はじめに
近年、多くのソフトウェアにAI機能が搭載されるようになりました。特にオープンソースのプロジェクトでAIを活用する例が増えていますが、その導入には一つの大きな壁がありました。それは、利用者がOpenAIなどの有料APIキーを自身で用意しなければならないという「APIキー問題」です。この一手間が、多くのユーザーや開発者がプロジェクトを試すことをためらわせる原因となっていました。
本稿では、この課題を解決するためにGitHubが発表した新機能「GitHub Models」について、その仕組み、利点、最新の機能拡張、そしてオープンソース開発に与える影響を詳しく解説していきます。
参考記事
- タイトル: Solving the inference problem for open source AI projects with GitHub Models
- 発行元: The GitHub Blog
- 発行日: 2025年7月23日
- URL: https://github.blog/ai-and-ml/llms/solving-the-inference-problem-for-open-source-ai-projects-with-github-models/
要点
- オープンソースAIプロジェクトの普及において、ユーザーに有料APIキーの準備を求めることは大きな導入障壁である。
- GitHub Modelsは、GitHubアカウントを持つすべてのユーザーが利用できる、無料のAIモデル推論APIを提供する。
- このAPIはOpenAIのAPIと互換性があり、既存のプログラムやライブラリを僅かな修正で流用できる。
- 認証にはGitHubのトークン（PATまたはGITHUB_TOKEN）を使用するため、新たなAPIキーの管理が不要である。
- 特にGitHub Actionsとシームレスに連携でき、ワークフローに1行追加するだけで、設定不要のAI機能をCI/CDに組み込むことが可能である。
- BYOK（Bring Your Own Key）機能により、既存のOpenAIやAzure AIアカウントとの統合も可能。
- これにより、ユーザーと開発者の双方にとって、AI搭載プロジェクトへの参加と貢献が格段に容易になる。
詳細解説
オープンソースAIが抱える「推論」の課題
まず前提として、AIモデルにおける「推論（Inference）」とは、学習済みのモデルを使って、新しいデータに対する予測や文章生成などを行う処理のことです。多くのAI機能は、この推論処理をAPI経由で実行することで実現されています。しかし、オープンソースプロジェクトでこの仕組みを導入するには、いくつかの課題がありました。
1. 有料APIの壁
最も簡単な方法は、利用者にOpenAIやAnthropicといった外部サービスのAPIキーを登録してもらうことです。しかし、これらのAPIは基本的に有料であり、特に学生や趣味で開発を行う人々にとっては金銭的な負担が大きく、利用のハードルを上げていました。
2. ローカル環境の限界
もう一つの方法は、AIモデルを直接ダウンロードして、利用者のPC（ローカル環境）で動かすことです。しかし、近年の高性能な大規模言語モデル（LLM）は非常に多くのメモリや計算資源を必要とします。一般的なノートPCや、GitHub Actionsで提供される標準的な仮想環境では、性能が不足しがちです。
3. 巨大なモデルファイルの配布
モデルをアプリケーションに同梱して配布する方法もありますが、モデルのファイルサイズは数ギガバイトに及ぶことも珍しくありません。これにより、アプリケーションのインストールサイズが肥大化し、配布やCI/CD（継続的インテグレーション/継続的デプロイメント）のプロセスが遅くなるという問題が生じます。
これらの課題は、ユーザーが気軽にソフトウェアを試すことを妨げ、また、プロジェクトに貢献したいと考える開発者の意欲をも削いでしまう要因となっていました。
解決策としての「GitHub Models」とは？
この状況を打開するために登場したのが「GitHub Models」です。これは、GitHubがホストするAIモデルを、シンプルかつ無料で利用できる推論APIサービスです。
GitHub Models開発の歴史：
- 2025年5月15日: GitHub Models APIが正式リリース
- 2025年6月24日: 有料プランとBYOK機能の提供開始
- 2025年7月17日: 旧Azureエンドポイントの正式非推奨化、GitHub独自エンドポイントへの完全移行
主な特徴は以下の通りです。
無料の利用枠
すべての個人アカウントとオープンソース組織は、無料で推論APIを利用できます。これにより、ユーザーはコストを気にすることなくAI機能を試せます。
OpenAI互換のAPI
このAPIは、広く使われているOpenAIのAPI仕様と互換性があります。そのため、既存のプログラムをほとんど変更することなく利用できます。必要なのは、APIのエンドポイントURLをGitHub Modelsのものに書き換えるだけです。
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI({
// エンドポイントをGitHub Modelsに変更
baseURL: "https://models.github.ai/inference/chat/completions",
// 認証にはGitHubのトークンを使用
apiKey: process.env.GITHUB_TOKEN
});
const res = await openai.chat.completions.create({
model: "openai/gpt-4o", // 利用したいモデルを指定
messages: [{ role: "user", content: "Hi!" }]
});シンプルな認証
新しいサービスに登録してAPIキーを発行する必要はありません。認証には、開発者にはおなじみのGitHubパーソナルアクセストークン（PAT）が使えます。これにより、セキュリティ管理の手間を増やすことなく、すぐに利用を開始できます。
豊富なモデルラインナップ
2025年7月現在、以下のような業界標準の主要AIモデルが提供されており、プロジェクトの目的に応じて選択できます：
主力モデル：
- GPT-4o: OpenAIの最新汎用モデル
- DeepSeek-R1: 671Bパラメータの高性能推論モデル（数学・コーディングに特化）
- Llama 3.3 70B: Metaのオープンソース大規模モデル
- Claude 3.5 Sonnet: Anthropicの高性能対話モデル
専門特化モデル：
- Qwen 2.5 Coder: コーディングタスクに最適化
- Phi-4: Microsoftの軽量高性能モデル
- Mistral Nemo: 効率的な多言語対応モデル
GitHub Actionsとの連携による「ゼロコンフィグ」CI/CD
GitHub Modelsが特に強力なのは、GitHub Actionsとのシームレスな連携です。
従来、GitHub ActionsのワークフローでAI機能（例えば、プルリクエストの自動レビューなど）を利用するには、リポジトリの「Secrets」に手動でAPIキーを登録する必要がありました。
しかしGitHub Modelsを使えば、その手間が一切不要になります。ワークフローのYAMLファイルに以下の1行を追加するだけです。
permissions:
models: read # この行がGITHUB_TOKENに推論APIへのアクセス権を付与するこれを設定するだけで、ワークフロー内で自動的に発行されるGITHUB_TOKENが、GitHub ModelsのAPI認証に使えるようになります。つまり、利用者は何の設定も行うことなく（ゼロコンフィグ）、AI機能が組み込まれたGitHub Actionをリポジトリに追加できるのです。
これにより、以下のような高度な自動化が、誰でも簡単に実現可能になります：
- プルリクエストの変更内容を自動で要約するボット
- Issueの内容を解析し、適切なラベルを自動で付与するワークフロー
- リポジトリの活動をまとめた週次レポートの自動生成
- コードレビューの自動化とセキュリティチェック
- ドキュメントの自動生成と更新
利用制限と実用的な考慮事項
無料利用枠のレート制限
GitHub Modelsの無料利用枠では、以下のような制限が設定されています：
モデル別の1日あたりリクエスト制限：
- GPT-4o: 50リクエスト/日
- GPT-4o mini: 150リクエスト/日
- DeepSeek-R1: モデルサイズに応じて設定
- 各モデルは独立してカウントされるため、複数モデルを組み合わせることで総リクエスト数を増やすことが可能
トークン制限（1リクエストあたり）：
- 入力トークン: モデルによって4,000〜8,000トークン
- 出力トークン: モデルによって2,000〜4,000トークン
- これらの制限は、サーバー負荷管理のために設定されており、モデル本来の性能（例：GPT-4o miniの128Kコンテキスト）より小さく設定される場合があります
その他の制限：
- 1分あたりのリクエスト数（RPM）
- 同時リクエスト数の上限
商用利用への対応
無料利用枠を超える場合や、より高い性能が必要な場合は、以下の選択肢があります：
1. GitHub Models有料プラン：
- 大幅に緩和されたレート制限
- より大きなコンテキストウィンドウ（最大128Kトークン）
- 専用インフラによる低遅延
- GitHub経由での統一課金
2. BYOK（Bring Your Own Key）機能：
- 既存のOpenAIやAzure AIアカウントのAPIキーを使用
- GitHub Modelsの便利な機能を保ちながら、独自の課金アカウントで利用
- エンタープライズレベルのカスタムモデルアクセス
エンタープライズ対応とガバナンス
GitHub Modelsは個人開発者だけでなく、企業利用も考慮した設計になっています：
セキュリティとプライバシー
- データ保護: 入力データはモデル訓練に使用されない
- 組織レベルの制御: 利用可能なモデルの管理
- グループベースのアクセス管理: チームごとの権限設定
- Azure/GitHubインフラ: 企業レベルのセキュリティ基準
統合管理
- 統一ダッシュボード: 複数モデルの使用状況を一元管理
- コスト管理: 組織全体の利用量とコストの可視化
- 監査ログ: API利用の詳細な記録とトレーサビリティ
プロジェクトの成長に合わせたスケーリング
GitHub Modelsは無料でも十分に強力ですが、プロジェクトが成長し、より多くのAPIリクエストが必要になった場合にも対応できます。
段階的なスケーリングパス
段階1: 無料利用枠での実験
- プロトタイプ開発と機能検証
- 小規模なコミュニティプロジェクト
- 教育・学習目的での利用
段階2: GitHub Models有料プラン
- 本格的な商用利用
- 高トラフィックなオープンソースプロジェクト
- より高度なAI機能の実装
段階3: BYOK統合
- エンタープライズレベルのカスタマイゼーション
- 特定プロバイダーとの既存契約活用
- 独自モデルやファインチューニング済みモデルの利用
移行の容易性
重要なのは、どの段階でもコードの変更が最小限で済むことです。APIエンドポイントと認証方法を変更するだけで、より高性能な環境に移行できます。
今後の展望と発展性
モデルエコシステムの拡充
GitHub Modelsは継続的にモデルラインナップを拡充しており、以下のような発展が期待されます：
- 最新モデルの迅速な導入: GPT-5、Llama 4、Claude 4などの次世代モデル
- 専門特化モデル: 科学計算、画像生成、音声処理など
- マルチモーダル対応: テキスト、画像、音声を統合した処理
開発ツールとの深い統合
- GitHub Copilot連携: コード生成とモデル推論の組み合わせ
- VS Code拡張: IDE内でのシームレスなAI活用
- GitOps統合: インフラ管理とAI運用の自動化
コミュニティエコシステム
- モデル評価プラットフォーム: コミュニティによるモデル性能比較
- ベストプラクティス共有: 効果的なプロンプトエンジニアリング
- オープンソースAIツール: GitHub Models専用ライブラリとフレームワーク
まとめ
GitHub Modelsは、オープンソースAI開発における長年の課題であった「APIキー問題」に対する、シンプルかつ強力な解決策です。
この機能により、ユーザーは金銭的・技術的な負担なくAI搭載プロジェクトを試せるようになり、開発者やコントリビューターは環境構築の手間から解放され、より本質的な開発に集中できるようになります。参考記事の言葉を借りれば、「最高のAPIキーは、APIキーがないことだ！(The best API key is no API key!)」という理想を現実のものにします。
GitHub Modelsは、オープンソースにおけるAI活用の裾野を大きく広げ、今後さらに多くの革新的なプロジェクトが生まれるきっかけとなるでしょう。
