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。
ベータ版
この機能はベータ版です。アカウント管理者は、アカウント コンソールの [プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを管理できます。Databricks プレビューを管理するを参照してください。
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。
- お客様のアカウントでUnity AI Gatewayプレビューが有効になっています。「Databricksプレビューの管理」を参照してください。
- トラフィックをルーティングするモデルサービスと、その上に
EXECUTE。Databricksでホストされているモデルは、すぐに使えるモデルサービスとして提供されています。Unity Catalogのモデルサービスを参照してください。ご自身で管理するモデルを統制するには、まずモデルを作成してください。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。
uv tool install git+https://github.com/databricks/ucode
- Codex
- Gemini CLI
- OpenCode
- Copilot
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。
ucode codex --full-auto
ucode gemini
ucode opencode
ucode copilot
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。
SQLSELECT 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;
支出をさらに詳しく分析するには、「Unity AI Gateway のコストを監視する」を参照してください。