Trae のセットアップ

Trae は ByteDance の AI 搭載 IDE で、開発ワークフローにインテリジェントなコーディング支援を直接組み込みます。Trae を Aiberm で設定すると、コード補完、チャット支援、リファクタリング、生成にさまざまな強力なモデルを活用できます。

Trae とは

Trae は、Visual Studio Code を基盤に構築された、中国初の AI ネイティブ統合開発環境（AI IDE）です。次の機能を提供します。

• 内蔵 AI モデル: Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o、DeepSeek V3/R1、Gemini 2.5 Pro などを無料で利用できます。
• カスタムモデル対応: Aiberm などの独自 API プロバイダを追加し、柔軟にモデルを選べます。
• フル IDE 機能: VS Code のすべての機能に加え、AI によるコード補完、デバッグ、生成が使えます。
• クロスプラットフォーム: macOS と Windows で利用できます（Linux 対応は近日公開予定）。

設定手順

次の手順で Trae を Aiberm の API を使うように設定します。

ステップ 1: モデル設定を開く

モデル設定には 2 つの方法があります。

方法 A: チャット入力ボックスから

1. Trae IDE を開きます。
2. チャット入力ボックスの右下を確認します。
3. 現在のモデル名をクリックしてモデル一覧を開きます。
4. 「Add Model」ボタンをクリックします。

方法 B: 設定メニューから

1. 右上のアバターをクリックします。
2. 「AI Feature Management」を選択します。
3. 「Models」セクションへ移動します。
4. 「Add Model」ボタンをクリックします。

ステップ 2: カスタムモデルを設定する

「Add Model」ダイアログで、次のフィールドを入力します。

• Provider: OpenAI
• Base URL: https://aiberm.com/v1
• API Key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx（Aiberm API Key）
• Model ID: 対応しているモデル ID を入力します（例: google/gemini-2.5-flash、anthropic/claude-3-opus、openai/gpt-4o）。

ステップ 3: 設定を保存する

1. 「Add Model」または「Save」ボタンをクリックして設定を確定します。
2. Trae は Aiberm の API への接続確認を試みます。
3. 成功すると、カスタムモデルがモデル一覧に表示されます。

確認

Trae が Aiberm で正しく設定されていることを確認するには、次を行います。

1. チャットパネルを開く: 左サイドバーのチャットアイコンをクリックするか、コマンドパレット（Ctrl/Cmd + Shift + P）で「Chat」を検索します。
2. カスタムモデルを選択する: チャットパネル右下のモデルドロップダウンをクリックし、追加したばかりの Aiberm モデルを選びます。
3. 簡単なクエリでテストする: 次のようなコーディングの質問をします。

   Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence using recursion.

4. 応答を確認する: Trae がカスタムモデルでコードを正常に生成できれば成功です。設定は正しく動作しています。

Trae で Aiberm モデルを使う

設定後は、複数の方法で Aiberm モデルを使えます。

1. チャットモード

• チャットパネルを開き、Aiberm モデルを選びます。
• 質問したり、コード生成を依頼したり、説明を求めたりできます。
• # 記号でファイルを参照し、コンテキストを踏まえた応答を得られます。

2. インライン補完

• 自然にコードを入力すると、Trae が補完を提案します。
• Tab を押して提案を受け入れます。
• 注意: カスタムモデルのインライン補完対応は、Trae の実装によって制限される場合があります。

3. コードアクション

• エディタでコードを選択します。
• 右クリックし、「Explain」「Refactor」「Add Comments」などの AI アクションを選びます。
• 求められたら Aiberm モデルを選びます。

トラブルシューティング

❌ 接続に失敗する

症状: 「Failed to connect to API」または「Network error」 対処法:

• Base URL が正確に https://aiberm.com/v1 であること（末尾スラッシュなし）を確認します。
• インターネット接続を確認します。
• API キーが有効で、十分なクレジットがあることを確認します。
• curl で API キーをテストします。

  curl https://aiberm.com/v1/models \
    -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

❌ 無効な API キー

症状: 「401 Unauthorized」または「Invalid API key」 対処法:

• API キーを余分な空白なしで完全にコピーしたか再確認します。
• キーが sk- で始まることを確認します。
• Aiberm アカウントが有効で、クレジットがあることを確認します。
• Aiberm Dashboard から新しい API キーを発行します。

❌ モデルが見つからない

症状: 「Model not available」または「Unknown model ID」 対処法:

• モデル ID の形式が正しいことを確認します（例: google/gemini-2.5-flash）。
• 対応モデル ID は モデル一覧 ページで確認します。
• そのモデルがご利用の Aiberm プランで利用可能であることを確認します。

❌ レート制限超過

症状: 「Too many requests」または「Rate limit reached」 対処法:

• 少し待ってから再試行します。
• Aiberm アカウントの利用制限を確認します。
• より高いレート制限が必要な場合は、プランのアップグレードを検討します。

高度な設定

複数モデルを使う

異なる設定で複数の Aiberm モデルを追加できます。

• モデルごとに設定手順を繰り返します。
• 区別しやすい名前を付けます（Trae がカスタム名に対応している場合）。
• タスクに応じてモデルを切り替えます。
  • 高速な反復には高速モデル（gemini-3-flash）。
  • 複雑な推論には高度なモデル（claude-opus-4-6、gemini-3-pro）。

Model Context Protocol（MCP）

Trae は Model Context Protocol（MCP）に対応しており、AI モデルが外部ツールやデータソースにアクセスできます。Aiberm モデルを使う場合も、MCP で次が可能です。

• データベースへの接続
• ファイルシステムへのアクセス
• 外部 API との連携
• カスタムツールの利用

詳しい MCP 設定は、Trae の公式ドキュメントを参照してください。

ベストプラクティス

• 適切なモデルを選ぶ: 日常的な作業には高速モデルを使い、複雑な問題には強力なモデルを残します。
• コンテキストを渡す: チャットのクエリで # 記号を使い、関連ファイルを参照します。
• 段階的に反復する: 大きなタスクは小さなステップに分け、AI の精度を高めます。
• AI の出力を確認する: コミット前に、必ず AI 生成コードをレビューしてテストします。
• 利用量を監視する: Aiberm API の利用量を把握し、コストを適切に管理します。

次のステップ

Trae を Aiberm で設定できたら、次のリソースもご覧ください。

• モデル一覧 - 利用可能なすべての Aiberm モデルを確認できます。
• Chat API - 基盤となる API について学べます。
• ベストプラクティス - 効果的な AI 支援コーディングのヒントです。

Aiberm を Trae に統合すると、トップクラスの AI モデルにアクセスできる、柔軟で強力なコーディング体験が得られます。