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チュートリアル：Unity AI Gateway でコーディングエージェントのモデルアクセスを管理します。

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言語モデル（LLM）に接続します。その後、誰がそれらのモデルにアクセスできるか、およびエージェントがどれだけ消費および使用できるかを制御します。各開発者がプロバイダーAPIキーを自分のツールに貼り付ける代わりに、すべてのリクエストは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 Catalogは、どのモデルを誰が使用できるかを制御し、Unity AI Gatewayは制限を適用し、使用状況とコストを記録します。

このチュートリアルを終えるまでに、以下を達成しました:

  • お客様の Databricks 認証情報を使用して Unity AI Gateway を介してすべてのモデルリクエストを送信し、開発者のマシンにプロバイダー API キーがない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権限に従って、エージェントの使用状況とコストの集中記録。

前提条件​

  • Unity Catalog が有効になっているワークスペース。Unity Catalog の概要を参照してください。
  • トラフィックのルーティング先となるモデルサービス、およびその上での EXECUTE。Databricksでホストされるモデルは、すぐに使用できるモデルサービスとして提供されています。モデルAPI（モデルサービス）のガバナンスを参照してください。自身で管理するモデルをガバナンスするには、まずモデルを作成してください。モデルAPI（モデルサービス）の作成と管理を参照してください。
  • ワークスペースに認証されたDatabricks CLI。
  • DatabricksワークスペースのURL（形式はhttps://<workspace-url>）です。

ステップ 1: コーディング エージェントを接続する​

エージェントを接続する方法は2つあります。

  • ucode（推奨） ：OAuth を処理し、モデルサービスのベース URL と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のランチャー（Unity AI Gateway Coding CLI）。APIキーやEndpointを手動で管理することはありません。
  • 手動設定 : 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。インストールしたら、目的のエージェントを実行します。

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

非対話型モードで実行するには、エージェント自身のフラグを ucode 経由で渡します。

Bash
ucode codex --full-auto

初回ラン時、ucodeはワークスペースのURLを求め、認証します。それ以降のランは直接エージェントに進みます。

ステップ 2: エージェントのモデルアクセスを管理する​

他のUnity Catalogセキュリティ保護可能なオブジェクトと同様にモデルサービスを管理できます。EXECUTEを付与して誰が使用できるかを制御し、Unity AI Gatewayを使用してリクエスト量と費用を制限します。次のいずれかをセットアップします。

  • モデルにアクセスできるユーザーを管理する ：Catalog Explorerでモデルサービスを開き、「 権限 」tabでユーザーまたはグループにEXECUTEを付与します。
  • リクエストボリュームの制限 : Catalog Explorer で、モデルサービスの 概要 tab の レート制限 の下にある 設定 をクリックします。Endpointでのすべてのリクエスト、またはユーザーごとの1分あたりのリクエスト数 (QPM) または1分あたりのトークン数 (TPM) のレート制限を設定します。
  • 支出予算を設定 ：アカウント管理者は、すべてのUnity AI Gateway Endpointにスコープを設定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。コストがそれを超える前に、通知を受け取るように、または使用をブロックするように、アラートのthresholdを設定してください。

ステップ 3：トラフィックが管理されていることを確認する​

エージェントのリクエストがUnity AIゲートウェイ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てください。

  • 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、マシンにプロバイダーのAPIキーがなくても、構成したモデルを使用して応答します。

  • 使用状況システムテーブルから : 使用状況追跡をクエリーして、モデルサービスがリクエストを記録していることを確認します。

    SQL
    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;

支出をより詳細に分析するには、「Unity AIゲートウェイのコスト分析」を参照してください。

次のステップ​

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