LLMTR

Mastra のモデルルーターを通じて 6 個の LLMTR モデルを利用できます。認証には LLMTR_API_KEY 環境変数が自動的に使用されます。

詳しくは、LLMTR のドキュメントを参照してください。

.env

LLMTR_API_KEY=your-api-key

src/mastra/agents/my-agent.ts

import { Agent } from "@mastra/core/agent";

const agent = new Agent({
  id: "my-agent",
  name: "My Agent",
  instructions: "You are a helpful assistant",
  model: "llmtr/gemma-4"
});

// Generate a response
const response = await agent.generate("Hello!");

// Stream a response
const stream = await agent.stream("Tell me a story");
for await (const chunk of stream) {
  console.log(chunk);
}

情報

Mastra は OpenAI 互換の /chat/completions endpoint を使用します。一部の Provider 固有機能は利用できない場合があります。詳しくは、LLMTR のドキュメントを確認してください。

モデル

6 available models

Model	Context	Tools	Reasoning	Image	Audio	Video	Input $/1M	Output $/1M
llmtr/gemma-4	33K						$5	$10
llmtr/magibu-11b-v8	8K						—	—
llmtr/medgemma-4b	8K						$3	$5
llmtr/qwen3-6-35b	16K						$5	$10
llmtr/sincap	128K						—	—
llmtr/trendyol-7b	33K						—	—

高度な設定

カスタムヘッダー

src/mastra/agents/my-agent.ts

const agent = new Agent({
  id: "custom-agent",
  name: "custom-agent",
  model: {
    url: "https://llmtr.com/v1",
    id: "llmtr/gemma-4",
    apiKey: process.env.LLMTR_API_KEY,
    headers: {
      "X-Custom-Header": "value"
    }
  }
});

動的なモデル選択

src/mastra/agents/my-agent.ts

const agent = new Agent({
  id: "dynamic-agent",
  name: "Dynamic Agent",
  model: ({ requestContext }) => {
    const useAdvanced = requestContext.task === "complex";
    return useAdvanced
      ? "llmtr/trendyol-7b"
      : "llmtr/gemma-4";
  }
});