最初のリクエスト：インストール成功の検証

このレッスンで学べること

最初の Antigravity モデルリクエストを送信する
--model と --variant パラメータの役割を理解する
ニーズに合わせて適切なモデルと思考設定を選択する
よくあるモデルリクエストエラーをトラブルシューティングする

今あなたが直面している課題

プラグインをインストールし、OAuth 認証を完了し、モデル定義を設定しましたが、今こんな疑問があるはずです：

プラグインは本当に正常に動作するのか？
テストを始めるにはどのモデルを使えばいいのか？
--variant パラメータはどう使うのか？
リクエストが失敗したら、どのステップに問題があるかどう特定するのか？

このテクニックを使うタイミング

以下のシナリオで本レッスンの検証方法を使用してください：

初回インストール後 — 認証、設定、モデルがすべて正常に動作することを確認
新しいアカウント追加後 — 新しいアカウントが使用可能か検証
モデル設定変更後 — 新しいモデル設定が正しいことを確認
問題発生前 — ベースラインを確立し、後で比較しやすくする

🎒 始める前の準備

前提条件の確認

続ける前に、以下を確認してください：

✅ クイックインストールを完了している
✅ opencode auth login を実行して OAuth 認証を完了している
✅ ~/.config/opencode/opencode.json にモデル定義を追加している
✅ OpenCode ターミナルまたは CLI が使用可能

基本的な考え方

なぜ最初に検証が必要なのか

プラグインは複数のコンポーネントの連携を必要とします：

OAuth 認証 — アクセストークンの取得
アカウント管理 — 利用可能なアカウントの選択
リクエスト変換 — OpenCode 形式から Antigravity 形式への変換
ストリーミングレスポンス — SSE レスポンスを処理し OpenCode 形式に変換

最初のリクエストを送信することで、パイプライン全体が正常に機能しているか検証できます。成功すれば、すべてのコンポーネントが正常に動作しています。失敗した場合は、エラーメッセージから問題を特定できます。

Model と Variant の関係

Antigravity プラグインでは、モデルと variant は2つの独立した概念です：

概念	役割	例
Model（モデル）	具体的な AI モデルを選択	`antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking`
Variant（バリアント）	モデルの思考バジェットやモードを設定	`low`（軽量思考）、`max`（最大思考）

思考バジェットとは？

思考バジェット（thinking budget）とは、モデルが回答を生成する前に「思考」に使用できるトークン数のことです。バジェットが高いほど、モデルは推論により多くの時間をかけられますが、レスポンス時間とコストも増加します。

Claude Thinking モデル：thinkingConfig.thinkingBudget で設定（単位：トークン）
Gemini 3 モデル：thinkingLevel で設定（文字列レベル：minimal/low/medium/high）

推奨の入門組み合わせ

ニーズ別の推奨モデルと variant の組み合わせ：

ニーズ	モデル	Variant	特徴
クイックテスト	`antigravity-gemini-3-flash`	`minimal`	最速レスポンス、検証に最適
日常開発	`antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking`	`low`	速度と品質のバランス
複雑な推論	`antigravity-claude-opus-4-5-thinking`	`max`	最強の推論能力
ビジュアルタスク	`antigravity-gemini-3-pro`	`high`	マルチモーダル対応（画像/PDF）

一緒にやってみよう

ステップ 1：最もシンプルなテストリクエストを送信

まず、最もシンプルなコマンドで基本的な接続が正常かテストします。

なぜこのリクエストは thinking 機能を使用せず、非常に高速に返ってくるため、認証とアカウント状態の素早い検証に適しています。

コマンドを実行

bash

opencode run "Hello" --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5

期待される結果

Hello! I'm Claude Sonnet 4.5, an AI assistant...

成功の証

AI からの応答が表示されたら、以下が確認できます：

✅ OAuth 認証成功
✅ アカウントにアクセス権限あり
✅ リクエスト変換が正常に動作
✅ ストリーミングレスポンスが正しく解析

ステップ 2：Thinking モデルと Variant を使用

次に、variant パラメータを含む完全な思考フローをテストします。

なぜ Thinking モデルは追加のリクエスト変換ロジックを必要とし、これはプラグインのコア機能の一つです。

コマンドを実行

bash

opencode run "クロージャとは何か、簡単な比喩で説明して" --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking --variant=max

期待される結果

ストリーミング思考出力：モデルがまず思考プロセスを出力（<thinking> タグ付き）
思考プロセス：モデルが回答の構成方法を詳細に分析
最終回答：思考完了後に最終コンテンツを出力

完全なレスポンス例を見る

<thinking>
ユーザーはクロージャとは何かを聞いていて、簡単な比喩で説明する必要がある。

クロージャの概念：
1. 関数は外部スコープの変数にアクセスできる
2. 外部関数の実行が終了した後でも
3. この能力は「バックパック」のようなもの

比喩のアイデア：
- 「バックパック」の比喩が使える
- 関数が返されるとき、いくつかの変数を持っていく
- 家を出るときにバッグに家のものを入れるように
</thinking>

クロージャは関数の「バックパック」のようなものです。

関数が作成されるとき、アクセスできる外部変数を「パッキング」します。家を出る前に必要なものをバックパックに入れるようなものです。関数が作成された場所を離れても（外部関数の実行が終了しても）、この「バックパック」を通じてそれらの変数にアクセスできます。

例を見てみましょう：
```javascript
function createCounter() {
  let count = 0;  // この変数が「バックパック」に入る
  return function() {
    count++;  // バックパック内の変数にまだアクセスできる
    return count;
  };
}

チェックポイント ✅

[ ] <thinking> ブロックが表示された（keep_thinking: true を設定している場合）
[ ] 回答内容が合理的で論理的
[ ] レスポンス時間が許容範囲内（通常 2-10 秒）

ステップ 3：Gemini 3 モデルをテスト

Gemini 3 Pro の異なる思考レベルをテストします。

なぜ Gemini 3 は文字列レベルの thinkingLevel を使用し、異なるモデルファミリーへのサポートを検証します。

コマンドを実行

bash

# Gemini 3 Flash をテスト（高速レスポンス）
opencode run "バブルソートを書いて" --model=google/antigravity-gemini-3-flash --variant=low

# Gemini 3 Pro をテスト（深い思考）
opencode run "バブルソートの時間計算量を分析して" --model=google/antigravity-gemini-3-pro --variant=high

期待される結果

Flash モデルはより高速にレスポンス（シンプルなタスクに適している）
Pro モデルはより深く思考（複雑な分析に適している）
両方のモデルが正常に動作

ステップ 4：マルチモーダル機能をテスト（オプション）

モデル設定が画像入力をサポートしている場合、マルチモーダル機能をテストできます。

なぜ Antigravity は画像/PDF 入力をサポートしており、多くのシナリオで必要な機能です。

テスト画像を準備：任意の画像ファイル（例：test.png）

コマンドを実行

bash

opencode run "この画像の内容を説明して" --model=google/antigravity-gemini-3-pro --image=test.png

期待される結果

モデルが画像の内容を正確に説明
レスポンスにビジュアル分析結果が含まれる

チェックポイント ✅

上記のテストを完了したら、以下のチェックリストを確認してください：

チェック項目	期待される結果	状態
基本接続	ステップ 1 のシンプルなリクエストが成功	☐
Thinking モデル	ステップ 2 で思考プロセスが表示	☐
Gemini 3 モデル	ステップ 3 で両方のモデルが正常	☐
Variant パラメータ	異なる variant で異なる結果	☐
ストリーミング出力	レスポンスがリアルタイムで表示、中断なし	☐

すべて合格？

すべてのチェック項目が合格したら、おめでとうございます！プラグインは完全に設定され、本格的に使用を開始できます。

次のステップ：

よくある落とし穴

エラー 1：`Model not found`

エラーメッセージ

Error: Model 'antigravity-claude-sonnet-4-5' not found

原因モデル定義が opencode.json の provider.google.models に正しく追加されていません。

解決方法

設定ファイルを確認：

bash

cat ~/.config/opencode/opencode.json | grep -A 10 "models"

モデル定義の形式が正しいことを確認：

json

{
  "provider": {
    "google": {
      "models": {
        "antigravity-claude-sonnet-4-5": {
          "name": "Claude Sonnet 4.5 (Antigravity)",
          "limit": { "context": 200000, "output": 64000 },
          "modalities": { "input": ["text", "image", "pdf"], "output": ["text"] }
        }
      }
    }
  }
}

スペルに注意

モデル名は設定ファイルの key と完全に一致する必要があります（大文字小文字を区別）：

❌ 間違い：--model=google/claude-sonnet-4-5
✅ 正しい：--model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5

エラー 2：`403 Permission Denied`

エラーメッセージ

403 Permission denied on resource '//cloudaicompanion.googleapis.com/...'

原因

OAuth 認証が完了していない
アカウントにアクセス権限がない
Project ID の設定問題（Gemini CLI モデルの場合）

解決方法

認証状態を確認：
bash
```
cat ~/.config/opencode/antigravity-accounts.json
```
少なくとも1つのアカウントレコードが表示されるはずです。

アカウントが空または認証失敗の場合：

bash

rm ~/.config/opencode/antigravity-accounts.json
opencode auth login

Gemini CLI モデルでエラーが発生した場合： Project ID を手動で設定する必要があります（詳細は FAQ - 403 Permission Denied を参照）

エラー 3：`Invalid variant 'max'`

エラーメッセージ

Error: Invalid variant 'max' for model 'antigravity-gemini-3-pro'

原因モデルによってサポートされる variant 設定形式が異なります。

解決方法

モデル設定の variant 定義を確認：

モデルタイプ	Variant 形式	例
Claude Thinking	`thinkingConfig.thinkingBudget`	`{ "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 32768 } }`
Gemini 3	`thinkingLevel`	`{ "thinkingLevel": "high" }`
Gemini 2.5	`thinkingConfig.thinkingBudget`	`{ "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 8192 } }`

正しい設定例：

json

{
  "antigravity-claude-sonnet-4-5-thinking": {
    "name": "Claude Sonnet 4.5 Thinking",
    "variants": {
      "low": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 8192 } },
      "max": { "thinkingConfig": { "thinkingBudget": 32768 } }
    }
  },
  "antigravity-gemini-3-pro": {
    "name": "Gemini 3 Pro",
    "variants": {
      "low": { "thinkingLevel": "low" },
      "high": { "thinkingLevel": "high" }
    }
  }
}

エラー 4：リクエストタイムアウトまたは無応答

症状コマンド実行後、長時間出力がない、または最終的にタイムアウト。

考えられる原因

ネットワーク接続の問題
サーバーのレスポンスが遅い
すべてのアカウントがレート制限状態

解決方法

ネットワーク接続を確認：
bash
```
ping cloudaicompanion.googleapis.com
```

デバッグログを確認：

bash

OPENCODE_ANTIGRAVITY_DEBUG=1 opencode run "test" --model=google/antigravity-claude-sonnet-4-5

アカウント状態を確認：
bash
```
cat ~/.config/opencode/antigravity-accounts.json
```
すべてのアカウントに rateLimit タイムスタンプがある場合、すべてがレート制限されているため、リセットを待つ必要があります。

エラー 5：SSE ストリーミング出力の中断

症状レスポンスが途中で停止、または一部のコンテンツのみ表示。

考えられる原因

ネットワークが不安定
リクエスト中にアカウントトークンが期限切れ
サーバーエラー

解決方法

デバッグログを有効にして詳細を確認：
bash
```
OPENCODE_ANTIGRAVITY_DEBUG=2 opencode run "test"
```

ログファイルを確認：

bash

tail -f ~/.config/opencode/antigravity-logs/latest.log

頻繁に中断する場合：
- より安定したネットワーク環境に切り替える
- 非 Thinking モデルを使用してリクエスト時間を短縮
- アカウントがクォータ制限に近づいていないか確認

このレッスンのまとめ

最初のリクエストを送信することは、インストール成功を検証する重要なステップです。このレッスンで学んだこと：

基本リクエスト：opencode run --model を使用してリクエストを送信
Variant の使用：--variant で思考バジェットを設定
モデル選択：ニーズに応じて Claude または Gemini モデルを選択
問題のトラブルシューティング：エラーメッセージから問題を特定して解決

推奨プラクティス

日常の開発では：

まずシンプルなテストから：設定変更のたびに、まずシンプルなリクエストで検証
徐々に複雑さを増す：thinking なし → low thinking → max thinking
ベースラインレスポンスを記録：正常時のレスポンス時間を覚えておき、比較に活用
デバッグログを活用：問題発生時は OPENCODE_ANTIGRAVITY_DEBUG=2 を有効化

次のレッスン予告

次のレッスンでは 利用可能なモデル一覧 を学びます。
学べること：
すべての利用可能なモデルの完全なリストと特徴
Claude と Gemini モデルの選択ガイド
コンテキスト制限と出力制限の比較
Thinking モデルの最適な使用シナリオ

付録：ソースコード参照

クリックしてソースコードの場所を表示

更新日：2026-01-23

機能	ファイルパス	行番号
リクエスト変換エントリ	`src/plugin/request.ts`	1-100
アカウント選択とトークン管理	`src/plugin/accounts.ts`	1-50
Claude モデル変換	`src/plugin/transform/claude.ts`	全文
Gemini モデル変換	`src/plugin/transform/gemini.ts`	全文
ストリーミングレスポンス処理	`src/plugin/core/streaming/index.ts`	全文
デバッグログシステム	`src/plugin/debug.ts`	全文

主要関数：

prepareAntigravityRequest()：OpenCode リクエストを Antigravity 形式に変換（request.ts）
createStreamingTransformer()：ストリーミングレスポンストランスフォーマーを作成（core/streaming/）
resolveModelWithVariant()：モデルと variant 設定を解決（transform/model-resolver.ts）
getCurrentOrNextForFamily()：リクエスト用のアカウントを選択（accounts.ts）

設定例：

モデル設定形式：README.md#models
Variant 詳細説明：docs/MODEL-VARIANTS.md

最初のリクエスト：インストール成功の検証 ​

このレッスンで学べること ​

今あなたが直面している課題 ​

このテクニックを使うタイミング ​

🎒 始める前の準備 ​

基本的な考え方 ​

なぜ最初に検証が必要なのか ​

Model と Variant の関係 ​

推奨の入門組み合わせ ​

一緒にやってみよう ​

ステップ 1：最もシンプルなテストリクエストを送信 ​

ステップ 2：Thinking モデルと Variant を使用 ​

ステップ 3：Gemini 3 モデルをテスト ​

ステップ 4：マルチモーダル機能をテスト（オプション） ​

チェックポイント ✅ ​

よくある落とし穴 ​

エラー 1：Model not found ​

エラー 2：403 Permission Denied ​

エラー 3：Invalid variant 'max' ​

エラー 4：リクエストタイムアウトまたは無応答 ​

エラー 5：SSE ストリーミング出力の中断 ​

このレッスンのまとめ ​

次のレッスン予告 ​

付録：ソースコード参照 ​

最初のリクエスト：インストール成功の検証

このレッスンで学べること

今あなたが直面している課題

このテクニックを使うタイミング

🎒 始める前の準備

基本的な考え方

なぜ最初に検証が必要なのか

Model と Variant の関係

推奨の入門組み合わせ

一緒にやってみよう

ステップ 1：最もシンプルなテストリクエストを送信

ステップ 2：Thinking モデルと Variant を使用

ステップ 3：Gemini 3 モデルをテスト

ステップ 4：マルチモーダル機能をテスト（オプション）

チェックポイント ✅

よくある落とし穴

エラー 1：`Model not found`

エラー 2：`403 Permission Denied`

エラー 3：`Invalid variant 'max'`

エラー 4：リクエストタイムアウトまたは無応答

エラー 5：SSE ストリーミング出力の中断

このレッスンのまとめ

次のレッスン予告

付録：ソースコード参照