GitHub Models のクイックスタート

はじめに

GitHub Models は GitHub の AI 推論 API であり、GitHub の資格情報のみを使って AI モデルを実行できます。認証プロセスを別に行わなくても、OpenAI、Meta、DeepSeek などの多くのさまざまなモデルから選んで、スクリプト、アプリ、さらには GitHub Actions でも使用できます。

このガイドでは、プレイグラウンドでモデルをすばやく試す方法を説明してから、API またはワークフローを使って初めてのモデルを実行する方法を示します。

ステップ 1: プレイグラウンドでモデルを試す

「 https://github.com/marketplace/models 」を参照してください。
プレイグラウンドで、ドロップダウンメニューから少なくとも 1 つのモデルを選びます。
[Chat] ビューを使ってさまざまなプロンプトをテストし、異なるモデルからの応答を比較します。
[Parameters] ビューを使って、テストしているモデルのパラメーターをカスタマイズし、それらが応答にどのように影響するか確認します。

メモ

GitHub にサインインしている場合は、プレイグラウンドをすぐに使えます。そのアクセスにはユーザーの GitHub アカウントが使われ、セットアップや API キーは必要ありません。

ステップ 2: API 呼び出しを行う

使用できるフィールド、ヘッダー、要求の形式について詳しくは、GitHub Models の API リファレンスをご覧ください。

プログラムでモデルを呼び出すには、次のものが必要です。

GitHub アカウント。
models スコープの personal access token (PAT)。これは、設定で作成できます。

次の curl コマンドを実行します。YOUR_GITHUB_PAT はご自分のトークンに置き換えます。

Bash

  curl -L \
  -X POST \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://models.github.ai/inference/chat/completions \
  -d '{"model":"openai/gpt-4.1","messages":[{"role":"user","content":"What is the capital of France?"}]}'

  curl -L \
  -X POST \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://models.github.ai/inference/chat/completions \
  -d '{"model":"openai/gpt-4.1","messages":[{"role":"user","content":"What is the capital of France?"}]}'

次のような応答を受け取ります。

{
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "The capital of France is **Paris**."
      }
    }
  ],
  ...other fields omitted
}

他のモデルを試すには、JSON ペイロードの model フィールドの値を、マーケットプレースのものに変更します。

ステップ 3: GitHub Actions でモデルを実行する

リポジトリで、.github/workflows/models-demo.yml にワークフローファイルを作成します。

作成したファイルに次のワークフローを貼り付けます。

YAML

name: Use GitHub Models

on: [push]

permissions:
  models: read

jobs:
  call-model:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Call AI model
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          curl "https://models.github.ai/inference/chat/completions" \
             -H "Content-Type: application/json" \
             -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
             -d '{
              "messages": [
                  {
                     "role": "user",
                     "content": "Explain the concept of recursion."
                  }
               ],
               "model": "openai/gpt-4o"
            }'

name: Use GitHub Models

on: [push]

permissions:
  models: read

jobs:
  call-model:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Call AI model
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          curl "https://models.github.ai/inference/chat/completions" \
             -H "Content-Type: application/json" \
             -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
             -d '{
              "messages": [
                  {
                     "role": "user",
                     "content": "Explain the concept of recursion."
                  }
               ],
               "model": "openai/gpt-4o"
            }'

メモ

GitHub Models を呼び出すワークフローのアクセス許可ブロックには、models: read を含める必要があります。 GitHub ホステッドランナーによって、GITHUB_TOKEN が自動的に提供されます。

コミットしてプッシュし、ワークフローをトリガーします。

この例では、プロンプトをモデルに送信し、継続的インテグレーション (CI) ワークフローで応答を使用する方法を示します。 Issue の要約、バグレポートに足りない再現手順の検出、pull request への応答など、より高度なユースケースについては、「AI モデルを開発ワークフローに統合する」をご覧ください。

ステップ 4: 最初のプロンプトファイルを保存する

GitHub Models では、.prompt.yml ファイルで定義された再利用可能なプロンプトがサポートされています。このファイルをリポジトリに追加すると、リポジトリの [Models] ページに表示され、プロンプトエディターと評価ツールで直接実行できます。詳しくは、「Storing prompts in GitHub repositories」をご覧ください。

リポジトリで、summarize.prompt.yml という名前のファイルを作成します。任意のディレクトリにそれを保存できます。

作成したファイルに次のプロンプト例を貼り付けます。

YAML

name: Text Summarizer
description: Summarizes input text concisely
model: gpt-4o-mini
modelParameters:
  temperature: 0.5
messages:
  - role: system
    content: You are a text summarizer. Your only job is to summarize text given to you.
  - role: user
    content: |
      Summarize the given text, beginning with "Summary -":
      <text>
      {{input}}
      </text>

name: Text Summarizer
description: Summarizes input text concisely
model: gpt-4o-mini
modelParameters:
  temperature: 0.5
messages:
  - role: system
    content: You are a text summarizer. Your only job is to summarize text given to you.
  - role: user
    content: |
      Summarize the given text, beginning with "Summary -":
      <text>
      {{input}}
      </text>

ファイルをコミットしてリポジトリにプッシュします。
リポジトリの [Models] タブに移動します。
ナビゲーションメニューの [ Prompts] をクリックし、プロンプトファイルをクリックします。
プロンプトエディターでプロンプトが開きます。 [実行] をクリックします。右側にサイドバーが表示され、入力テキストの入力を求められます。入力テキストを入力し、右下隅の [Run] をもう一度クリックしてテストします。

メモ

プロンプトエディターでは、リポジトリの内容はプロンプトに自動的に渡されません。入力は手動で指定します。

ステップ 5: 最初の評価を設定する

評価は、異なるモデルが同じ入力にどのように応答するかを測定するのに役立ち、ユースケースに最適なものを選択できます。

前のステップで作成した summarize.prompt.yml ファイルに戻ります。

次の例と一致するようにファイルを更新します。

YAML

name: Text Summarizer
description: Summarizes input text concisely
model: gpt-4o-mini
modelParameters:
  temperature: 0.5
messages:
  - role: system
    content: You are a text summarizer. Your only job is to summarize text given to you.
  - role: user
    content: |
      Summarize the given text, beginning with "Summary -":
      <text>
      {{input}}
      </text>
testData:
  - input: |
      The quick brown fox jumped over the lazy dog.
      The dog was too tired to react.
    expected: Summary - A fox jumped over a lazy, unresponsive dog.
  - input: |
      The museum opened a new dinosaur exhibit this weekend. Families from all
      over the city came to see the life-sized fossils and interactive displays.
    expected: Summary - The museum's new dinosaur exhibit attracted many families with its fossils and interactive displays.
evaluators:
  - name: Output should start with 'Summary -'
    string:
      startsWith: 'Summary -'
  - name: Similarity
    uses: github/similarity

name: Text Summarizer
description: Summarizes input text concisely
model: gpt-4o-mini
modelParameters:
  temperature: 0.5
messages:
  - role: system
    content: You are a text summarizer. Your only job is to summarize text given to you.
  - role: user
    content: |
      Summarize the given text, beginning with "Summary -":
      <text>
      {{input}}
      </text>
testData:
  - input: |
      The quick brown fox jumped over the lazy dog.
      The dog was too tired to react.
    expected: Summary - A fox jumped over a lazy, unresponsive dog.
  - input: |
      The museum opened a new dinosaur exhibit this weekend. Families from all
      over the city came to see the life-sized fossils and interactive displays.
    expected: Summary - The museum's new dinosaur exhibit attracted many families with its fossils and interactive displays.
evaluators:
  - name: Output should start with 'Summary -'
    string:
      startsWith: 'Summary -'
  - name: Similarity
    uses: github/similarity

ファイルをコミットしてリポジトリにプッシュします。
リポジトリで [Models] タブをクリックします。次に、[ Prompts] をクリックして、プロンプトエディターで同じプロンプトをもう一度開きます。
左上隅で、ビューを [Edit] から [Compare] に切り替えることができます。 [比較] をクリックします。
評価は自動的に設定されます。 [Run] をクリックして、結果を表示します。

ヒント

[Add prompt] をクリックすると、同じプロンプトを異なるモデルで実行したり、プロンプトの表現を変更したりして、複数のバリエーションを含む推論応答を一度に取得し、評価を並べて表示して、データ主導のモデルの決定を行うことができます。

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はじめに

ステップ 1: プレイグラウンドでモデルを試す

ステップ 2: API 呼び出しを行う

ステップ 3: GitHub Actions でモデルを実行する

ステップ 4: 最初のプロンプトファイルを保存する

ステップ 5: 最初の評価を設定する

次のステップ

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