chatstream.net のクエリパラメータ仕様

chatstream.net のクエリパラメータ仕様

chatstream.net は(株)Qualiteg が運用するサービスで、世界中で公開されている最新のLLMをいちはやく体験することができます。

特定の LLM を開いてじっくりチャットをしたり、複数のLLM を開いて協調的につかってみたり、LLM同士で出力を比較させたり、LLMのもつポテンシャルを感じていただけるようになっています。

たとえば、PCブラウザでURLを開くと、4つのLLMを同時に開いて、同時にチャットを行うことができます。このようにお好みに応じてチャットを制御することができるのがURLパラメータです。

https://chatstream.net/?ws_name=chat_app&mult=1&ontp=1&isync=1&model_id=llama_3_elyza_jp_8b&model_id=openai_gpt_3_5_175b&model_id=anthropic_claude3_0_haiku&model_id=google_gemini1_5_flash

URLパラメータ

chatstream.net の動作はURLパラメータである程度制御することが可能です。

URLパラメータとは https://chatstream.net の後に ? を付与して例えば https://chatstream.net?model_id=openai_gpt_4o_mini のように ? につづいて キー=値 のようなクエリ文字列を指定することで chatstream.net のお好みに応じて制御することができます。

パラメータ一覧

【ws_name】
自動で選択状態にしたいワーキングセット名を指定します。

ws_name="chat_app"

ワーキングセットは、PC画面では左端(スマホでは下端)に表示されるボタンで切り替えることのできる作業単位です。現在は "chat_app","chat_app_en" を指定することができます。

【mult】
multi_topic_mode をあらわすクエリパラメータです。

mult=1

mult=1 を指定すると、マルチトピックモードとなり、PCで使用するときに、複数のLLMチャットを同時に開くことのできるモードになります。

(例)
mult=1 マルチトピックモード
mult=0 シングルトピックモード
mult無指定 デフォルト設定またはユーザーの記録

【ontp】
open_new_topic をあらわすクエリパラメータです。

新規トピックとして開きます。

ontp=1

(例)
ontp=1 自動的に新しいトピックを開く
ontp=0 (デフォルトに従う)
ontp無指定(デフォルト動作に従う)

【model_id】
自動的に開きたいmodel_idを指定します。
複数指定すると複数開くことができます

model_id=openai_gpt_4o_mini&model_id=rakuten__rakuten_ai_7b_chat

model_id 一覧(※一部モデルは法人版のみで有効)

モデル名 モデル表示名 model_id
llama3.1 Meta-Llama-3.1-8B meta_llama_3_1_8b_instruct
node(chatstream.net用mistral_nemo) Mistral-Nemo-Instruct-2407 mistral_nemo_instruct_2407
node:0(default) calm3-22b-chat calm3_22b_chat
node(chatstream.net用elyza8B) Llama-3-ELYZA-JP-8B llama_3_elyza_jp_8b
node:0(default) RakutenAI-7B-chat rakuten__rakuten_ai_7b_chat
node(chatstream.net用GPT4o_mini) OpenAI GPT-4o mini openai_gpt_4o_mini
node(chatstream.net用GPT3.5_newtech) OpenAI GPT-3.5 openai_gpt_3_5_175b
node(chatstream.net用Claude3Haiku) Anthropic Claude3-Haiku anthropic_claude3_0_haiku
node(chatstream.net用Gemini1.5Flash) Google Gemini1.5 Flash google_gemini1_5_flash
Anthropic Claude 3.5 Sonnet Anthropic Claude 3.5 Sonnet anthropic_claude_3_5_sonnet
Google Gemini1.5 Pro Google Gemini1.5 Pro google_gemini1_5_pro
OpenAI gpt-4o OpenAI GPT4o openai_gpt4o

・確実に複数 開きたいときは、 mult=1 を明示的に指定してください。
・確実に自動的に開きたいときは ontp=1 を明示的に指定してください。


【isync】
input_sync をあらわすクエリパラメータです。

複数のLLMへの入力を同期させることができます

isync=1


isync=1 入力同期が有効
isync=0 入力同期はしない
isync無指定 デフォルトの設定に従う

【noip】
noip は no_iphone をあらわすクエリーです。

iPhone専用の描画モードを無効にします

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Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年6月に登場した Claude Fable 5 は、公開直後の輸出規制による一時停止、グローバル再展開、そしてサブスクリプション枠からの離脱と、わずか1か月でめまぐるしい動きを見せています。 当ブログでもその時々の状況を追ってきました。 まず全体像は ついに一般公開、Claude Mythos 5 / Fable 5 を実務視点で読み解く で、公開直後の停止騒動は 公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5 をめぐる米政府指令が示した、AI の新しい可用性リスク で、料金と今後の見通しは Claude Fable 5 はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通し で扱っています。 本記事は、それらを踏まえた「実務で使うための決定版ガイド」です。 とくに 2026年7月12日(日本時間7月13日)を境にサブスクリプション枠から外れ、使用クレジットを有効化しないと使えなくなる (この期限は当初2026年7月7日とされていましたが、のちに5日間延長されて7月12日になりました。

By Qualiteg プロダクト開発部
AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部