アダプター

アダプターは opencodex の内部リクエスト/レスポンスモデルとプロバイダーの wire 形式の間を変換します。すべてのアダプターは ProviderAdapter インターフェース（src/adapters/base.ts）を実装します。

interface ProviderAdapter {
  name: string;
  buildRequest(parsed, incoming?): AdapterRequest | Promise<AdapterRequest>;
  fetchResponse?(request, context): Promise<Response>;   // custom retry/transport
  parseStream(response): AsyncGenerator<AdapterEvent>;
  parseResponse?(response): Promise<AdapterEvent[]>;   // non-streaming
  runTurn?(parsed, incoming, emit): Promise<void>;      // bidirectional transport
}

buildRequest は OcxParsedRequest を上流の HTTP リクエストに落とし、parseStream / parseResponse はプロバイダーのレスポンスを内部 AdapterEvent に持ち上げます。fetchResponse があると、アダプターがリトライとタイムアウトを直接担います。runTurn は 1 回の HTTP fetch とその後のレスポンスストリームでは表現できない伝送方式をサポートします。その後 bridge.ts がイベントを Responses SSE に変えます。

openai-chat

対象: OpenAI Chat Completions（POST {baseUrl}/chat/completions）および互換プロバイダー — xAI、Kimi、DeepSeek、GLM、Groq、OpenRouter、Ollama（ローカルとクラウド）など。 認証: key（Bearer）。

• 内部メッセージを OpenAI role に変換し、ツールは {type:"function", function:{…}} と tool_choice（auto/none/required または指定関数）にマッピングします。
• Codex の GPT-5 アイデンティティプロンプトを書き直し、モデル中立な紹介に変えます。そのためルーティングされたモデルが自分を OpenAI だと主張しません。
• 正確な段階がないときは reasoning_effort をモデルが公表したサブセットに合わせて調整します。 プロバイダーが明示的に alias を設定しない限り、xhigh と max は異なるラベルのまま保ちます。provider.noReasoningModels に含まれる id には値を 一切送りません。
• delta.content（テキスト）、delta.reasoning_content（thinking）、delta.tool_calls[] を ストリーミングし、usage を収集します。

openai-responses

対象: OpenAI Responses API。passthrough: true — 元のリクエスト本文をそのまま渡し、レスポンスを 変換せずに ストリーミングします。 認証: forward（呼び出し元ヘッダー中継）または key。

• forward URL → {baseUrl}/responses。key provider はデフォルトで従来の {baseUrl}/v1/responses 構築を使います。
• key provider は検証済みの相対 responsesPath を設定できます。adapter は baseUrl 末尾の / を 1 つ除き、{trimmedBaseUrl}{responsesPath} に送信します。Ark Agent Plan では baseUrl: "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/plan/v3" と responsesPath: "/responses" を使います。
• forward モードでは安全なヘッダー許可リスト（FORWARD_HEADERS）だけを中継します。authorization、ChatGPT account id、OpenAI beta/originator/session ヘッダーが対象です。この ChatGPT ログイン経路は サイドカー にも使われます。

anthropic

対象: Anthropic Messages（/v1/messages）。 認証: key（x-api-key）または oauth（Bearer + anthropic-beta、Claude Pro/Max 用）。

• メッセージを Anthropic content block（text、base64 image、tool_use、thinking）に変換します。
• Extended thinking の計算: Anthropic は max_tokens > thinking.budget_tokens を要求します。 アダプターは reasoning effort を budget にマッピングし（minimal 1024 … max 32000）、出力余裕を取った安全な max_tokens を計算します。thinking がオンのときは Anthropic が禁止する temperature/top_p を削除します。
• 常に anthropic-version: 2023-06-01 を送ります。content_block_delta（text_delta、 thinking_delta、input_json_delta）をストリーミングします。

google

対象: Google Gemini、Vertex AI、Antigravity Cloud Code Assist。AI Studio は /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent、それ以外のモードはそれぞれ Google ネイティブエンドポイントを使います。 認証: googleMode に応じて API キー、Vertex ADC、Google Antigravity OAuth のいずれかを選びます。

• システムプロンプト → systemInstruction；メッセージ → contents[]（assistant → model）；ツール → functionDeclarations。data URL 画像 → inline_data。
• Gemini が tool-call id を省略すると合成します。Antigravity では実際の thoughtSignature 値を保存・再利用し、次のターンでも reasoning の連続性を保ちます。

kiro

対象: Kiro が使う Amazon CodeWhisperer Streaming GenerateAssistantResponse サービス （https://runtime.{region}.kiro.dev/）。 認証: Kiro 認証情報の region/profile メタデータと Kiro OAuth access token（Bearer）。

• Kiro の conversationState を作り、Codex ツールとツール結果をマッピングし、Kiro wire が対応する画像 block を送ります。
• application/vnd.amazon.eventstream をデコードして text/thinking/tool イベントを復元し、途切れたツール JSON を検出します。上流がトークン数を返さないため使用量は推定します。
• fetchResponse で限られた回数だけリトライし、エラーを分類/マスクします。非ストリーミングパーサーはウェブ検索ループのために同じイベントストリームを最後まで消費します。

cursor

対象: api2.cursor.sh の HTTP/2 Connect ストリーミング agent.v1.AgentService/Run。 認証: provider.apiKey または転送された authorization ヘッダーの Cursor OAuth/access token。

• 通常の fetch/parse 経路の代わりに runTurn を使います。リクエスト、サーバーイベント、ツール引数、使用量 checkpoint、クライアントレスポンスは cursor/gen/agent_pb.ts の @bufbuild/protobuf スキーマでエンコードしたのち Connect メッセージとして framing します。
• content-addressed blob で対話状態を再生し、サーバーツール呼び出しを Codex に再マッピングします。protobuf の GetUsableModels RPC でリアルタイム Cursor モデルを探し、run リクエストが wire に commit される前だけリトライします。
• Cursor ネイティブのローカルファイルシステム/shell/network 実行はデフォルトで拒否します。明示的な mcpServers と desktopExecutor 統合はそれぞれ別の opt-in です。unsafeAllowNativeLocalExec はより広い組み込み executor を有効にし、Codex の承認/サンドボックスルールを迂回します。

azure-openai（別名: azure）

対象: Azure OpenAI。openai-responses を包むため、同じく passthrough: true です。 認証: api-key ヘッダーの key（Bearer ではない）。

• リクエスト構成は Responses passthrough に任せます。baseUrl に未解釈のテンプレート placeholder がないか検証し、Authorization を api-key に差し替えます。設定 URL が Azure v1 Responses API を直接指すため、api-version は追加しません。

画像ユーティリティ（image.ts）

画像を扱うアダプターが一緒に使うヘルパーです。

• parseDataUrl(url) — data:<type>;base64,<data> URL を { mediaType, base64 } に分け、Anthropic/Google の画像 block に使います。
• contentPartsToText(content) — テキスト専用ツールメッセージのために content part をテキストに 平坦化します。説明のない画像はトークンを増やす base64 blob の代わりに短い [image] marker になります。