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設定（概要）

このドキュメントは「何を」「どこで」設定するかを俯瞰します。

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最小構成

  • Requester のみ: LCPD_LND_*（ピアメッセージング / 請求書支払い）を設定して lcpd-grpcd を起動
  • Provider: 追加で LCPD_PROVIDER_CONFIG_PATH（YAML）と LCPD_BACKEND（例: openai）を設定

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環境変数（必須/任意）

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go-lcpd（共通）

変数必須目的
LCPD_LOG_LEVEL任意debug/info/warn など
LCPD_BACKENDProvider では実質必須（有効化時）openai / deterministic / disabled
LCPD_OPENAI_API_KEY or OPENAI_API_KEYLCPD_BACKEND=openai で必須OpenAI API key
LCPD_OPENAI_BASE_URL任意OpenAI 互換 API の Base URL
LCPD_DETERMINISTIC_OUTPUT_BASE64任意deterministic backend の固定出力（開発/テスト用）

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lnd 連携（ピアメッセージング / 支払い）

変数必須目的
LCPD_LND_RPC_ADDRlnd を使うなら必須host:port
LCPD_LND_TLS_CERT_PATH通常は必須tls.cert パス（空ならシステムルートで検証）
LCPD_LND_ADMIN_MACAROON_PATHmainnet では推奨admin macaroon（支払い / invoice 操作に必要）
LCPD_LND_MANIFEST_RESEND_INTERVAL任意接続中の peer へ lcp_manifest を定期的に再送（未設定/0s で無効）
典型的なデフォルトパス（ネットワークと lnd 構成に合わせて調整してください）: 
export LCPD_LND_RPC_ADDR="localhost:10009"
export LCPD_LND_TLS_CERT_PATH="$HOME/.lnd/tls.cert"
export LCPD_LND_ADMIN_MACAROON_PATH="$HOME/.lnd/data/chain/bitcoin/mainnet/admin.macaroon"

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ログ（プライバシー）

lcpd-grpcd のログは、生のユーザー入力を永続化しなくても診断できるように設計しています。
  • LCPD_LOG_LEVEL で詳細度を制御します（debug / info / warn / error。デフォルトは info）。
  • ログには、生のプロンプト / 生のモデル出力 / API key / macaroon / BOLT11 invoice を残してはいけません。
  • 生データを残さなくても、ログにはメタデータ（peer id / job id / 価格 / 時間など）が残ります。
詳細: ログとプライバシー。

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Provider（YAML）

変数必須目的
LCPD_PROVIDER_CONFIG_PATHProvider で必須Provider の YAML 設定ファイルのパス（未指定の場合、カレントに config.yaml があればそれを使用）
Provider の設定は YAML 優先（LCPD_PROVIDER_CONFIG_PATH）です。YAML がない場合、Provider モードは無効です。 Provider YAML の詳細と例は下の「Provider 設定（YAML）」で説明します。

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Provider 設定（YAML）

lcpd-grpcd の Provider 振る舞いは YAML のみで設定します。
  • パスは LCPD_PROVIDER_CONFIG_PATH で渡します
  • 未指定の場合、カレントディレクトリの config.yaml を使用します（存在する場合）
  • ファイルが空/欠落している場合はデフォルトが適用されます（Provider 無効、TTL=300s、max_output_tokens=4096、内蔵の価格表など）
明示的にデフォルトを書いたサンプル: go-lcpd/config.yaml.sample（go-lcpd/config.yaml にコピーして使用）

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例

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mainnet 例

enabled: true
quote_ttl_seconds: 600

pricing:
  # 任意: 負荷（in-flight job 数）に応じた surge pricing（quote 時点でのみ適用）
  # multiplier = 1.0 + per_job_bps/10_000 * max(0, in_flight_jobs - threshold)
  in_flight_surge:
    threshold: 2
    per_job_bps: 500 # threshold を超えた 1 job あたり +5%
    max_multiplier_bps: 30000 # 3.0x 上限

llm:
  max_output_tokens: 4096
  models:
    gpt-5.2:
      # 任意: model ごとの max output tokens 上書き
      # max_output_tokens: 4096

      # 必須: pricing（msat / 100 万トークン）
      price:
        input_msat_per_mtok: 1750000
        cached_input_msat_per_mtok: 175000
        output_msat_per_mtok: 14000000

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regtest 例

enabled: true
quote_ttl_seconds: 60

llm:
  max_output_tokens: 512
  models:
    gpt-5.2:
      max_output_tokens: 512
      price:
        input_msat_per_mtok: 1
        output_msat_per_mtok: 1

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モデル命名

  • model は OpenAI の model ID です。
  • 出現箇所:
    • wire の openai_chat_completions_v1_params_tlvs.model（params_bytes）
    • input stream bytes に入る OpenAI request JSON の request_json.model
    • gRPC の LCPManifest.supported_tasks[].openai_chat_completions_v1.model（広告）
  • Provider は model を allowlist / pricing / backend routing に使います。

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フィールドリファレンス

  • enabled: Provider モードを有効化します。false の場合、quote/cancel を拒否し、invoice を作りません。
  • quote_ttl_seconds: Quote と invoice の TTL（秒）。デフォルト 300s。
  • pricing.in_flight_surge: 任意の surge pricing。quote 時点の in-flight job 数に応じて価格を倍率調整します。
    • threshold: surge を開始する in-flight job 数の閾値。
    • per_job_bps: threshold を超えた 1 job あたりの加算倍率（bps。10,000 = 1.0x）。0 の場合は無効。
    • max_multiplier_bps: 総倍率の上限（bps）。0 の場合は安全なデフォルト上限が使われます。
  • llm.max_output_tokens: Provider 全体の max output tokens 上限。quote 時の推定と request validation に使います。デフォルト 4096。
  • llm.models: 許可/広告する openai.chat_completions.v1 model ID のマップ。空の場合、任意の model を受け付けますが manifest では広告しません。
    • max_output_tokens: 任意の model ごとの上書き（0 より大きいこと）。
    • price: model ごとの価格（msat / 100 万トークン）。input_msat_per_mtok と output_msat_per_mtok は必須、cached_input_msat_per_mtok は任意。

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デフォルト価格表

YAML がない場合、内蔵の価格表（msat / 100 万トークン）を使用します:
  • gpt-5.2: input 1,750,000 / cached 175,000 / output 14,000,000

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Quote → Execute フロー（openai.chat_completions.v1）

  1. QuoteRequest を検証し、model が許可されているか確認します。
  2. input stream bytes を OpenAI request JSON として受信・検証します（request_json.model / request_json.messages / request_json.stream=false）。
  3. quote 時の推定に使う max_output_tokens を決定します:
    • llm.max_output_tokens（任意で model ごとの上書き）を上限とする
    • request が output token 上限（max_completion_tokens / max_tokens / max_output_tokens）を指定している場合、Provider 上限以下であることを検証し、その値で推定する
  4. UsageEstimator（approx.v1: ceil(len(bytes)/4)）でトークン使用量を推定します。
  5. QuotePrice(model, estimate, cached=0, price_table) で msat 価格を計算し、任意で pricing.in_flight_surge を適用してから TermsHash / invoice binding に埋め込みます。
  6. 支払いが確定したら、passthrough request を backend で実行し、result stream を返して lcp_result で完了します。

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backend に関する補足

  • openai: 外部 API を呼び出します（課金 / レート制限 / ネットワーク依存）。
    • OpenAI 互換 Chat Completions API（POST /v1/chat/completions）を使用します。
    • LCP input stream の raw request body bytes をそのまま送信します（non-streaming）。
    • OpenAI 互換の response body bytes をそのまま返します（non-streaming JSON）。
  • deterministic: 開発用の固定出力 backend（外部 API なし）。
  • disabled: 実行しません（Requester のみ運用で便利）。

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関連ドキュメント

  • gRPC 開発 CLI: cli-ja.md
  • mainnet 手順: quickstart-mainnet-ja.md
  • regtest 手順: regtest-ja.md