SandBase 運営中

SandBaseは開発者向けのAgentインフラプラットフォームです。1つのAPI Keyで2000以上のモデルとデータAPI、E2B互換のサンドボックス実行環境に統一的に接続でき、OpenAI Agents APIにも対応しています。開発者はAgentに現実世界のデータを取得させ、コードを実行し、ファイルを処理できます。また、使い慣れたワークフローをPersonal Agentとしてパッケージ化し、自社製品やCLI、MCPツールに組み込んで利用できます。料金は呼び出し量に応じて発生します。

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モデル接続：OpenAI Agents API標準に対応しており、開発者は使い慣れたOpenAI SDKでAgentの作成、セッションの確立、タスクの実行を行えます。
データAPI：X、YouTube、ウェブ検索、企業情報などの現実世界のデータを網羅し、一部のAPIでは毎日100回の無料呼び出しが提供されます。
サンドボックス実行：E2B互換の実行環境を提供し、Agentはサンドボックス内でコードを実行し、ファイルを処理して結果を返せます。既存のE2Bコードも低コストで移行できます。
ツール統合：SKILL.md、CLI、ローカルMCPブリッジに対応し、Claude Code、Codex、Cursorなどの既存AIツールに直接接続できます。
スキルテンプレート：Twitter情報収集、YouTube文字起こし、SEO分析、企業調査など、再利用可能なSkillを内蔵し、Agentによる実務の遂行を支援します。

アカウント登録：SandBase公式サイト https://www.sandbase.ai/ にアクセスして登録し、ConsoleでSandBase API Keyを取得します。
すぐに接続：Claude Code、Codex、CursorなどのAIツールに指示 `set up https://www.sandbase.ai/SKILL.md` を貼り付けると、AIアシスタントが環境設定を自動的に完了します。
モデルを選択：OpenAI互換エンドポイント `api.sandbase.ai/v1` を通じて、OpenAI SDKで必要なモデルを指定し、Agentを作成してタスク指示を設定します。
データに接続：同じAPI KeyでX、YouTube、ウェブ検索などのデータAPIを呼び出します。実行前に機能説明と料金を確認してください。
タスクを実行：Agentセッションを作成してタスクを送信すると、Agentがサンドボックス内でコードを実行し、資料を整理して結果ファイルを生成します。
結果を確認：元リンクの有効性と出力が選定ルールに適合しているかを人手で確認し、ワークフローの信頼性を確かめてから自社製品に接続します。

統一された入口：1つのAPI Keyでモデル、データAPI、サンドボックスを同時に接続でき、複数プラットフォームの認証やアカウント管理に伴う重複開発を省けます。
プロトコル互換性：OpenAI Agents APIとE2B SDKに対応しているため、開発者は既存のコード習慣をそのまま活用でき、移行コストを抑えられます。
エコシステム統合：SKILL.md、CLI、MCPブリッジを通じてClaude Code、Codex、Cursorなどの主要AIツールに直接組み込めます。Agentを顧客獲得のチャネルとして活用できます。
現実世界のデータ：X、YouTube、ウェブ検索などの現実世界のデータAPIに接続し、Agentが実際に成果を生むタスクを遂行できるようにします。
広範な対応規模：公式発表によると、2000以上のモデルとAPI、100以上のプラットフォームに接続しており、多様な選択ニーズに対応します。

公式サイト：https://www.sandbase.ai/
GitHubリポジトリ：https://github.com/sandbaseai/

専門家レベルの学習データ作成：最先端モデルを開発する企業向けに、各業界の専門家が高い専門性を要するSFTデータを大量に作成できる環境を提供します。金融、法律、医療、STEMなど、「専門家レベルの思考密度」が求められる分野を対象とします。
RL環境と「反パターン」データ：モデル向けの強化学習環境と「反パターン」学習データセットを構築し、複数回の試行錯誤を通じて推論力とエラー訂正能力を高めます。Dynasor、ProRLなどのデータセットや学習成果もオープンソース化しています。
ベンチマーク評価と「試験会場の構築」：専門家レベルのベンチマーク評価サービスを提供し、実際の試験環境を再現して高難度の専門タスクにおけるモデルの実力を検証します。評価結果はモデル研究所の参考資料として利用できます。
垂直業界向けモデル能力の強化：プログラミング以外の専門分野におけるAgentの活用を対象に、実際のワークフローを再現した学習タスクを作成し、長い手順を要する専門タスクでも安定して信頼性の高い動作を実現します。