは、そのワークフローを教えるためのクリーンな方法です。つまり、Flatkey のルーターがどこにあるか、ライブのモデル ID をどう見つけるか、対応しているモデルやツールをどう呼び出すか、そして残高を使ったり本番システムに触れたりする前にどの安全ルールに従うべきかを伝えます。

最初に 1 つ重要な注意点があります。Claude Code 自身の推論ループは依然として Claude 上で動作します。Anthropic の gateway ドキュメントでは、Claude Code は LLM gateway に接続できるものの、gateway を通して Claude Code 自体を Claude 以外のモデルへルーティングすることはサポートしていないとされています。このガイドは、Claude Code を任意のモデルで使う方法: SKILL.md セットアップ の実用版です。Claude Code はあなたのコーディングエージェントとして維持し、そこに Flatkey の skill を与えることで、タスクに応じてプロジェクトから Flatkey 対応の任意のモデルや従量課金ツールを見つけて呼び出せるようにします。

Flatkey の公開されている SKILL.md は、その目的のために作られています。エージェントに https://router.flatkey.ai、OpenAI 互換のベース URL https://router.flatkey.ai/v1、ライブのモデルカタログ、ツールマーケットプレイス、最初は小さな呼び出しを行うこと、リクエスト ID、そして書き込み、送信、購入、削除、公開、権限変更の前に承認ゲートを使うことを指示します。

ルーター自体が初めてなら、このガイドと並べて Flatkey API クイックスタートを開いておいてください。より広いプロバイダー移行と比較したい場合は、OpenAI API 代替と統合 AI API ワークフローのガイドで、ベース URL のパターンをより詳しく説明しています。

簡単な答え

リポジトリ内から Claude Code に Flatkey を操作させたい場合は、このセットアップを使ってください:

Flatkey Console で Flatkey API キーを作成します。
Flatkey skill を ~/.claude/skills/flatkey/SKILL.md または .claude/skills/flatkey/SKILL.md として Claude Code にインストールします。
FLATKEY_API_KEY は、コミットされるファイルではなく、シェルまたはローカルのシークレットマネージャーに保存します。
Claude Code に Flatkey skill を使わせ、ライブのモデルカタログを取得し、https://router.flatkey.ai/v1 経由で小さなスモーク呼び出しを実行するよう依頼します。
Flatkey Usage Logs で、モデル、トークン数、レイテンシ、ステータス、コストを確認します。

Claude Code の Claude 系トラフィックを Flatkey 経由にしたい場合は、OpenAI 互換の /v1 ベース URL ではなく、Flatkey の Claude Code ガイドを使ってください:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://router.flatkey.ai"
export ANTHROPIC_API_KEY="$FLATKEY_API_KEY"

この経路は Claude Code の gateway ルーティング用です。SKILL.md の経路は、プロジェクトから Claude Code に Flatkey のモデルやツールを使う方法を教えるためのものです。

SKILL.md が Claude Code に加える変更

Claude Code の skill は、SKILL.md ファイルを含むディレクトリです。Claude Code は起動時に skill のメタデータを読み込み、タスクが一致した場合、または skill を直接呼び出した場合にのみ skill 本文を読みます。そのため、skill は CLAUDE.md よりも、「Flatkey モデルを見つける、対応ルートを選ぶ、小さな呼び出しを実行する、Usage Logs を確認する」といった再現可能な手順の置き場所として適しています。

Flatkeyでは、このスキルはClaude Codeに対して一貫して5つのことを実行させるべきです:

Step	What Claude Code should do	Why it matters
Read setup rules	Load the Flatkey `SKILL.md` before calling the router	推測によるモデルID、推測によるツール入力、秘密情報の漏えいを避ける
Use the live catalog	Call `/v1/models` before selecting a model	モデル一覧は変わるため、静的な例は古くなる可能性がある
Keep secrets local	Use `FLATKEY_API_KEY` without printing or committing it	チャット、ログ、gitでの認証情報の露出を防ぐ
Start small	Run a tiny smoke call before expensive work	認証、ベースURL、ルート、レスポンス形式を確認できる
Verify the ledger	Check Usage Logs or request output after a call	モデル、レイテンシ、トークン、請求額の証拠をチームに提供できる

これが、Claude Codeを任意のモデルで使う方法: The SKILL.md Setup の実践的な核心です。Claude Codeは引き続きオーケストレーターです。Flatkeyは、意図的に操作できるモデルおよびツール層になります。

Step 1: 個人用またはプロジェクト用のインストールを選ぶ

すべてのリポジトリで使えるようにしたい場合は、スキルをグローバルにインストールします:

mkdir -p ~/.claude/skills/flatkey
curl -fsSL https://flatkey.ai/SKILL.md \
  -o ~/.claude/skills/flatkey/SKILL.md

チームで同じFlatkeyワークフローを共有したい場合は、リポジトリ内にインストールします:

mkdir -p .claude/skills/flatkey
curl -fsSL https://flatkey.ai/SKILL.md \
  -o .claude/skills/flatkey/SKILL.md

共有プロジェクトのスキルとして使う場合は、コミットする前にファイルを確認してください:

sed -n '1,200p' .claude/skills/flatkey/SKILL.md

インストールコマンドを自動実行されるシェルスクリプトにしないでください。スキルは指示コンテンツです。リポジトリに他の開発手順を追加するのと同じように扱ってください。取得し、確認し、チームが同意した場合にのみコミットします。

Step 2: Flatkeyキーを安全に設定する

環境変数を使用します:

export FLATKEY_API_KEY="sk-fk-your-key"

変数を永続化する必要がある場合は、シェルのプロファイル、シークレットマネージャー、またはgitで無視されるローカルの環境ファイルに入れてください。キーを .claude/settings.json、CLAUDE.md、コミット済みの SKILL.md、または共有スレッドに貼り付けるプロンプトに置かないでください。

Flatkeyスキル自体のルールはシンプルです。すでに設定されている FLATKEY_API_KEY を使用し、そのキーを router.flatkey.ai または認証済みのFlatkey Console以外に対して、印字、ログ記録、コミット、送信しないことです。

Step 3: Claude Codeがスキルを認識していることを確認する

スキルが利用可能なリポジトリまたはターミナルからClaude Codeを起動します:

claude

次に、利用可能なスキルを確認します:

/skills

flatkey がスキル一覧に表示されているはずです。実行中の Claude Code セッション中にスキルをインストールしていて表示されない場合は、Claude Code を再起動してください。Claude Code はセッション中に多くのスキル変更を検出できますが、セットアップ時の曖昧さをなくすには再起動するのが最も簡単です。

次に、無害な最初のタスクを依頼します:

flatkey スキルを使ってください。FLATKEY_API_KEY が出力せずに利用可能であることを確認し、Flatkey からライブのモデルカタログを取得し、見つかったテキスト対応モデル ID の最初の 5 つを要約してください。まだ生成は実行しないでください。

これは、生成コストを使わずに検出をテストするものです。

ステップ 4: ライブのモデルカタログを取得する

Flatkey のスキルは、モデルを選ぶ前に Claude Code にライブのモデルカタログを取得するよう指示します。直接のコマンドは次のとおりです:

curl -fsS https://router.flatkey.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY"

実際のワークフローでは、返された ID の中からのみ選ぶよう Claude Code に依頼してください:

flatkey スキルを使ってください。ライブのモデルカタログを取得し、カタログに返された低コストのテキストモデルを 1 つ選んで、1 文のスモークテストを実行してください。また、実行前にそれを選んだ理由を説明してください。

これにより、よくあるエージェントのミス、つまり記憶や古い記事にあるモデル名を使ってしまうことを避けられます。カタログは、その時点であなたのキーが呼び出せるものの信頼できる情報源です。

ステップ 5: 小さな OpenAI 互換のスモーク呼び出しを実行する

カタログが返ってきたら、Flatkey の OpenAI 互換 API を通して小さなリクエストを実行します:

curl https://router.flatkey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "replace-with-a-model-id-from-the-live-catalog",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "1 文で返答してください: Flatkey のスモークテストに成功しました。"
      }
    ],
    "max_tokens": 40
  }'

最初の呼び出しは地味な内容にしてください。ここでテストしているのは、認証、モデル ID、ベース URL、レスポンスの形、そして台帳の可視性です。長文コンテキストのプロンプト、ツール呼び出し、画像生成、バッチジョブは、基本経路が動作してからにしてください。

ステップ 6: Claude Code にタスクから任意の対応モデルを呼び出させる

スモークテストが成功したら、Claude Code にタスクに合ったモデルへ作業を振り分けるよう依頼できます。

たとえば:

flatkey スキルを使ってください。この関数のセカンドモデルレビューが必要です。ライブのカタログを取得し、カタログに返されたコーディング対応モデルを 1 つ選び、Flatkey 経由で小さなレビュー要求を実行し、モデル ID、リクエスト結果、および返された request ID や usage フィールドがあればそれを報告してください。秘密情報は出力しないでください。

または:

flatkey スキルを使ってください。このプロンプトについて、Flatkey 対応のテキストモデル 2 つを比較してください。両方の呼び出しを 200 出力トークン未満に抑え、出力を横並びで表示し、この低リスクの社内要約タスクにどちらを使うべきか教えてください。

それが、Claude Code でうまく機能する「任意のモデル」パターンです。Claude Code がタスクを調整し、ファイルを読み、リポジトリのコンテキストを適用し、2つ目のモデルや別のモデルファミリーが有用な場合には、制御された外部モデル経路として Flatkey を使用します。

本番環境でのモデル選定では、これをAI model catalog guideと組み合わせて、Claude Code がルートを推奨する前に、エンドポイントの種類、料金単位、利用可能性、検証ステータスを確認するようにします。

ステップ 7: Flatkey Tools は確認後にのみ使用する

Flatkey の SKILL.md には、従量課金のツールも含まれています。重要なルールは、Claude Code がツールを実行する前に必ず確認することです。ツール ID、必須フィールド、価格、プロバイダー名、課金単位を勝手に作り出してはいけません。

最初のプロンプトとして適切なのは次のとおりです:

flatkey スキルを使用してください。ブラウザで Flatkey のツールマーケットプレイスを開き、私のアカウントで利用可能な検索関連ツールを確認し、候補ツール 1 つについて必要なフィールドと課金単位を要約してください。まだツールは実行しないでください。

準備ができたら、次のようにします:

flatkey スキルを使用してください。確認済みのツールを小さな制限値と冪等性キー付きで実行してください。実行前に、正確なツール、必要なフィールド、想定される課金単位、および私の承認のための最大予算を繰り返してください。

これにより、エージェントが制御されていない有料呼び出しに逸脱することなく、Claude Code を有用に保てます。

ステップ 8: 必要に応じて Claude Code の Claude トラフィックを Flatkey 経由にする

SKILL.md のセットアップは、Claude Code 自体をゲートウェイ経由でルーティングすることとは異なります。Claude Code の Claude ファミリーのリクエストを Flatkey 経由で実行したい場合は、Claude Code を Anthropic 形式のゲートウェイクライアントとして設定します:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://router.flatkey.ai"
export ANTHROPIC_API_KEY="$FLATKEY_API_KEY"

この経路では末尾の /v1 は付けないでください。Claude Code と Anthropic SDK が必要なルートを追加します。変数を設定したら、同じシェルから Claude Code を起動し、次を実行します:

/status

Anthropic の base URL と認証情報のソースを確認してください。その後、短いプロンプトを送信して Flatkey Usage Logs を確認します。base URL が表示されない場合、Claude Code は環境変数を受け取っていません。

この経路は、Claude Code の Claude 利用を Flatkey の残高と台帳に反映させたい場合に使います。スキル経路は、リポジトリから Claude Code に Flatkey 対応のモデルやツールを呼び出させたい場合に使います。

関連するルーティングの判断については、Claude vs GPT API routing を参照してください。外部ツールを呼び出すエージェントがユースケースであれば、モデルファミリーが変わっても、Gemini API for AI agents のチェックリストは有用です。制御項目が似ているためです。具体的には、正確なモデル ID、制限付きリトライ、ツール検証、利用状況のレビューです。

よくある間違い

間違い 1: SKILL.md が Claude Code の頭脳を変えると考えること

そうではありません。スキルは Claude Code に再利用可能な手順とプロシージャを与えます。Claude Code 自体のエージェントループを GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen、その他のモデルに変えるものではありません。

間違い 2: `ANTHROPIC_BASE_URL` で `/v1` を使う

Flatkey の OpenAI 互換ベース URL は次のとおりです:

https://router.flatkey.ai/v1

Claude Code のゲートウェイルーティングは次を使用します:

https://router.flatkey.ai

これらは分けて扱ってください。

間違い 3: Claude の設定に認証情報をコミットする

プロジェクトの .claude/settings.json は通常リポジトリと共有されます。そこにキーを入れないでください。シェルの export、vault、または .claude/settings.local.json を使うのは、リポジトリがそれを ignore しており、チームがそのローカルなワークフローに同意している場合に限ります。

間違い 4: エージェントにモデル ID を推測させる

必ず最初に /v1/models を取得してください。モデル ID が、あなたのキーに対するライブのカタログ応答に含まれていない場合は、それを使わないでください。

間違い 5: 有料ツールを確認前に実行する

Flatkey Tools では、まず必要なフィールド、例、課金単位、正確な価格を確認してください。そのうえで idempotency key を使い、実行前に承認を求めてください。

コピーして使えるセットアップチェックリスト

次のチェックリストは 1 台の開発マシン向けです:

# 1. Claude Code 用に Flatkey スキルをインストールする
mkdir -p ~/.claude/skills/flatkey
curl -fsSL https://flatkey.ai/SKILL.md \
  -o ~/.claude/skills/flatkey/SKILL.md

# 2. 確認する
sed -n '1,200p' ~/.claude/skills/flatkey/SKILL.md

# 3. Flatkey キーを export する
export FLATKEY_API_KEY="sk-fk-your-key"

# 4. Claude Code を起動する
claude

その後、次のようにプロンプトします:

flatkey skill を使ってください。Flatkey skill が読み込まれていることを確認し、FLATKEY_API_KEY が印字せずに利用可能か検証し、ライブのモデルカタログを取得し、カタログが返したモデル ID を使って https://router.flatkey.ai/v1 経由で小さな chat-completions のスモークテストを 1 回実行してください。

呼び出し後、Flatkey Usage Logs を開き、期待したモデル、ステータス、トークン数、レイテンシ、コストでリクエストが表示されていることを確認してください。

FAQ

Claude Code は SKILL.md 経由で任意のモデルを使えますか?

Claude Code 自体は引き続き Claude 上で動作します。SKILL.md のセットアップにより、Claude Code はプロジェクト内から Flatkey 対応のモデルやツールを見つけて呼び出せるようになります。そのため、タスクに応じて Flatkey の API を通じて他のモデルを使うことができます。

これは `ANTHROPIC_BASE_URL` を変更するのと同じですか?

いいえ。ANTHROPIC_BASE_URL=https://router.flatkey.ai は、Claude Code の Claude 系トラフィックをゲートウェイ経由でルーティングします。https://flatkey.ai/SKILL.md をインストールすると、タスク中に Claude Code が Flatkey の API とツールをどう扱うかを学習します。

Flatkey スキルはグローバルにインストールすべきですか、それともリポジトリ内ですか?

~/.claude/skills/flatkey/ は、プロジェクトをまたいで個人利用する場合に使います。リポジトリがチーム共通のワークフローを保持すべき場合は .claude/skills/flatkey/ を使います。レビュー済みの skill ファイルだけをコミットし、認証情報は絶対にコミットしないでください。

なぜガイドは最初に `/v1/models` を取得するのですか?

モデルの利用可否は変化するためです。ライブの Flatkey カタログは、記憶、チャットの回答、古いドキュメントからコピーしたモデル名よりも安全です。

セットアップ後に何を確認すべきですか?

3つを確認してください。Claude Code が skill を認識していること、Flatkey カタログのリクエストが成功すること、そして Usage Logs にモデル、ステータス、トークン、レイテンシ、コストを含む smoke リクエストが表示されることです。

公式リファレンス

Flatkey SKILL.md: https://flatkey.ai/SKILL.md
Flatkey クイックスタート: https://docs.flatkey.ai/quickstart.md
Flatkey Claude Code ガイド: https://docs.flatkey.ai/guides/claude-code.md
Flatkey OpenAI SDK ガイド: https://docs.flatkey.ai/guides/openai-sdk.md
Anthropic Claude Code skills: https://code.claude.com/docs/en/skills
Anthropic Claude Code gateway docs: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/llm-gateway.md
Anthropic gateway connection guide: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/llm-gateway-connect.md
Anthropic Agent Skills 概要: https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview