GPT ProtoをJanitor AIに接続する前に必要なもの
Janitor AIのプロキシ設定を開く前に、以下の準備を行ってください。
| 必要な項目 |
用途 |
| Janitor AIアカウント |
キャラクターチャットの開始と管理 |
| GPT Protoアカウント |
サポートされている言語モデルへのアクセス |
| GPT Proto APIキー |
プロキシリクエストの認証 |
| 利用可能な残高 |
選択したモデルで処理されるトークンの支払い |
| 正確なモデル文字列 |
Janitor AIが呼び出すべきモデルをGPT Protoに指示するため |
モデルを選択する前に、Janitor AIのモデルとAPIの使用状況を確認できます。
GPT ProtoダッシュボードからAPIキーを作成またはコピーしてください。キー全体を非公開に保ち、スクリーンショット、キャラクター定義、共有プロンプト、公開リポジトリ、サポート投稿などで公開しないでください。
Janitor AIでGPT Proto APIを使用する方法
Janitor AIでは、プロキシプロバイダーを通じて外部の言語モデルを接続できます。GPT Protoを使用するには、完全なChat Completionsエンドポイント、GPT Proto APIキー、および正確なモデル文字列が必要です。
セットアップは5つのステップで完了します。
ステップ1:GPT Proto APIキーを作成またはコピーする
GPT Protoにサインインし、ダッシュボードのAPIキーセクションを開きます。新しいキーを作成するか、既存のアクティブなキーをコピーしてください。


キー自体をコピーしてください。Janitor AIに貼り付ける際、引用符、Bearer、または前後のスペースを追加しないでください。
キーがスクリーンショットに写り込んだ場合は、画像を公開する前に値全体を隠してください。中央部分だけを隠しても、認証情報の識別可能な部分が露呈する可能性があります。
ステップ2:Janitor AIのAPI設定を開く
Janitor AIでキャラクターチャットを開きます。チャットの右上にあるプロバイダー情報の横にあるメニューをクリックし、Settingsを選択します。

API設定はチャットインターフェース内で管理されます。公開されているキャラクタープロフィールを開いただけでは、以下のステップで説明する設定フィールドは表示されません。
ステップ3:プロキシを選択して設定を作成する
設定パネルで、ProviderをProxyに変更します。プロキシ設定の下にある+ Newをクリックします。

このパネルに表示される注意書きは一読の価値があります。Janitor AIのリクエストには、最新のメッセージ以上の情報が含まれる場合があります。キャラクター情報、あなたのペルソナ、チャット履歴、メモリ、および追加のプロンプトが、モデルに送信されるコンテキストの一部となる可能性があります。
つまり、同じような長さのメッセージであっても、必ずしも同じコストがかかるとは限りません。チャットの初期に生成された返信は、長い会話の後に生成された返信よりもコンテキストが少ないのが一般的です。
ステップ 4: GPT ProtoのプロキシURL、APIキー、モデルを入力する
以下の値を入力してください:
| Janitor AIのフィールド |
値 |
| 名前 |
GPT Proto |
| プロキシURL |
https://gptproto.com/v1/chat/completions |
| APIキー |
あなたのGPT Proto APIキー |
| モデル |
deepseek-flash |
| カスタムプロンプト |
任意。最初のテストでは空欄のままにしてください |

最も重要な詳細はプロキシURLです。
一部のOpenAI互換クライアントでは、以下のようなベースURLが求められます:
https://gptproto.com/v1
Janitor AIのプロキシURLフィールドには、Chat Completionsリクエストの完全なアドレスが必要です:
https://gptproto.com/v1/chat/completions
GPT Protoは、その完全なエンドポイントをAPIクイックスタートで使用します。/v1のみを入力すると、リクエストが誤ったルートに送信され、「Not Found」エラーや接続エラーが発生する可能性があります。
モデルフィールドも同様に厳密です。このテストではdeepseek-flashを使用しています。これはDeepSeek Flash用の現在のGPT Protoモデル文字列です。これはあくまで一例であり、Janitor AIで使用できる唯一のモデルではありません。
モデルの公開名からモデル文字列を推測しないでください。対応するGPT Protoモデルページまたは現在のダッシュボードに表示されている識別子をコピーしてください。
ステップ 5: 保存、更新、そして実際のメッセージを送信する
フィールドへの入力を完了したら、保存をクリックします。
Janitor AIで直ちにネットワークエラーやフェッチエラーが発生した場合は、まだ設定を削除しないでください。以下の順序で操作してください:
設定を保存します。
Janitor AIのブラウザページ全体を更新(リロード)します。
必要に応じてチャットを再度開きます。
プロキシがアクティブなプロバイダーとして維持されていることを確認します。
「Hello」のような短いメッセージを送信します。
キャラクターから返信があるか確認します。
私のテストで起きたこと: URL、APIキー、モデル文字列が正しいにもかかわらず、Janitor AIは最初ネットワークエラーやフェッチエラーを表示しました。設定を保存し、ブラウザページ全体を更新してから実際のチャットメッセージを送信したところ、更新後には同じ設定で正常に動作しました。
これはすべてのネットワークエラーに対する保証された修正方法ではありません。有効な認証情報を変更し始める前に試すべき、低コストな最初のチェックです。
あるJanitor AIコミュニティの議論でも、同じ保存と再読み込みの回避策が説明されていますが、これは公式のルールではなく、ユーザーから報告されたトラブルシューティングとして扱うべきです。reddit.com
Janitor AIで「Failed to Fetch」や「Network Error」が表示されるのはなぜですか?
フェッチエラーが発生したからといって、GPT ProtoのAPIキーが無効であるとは限りません。
このメッセージは、ブラウザが期待した応答を受け取れなかったという「目に見える結果」を示しているだけであり、特定の原因を特定するものではありません。エラーは、保存されたJanitor AIの設定、ブラウザのリクエスト、プロキシURL、認証ステップ、選択したモデル、またはアップストリームのAPIリクエストのいずれかで発生している可能性があります。
まずは最も単純な可能性から確認しましょう。Janitor AIが、新しく保存した設定を現在のチャットページに完全に適用できていない可能性があります。設定を保存し、ページを更新してから、実際のメッセージを1通送信してみてください。
それでも解決しない場合は、以下を確認してください。
プロキシURLに /v1/chat/completions が含まれていること。
APIキーが完全にコピーされていること。
キーに引用符や余分なスペースが含まれていないこと。
モデル文字列がGPT Protoと完全に一致していること。
GPT Protoアカウントに残高があること。
選択したモデルが現在利用可能であること。
ブラウザの拡張機能やプライバシー設定がリクエストをブロックしていないこと。
会話で異常に大きなコンテキストを送信していないこと。
URLとモデル文字列を確認する前に、APIキーを何度も作り直さないでください。間違ったエンドポイントに送信されたリクエストは、有効なキーに置き換えても修正されません。
Janitor AIのプロキシが動作しないのはなぜですか?
Janitor AIのプロキシが動作しない原因として、保存された設定が読み込まれていない、プロキシURLやモデルIDが間違っている、APIキーが無効である、またはアカウントの残高不足などが考えられます。ブラウザの制限、一時的なサービスの中断、会話コンテキストの肥大化もエラーの原因となります。
まずは設定を保存し、ページ全体を更新して、「Proxy」が選択されていることを確認し、新しいチャットで短いメッセージを送信してください。更新することで保存された設定が適用される場合がありますが、すべてのエラーが解決するわけではありません。
問題が続く場合は、以下の表とエラーメッセージを照らし合わせて、次に何を確認すべきか判断してください。
| 表示される内容 |
最初に確認すること |
最初に行うアクション |
| Failed to Fetch または Network Error |
保存されたページ状態、エンドポイント、ブラウザのブロック |
保存してページ全体を更新し、実際のメッセージを送信する |
| 401 Unauthorized |
APIキー |
スペース、引用符、Bearer を含めずにキーを再コピーする |
| 404 or Not Found |
プロキシURL |
完全な /v1/chat/completions アドレスを使用する |
| Model not found |
モデル文字列 |
GPT Protoから現在の識別子を正確にコピーする |
| 接続は成功するが返信がない |
残高、モデルのステータス、リクエストサイズ |
新しいチャットで短いメッセージをテストする |
| 長い会話の途中で返信が失敗する |
コンテキストの増大または出力制限 |
新しいチャットを開始するか、保持するコンテキストを減らす |
| 特定のブラウザでは動作するが他では失敗する |
拡張機能、キャッシュされた状態、プライバシー管理 |
プライベートウィンドウまたは別のブラウザでテストする |
Failed to Fetch または Network Error
まず設定を保存し、ページ全体を再読み込みしてください。その後、初期設定のテストだけに頼らず、実際のメッセージを送信してください。
それでもメッセージが表示される場合は、エンドポイントを再度コピーし、コンテンツブロッカーなしでテストしてください。どちらかのサービスで一時的な障害が発生している場合も同様の症状が出ることがあるため、このメッセージだけで一方のプラットフォームに問題があると断定しないようにしてください。
401 Unauthorized
401エラーは通常、認証に問題があることを示しています。
APIキーのフィールドには、GPT Protoキーのみが入力されていることを確認してください。Bearer、引用符、改行、不要なスペースなどはすべて削除してください。同じキーで直接APIリクエストを行っても失敗する場合は、GPT Protoダッシュボードから新しいキーを作成してください。
404 or Not Found
404エラーは通常、リクエストはサーバーに到達しているものの、利用できないパスが使用されていることを意味します。
この設定では、以下を使用してください:
https://gptproto.com/v1/chat/completions
以下で止めないでください:
https://gptproto.com/v1
2番目の値は一部のクライアントで使用されるベースURLであり、このJanitor AIのフィールドで求められている完全なエンドポイントではありません。
Model Not Found
モデルの表示名とAPI識別子が常に一致するとは限りません。
このテストで使用するモデルの正しい値は以下の通りです:
deepseek-flash
大文字・小文字、スペース、バージョン番号、句読点は重要です。モデルを変更する場合は、古い文字列を手動で編集するのではなく、GPT Protoから新しい識別子をコピーしてください。
接続は成功するがキャラクターが返信しない場合
まず、短いメッセージで新しい会話を試してください。
短いテストが機能する場合、以前のチャットでキャラクター設定、ペルソナ、メモリ、会話履歴を通じてコンテキストが蓄積されすぎている可能性があります。短いテストでも失敗する場合は、現在のモデルのステータスとGPT Protoの残高を確認してください。
オプション:Janitor AIを疑う前にGPT Protoをテストする
直接APIリクエストを行うことで、Janitor AIの設定の問題と、GPT Protoの認証情報やモデルの問題を切り分けることができます。
YOUR_GPTPROTO_API_KEY をプライベートキーに置き換えて、以下を実行してください:
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer YOUR_GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "deepseek-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Reply with: API connection works."
}
]
}'
このリクエストは、DeepSeek Flash APIページに示されている現在のChat Completions形式に従っています。
結果の読み方は以下の通りです:
cURLリクエストが成功するのにJanitor AIで失敗する場合は、Janitor AIのフィールド、保存されたページの状態、またはブラウザに焦点を当ててください。
両方で認証エラーが返される場合は、APIキーを確認してください。
両方でモデルエラーが返される場合は、モデル文字列を確認してください。
APIで残高不足が報告された場合は、Janitor AIを再度テストする前に残高を追加してください。
APIは成功するがJanitor AIでの長い会話が失敗する場合は、コンテキストの少ない新しいチャットでテストしてください。
実際のキーを挿入した状態の完全なcURLコマンドを、公開サポートスレッドに投稿しないでください。
Janitor AIで他のGPT Protoモデルを使用できますか?
はい。deepseek-flashはこのチュートリアルで使用しているモデルであり、Janitor AIの必須要件ではありません。
モデルを切り替えるには、Modelの値を、現在GPT Protoでサポートされている別のテキストモデル識別子に置き換えてください。ほとんどの場合、以下の値は変更する必要はありません。
変更が必要なのはModelフィールドのみです。
モデルによって出力スタイル、コンテキスト処理、応答時間、可用性、コストが異なるため、切り替え後は設定を再テストしてください。コーディングや文書分析に適したモデルが、キャラクターとの対話に最適であるとは限りません。
ロールプレイの挙動を優先する場合は、ロールプレイ向けベスト・アンセンサードLLM APIでトレードオフを比較してください。ここで言う「アンセンサード(検閲なし)」とは、APIの制御と合法的な範囲内でのモデルの挙動を指すものであり、プロバイダーの利用規約や適用されるルールを無視する許可を意味するものではありません。
Janitor AIの会話にはいくらかかりますか?
外部APIを使用する場合、Janitor AIのメッセージ1通あたりの固定料金はありません。
GPT Protoは、処理されたトークン数に応じて選択したモデルの料金を請求します。リクエストには以下が含まれる場合があります。
キャラクター設定
あなたのペルソナ
会話履歴
メモリ
追加のプロンプト
最新のメッセージ
モデルが生成した返信
そのため、最新のメッセージの単語数が同じであっても、会話が長くなると、新しいチャットよりも返信あたりのコストが高くなる可能性があります。
現在のモデル料金は、GPT Protoの料金ページまたは各モデルのページで確認してください。まずは短い会話から始め、実際の使用状況を確認した上で、そのモデルが想定するチャットの長さや予算に適しているかを判断してください。
Janitor AIの利用と独自のロールプレイアプリ構築の比較
プロキシの接続は、Janitor AIの既存のキャラクターやチャットインターフェースを使い続けたい場合に適しています。これでは、Janitor AIのフロントエンド、アカウントシステム、プラットフォームの可用性を制御することはできません。
| あなたの目標 |
推奨される次のステップ |
| 既存のJanitor AIキャラクターとチャットする |
プロキシプロバイダー経由でGPT Protoを接続する |
| キャラクター対話に適したモデルを比較する |
ロールプレイモデルの比較記事を読む |
| 独自のインターフェース、メモリ、モデレーションを制御する |
独自のロールプレイアプリケーションを構築する |
| 製品用に再利用可能なキャラクターロジックを作成する |
APIを使用して独自のキャラクターシステムを設計する |
製品レベルの制御が必要な場合は、AI APIを使用したロールプレイアプリケーションの構築方法をご覧ください。キャラクター定義、メモリ設計、アプリケーションロジックについては、APIを使用して独自のAIキャラクターを作成する方法に続けて取り組んでください。
これらは異なるユースケースです。GPT ProtoをJanitor AIに接続すると、既存のインターフェースの背後にあるモデルを供給できます。独自のアプリケーションを構築すればより多くの制御が可能になりますが、インターフェース、ストレージ、安全規則、ユーザーアカウント、運用コストもすべて自分で管理する必要があります。
最終設定チェックリスト
サポートへの問い合わせやAPIキーの交換を行う前に、以下の4つの値を確認してください:
プロバイダー: Proxy
プロキシURL: https://gptproto.com/v1/chat/completions
APIキー: Bearerを含まない、お客様のプライベートなGPT Protoキー
モデル: deepseek-flashのような、正確な現在のGPT Protoモデル文字列
次に、以下の順序で操作してください:
設定を保存する。
ページ全体を更新する。
プロキシが選択されたままになっていることを確認する。
短いメッセージを1通送信する。
失敗した場合は、URL、APIキー、モデル文字列、残高、ブラウザの順に確認してください。
接続が確立されれば、GPT Protoが選択したモデルを提供する間、Janitor AIをチャットインターフェースとして使い続けることができます。キャラクターの記憶、モデルのルーティング、または製品インターフェース自体を制御する必要がある場合は、次のステップとしてAI APIを使用して独自のロールプレイアプリケーションを構築することをお勧めします。