LingHub Nexus
AI Routing Engine · Multi-Model AI Platform
最適な AI を、
自動で選ぶ。 — AI Routing Engine for Multi-Model AI Optimization
AI を使う時代から、AI を最適化する時代へ。
コスト・速度・精度を最大化します。
LingHub は複数の AI モデルをリアルタイムで評価し、品質・コスト・速度を自動最適化する AI Routing Engine です。既存の OpenAI SDK の baseURL を変えるだけで導入できます。
AI コストを最適化しながら、品質・速度・精度を自動制御。
LingHub は、複数 AI をリアルタイムで評価し、
最適なモデルへ自動ルーティングする AI Routing OS です。
↓60%
コスト削減
ローカル LLM で
ゼロ課金を実現
⚡最速
レイテンシ最小化
AI が
毎回最速を選択
🎯自動
精度最適化
タスクに最適な
モデルへ振り分け
使い慣れた環境からそのまま接続
Claude Code
MCP stdio
Codex CLI
MCP stdio
Gemini CLI
MCP stdio
VS Code
拡張機能
Cursor
MCP / BYOK
JetBrains
プラグイン
サービス開始時に優先的にご案内します
// OpenAI 互換 API — model=auto で自動最適化
const res = await openai.chat.completions.create({
model: "auto", <— ✓ LingHub が自動選択
messages: [{ role: "user", content: prompt }],
});
// レスポンス拡張フィールド
res.linghub.routing.selectedProvider // "anthropic"
res.linghub.savings.savingsUsd // 0.000312
res.linghub.latencyMs // 87
対応 LLM プロバイダー
Who It's For
こんな課題を抱えていませんか？
AI コストが増え続けている
GPT-4o を使うたびに費用が膨らみ、ROI が見えない
モデル選定が難しい
GPT・Claude・Gemini どれが最適か、タスクごとに判断できない
RAG 運用が複雑
複数モデル × ベクトル DB の組み合わせ管理に工数がかかる
AI 品質が安定しない
モデルのバージョンアップ・障害で品質にばらつきが出る
こんな課題、ありませんか？
AI 活用の壁は
「選択・コスト・品質」にある
複数の AI モデルを使いこなすには、見えないコスト・不安定な品質・複雑な運用という 3 つの課題を同時に解決しなければなりません。
💸
AI コストが読めない
モデルごとに単価が異なり、トークン消費も予測しにくい。月末になるまで請求額がわからない。
🔀
モデル選択が難しい
GPT-4o・Claude・Gemini…どのモデルを使うべきか判断基準がなく、エンジニアが毎回手動で決めている。
📉
品質が安定しない
同じプロンプトでも日によって回答品質にばらつきがある。ユーザー体験が一定にならない。
⚙️
運用が複雑になる一方
プロバイダーごとに SDK・認証・エラーハンドリングが違い、管理コストが肥大化している。
LingHub はこれらをすべて解決します
Built For
あらゆる AI 活用シーンに対応
For SaaS
SaaS プロダクト
マルチテナント対応。テナントごとにモデル・コスト上限・ルーティングポリシーを個別設定。
For Enterprise
エンタープライズ
DeepSeek・Qwen・Mistral などのローカル LLM（vLLM / Ollama / LM Studio）とクラウド AI を統合。CONFIDENTIAL データは社内ルートのみ通過。
For AI Operations
AI 運用チーム
モデル品質・コスト・レイテンシを一元ダッシュボードで可視化。KPI に基づいてルーティングを自動最適化。
For Developers
開発者・スタートアップ
既存の OpenAI SDK の baseURL を変えるだけで導入完了。コード変更ゼロで即 AI 最適化を開始。
How It Works · AI Decision Engine
すべてのリクエストを、最適な AI へ
LingHub Nexus は受信したリクエストをリアルタイムで評価し、品質・コスト・速度を最大化するモデルへ自動ルーティングします。
User Request
「このコードをレビューして」
任意の LLM タスク
LingHub AI Routing OS
Routing Engine
KPI Learning
次回以降の精度・コストを継続改善
Optimized Output
最高品質・最低コストの応答
Quick Setup · OpenAI SDK Compatible Integration
3 ステップで導入完了
API キーを取得
サービスに申し込み、テナント用 API キーを発行します。既存の OpenAI SDK の baseURL と apiKey を書き換えるだけです。
model="auto" に変更
`model: "auto"` を指定するだけで LingHub が最適プロバイダーを自動選択。既存のコードは一切変更不要。
ダッシュボードで分析
コスト削減額・プロバイダー分布・レイテンシ推移をリアルタイムで確認。Stripe による自動課金で請求もシンプル。
// Before（そのままでも OK）
const openai = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openai.com/v1", apiKey: ... })
// After（baseURL を変えるだけ）
const openai = new OpenAI({ baseURL: "https://nexus.linghub.ai/v1", apiKey: "lh-..." })
await openai.chat.completions.create({ model: "auto", ... })
ただ繋ぐだけでなく、
選び・評価し・学習する
リクエストが来るたびに Routing Engine が最適なモデルを判断し、 出力品質とコストを評価して次の判断に活かします。 使うほど賢くなる自己改善ループが LingHub の核心です。
🔀
Multi-Model
9 プロバイダーを単一 API で統合
🎯
KPI 最適化
品質・コスト・速度を KPI で自動最適化
📚
RAG 連携
検索拡張生成をネイティブ統合
⚡
キャッシュ
同一リクエストを $0 でキャッシュ返却
📦
バッチ処理
大量リクエストを自動バッチ最適化
0+
AI コーディング CLI 対応
0+
対応 LLM プロバイダー
0%
最大コスト削減率
0%
API 稼働率 SLA
AI Platform Features · Multi-Model Routing
AI 活用を次のレベルへ
インフラ変更なし。SDK 1 行変更で全機能が使えます。
Multi-Model Routing
GPT・Claude・Gemini・Mistral・Cohere・DeepSeek など 9 プロバイダーを統合し、用途に応じて最適なモデルを自動選択します。
Cost Optimization
高額モデルへの依存を減らし、低コストモデル・キャッシュ・バッチ処理を組み合わせて AI コストを削減します。
節約できる金額は、常に従量費用を上回る設計
Quality Evaluation
出力品質、応答速度、コストをリクエストごとに評価し、次の判断にフィードバックして継続的な改善につなげます。
RAG Integration
社内 FAQ、業務マニュアル、観光情報、商品情報などを参照し、文脈に合った回答を生成します。
Cache Strategy
同一・類似内容の再処理を減らし、レスポンス速度とコスト効率を高めます。
KPI Learning
利用実績や品質スコアをもとに、ルーティング戦略を継続的に最適化します。使うほど賢くなります。
AI Routing OS · Adaptive AI Decision Engine
LLM Router でも API Gateway でも
AI Orchestrator でもない。
その全部の上位互換。
市場には「モデルを繋ぐだけ」「認証を管理するだけ」「ワークフローを組むだけ」の製品があります。 LingHub はそれらすべてを内包し、さらに自動選択・品質評価・KPI 学習を加えた AI Routing OS です。
LLM Router
例: LiteLLM / PortKey
複数モデルを単一 API に統合
⚠ 限界：モデル切り替えのみ。どれを使うか人間が決める
✓ LingHub：自動選択・品質評価・KPI 学習まで対応
API Gateway
例: Kong / AWS API GW
認証・レート制限・ルーティング管理
⚠ 限界：汎用インフラ。AI に特化した最適化機能なし
✓ LingHub：AI 専用の最適化・コスト管理・エッジ実行を内包
AI Orchestrator
例: LangChain / LlamaIndex
LLM ワークフローの構築
⚠ 限界：コード量が多く、ルーティング最適化は別途必要
✓ LingHub：ノーコード接続 + エージェントループ + 自動最適化
他の AI ルーターとの機能比較
| 機能 | 他の AI ルーター | LingHub |
|---|---|---|
| マルチモデル接続 | ✓ | ✓ |
| 自動モデル選択 | ✗ | ✓ AI 自動判断 |
| 品質評価（自動スコアリング） | ✗ | ✓ リクエストごとに評価 |
| KPI ベース自己学習 | ✗ | ✓ 使うほど精度向上 |
| RAG 統合 | △ 別途構築 | ✓ ネイティブ対応 |
| キャッシュ戦略 | ✗ | ✓ 同一リクエスト $0 |
| バッチ処理最適化 | ✗ | ✓ 大量処理を自動最適化 |
| ローカル LLM（$0 運用） | ✗ | ✓ Ollama / vLLM / LM Studio 対応 |
| エージェントループ | ✗ | ✓ 49 ツール・自律実行 |
ダッシュボード プレビュー
節約額・プロジェクト別コストをリアルタイムで可視化
ログイン後すぐに確認できる分析ダッシュボードのイメージ
当月節約額
$847
+18% vs 先月
総リクエスト
42,180
今月
コスト削減率
63%
直接 API 比
平均レイテンシ
87ms
ルーティング
月次節約額の推移（USD）
プロバイダー別ルーティング
- Anthropic42%
- OpenAI28%
- Local LLM18%
- Gemini8%
- Bedrock4%
プロジェクト別コスト削減（今月）
AI Cost Optimization · Local LLM Integration
社内サーバーの LLM を、
最大コスト削減エンジンに
Ollama・vLLM・LM Studio など、自由に設定できるローカル LLM をルーティング対象に追加することで トークン料金を限りなくゼロに近づけられます。プライバシー保護にも効果的です。
トークン料金ゼロ
自社サーバーで動く LLM はトークン課金が発生しません。大量リクエストほどコスト差が拡大します。AI 自動最適化エンジンはコストをリアルタイムでスコアリングするため、ローカル LLM が品質要件を満たす限り優先的に選択されます。
データがサーバーの外に出ない
機密データ・個人情報を含むプロンプトをクラウド LLM に送信したくない場合、CONFIDENTIAL 分類のリクエストをローカル LLM だけにルーティングするポリシーを設定できます。
自由なモデル選択
Llama・Mistral・Qwen・Gemma など OSS モデルを用途に合わせて使い分け。コーディング用・要約用・チャット用と複数のローカルエンドポイントを同時に登録することも可能です。
NAT 越え接続の仕組み（cloudflared 不要）
「直して」と言えば、
調査・修正・テスト・PR まで自律完遂
49 種のツールを組み合わせた自律エージェントが、複数ステップのタスクを人間の指示なしに実行します。 危険な操作には承認ゲートが入り、意図しない変更を防ぎます。
$ linghub_autonomous_loop
"このバグを直してテストを通してPRを出して"
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⏸ 承認待ち — あなたの確認が必要です
linghub_approve_action({ approved: true })
✓ マージ完了
一つの指示で複数ステップを自律実行
エージェントはタスクを受け取ると、まずTODO リスト（優先順位付き）を生成し、 順番にツールを呼び出して実行します。各ステップで自己評価を行い、 信頼度が閾値を下回ると自動でやり直します。
Git / GitHub 完全統合
ブランチ作成・diff 生成・コミット・PR 作成まで自律実行。Worktree で本線から分離し安全。
自己評価ループ
テスト失敗・エラーを検知したら自動でデバッグを再試行。品質基準を満たすまで自動で繰り返す。
承認ゲート（Human-in-the-loop）
ファイル書き込み・コミットなどの不可逆操作は必ず一時停止し、人間の承認を待ちます。企業ポリシーに対応。
Web 検索・画像認識
Brave / Tavily で最新情報を取得。スクリーンショットや画像ファイルを Vision で解析して判断材料にする。
49 種のツールを用途別に搭載
📁ファイル操作
file_readfile_writefile_patchdiff_generatediff_apply🌿Git / GitHub
git_statusgit_diffgit_commitgithub_pr_create⚡コード実行・テスト
test_runcommand_runsandbox_execute🌐Web・情報取得
web_search (Brave/Tavily)http_fetchimage_read🤖エージェント制御
response_summarizejson_parseself_reflectplan_next_action🔗MCP / 外部連携
linghub_autonomous_looplinghub_approve_actionlinghub_set_project+8 種指示一つで、プロジェクトを完結させる
エージェントは単なる補助ツールではありません。プロジェクト全体を自律的に遂行できる AI 実行エンジンです。 調査・設計・実装・テスト・PR 作成——すべてのステップを、人間の代わりにやり遂げます。
🏗️
新機能の完全実装
仕様書 → コード → テスト → マージまで
「この仕様書どおりに実装して、テストを書いて、PR を出して」——一度の指示でエージェントがコードベースを調査し、実装し、テストが全通過するまで自律でデバッグを繰り返し、GitHub PR まで提出します。
「認証機能を OAuth2 対応に拡張してE2E テストも書いて PR を出して」
🔄
コードベース全体のリファクタリング
数百ファイルにまたがる大規模改修
「全ファイルを TypeScript strict モードに移行して」のような数百ファイル規模の改修も、並列サブエージェントが分担して処理します。型エラーを自律で修正し、テストが通るまでループします。
「JavaScript ファイルをすべて TypeScript に移行して、型エラーを全部直して」
🕵️
バグ根本原因の特定から修正まで
エラーログを渡すだけで調査→修正→PR
スタックトレースやエラーログを渡すだけで、エージェントが関連ファイルを横断調査し、根本原因を特定して修正します。修正後はテストを自動実行し、副作用がないことを確認してからコミットします。
「本番のエラーログを見て原因を特定し、修正して再発防止のテストも書いて」
🚀
技術移行・ライブラリ更新プロジェクト
フレームワーク移行を段階的に自律実行
「Express から Hono に移行して」「React 18 に上げて非推奨 API を全部直して」——エージェントがマイグレーションガイドを Web 検索で取得し、差分を計画的に適用します。破壊的変更は承認ゲートで必ず人間が確認できます。
「Next.js の Pages Router を App Router に移行して、テストが通るまで修正して」
承認ゲートで安全を保証。ファイル書き込み・コミット・PR 作成などの不可逆操作は必ず一時停止し、 人間の確認を経てから実行されます。 信頼できる環境ではskip_approvalを有効にして完全自律実行も可能です（全プラン対応）。
ノーコードで
自分だけのエージェントを作る
ドラッグ&ドロップのビジュアルキャンバスで、LLM・外部API・条件分岐・OCR・決済まで 70+ のブロックを自由に組み合わせ。コードを書かずに本番エージェントを構築・公開できます。
Agent Builder — ドラッグ&ドロップ ワークフローキャンバス
70+ ブロック
AI/LLM・HTTP・ドキュメント・OCR・EC・外部連携の 6 カテゴリ。ビジネスロジックをブロックで構成。
3 実行モード
プロンプト単体 / ビジュアルワークフロー / ハイブリッドから選択。複雑なパイプラインも対応。
マーケットプレイス
作ったエージェントを公開・共有・販売。コミュニティのエージェントをワンクリックでインストール。
スケジュール & API
cron スケジュール実行・Webhook トリガー・REST API エンドポイントとして自動公開。
Block Orchestration System · Patent Pending
LingHub を支える特許技術
ブロックオーケストレーションシステム
ウェブサイト・API を「ブロック」としてモジュール化し、LLM が入出力スキーマを解釈して 自動連結・実行する独自技術（特願2026-080911）を出願しました。 LingHub の主要機能はこの特許技術の上に構築されています。
ブロック生成部
SiteAdapter として実装
ウェブサイト・API の対象情報と LLM に基づき、入力スキーマ・出力スキーマ・実行定義を含む「ブロック」を自動生成。予約サイト・ECサイト・外部API を操作するためのモジュールを自律構築します。
- ドメインブロック自動生成（Web操作DSL）
- APIブロック自動生成（Wrapperコード）
- ログイン自動処理
- 修復ループ（実行失敗→再生成）
統合制御部
Agent Builder として実装
入出力スキーマの互換性をLLMが判断し、ブロックを自動連結して実行プランを生成。ビジュアルエディタ（ドラッグ&ドロップキャンバス）でユーザが直感的にワークフローを設計できます。
- スキーマ互換チェックによる自動連結
- 自然言語からブロックを検索・接続（請求項12）
- ドラッグ&ドロップ キャンバス
- ブロック候補リストと接続UI
実行管理部
AI ワークフロービルダーとして実装
実行プランに従いブロックを順次実行。自然言語入力からワークフローを設計し、適応的翻訳制御でサイトごとに最適な翻訳方式を自動選択。失敗時は代替ブロックへ自動切替します。
- 自然言語でワークフロー設計（AI生成）
- 適応的翻訳制御（HTMLコンテンツ解析）
- 失敗時の代替ブロック自動切替
- パラメータ自動調整・再実行
特願2026-080911 出願済み
発明の名称：ブロックオーケストレーションシステム、ブロックオーケストレーション方法、およびコンピュータプログラム
17
請求項
3
主要機能
70+
対応ブロック
あらゆる AI エージェントから接続できる
Claude Code・Codex CLI・Gemini CLI。使い慣れたエージェントをそのまま LingHub に接続して、コストを抑えながらスループットを最大化。
GROUP 1 — AI コーディング CLI（MCP 経由で LingHub に接続）
アーキテクチャ：Claude Code = 頭脳 / LingHub = 実行エンジン（MCP stdio）
01
MCP サーバーを追加
claude mcp add linghub \ --scope user \ -- npx @linghub/mcp-server@latest
~/.claude/settings.json の mcpServers に LingHub が登録されます。
02
API キーを設定（sync が最速）
# ワンコマンドで 3 ツール一括設定 npx @linghub/mcp-server sync \ --api-key sk-lhk-... \ --skip-approval
sync コマンドが ~/.claude/settings.json を自動更新。手動の場合は LINGHUB_API_KEY 環境変数でも可。
03
そのまま使うだけ
# Claude Code を起動して指示するだけ claude > "テストを全部書いて" # → LingHub が実行を肩代わり
Claude Code が自動的に MCP 経由で LingHub を呼び出します。
3つの AI コーディング CLI — LingHub MCP 連携比較
| 項目 | ⚡ Claude Code | ✦ Codex CLI | ◆ Gemini CLI |
|---|---|---|---|
| 提供元 | Anthropic | OpenAI | |
| コマンド | claude | codex | gemini |
| MCP 設定 | ~/.claude/settings.json | ~/.codex/config.toml | ~/.gemini/settings.json |
| ワンクリック設定 | ✓ 対応 | ✓ 対応 | ✓ 対応 |
| 課金削減効果 | Max 最大 80%↓ | トークン最大 75%↓ | クォータ最大 70%↓ |
必要な機能だけ、あとから追加
Pro / Enterprise プランに月額で追加できる機能拡張。使わない機能には課金されません。
$20
/月
Analytics Pro
LLM コストを深掘り可視化
- プロバイダー別コスト月次集計
- 日別リクエスト数トレンド
- 節約額の累計グラフ
- トークン消費サマリー
$30
/月
Audit Logs Retention
完全な操作履歴を最大 1 年保持
- 全管理操作の完全ログ記録
- 最大 1 年間の長期保持
- CSV エクスポート対応
- アクション・日時フィルター
$50
/月
CI Automation
CI/CD パイプラインへ統合
- API キー自動ローテーション
- Webhook 通知（HTTPS）
- GitHub Actions 対応
- ローテーション監査ログ
$100
/月
SLA サポート
応答時間保証付き優先サポート
- Critical 障害: 初期応答 2h 以内
- 24/7 対応
- 99.9% 稼働率目標
- 専用サポートメール
アドオンは Pro / Enterprise サブスクリプションに日割りで即時追加。Stripe カスタマーポータルからいつでも解約できます。すべてのアドオンを見る →
使った分だけ、シンプルな料金
Stripe による自動課金。隠れた費用なし。価格は管理画面から随時更新されます。
課金スキーム全体図
Pro
1 ユーザー込み・追加 $25/ユーザー/月
- リクエスト無制限
- 全プロバイダー対応
- AI 自動ルーティング
- プロジェクト別分析
- BYOK（自社 LLM キー）対応
- 外部 API キー（lhk_xxx）発行
- Agent マーケットプレイス利用
Team
10 ユーザー込み・追加 $19/人/月
- 10 ユーザー含む
- Pro の全機能
- 高度な Analytics
- SAML / SSO
- チームダッシュボード
- SLA 99.5%
Enterprise
要相談
カスタム SLA・ボリューム割引
- Team の全機能
- 自律 Agent Loop（skip_approval 含む）
- SLA 99.9%
- 専任サポート・オンボーディング
- オンプレ / VPC デプロイ対応
- カスタム SLA
API 利用従量（LingHub ルーティング料金）
実コスト Pass-through（chargedUsd = actualCostUsd）。月内最初 2,000 本は無料。超えた分のみ段階課金。
| 月間リクエスト数 | 1 本あたり | 10,000 本の場合 | 50,000 本の場合 |
|---|---|---|---|
| 〜2,000 本 | 無料 | $0.00 | $0.00 |
| 2,001〜50,000 本 | $0.0015 | $12.00 | $72.00 |
| 50,001〜1,000,000 本 | $0.0025 | — | — |
| 1,000,001 本〜 | $0.0040 | — | — |
個人開発者
月 5,000 本（Free 枠内）
無料
リクエスト従量分のみ
スタートアップ
月 30,000 本
+$42.00/月
リクエスト従量分のみ
成長企業
月 200,000 本
+$447.00/月
リクエスト従量分のみ
※ API 利用従量（実 LLM コスト）はサブスクリプション月額に加算されます。節約手数料は廃止済み。LLM プロバイダーへのキーを BYOK 登録すると LingHub 経由での LLM 費用請求が不要になります。
Why LingHub
他の AI Router との違い
| 機能 | 一般的な AI Router | LingHub Nexus |
|---|---|---|
| マルチモデル切り替え | ✓ | ✓ |
| KPI 学習・自動最適化 | — | ✓ |
| RAG 連携 | △ | ✓ |
| コスト自動最適化 | △ | ✓ |
| レスポンスキャッシュ | — | ✓ |
| AI 品質評価（自動） | — | ✓ |
| エージェントループ | — | ✓ |
| OpenAI SDK 互換 | △ | ✓ |
| Agent マーケットプレイス | — | ✓ |
| Publisher 収益分配（Stripe Connect） | — | ✓ |
作って、売って、収益化
LingHub 上で動くエージェントを公開・購入できるマーケットプレイス。 Publisher は Stripe Connect で収益を自動受け取り。 LingHub が資金を保有しない直接課金型（資金決済法対応）。※ 購入・インストールは Pro プラン以上が対象です。
Buyer（利用者）
エージェントをインストールして即利用
マーケットプレイスから目的のエージェントを選んで購入・インストール。 買い切り・月額サブスク・実行従量など用途に応じたプランを選択できます。
- 無料エージェントはクレジットカード不要
- Stripe Checkout で安全に決済
- インストール後はダッシュボードからすぐ実行
Publisher（開発者）
エージェントを公開して収益化
作ったエージェントを LingHub マーケットプレイスで公開・販売。 Stripe Connect に接続すると、購入者の支払いから自動的に収益が分配されます。
- デフォルト収益分配: Publisher 70% / LingHub 30%
- Stripe が支払い時点で自動分配（月次バッチ不要）
- metered モードで実行ごとに継続課金
エージェントの課金モデル（4 種）
エージェントごとに pricing_model を設定。API 利用従量とは独立した別系統で課金されます。
無料
Stripe 不要。インストール即利用。
買い切り
一度購入で永続利用。Stripe Checkout (payment)。
月額サブスク
月次自動更新。Stripe Checkout (subscription)。
実行従量
実行 1 回ごとに課金。Subscription + Usage Record。
Stripe Connect 直接課金型の収益フロー
Buyer（購入者）
Stripe Checkout で決済
→
Stripe（自動分配）
支払い時点で即時処理
→
Publisher（70%）
Connect Account に着金
+
LingHub（30%）
application_fee として受領
※ LingHub は資金を一時保有しません（資金決済法対応済み）。収益分配率は Publisher ごとに管理画面から変更可能。
今すぐ AI コストを最適化しよう
5 分で導入完了。既存の OpenAI SDK の baseURL を書き換えるだけで、 すべての最適化機能が使えるようになります。