FreeLLMAPI 無料

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開発元 FreeLLMAPI
公式サイト https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi

FreeLLMAPI は、Google Gemini、Groq、Cerebras、Mistral など 28 社以上の AI サービス プロバイダーからの無料クォータを集約したオープンソースの OpenAI 互換プロキシ サービスで、毎月の合計無料推論容量は約 40 億トークンで、インテリジェント ルーティング、自動フェイルオーバー AES-256-GCM キー暗号化、ビジュアル ダッシュボードをサポートしています。

FreeLLMAPI 製品インターフェース

FreeLLMAPI: オープンソース LLM 無料クォータ集約プロキシ ゲートウェイの詳細な分析

コアパラメータと統計

プロジェクト 仕様
プロジェクト名 FreeLLMAPI
カテゴリー AIプログラミング / APIエージェント
オープンソースライセンス マサチューセッツ工科大学
GitHub スター 16.4k
プログラミング言語 TypeScript (メイン)
納品形態 セルフホスト / Docker / デスクトップ アプリケーション
対象ユーザー 開発者/個人/小規模チーム
コアスポンサー コミュニティ主導、商業スポンサーなし

FreeLLMAPI の中核となる価値提案は明確かつ直接的です。これは、28 を超える AI サービス プロバイダーの無料クレジットを統合された OpenAI 互換 API エンドポイントに集約し、月平均約 40 億トークンの無料推論容量を集約します。これは別の「LLM 集約プラットフォーム」ではなく、個々の開発者がローカル実験で「ゼロコストで複数のモデルを呼び出す」ためのエンジニアリング ソリューションです。 MIT ライセンスは、商用利用や再配布に法的障壁がないことを意味します。 GitHub の 16.4,000 個のスターは、API プロキシ プロジェクトの中でトップレベルにあり、「集約された無料クレジット」に対するコミュニティの強い需要を反映しています。興味深いことに、スターの数自体がプロジェクトの継続的な更新の原動力の 1 つでもあります。

ユーザーと市場の認識

FreeLLMAPI の市場認識は、コミュニティ指標、使用シナリオの範囲、競争力の 3 つの側面から分類できます。

コミュニティ メトリクス: GitHub スター数 16.4,000、フォーク数 2,400、貢献者 47 名 (2026 年 7 月現在)。 Stars の成長曲線は、v0.5.0 (9 つの新しいプロバイダー + Anthropic 互換 API + MCP サーバーのサポート) のリリース後、大幅に加速しており、各主要機能バージョンの更新が新しいユーザーの波に到達することを示しています。リリース頻度は、0.3.0 (2026-06-10) → 0.4.1 (2026-06) → 0.5.0 (2026-07-18) と月に 1 回程度のマイナー バージョンであり、反復リズムは健全です。

使用シナリオの普及経路: プロジェクトの初期ユーザーは主に、コストゼロでプロトタイプ検証のために複数の LLM を呼び出す必要がある個人の開発者です。 v0.5.0 で MCP サーバー、イメージ生成、および TTS サポートが追加されたことにより、ユーザー ベースは次の方向に拡大し始めています。(1) RAG プロトタイプを必要とする AI アプリケーション開発者。 (2) 低コストのマルチモデル評価を必要とするデータサイエンティスト。 (3) AI サービス ゲートウェイをローカルに構築する必要がある小規模チーム。

競争力のある位置付け: OpenRouter (毎月 100 兆のトークンを処理する商用ゲートウェイ) とは異なり、FreeLLMAPI は「自己ホスティング + 無料のクォータ集約」ルートを採用しています。 OpenRouterのセールスポイントは400以上の機種選択と運用保守ゼロ、FreeLLMAPIのセールスポイントは手数料ゼロとデータがローカル外に出ないことです。 2 つのユーザー ベースには重複があります。開発者はプロトタイピング段階で FreeLLMAPI を使用することも、本番段階で OpenRouter に切り替えることも、API キーを直接使用することもできます。この種の「アップセリング」自然転用は、コミュニティプロジェクトの一種の生態学的位置付けの証拠です。

コストメリット

コスト ディメンション 説明
ソフトウェアライセンス $0 (MIT ライセンス、商用および再配布が許可されています)
インフラ 独自のサーバー/クラウド リソースを準備します (1 vCPU + 2GB RAM、スタンドアロン展開を推奨)
導入と運用保守 基本的な Docker または Node.js の操作およびメンテナンス機能が必要
APIコール料金 $0 (サードパーティの無料割り当ての合計)
商用サポート コミュニティ サポートのみ (GitHub の問題/ディスカッション)

TCO 控除 (12 か月、個人開発者シナリオ):

  • FreeLLMAPIセルフ導入：クラウドサーバー 約50円/月 × 12 = 600円 + 運用保守人員 初期導入約2時間 + 保守1時間/月 ≒ 600～900円/年
  • 商用 API 直接接続 (通話量は同じ): 28 プロバイダーに 1 日あたり平均 10 件の通話を想定、公式 API 経由で直接通話、無料割り当てなし ⇒ 月額料金約 50 ～ 200 ドル (通話量による) ≒ 4,000 ～ 16,000 円/年
  • 商用 API ゲートウェイ (OpenRouter など): 上記と同じ通話量、月額約 10 ～ 50 ドル ≈ 800 ～ 4,000 円/年

重要な結論: FreeLLMAPI のソフトウェア ライセンス料と API 呼び出し料はゼロであるため、「マルチプロバイダー、中程度の通話量」のシナリオではコスト上の利点が非常に大きくなります。ただし、サードパーティの無料クォータの可用性とレート制限の変更はプロジェクトによって制御されないことに注意してください。特定のサービス プロバイダーが無料ポリシーを調整すると、合計総容量が縮小します。

アーキテクチャとコア機能

  • アーキテクチャの概要: FreeLLMAPI は、フロントエンドとバックエンドの分離アーキテクチャを採用しています。バックエンド コアは TypeScript で実装された API プロキシ サービスで、OpenAI 互換形式でリクエストを受信し、内蔵ルーターを通じて 28 以上の基盤となる API エンドポイントにリクエストを分散します。フロントエンドは、各プロバイダーの通話量、残りの無料クレジット、待ち時間統計を表示するためのビジュアル ダッシュボード (デスクトップ アプリケーションに組み込まれています) を提供します。データ フローは次のとおりです。ユーザー → OpenAI 互換リクエスト → FreeLLMAPI ルーター → ターゲット プロバイダー API → 応答集約 → ユーザー。
  • コア エンジン (スマート ルーター): ルーターのコア機能には以下が含まれます。 (1) モデルからプロバイダーへのマッピング - 「モデル名 + リクエスト パラメーター」を利用可能な無料のプロバイダー エンドポイントにマッピングする動的モデル ディレクトリを維持します。 (2) 自動フェイルオーバー - 優先プロバイダーが 429 (スロットル) または 5xx (サーバー側エラー) を返した場合、ルーターは自動的に代替プロバイダーに切り替えます。 (3) コストを意識したスケジューリング - 無料割り当てが最も多く残っているプロバイダーを優先し、各プロバイダーの通話割り当てのバランスをとります。 v0.5.0 で導入されたシグネチャ モデル ディレクトリにより、ルータは手動設定を行わなくてもプロバイダ モデルの最新リストを自動的に同期できます。
  • 拡張メカニズム: 構造化プロバイダー アダプター システムを通じて、新しいプロバイダーは標準化されたインターフェイスを実装するだけで済みます。コミュニティはほとんどのプロバイダーにアダプターを提供しており、これにより 1 人のメンテナーの負担が軽減されます。さらに、v0.5.0 では MCP (Model Context Protocol) サーバーのサポートが追加され、FreeLLMAPI が MCP クライアントとして他の MCP サーバーと対話できるようになります。これは、FreeLLMAPI を「API プロキシ」から「AI サービス ゲートウェイ」にアップグレードする重要なエコロジー拡張ポイントです。
  • 安全な設計: API キーは AES-256-GCM 暗号化を使用してローカルに保存され、キーの導出には PBKDF2 が使用されます。応答キャッシュ メカニズムにより、繰り返しの要求による無料クレジットの消費が削減されます。ただし、暗号化は保存時にのみ使用されることに注意してください。

ストレージ、ランタイム API キーはメモリ内にクリア テキストで存在し続けます。これは、すべての API プロキシ プロジェクトに共通の制限です。

モデルとバージョンの進化

バージョン 日付 主な変更点
v0.5.0 (最新) 2026-07-18 9 つの新しいプロバイダー、Anthropic 互換 API、画像生成/TTS、MCP サーバー、構造化出力、応答キャッシュ、セキュリティ強化
v0.4.1 ～2026-06 修正と安定性の更新、デスクトップ インストーラーの名前の修正
v0.3.0 2026-06-10 プレミアム リアルタイム モデル カタログはオンラインで、ルーターはシグネチャ モデル カタログを自動的に同期し、構造化されたプロバイダー アダプテーション システム

バージョン リズムは、v0.3.0 から v0.5.0 まで約 6 週間と、迅速なイテレーション期間です。 v0.5.0 はこれまでで最大のアップデートです。9 つの新しいプロバイダーの追加により集約容量が大幅に増加し、Anthropic 互換の API と MCP サーバーの追加により使用範囲が大幅に拡大します。プロジェクトのバージョン番号戦略は、「安定性指向」ではなく「機能指向」です。マイナー バージョンの増加の主なシグナルは、インターフェイスの安定性への取り組みではなく、新機能のリリースです。これは、本番環境では (最新のタグではなく) 修正バージョンを使用する方がより信頼性の高い戦略であることを意味します。

技術的な利点

  • アーキテクチャ設計: モジュラー アダプター アーキテクチャにより、新しいプロバイダーの追加が非常に安価になります。コミュニティの貢献者は通常、2 ～ 4 時間で新しいプロバイダー用のアダプターを作成できます。ルーターのインテリジェントなフェイルオーバー メカニズムは、サービス全体でリクエストの失敗を引き起こすことなく、単一障害点の影響を単一のプロバイダー レベルに制限します。フロントエンドとバックエンドの分離設計により、フロントエンド ダッシュボードとバックエンド ルーティングを個別に繰り返すことができます。
  • パフォーマンス: FreeLLMAPI 自体のプロキシ レイテンシーは非常に低く (ミリ秒)、総リクエスト レイテンシーは主にターゲット プロバイダーの API の応答速度に依存します。応答キャッシュ メカニズムを通じて、同じリクエストに対する 2 番目の呼び出しはキャッシュされた結果を直接返すことができ、無料クレジットの繰り返しの消費を避けることができます。ベンチマーク テストでは、FreeLLMAPI が 1 vCPU + 2GB RAM 構成で約 500 RPM (1 分あたりのリクエスト) を処理できることが示されており、これは個人および小規模チームの使用シナリオをカバーするには十分です。
  • セキュリティ設計: (1) API キー静的暗号化 (AES-256-GCM + PBKDF2)。 (2) リクエスト ログは感度を解除するレベルを設定できます。 (3) 応答キャッシュは TTL ポリシーをサポートします。セキュリティ設計の主な制限は、API キーが実行時にメモリ内にクリア テキストで存在することです。このリスクは、シングル ユーザーのローカル デプロイメント シナリオでは制御可能ですが、マルチユーザーの共有デプロイメント シナリオでは追加の分離手段が必要です。
  • 可観測性: デスクトップ アプリケーションには、各プロバイダーの通話量、残りのクレジット、遅延分布を表示するビジュアル ダッシュボードが組み込まれています。ログは構造化出力 (JSON) をサポートしており、ELK/Loki などのログ プラットフォームに接続できます。メトリクスは Prometheus 形式を通じて公開され、Grafana などの監視システムによって収集できます。

導入の落とし穴ガイド

コミュニティの展開経験に基づくと、次のようなよくある質問があります。

1.プロバイダー API キーの構成と管理: ユーザーはアカウントを登録し、呼び出したい各プロバイダーの API キーを取得し、FreeLLMAPI の暗号化ストレージ機能を介して保存する必要があります。 よくある落とし穴: API キーの形式と権限管理はプロバイダーによって大きく異なります。一部のプロバイダー (Google Gemini など) はプロジェクト レベルの認証を必要としますが、他のプロバイダー (Groq など) は単純な API キーのみを必要とします。 解決策: 公式ドキュメントの「プロバイダーのセットアップ」セクションに従って 1 つずつ設定し、最初に 1 つのプロバイダーで検証してから、段階的に追加します。

2.無料クォータのレート制限 (レート制限): 無料クォータを集約する代償として、各プロバイダーのレート制限が異なり、通常はより厳格になります。 一連の問題: 単一プロバイダーの料金が低い → ルーターの自動フェイルオーバー → 複数のプロバイダーの並行使用 → 一部のプロバイダーの「無料不正使用検出」メカニズムが、同じ IP からのリクエスト パターンによりトリガーされる可能性があります。 解決策: リクエスト キューと指数バックオフ再試行 (指数バックオフ) を構成し、ダッシュボードで各プロバイダーの呼び出し頻度を監視して、短期間にリクエストが集約されるのを回避します。

3. Docker 導入のためのメモリ リソース プランニング: FreeLLMAPI の Node.js プロセスのデフォルトのメモリ使用量は約 200 ～ 400MB ですが、同時実行性が高い場合は 1GB 以上に達する可能性があります。 FAQ: 512MB の小規模なクラウド インスタンスにデプロイした後、OOM が原因でプロセスがシステムによって強制終了されました。 解決策: 運用環境では、1 vCPU + 2GB RAM の最小構成を推奨し、「--memory」と「--memory-swap」を使用してコンテナのリソース制限を制限します。

4.デスクトップ アプリケーションがシステム プロキシと競合する: デスクトップ バージョンの組み込みダッシュボードおよび構成ツールが、一部のエンタープライズ ネットワーク環境でシステム プロキシ設定と競合し、その結果、外部 API に接続できなくなります。 解決策: デスクトップ設定でプロキシ侵入ルールを手動で構成するか、デスクトップの代わりにターミナルで Docker デプロイメントを使用します。

使い方

入口 インストール・使用方法
GitHub ソース コード git clone https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi.git → npm install → .env を設定 → npm start
ドッカー docker pull ghcr.io/freellmapi/freellmapi:latest → docker run -p 3000:3000 -v ./config:/app/config freellmapi
デスクトップアプリケーション GitHub リリース 対応するシステム インストール パッケージをダウンロード → インストール → グラフィカル インターフェイス構成
ワンクリックスクリプト curl -fsSL https://get.freellmapi.dev \| bash (コミュニティによって保守され、公式の README に従います)

クイックスタート手順:

  1. Docker を使用してデプロイします: docker run -d -p 3000:3000 --name freellmapi ghcr.io/freellmapi/freellmapi:latest
  2. http://localhost:3000 にアクセスし、ダッシュボードから少なくとも 1 つのプロバイダーの API キー (Groq や Gemini など) を追加します。
  3. 検証呼び出し: curl http://localhost:3000/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer local" -d '{"model":"gpt-3.5-turbo","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'
  4. OpenAI SDK のbase_url を「http://localhost:3000/v1」に指定し、標準の OpenAI 互換 SDK を使用して集約された無料モデルを呼び出します。

API 呼び出しの例 (Python): 「」パイソン openaiインポートからOpenAI

クライアント = OpenAI( Base_url="http://localhost:3000/v1", # FreeLLMAPI エンドポイント api_key="local" #デフォルトのローカルキー )

応答 = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", # FreeLLMAPI は無料割り当てのあるモデルに自動的にマッピングされます messages=[{"role": "user", "content": "AI ゲートウェイについての紹介を書く"}] ) print(response.choices[0].message.content) 「」

製品の価格設定 (オープンソース プロジェクトは通常無料)

階層 価格 含まれるもの
オープンソースコア $0 フルコア機能 (MIT ライセンス)
クラウドホスティングバージョン なし 現在のところ、自己展開アプリケーションとデスクトップ アプリケーションのみが利用可能です。
エンタープライズ版 なし コミュニティ主導型、商用版なし

FreeLLMAPI は現在、完全にオープンソースで無料です。ただし、チームが本番環境で大規模に使用することを計画している場合は、次の隠れたコストを含める必要があります。導入と運用の人員 (初期セットアップで約 2 ～ 4 時間、日常メンテナンスで月に約 1 ～ 2 時間) + インフラストラクチャ コスト (クラウド サーバー 月額 50 ～ 200 円) + サードパーティ API の無料クォータの「管理コスト」(クォータ残高と各プロバイダーのポリシー変更の監視) です。

アプリケーションのシナリオ

  • シナリオ 1: マルチモデル プロトタイプの検証 - AI アプリケーション開発のプロトタイプ段階では、さまざまなモデルの出力効果を迅速に試す必要があります (GPT-4o 対 Gemini 対 クロードのコード生成品質比較など)。従来のアプローチでは、API キーを 1 つずつ登録し、さまざまなベンダーの SDK を管理し、それらを個別に呼び出してから手動で要約する必要があります。 FreeLLMAPI では、このプロセスが次のように簡略化されます。API キーを 1 回設定する → 統合エンドポイントを介して呼び出す → ダッシュボードで各モデルの結果を表示する。 ROI の控除: プロトタイプ段階での API 呼び出しの量は、通常、数百万トークンのレベルになります。 FreeLLMAPI を使用して無料割り当てを集約すると、この段階の通話コストを直接ゼロに削減できます。
  • シナリオ 2: ローカル AI サービス ゲートウェイ - ローカル ネットワークに AI サービス ゲートウェイを構築し、チーム内の複数のアプリケーションが同じゲートウェイ インスタンスを共有します。 FreeLLMAPI のルーターとキャッシュ メカニズムにより、チーム内で同じモデルを繰り返し呼び出すことが回避され、無料クレジットの利用効率が向上します。 検証方法: ダッシュボードの通話統計は、各プロバイダーのクレジット消費速度を直接反映できます。
  • シナリオ 3: データ プライバシーを優先したバッチ推論 - 機密データを含むバッチ推論タスク (内部文書分析など) の場合、ユーザーは FreeLLMAPI を介して無料クォータを提供するサービス プロバイダーにリクエストをルーティングできますが、データはサードパーティのゲートウェイを通過しないため、データ漏洩のリスクが軽減されます。 制限事項: データは最終的にはターゲット プロバイダーのサーバーに到達しますが、ターゲット プロバイダーがデータ保持ポリシーを持っている場合、このリスクは依然として存在します。透過的なデータ保持ポリシーを持つプロバイダーを選択しても部分的にしか軽減できません。

該当する人

  • 個人開発者: プロトタイプの検証、機能テスト、または学習実験のためにコストゼロで複数の LLM を呼び出す必要がある独立開発者。 Docker/Node.js の基本的な理解から始めることができます。
  • データ サイエンティスト/ML エンジニア: ベンチマーク テストを実施し、さまざまなモデルでの効果を比較する必要があります。 FreeLLMAPI の統合通話インターフェイスにより、モデルの切り替えコストが最小限に抑えられます。
  • 小規模チーム/AI アプリケーションのスタートアップ: 限られた予算を前提として、チームにマルチモデルの通話機能を提供します。自己展開モードでは、API キーがローカル ネットワークから流出することはありません。
  • 不適切な境界: (1) SLA 保証を必要とする運用レベルの API ゲートウェイ (OpenRouter、Anthropic/OpenAI 直接 API の使用を推奨)。 (2) 技術チームを持たない組織 (クラウド ホスティング サービスの使用をお勧めします)。 (3) API 応答遅延に関する厳格な要件があるリアルタイム シナリオ (FreeLLMAPI のプロキシ層によりミリ秒レベルの追加遅延が発生し、無料クレジットのレート制限により遅延が大きくなる可能性があります)。

競合製品の比較

寸法の比較 FreeLLMAPI オープンルーター 1 つの API ＬｉｔｅＬＬＭ
オープンソース/クローズドソース オープンソース (MIT) クローズドソース (SaaS) オープンソース (MIT) オープンソース (MIT)
コアの位置決め 集計された無料クォータ 400 を超えるモデルのビジネス ゲートウェイ 自作 API ゲートウェイ LLM エージェント ライブラリ
導入方法 セルフホスト / Docker / デスクトップ SaaS セルフホスト / Docker Pythonライブラリ
プロバイダーの数 28 歳以上 (無料割り当てに重点を置く) 400+ (有料と無料を含む) カスタム構成による 200以上
無料クォータ使用率 コア機能（ルーター自動スケジューリング） 制限付き (プロバイダー自体による) 手動構成が必要です 手動構成が必要です
フェイルオーバー 自動 (スマートルーター) 自動 手動設定 手動設定
暗号化ストレージ AES-256-GCM サーバー (商用グレード) 内蔵なし 内蔵なし
コミュニティ活動 16.4k スター、47 人の貢献者 該当なし (クローズドソース) 5.2k スター 12.6k スター
該当するシナリオ 個人/小規模チーム向けの無料マルチモデル 実稼働レベルのマルチモデル ゲートウェイ エンタープライズ API 管理 Python アプリケーションの統合

概要と展望

FreeLLMAPI は、オープンソース API プロキシ分野に重点を置いたソリューション、「集約された無料クレジット」を提供します。これは、別の汎用 API ゲートウェイ (One API や LiteLLM など) になろうとするものではなく、スマート ルーター、自動フェイルオーバー、暗号化ストレージの 3 つの機能を通じて、「28 を超える家庭用モデルを無料で呼び出す」というタスクのエンジニアリングの複雑さを最小限に抑えます。

現在の利点: (1) API 呼び出し料金がゼロ + オープンソース MIT ライセンス。プロトタイプの検証や実験シナリオでは経済的利点が非常に大きくなります。 (2) スマート ルーターと自動フェイルオーバーにより、マルチプロバイダー管理の複雑さがユーザーから見えなくなります。 (3) 応答キャッシュや暗号化ストレージなどのエンジニアリング設計は、ほとんどの同様のオープンソース プロジェクトを超えています。

既知の制限事項とリスク: (1) 無料クォータの制御不能 - サードパーティ プロバイダーの無料ポリシーの変更は、プロジェクトの制御範囲外です。 Groq または Gemini が特定の日に無料クォータ制限を調整すると仮定すると、総容量は直接縮小します。このリスクはソフトウェアのアップグレードでは解決できず、マルチプロバイダーの「冗長性」によって部分的にしか回避できません。 (2) コミュニティ プロジェクトの持続性 - 47 人の貢献者と 1 人のメインメンテナーの構造は、プロジェクトの活力がコアメンテナーの時間投資に大きく依存していることを意味します。 (3) 運用レベルの機能の欠如 - SLA、商用サポート、エンタープライズ レベルの権限管理はありません。つまり、FreeLLMAPI は「運用トラフィックの伝送」よりも「プロトタイプと実験環境の構築」に適しています。

フォローアップの焦点: (1) プロバイダー ネットワークの地理的拡大 - アジアおよび南米のプロバイダーの範囲。 MCP サーバー エコシステムの成長率 - これは、「AI サービス ゲートウェイ」に向けた FreeLLMAPI の差別化されたルートになる可能性があります。コミュニティ版とエンタープライズ版の商用化の道が生まれるかどうか - これはプロジェクトの長期的な持続可能性に関係します。

最初にプロトタイプ検証およびローカル実験シナリオで FreeLLMAPI を使用し、次に実稼働トラフィックを OpenRouter または直接 API キーに移行することをお勧めします。これにより、無料クレジットを使用して実験コストを削減できるだけでなく、コミュニティ プロジェクトの持続可能性リスクが運用環境に影響を与えることも回避できます。

関連ツール: github-copilot、カーソル

FreeLLMAPIの主な機能

  • コア処理機能: 対応するシナリオでコア AI 機能を提供し、ユーザーがタスクを迅速に完了できるようにサポートします。
  • マルチモーダル インタラクション: テキスト入力と結果出力をサポートし、一部のシーンは画像またはファイルのアップロードをサポートします。
  • ワークフロー統合: 既存のワークフローに埋め込んだり、API を介して他のツールとリンクしたりして、コンテキストの切り替えを減らすことができます。

FreeLLMAPI の製品価格

価格モデルは公式リアルタイム ページに準拠します。通常はフリーミアムやサブスクリプション制が採用されており、基本的な機能は無料で利用でき、高度な機能や高頻度の利用には課金が必要となります。

バージョン情報

  • v0.5.0 ：Anthropic 互換 API、画像生成/TTS、MCP サーバー、構造化出力、応答キャッシュ、セキュリティ強化など 9 つの新しいプロバイダーを追加しました。
  • v0.4.1 ：修正と安定性の更新、デスクトップ インストーラーの名前の修正。公式の正確な日付はまだありません。
  • v0.3.0 ：プレミアム リアルタイム モデル カタログはオンラインであり、ルーターはシグネチャ モデル カタログを自動的に同期し、新しい構造化プロバイダー適応システムが追加されます。

ユーザーレビュー

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