マルチモデルLLMルーティングAPI：完全なAIエージェントバックエンド（2026年7月）

2026-07-23

2026年の本番AIアプリケーションでは、複数のLLMプロバイダーへのアクセスが必要です。推論にはOpenAI、安全性が重要なワークフローにはAnthropic、マルチモーダル処理にはGoogle、コスト効率に優れた推論にはDeepSeekを利用します。しかし、プロバイダーへの統合アクセスは問題の第一層にすぎません。単体のLLMルーターはモデル選択とフェイルオーバーを処理しますが、その後のすべて、すなわちオーケストレーションロジック、永続メモリ、検索パイプライン、ツール接続、ホスティングインフラは自分で組み立てる必要があります。Jenova Agent APIは、ルーティングだけで終わらないマルチモデルルーティングAPIです。あらゆるモデルへのアクセス、実運用で検証済みのオーケストレーション、永続メモリ、RAGを組み込んだ管理ストレージ、MCPネイティブのツール統合を、単一の統合で提供するフルマネージドのエージェントバックエンドです。

✅ OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekのあらゆるモデルに対応。エージェントごと、または呼び出しごとに切り替え可能 ✅ ルーティングを超える完全なエージェントオーケストレーション。メモリ、RAG、ツール実行、マルチステップワークフローに対応 ✅ インフラのプロビジョニング不要な、管理されたリレーショナルストレージとベクトルストレージ ✅ 本番グレードのカスタムエージェントを数か月ではなく数分で構築・デプロイ

ルーティングだけではなぜ不十分なのかを理解するには、チームがプロバイダーアクセス以外に実際に必要とするもの、そしてルーティング層と本番エージェントバックエンドの隔たりが、なぜ数か月の開発時間と数十万ドルのコストを組織にもたらすのかを考える必要があります。

マルチモデルLLMルーティングのためのAPI技術とバックエンド統合のコンセプト

要点：マルチモデルLLMルーティングAPIとは？

マルチモデルLLMルーティングAPIは、複数プロバイダーの言語モデルへアクセスするための単一エンドポイントを提供し、プロバイダー選択、フェイルオーバー、レスポンスの正規化を自動的に処理します。 Jenova Agent APIは、マルチモデルルーティングを完全な管理型エージェントバックエンドへと拡張します。

主な機能：

OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどに統合アクセス。単一の統合でベンダーロックインなし
自動RAGを備えた永続メモリと、管理されたベクトル＋リレーショナルストレージ
Gmail、Calendar、Drive、Notion、あらゆるリモートサーバーに対応するネイティブMCPツール統合
エージェントごとのモデル選択、指示、ナレッジベース、ツール設定を備えたカスタムエージェント作成

課題：LLMルーティングだけでは本番運用に到達できない理由

2026年のマルチモデルルーティング市場は、これまで以上に多くの選択肢を提供しています。OpenRouterのようなプラットフォームは、60以上のプロバイダーによる400以上のモデルへのアクセスを提供し、LiteLLMのようなオープンソースプロキシでは、100以上のLLMにまたがるルーティングをチームがセルフホストできます。適切なコストで適切なモデルにリクエストを送るというルーティングの問題は、ますます解決されつつあります。

しかし、ルーティングは本番エージェントシステムを構成する一要素にすぎません。タスクによって、より優れた性能を発揮するモデルは異なります。ルーターによるその解決は必要ですが、それだけでは十分ではありません。ルーティングによってモデルレスポンスを得た後にも、次の作業が残ります。

モデル、ツール、検索システムを横断するマルチステップのエージェントワークフローをオーケストレーションする
外部ステートストアを構築せずに、セッションをまたいでメモリとコンテキストを永続化する
管理型RAGパイプラインを通じて、非公開ドキュメントからナレッジを検索する
カスタムラッパーや認証フローを構築せずに、MCP経由でツールを接続する
DevOpsの負担なしにスケールする本番インフラをホストする

ルーティング専用ツールでは、それ以外のすべてを自前で担う必要がある

2026年の主要LLMルーターであるBraintrust Gateway、OpenRouter、Vercel AI Gateway、Portkey、LiteLLMは、プロバイダーアクセス、フェイルオーバー、コストベースのルーティング、可観測性に重点を置いています。管理型ルーターは通常セットアップが速い一方で、ルーティング層の実行場所に対するチームの制御は限定されます。LiteLLMのようなセルフホスト型ソリューションでは、チーム自身がプロキシインフラを運用・保守しなければなりません。

既存のLLMルーターは、各LLMに固定された振る舞いが1つしかないと仮定しています。しかし、品質はタスクの種類、プロンプト構造、コンテキストによって変動することを見落としています — arXivのR2-Router研究

これらのルーターが提供しないのは、ルーティング層の背後にあるエージェントインフラです。すなわち、オーケストレーション、メモリ管理、ドキュメントストレージ、RAGパイプライン、ツール接続です。これらの機能は個別に調達、統合、保守する必要があり、本番エージェントをリリースするために必要な開発作業の大部分を占めます。

完全なゲートウェイをゼロから構築すると150万ドル超

ルーティングを超えた構築を試みるチームは、厳しいコストとスケジュールの圧力に直面します。API、ロードバランシング、リトライロジックを含む中核ゲートウェイの開発だけでも、6〜12か月の開発期間と$200,000〜$300,000を要します。さらに可観測性を追加すると$100,000〜$150,000、安全ガードレールにはさらに$80,000〜$120,000、プロンプト管理には$100,000〜$150,000が必要です。

内製はAI導入を12〜18か月遅らせ、市場投入のタイミングを逃すことで$500,000〜$1,000,000の潜在的な収益損失をもたらします — Portkey

インフラコストは年々積み上がります。クラウドホスティングは月額$10,000〜$20,000、ログストレージだけでも年間$40,000](https://portkey.ai/blog/the-cost-of-building-an-llm-gateway)、コンプライアンス維持には[年間$50,000〜$100,000](https://portkey.ai/blog/the-cost-of-building-an-llm-gateway)がかかります。中規模の運用における初年度の合計は[$1.5 millionを超えます。しかも、これはゲートウェイのみの費用であり、その背後にあるエージェントインフラは含まれていません。

メモリ、ストレージ、検索には別個のインフラが必要

ルーティング層はリクエストをモデルに送信します。しかし、前回のセッションで何が起きたかを記憶したり、検索用にドキュメントを保存したり、インタラクションをまたいでユーザーコンテキストを維持したりはしません。こうした機能を構築するには、セッション状態のためにRedisなどのストアを統合し、RAG用のベクトルデータベースを用意し、ドキュメント取り込み用の埋め込みパイプラインを構築し、呼び出しごとに関連コンテキストを注入するミドルウェアを設計する必要があります。

2026年における中程度の複雑性を持つLLM統合プロジェクトの費用中央値は、開発期間8〜14週間で$75,000〜$120,000です。これは中程度の規模のプロジェクトに対する数字です。機能層を追加するたびに、統合対象、ベンダーとの関係、運用負荷は増大します。

新しい機能が増えるたびに、管理すべきサービスも増える

多くのエンタープライズは、モデル、ツール、支援サービスをまたいで30以上のプロバイダー統合を必要とすることになります。各統合には、それぞれ固有の認証方式、エラー処理要件、レート制限、レスポンス形式、請求が伴います。「まずはルーティングだけ」と始めたチームも、最終的には完全なエージェントバックエンドが必要であることに気付きます。そして、それを断片的に構築することは、最も高コストな道です。

これはまさに、Jenova Agent APIが解消するために構築された問題です。

Jenova Agent API

API統合とマルチモデル接続のための未来的な開発者インターフェース

Jenova Agent APIは、ルーティングを超えるマルチモデルルーティングAPIです。単一の統合でDIYスタック全体を置き換える、フルマネージドのエージェントバックエンドを提供します。ルーター、ベクトルデータベース、メモリストア、埋め込みパイプライン、ツールサーバーを組み立てる代わりに、開発者はエージェントの指示を定義し、モデルを選択し、ツールとナレッジを設定して、APIを一度呼び出すだけです。残りはプラットフォームが処理します。

単体のLLMルーター	Jenova Agent API
リクエストをモデルにルーティング。オーケストレーションは自前で対応	管理型オーケストレーションがモデル、ツール、メモリ、検索を連携
統合エンドポイント経由で複数プロバイダーにアクセス	OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなど、あらゆるモデルに同じ統合で対応
メモリや状態管理なし	永続メモリとセッション横断コンテキストを標準搭載
ストレージや検索機能なし	RAGを組み込んだ管理型ベクトル＋リレーショナルストレージ
ツール接続なし	すぐに使えるネイティブMCPツール統合
ルーティング層のみ。エージェントスタックは別途構築	単一APIによる完全なエージェントバックエンド

あらゆるモデルを利用

OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどの最新モデルを、単一の統合でエージェントに活用できます。コードを変更することなく、エージェントごと、または呼び出しごとにモデルを切り替えられます。個別のSDKも、プロバイダー固有の正規化も不要です。マルチプロバイダーLLM対応のAIエージェントビルダーを選択することで、より優れたパフォーマンス、コスト制御、レジリエンスを実現できます。Jenova Agent APIでは、その柔軟性は別途ルーティング層を追加して得るものではなく、標準で組み込まれています。

エージェントオーケストレーション

あらゆるワークフローでモデル、ツール、メモリ、検索を自動的に連携させる、実運用で検証済みのオーケストレーションを提供します。レスポンスを返した後の実行を開発者に委ねる単体ルーターとは異なり、APIはマルチステップ推論、ツール実行、ナレッジ検索、レスポンス生成を単一の管理パイプラインで処理します。エージェントに何をさせるかを定義すれば、インフラがどのように実行するかを処理します。

メモリとコンテキスト

すべてのセッションに、無制限の会話メモリとコンテキストを組み込みます。Redis統合も、カスタムミドルウェアも、会話履歴スキーマも不要です。APIは会話履歴、ユーザー設定、セッション横断の永続性を自動的に維持します。これは、ルーティングを解決した後にチームが通常数か月かけて構築するメモリインフラです。

フルマネージドストレージ

RAGを組み込んだ管理型リレーショナルデータベースとベクトルデータベースを提供します。ドキュメントやナレッジベースをアップロードすれば、プラットフォームが取り込み、埋め込み、保存、検索を処理します。用意すべきベクトルデータベースも、構築すべきチャンク分割パイプラインも、管理すべき埋め込みサービスもありません。検索拡張生成はすぐに利用できます。

ツールとMCP

プラットフォームツールおよびあらゆるリモートMCPサーバーとのネイティブMCPツール統合を提供します。Gmail、Google Calendar、Drive、Search、Scholar、Notion、Dropbox、YouTubeなどをすぐに利用できます。ラッパーの構築や認証フローの管理なしに、あらゆるMCP準拠サーバーを接続できます。

本番グレードのインフラ

本番トラフィックのために構築されたフルマネージド環境です。安定したAPI、転送中および保存時に暗号化されるデータ、開発者の介入なしにスケールするインフラを提供します。データが公開モデルのトレーニングに使用されることはなく、第三者と共有されることもありません。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "your-custom-agent",
    "message": "Analyze customer sentiment from this week's support tickets",
    "session_id": "session-abc-123"
  }'

完全なエンドポイントリファレンスとSDKの詳細は、APIドキュメントをご覧ください。

構築できるもの

Jenova Agent APIは、マルチモデルの柔軟性を後付けではなく標準機能として備え、自社製品内でカスタムAIエージェントをリリースする必要がある開発者のために設計されています。エージェントの指示を定義し、ユースケースごとに最適なモデルを選択し、ナレッジをアップロードしてツールを設定すれば、すぐにリリースできます。APIがバックグラウンドでオーケストレーション、メモリ、ストレージ、スケーリングを管理します。

マルチプロバイダーの顧客インテリジェンスプラットフォーム

異なるクエリタイプを異なるモデルへルーティングする顧客インテリジェンスシステムを構築できます。迅速な感情分析はコスト効率に優れたモデルへ、複雑なトレンド統合は推論に最適化されたモデルへ送信します。すべて単一の統合で実現します。製品ドキュメントと顧客データをエージェントのナレッジベースとしてアップロードできます。メモリの永続化により、外部の状態管理なしでセッションをまたいで継続的な分析スレッドを追跡します。

呼び出しごとのモデル選択により、モデル能力をタスクの複雑性に適合
実際の顧客データとドキュメントに基づくナレッジベース
MCPツール統合でCRM、ヘルプデスク、分析プラットフォームに接続

適応型財務分析エンジン

規制解釈には最先端モデル、データ要約には高速なモデルを使用する財務分析エージェントをダッシュボードに導入できます。デプロイごとではなく、呼び出しごとに切り替え可能です。コンプライアンスフレームワークと市場データをエージェントのナレッジベースとしてアップロードできます。標準搭載のRAGが、ベクトルインフラを用意することなく検索を処理します。

個別のプロバイダーSDKを管理せずにマルチモデルルーティング
管理ストレージがドキュメントライブラリに合わせて自動的にスケール
カスタム指示によりコンプライアンスガードレールと手法を徹底

インテリジェントなコンテンツ生成パイプライン

編集分析を高性能モデルに、フォーマット作業をコスト最適化モデルにルーティングするコンテンツエンジンを構築できます。カスタム指示でブランドボイス、スタイルガイド、対象範囲を定義します。MCPを介してリサーチツールと公開ツールを接続します。各コンテンツは、事実に基づく根拠として出版物のナレッジベースを参照します。

スマートなモデルルーティングにより、生成ステップごとの品質とコストのバランスを最適化
MCPツールがリサーチ、SEO、CMSのワークフローに接続
RAGによる根拠付けでハルシネーションと編集負荷を軽減

グローバルSaaS向け多言語サポートエージェント

言語と複雑性に基づいてクエリをルーティングするサポートエージェントをリリースできます。特定の言語ファミリーに最適化されたモデルを使用し、技術的なエスカレーションは推論重視のモデルに送ります。市場ごとにローカライズされたドキュメントをアップロードできます。どのモデルがリクエストを処理しても、メモリの永続化により再訪ユーザーの会話継続性を提供します。

呼び出しごとのルーティングによる言語認識型モデル選択
市場ごとにローカライズされたナレッジベースを、追加インフラなしで提供
セッション横断メモリがユーザーコンテキストを自動追跡

学術プラットフォーム向けリサーチアシスタント

文献レビュータスクを引用処理に強いモデルへ、データ分析クエリを定量分析重視のモデルへルーティングするリサーチアシスタントを導入できます。機関の研究データベースと方法論ガイドをアップロードします。学生や研究者は、プロバイダーの複雑性を管理することなく、モデル特性に適したレスポンスを得られます。

タスク認識型のモデルルーティングで研究品質を最適化
機関リソースに基づくナレッジベース
永続メモリがセッションをまたぐ継続的な研究スレッドを追跡

APIキーを取得し、数分で最初のエージェントをリリースしましょう。

仕組み

ステップ1：APIキーを取得

jenova.ai/platformで登録し、APIキーを生成します。この単一のキーにより、対応するすべてのモデルプロバイダー、エージェント、ツール、ストレージ操作にわたるすべてのリクエストを認証できます。サービスやプロバイダーごとに別々の認証情報は必要ありません。

ステップ2：適切なモデルでエージェントを構築

エージェントの指示を定義し、モデルプロバイダーを選択し、ナレッジベースドキュメントをアップロードして、ツールアクセスを設定することでカスタムエージェントを作成します。エージェントの主なユースケースに最も適したモデルを選択するか、タスク最適化ルーティングのために呼び出しごとにモデルを切り替えます。

json
{
  "name": "Support Agent",
  "instructions": "You are a support agent for Acme SaaS. Answer using the product knowledge base. Escalate billing issues to human support. Respond in the user's language.",
  "model": "anthropic/claude-sonnet",
  "knowledge_base": ["product-docs.pdf", "faq.md", "release-notes.md"],
  "tools": ["gmail", "google-calendar"]
}

ステップ3：クレジットを追加

アカウントにAPIクレジットを追加します。クレジットは、すべてのモデルプロバイダーと機能にわたる統合請求を提供します。エージェントがどのモデルを使用しても、請求窓口は1つです。現在の料金詳細については、APIドキュメントをご覧ください。

ステップ4：最初の呼び出しを行う

エージェントにメッセージを送信します。APIは単一のラウンドトリップで、モデルルーティング、ツール実行、ナレッジ検索、メモリ管理、レスポンス生成を処理します。

bash
curl -X POST https://api.jenova.ai/v1/chat \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_id": "support-agent",
    "message": "What changed in the latest release?",
    "session_id": "user-42-session"
  }'

レスポンスには、ナレッジベースに基づくエージェントの回答が含まれ、会話履歴はセッションに対して自動的に永続化されます。特定の呼び出しを別のモデルへルーティングするには、リクエスト内で指定するだけです。SDKの変更は必要ありません。

成果とユースケース

📊 スタートアップがマルチプロバイダーSDKの乱立を半日で解消

**シナリオ：**10人規模のSaaS企業が、異なる機能のために3つのLLMプロバイダーを使用しています。チャットにはOpenAI、コンテンツモデレーションにはAnthropic、マルチモーダル処理にはGoogleを使用します。それぞれに固有のSDK、認証フロー、エラー処理、請求関係が必要です。

**従来のアプローチ：**3つの個別プロバイダー統合を維持し、SDK間でレスポンス形式を正規化し、プロバイダーごとにカスタムリトライロジックを構築し、3つの請求アカウントを管理します。プロバイダーAPIが更新されるたびに、統合が壊れるリスクがあります。

**Jenova Agent API：**チームはそれぞれ最適なモデルで設定された3つのエージェントを定義し、単一のAPIを通じてすべてにアクセスします。認証キーは1つ、レスポンス形式は1つ、請求窓口も1つです。プロバイダーの更新は、開発チームではなくプラットフォームが処理します。

3つのプロバイダー統合を1つに集約
SDK保守と形式正規化が不要
開発時間を配管作業からプロダクト機能へ再配分

💼 Fintechがインフラを構築せずにタスクを最適モデルへルーティング

**シナリオ：**あるFintechプラットフォームでは、規制分析には最先端モデルの推論、日常的なデータ検索にはコスト効率のよい推論が必要です。しかし、独自のモデルルーティング層とエージェントインフラを別途構築・保守することは望んでいません。

**従来のアプローチ：**LLMルーターを評価し、ルーティングプロキシを統合してルーティングルールを設定した後、メモリ、検索、ツール接続のためのインフラを別途用意します。管理型ルーターを使用しても、オーケストレーション、メモリ、RAGには追加サービスが必要です。

**Jenova Agent API：**チームは異なるモデル設定のエージェントを作成し、それに応じて呼び出しをルーティングします。管理ストレージが規制ドキュメントを処理し、メモリの永続化が継続中のコンプライアンススレッドを追跡します。1つの統合で、ルーターとその背後にある5つのサービスを置き換えます。

ルーティング層を構築せずに、モデル特性に適したルーティングを実現
管理型RAGにより、自前で用意するベクトルデータベースを不要化
すべてのモデルと機能にわたる統合請求

📱 Edtechがインフラ変更ゼロでモデルと科目を拡張

**シナリオ：**あるEdtech企業は、パフォーマンスベンチマークに基づいて科目ごとに異なるモデルを使用し、5科目にわたってチュータリングエージェントを展開しています。6科目目を追加しても、インフラ作業は不要であるべきです。

**従来のアプローチ：**科目ごとにモデルルーティングを設定し、セルフマネージドのベクトルデータベースに科目別のナレッジベースを用意し、学生数の増加に伴ってインフラをスケールします。新しい科目を追加するたびに、運用の複雑性が増大します。

**Jenova Agent API：**科目ごとに、個別の指示、ナレッジベース、モデル選択を持つエージェントを1つ作成します。管理ストレージがすべてのカリキュラムドキュメントを処理します。新しい科目を追加するには、インフラを用意するのではなく、最適なモデルを設定した新しいエージェント定義を作成するだけです。スマートなモデルルーティングは、ワークロードとモデル構成に応じてコストを30〜85%削減できます。APIにより、別個のルーティング層を構築することなく、このコスト最適化を利用できます。

インフラではなくエージェント設定による、科目ごとのモデル選択
科目追加ごとのプロビジョニング作業はゼロ
モデル特性に適したルーティングを標準搭載し、コストを最適化

🎯 エンタープライズが$1.5Mのゲートウェイ構築を単一統合に置換

**シナリオ：**エンタープライズの開発チームが、プロバイダーアクセスを統合しエージェント機能を追加するため、社内LLMゲートウェイの構築を検討しています。見積予算は、中核開発だけで$200,000〜$300,000、インフラ、可観測性、コンプライアンスを含む初年度総費用は$1.5 millionを超えます。

**従来のアプローチ：**中核ゲートウェイの開発に6〜12か月の開発期間を投入し、その後、メモリ、ストレージ、検索、ツール接続を別プロジェクトとして追加します。継続的なコンプライアンス維持には、年間$50,000〜$100,000が追加でかかります。

**Jenova Agent API：**チームは、マルチモデルアクセス、オーケストレーション、メモリ、ストレージ、RAG、MCPツールをサービスとして提供する単一の管理型統合を採用します。12か月の構築作業は、半日のエージェント設定に置き換わります。

$1.5M超の構築コストを従量制APIクレジットに置換
6〜12か月のスケジュールを当日中のデプロイへ短縮
継続的なインフラ保守の負担を完全に解消

よくある質問

Jenova Agent APIの料金はいくらですか？

APIはクレジットベースの料金モデルで運用されています。クレジットは、すべてのモデルプロバイダー、ストレージ、ツール利用にわたる統合請求を提供します。エージェントが使用するモデル数にかかわらず、請求窓口は1つです。料金は利用量に比例して拡大するため、チームは固定のインフラ契約ではなく、実際のエージェントインタラクションに基づいて支払います。現在のクレジット料金とティアの詳細については、APIプラットフォームをご確認ください。

APIで利用できるモデルは何ですか？

APIでは、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeekなどの最新モデルに、単一の統合でアクセスできます。モデルはエージェントごと、またはAPI呼び出しごとに選択でき、コード変更や個別SDKの管理なしに自由に切り替えられます。プロバイダーが新しいモデルをリリースすると、そのモデルが利用可能になり、移行作業は必要ありません。

Jenova Agent APIの統合はどの程度難しいですか？

ほとんどのチームは、数分以内に最初のAPI呼び出しを成功させます。APIキーの取得、エージェントの定義、クレジットの追加、呼び出しという流れに、インフラのプロビジョニングは必要ありません。モデル選択、ナレッジベース、ツール設定を備えたカスタムエージェントは、半日以内に本番対応可能です。完全な統合詳細はドキュメントにあります。

OpenRouterやLiteLLMのようなLLMルーターとは何が違いますか？

LLMルーターは、統合モデルアクセス、フェイルオーバー、コストベースのルーティングを提供し、プロバイダーアクセス層を解決します。Jenova Agent APIは、同じマルチモデルアクセスに加え、完全な管理型エージェントバックエンドを提供します。具体的には、オーケストレーション、永続メモリ、RAGを組み込んだ管理ストレージ、MCPツール統合です。ルーティングに加えて5つの追加サービスを別途組み立てるのではなく、1つの統合でルーティングと完全なエージェントインフラを利用できます。

異なる呼び出しを異なるモデルへルーティングできますか？

はい。モデル選択はエージェントごとに設定でき、各エージェントには特定のプロバイダーとモデルがデフォルトとして設定されます。また、個々のAPI呼び出しごとに設定することも可能です。これによりタスク最適化ルーティングが実現します。複雑な推論タスクは最先端モデルへ、日常的なクエリはコスト効率のよい選択肢へ送信できます。すべて同じエンドポイントを通じて行え、SDKの変更は不要です。

Jenova Agent APIは本番対応ですか？

APIはフルマネージドの本番グレードインフラ上で稼働しており、Jenovaのコンシューマープラットフォームでは70か国以上、30,000人を超えるユーザーによって実運用で検証されています。データは転送中および保存時に暗号化され、公開モデルのトレーニングには使用されず、第三者と共有されることもありません。インフラは開発者の介入なしに自動でスケールします。

結論

マルチモデルLLMルーティングは、現実的かつ拡大し続ける問題を解決します。複数プロバイダーのモデルに、SDKの乱立、分断された請求、ベンダーロックインなしで統合アクセスを提供します。しかし2026年において、ルーティングは本番AIエージェントに必要なものの第一層にすぎません。オーケストレーション、永続メモリ、ドキュメントストレージ、検索パイプライン、ツール接続、スケーラブルなホスティングは、開発作業の大部分を占めます。そして単体ルーターは、そのどれにも対応しません。完全なスタックをゼロから構築すると、150万ドル超のコストと12〜18か月のデプロイ遅延が発生します。

Jenova Agent APIは、完全な管理型エージェントバックエンドの一部としてマルチモデルルーティングを提供します。単一の統合で、あらゆるモデルへのアクセス、実運用で検証済みのオーケストレーション、永続メモリ、RAGを組み込んだ管理ストレージ、MCPネイティブのツール接続を実現します。エージェントの指示を定義し、任意のモデルを選び、ナレッジをアップロードし、ツールを接続して、APIを一度呼び出すだけです。最初のリクエストから本番グレードで利用できます。

jenova.ai/platformで構築を始めましょう。完全なドキュメントとエンドポイントリファレンスはjenova.ai/platform/docsでご確認いただけます。