> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://candy-208aed2d-85.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Configuration ja

# 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。

## 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

## 環境変数（必須/任意）

### go-lcpd（共通）

| 変数                                        |                        必須 | 目的                                      |
| ----------------------------------------- | ------------------------: | --------------------------------------- |
| `LCPD_LOG_LEVEL`                          |                        任意 | `debug`/`info`/`warn` など                |
| `LCPD_BACKEND`                            |     Provider では実質必須（有効化時） | `openai` / `deterministic` / `disabled` |
| `LCPD_OPENAI_API_KEY` or `OPENAI_API_KEY` | `LCPD_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）  |

### lnd 連携（ピアメッセージング / 支払い）

| 変数                                  |           必須 | 目的                                             |
| ----------------------------------- | -----------: | ---------------------------------------------- |
| `LCPD_LND_RPC_ADDR`                 |  lnd 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_PATH`      | mainnet 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）:

```sh theme={null}
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"
```

### 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](/go-lcpd/docs/logging-ja)。

### Provider（YAML）

| 変数                          |           必須 | 目的                                                              |
| --------------------------- | -----------: | --------------------------------------------------------------- |
| `LCPD_PROVIDER_CONFIG_PATH` | Provider 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。

## 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）

### 例

#### mainnet 例

```yaml theme={null}
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
```

#### regtest 例

```yaml theme={null}
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
```

### 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。

### 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。

### 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

### 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。

## 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）。

## 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`