ポイント早わかり
- 差し替え可能なモデル層：クラウドAPIもローカルのOllama / vLLMも設定できます。
- キャラクター / 会話の種類ごとに割り当て——機微なものはローカル、複雑なものはクラウドへ。
- すべてローカルに切り替え、外部同期をオフにすれば完全にオフラインにできます。
ステップ1：クラウドモデルのAPIを設定する
設定でクラウドモデルのAPIキー（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeekなど）を入力します。クラウドモデルは通常、品質が高く始めやすいので、複雑なタスクや最高の性能が求められるキャラクターに向いています。
ステップ2：ローカルモデル（Ollama / vLLM）を接続する
自分のマシンやローカルネットワークでOllamaやvLLMを動かし、そのローカルエンドポイントをEnclaveのモデル設定に入力します。ローカルモデルの推論はネットワークの外に出ないため、プライバシーに敏感な会話に向いており、API費用もかかりません。
ステップ3：キャラクター / シーンごとにモデルを割り当てる
キャラクターや会話の種類ごとに異なるモデルを指定します。機微で私的な会話はローカルモデルへ、より高い能力が必要なタスクはクラウドへ。究極のプライバシーを求めるなら、すべてのモデルをローカルに切り替え、現実世界の同期をオフにすれば、システム全体が完全にオフラインになります。
よくある質問
Enclave はどの大規模言語モデルに対応していますか？
Enclave のモデル層は完全に差し替え可能です。OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、さらにローカルの Ollama / vLLM もすべて設定できます。キャラクターごとに別々のモデルを使うこともでき、用途とコストに応じて自由に割り当てられます。Enclaveは完全オフラインで動かせますか？
できます。モデル層をローカルのOllama / vLLMに切り替え、現実世界との同期をオフにすれば、システム全体は外部へのリクエストを一切送らなくなり、あなた自身のマシン上で完全にオフラインで動作します——いかなる約束にも依存しない、最も強力なプライバシー保証です。Enclaveをセルフホストするには何が必要ですか？GPUは必要ですか？
必ずしもGPUは必要ありません。クラウドモデルAPI（OpenAI、Anthropicなど）を使うなら、Dockerが動く普通のサーバーや家庭用マシンで十分です——推論はクラウドで行われ、本機はアプリとデータベースを動かすだけです。ローカルモデル（Ollama / vLLM）でオフライン推論をしたい場合にのみ、相応のVRAMと計算リソースが必要になります。
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