チュートリアル: Unity AI Gateway を使用してコーディング エージェントのモデル アクセスを管理する

このチュートリアルでは、Codex、Gemini CLI、Cursor などの外部コーディング エージェントを、 Unity AI Gateway によって管理される大規模な言語モデル (LLM) に接続します。 その後、それらのモデルにアクセスできるユーザーと、エージェントが消費および消費できる量を制御します。 各開発者がプロバイダー API キーをツールに貼り付ける代わりに、すべての要求が Unity AI Gateway モデル サービスを介してルーティングされます。 Unity カタログでは、どのモデルを使用できるかが制御され、Unity AI Gateway では制限が適用され、使用量とコストが記録されます。

このチュートリアルの終わりまでに、次の内容が得られました。

  • 開発者のコンピューターにプロバイダー API キーを使用せず、Azure Databricks資格情報を使用して Unity AI Gateway 経由ですべてのモデル要求を送信するコーディング エージェント。
  • モデル サービスで設定したレート制限とアクセス許可に従って、エージェントの使用状況とコストの一元的な記録。

[前提条件]

手順 1: コーディング エージェントを接続する

エージェントは、次の 2 つの方法のいずれかで接続できます。

  • ucode (推奨): OAuth を処理し、モデル サービスのベース URL やモデルを含む各エージェントの構成ファイルを書き込むオープンソースランチャー (Unity AI Gateway Coding CLI)。 API キーまたはエンドポイントは手動で管理しません。
  • 手動構成: ツールの組み込み設定 (Cursor、Codex、または Gemini CLI) でモデル サービスのベース URL とモデルを自分で設定します。 コーディング・エージェントとの統合を参照してください。

このセクションでは、 ucodeを使用します。 それをインストールし、必要なエージェントを実行します。

uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode

コーデックス

ucode codex

非対話型モードで実行するには、 ucodeを介してエージェント独自のフラグを渡します。

ucode codex --full-auto

Gemini CLI

ucode gemini

OpenCode

ucode opencode

Copilot

ucode copilot

初回実行時には、ucode によりワークスペース URL の入力を求められ、認証が行われます。次回以降の実行では、エージェントに直接進みます。

手順 2: エージェントのモデル アクセスを管理する

モデル サービスは、他の Unity Catalog のセキュリティ保護対象と同様にガバナンスを適用できます。EXECUTE を付与してそのモデル サービスを使用できるユーザーを制御し、Unity AI Gateway を使用してリクエスト量と支出の上限を設定できます。 次のいずれかを設定します。

  • モデルにアクセスできるユーザーを管理する: カタログ エクスプローラーでモデル サービスを開き、[EXECUTE] タブでユーザーまたはグループにを付与します。
  • 上限要求ボリューム: カタログ エクスプローラーのモデル サービスの [概要] タブで、[レート制限] の [設定] をクリックします。 エンドポイント上のすべての要求またはユーザーごとに、1 分あたりの要求数 (QPM) またはトークン /分 (TPM) のレート制限 を設定します。
  • 支出予算を設定する: アカウント管理者は、すべての Unity AI ゲートウェイ エンドポイントを対象とした 予算 を作成できます。 予算は、モデル サービス全体の支出を集計します。アラートのしきい値を設定して通知するか、コストを超える前に使用状況をブロックします。

手順 3: トラフィックが管理されていることを確認する

エージェントの要求が Unity AI Gateway を経由してルーティングされ、記録されていることを確認します。

  • エージェントから: プロンプトを送信します。 エージェントは、構成したモデルを使用して応答します。プロバイダー API キーはマシン上にありません。

  • 使用状況システム テーブルから: 使用状況の追跡 を照会して、モデル サービスが要求を記録していることを確認します。

    SELECT service_name, requester, status_code, COUNT(*) AS calls
FROM system.ai_gateway.usage
WHERE service_type = 'MODEL_SERVICE'
GROUP BY service_name, requester, status_code
ORDER BY calls DESC;

支出の詳細を分析するには、「 Unity AI Gateway コストの分析」をご覧ください。

次のステップ

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