Token Plan の画像生成、動画生成、音声合成モデルは、各ツールの拡張メカニズム (スキル、スラッシュコマンド、またはエージェント) を通じて統合する必要があります。
例：Claude Code での画像生成モデルの統合
この例では、スラッシュコマンドを使用して Claude Code に画像生成モデルを統合する方法を示します。他のツールでもプロセスは同様ですが、拡張メカニズムと設定ファイルのパスが異なります。
ステップ 1：スラッシュコマンドの作成
プラン固有の API キー (sk-sp- で始まる) を環境変数 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN として設定し、後続のステップで curl 認証に使用します。
プロジェクトのルートディレクトリに .claude/commands/text-to-image.md ファイルを作成し、以下の内容を記述します。
Token Plan の text-to-image API を呼び出し、説明に基づいて画像を生成します。
ユーザーリクエスト： $ARGUMENTS
## ステップ
1. ユーザーリクエストから、プロンプト (画像の説明)、モデル、サイズ (デフォルト 1024*1024) を抽出します。ユーザーがモデルを明示的に指定している場合 (例：「model=wan2.7-image」または「wan2.7-image を使用して描画」)、そのモデル名を正確に使用し、デフォルトにフォールバックしないでください。モデルが指定されていない場合のみ、デフォルトの qwen-image-2.0 を使用します。一般的な画像生成モデルには、qwen-image-2.0、qwen-image-2.0-pro、wan2.7-image、wan2.7-image-pro などがあります。完全なリストについては、Model Studio のモデルリストをご参照ください。
2. API を呼び出して画像を生成します (Bash ツールを使用して curl を実行)。
```
curl -s -X POST "https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation" \
-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "<model>",
"input": {
"messages": [{"role":"user","content":[{"text":"<prompt>"}]}]
},
"parameters": {"size":"<size>"}
}'
```
3. レスポンス JSON の output.choices[*].message.content[*].image から画像 URL を抽出します。
4. curl -s -o "generated_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).png" "<URL>" で画像を現在のディレクトリにダウンロードします。
5. 生成された画像ファイルのパスをユーザーに表示します。
ステップ 2：画像の生成
Claude Code で /text-to-image draw a cat と入力します。デフォルト以外の画像生成モデルを使用する場合は、コマンドにモデル名を含めてください。例：/text-to-image draw a cat using wan2.7-image
例：Claude Code での動画生成モデルの統合
この例では、スラッシュコマンドを使用して Claude Code に動画生成モデルを統合する方法を示します。動画生成は非同期 API を使用し、タスクの送信、ステータスのポーリング、動画のダウンロードというワークフローで実行されます。
ステップ 1：スラッシュコマンドの作成
プラン固有の API キー (sk-sp- で始まる) を環境変数 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN として設定し、後続のステップで curl 認証に使用します。
プロジェクトのルートディレクトリに .claude/commands/text-to-video.md ファイルを作成し、以下の内容を記述します。
Token Plan の text-to-video API を呼び出し、説明に基づいて動画を生成し、自動的にローカルにダウンロードします。
ユーザーリクエスト： $ARGUMENTS
## ステップ
1. ユーザーリクエストから、プロンプト (動画の説明)、モデル (デフォルト happyhorse-1.1-t2v)、解像度 (デフォルト 720P)、アスペクト比 (デフォルト 16:9)、再生時間 (デフォルト 5 秒) を抽出します。ユーザーがモデルを明示的に指定している場合 (例：「model=happyhorse-1.1-r2v」)、そのモデル名を正確に使用してください。
2. Bash ツールを使用して以下のスクリプトを実行します。このスクリプトは、タスクの送信、完了の待機、動画のダウンロードを一括で実行します。
```bash
#!/bin/bash
set -e
TASK_RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/video-generation/video-synthesis" \
-H "X-DashScope-Async: enable" \
-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "<model>",
"input": {"prompt": "<prompt>"},
"parameters": {"resolution": "<resolution>", "ratio": "<ratio>", "duration": <duration>}
}')
TASK_ID=$(echo "$TASK_RESPONSE" | grep -o '"task_id":"[^"]*"' | head -1 | cut -d'"' -f4)
if [ -z "$TASK_ID" ]; then echo "タスクの送信に失敗しました: $TASK_RESPONSE"; exit 1; fi
echo "タスクを送信しました。ID: $TASK_ID。生成を待っています..."
while true; do
sleep 15
STATUS_RESPONSE=$(curl -s "https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/tasks/$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN")
STATUS=$(echo "$STATUS_RESPONSE" | grep -o '"task_status":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
if [ "$STATUS" = "SUCCEEDED" ]; then
VIDEO_URL=$(echo "$STATUS_RESPONSE" | grep -o '"video_url":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)
OUTPUT="generated_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).mp4"
curl -s -o "$OUTPUT" "$VIDEO_URL"
echo "動画がダウンロードされました: $(pwd)/$OUTPUT"
exit 0
elif [ "$STATUS" = "FAILED" ]; then
echo "生成に失敗しました: $STATUS_RESPONSE"; exit 1
fi
echo "生成中..."
done
```
3. 生成された動画ファイルのパスをユーザーに表示します。
ステップ 2：動画の生成
Claude Code で /text-to-video a white cat sunbathing on a balcony と入力します。別の動画生成モデルを使用する場合は、コマンドにモデル名を含めてください。例：/text-to-video generate a video of a cat jumping using happyhorse-1.1-r2v
例：Claude Code での音声合成モデルの統合
この例では、スラッシュコマンドを使用して Claude Code に音声合成モデルを統合する方法を示します。音声合成は同期 API を使用し、非ストリーミングモードとストリーミングモードの両方をサポートします。
ステップ 1：スラッシュコマンドの作成
プラン固有の API キー (sk-sp- で始まる) を環境変数 $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN として設定し、後続のステップで curl 認証に使用します。
プロジェクトのルートディレクトリに .claude/commands/text-to-speech.md ファイルを作成し、以下の内容を記述します。
Token Plan の音声合成 API を呼び出し、テキストを音声ファイルに変換します。
ユーザーリクエスト： $ARGUMENTS
## ステップ
1. ユーザーリクエストから、text (合成するテキスト)、voice (音声スタイル、デフォルト longanhuan_v3.6)、format (音声フォーマット、デフォルト mp3)、sample_rate (サンプルレート、デフォルト 24000) を抽出します。ユーザーがモデルを明示的に指定している場合は、そのモデル名を使用します。それ以外の場合は、デフォルトの qwen-audio-3.0-tts-plus を使用します。
2. API を呼び出して音声を合成します (Bash ツールを使用して curl を実行)。
```
curl -s -X POST "https://token-plan.ap-southeast-1.maas.aliyuncs.com/api/v1/services/audio/tts/SpeechSynthesis" \
-H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-o "speech_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).<format>" \
-d '{
"model": "<model>",
"input": {
"text": "<text>",
"voice": "<voice>",
"format": "<format>",
"sample_rate": <sample_rate>
}
}'
```
3. 生成された音声ファイルのパスをユーザーに表示します。
ステップ 2：音声の合成
Claude Code で /text-to-speech Hello, welcome to Model Studio と入力します。
その他のツール
拡張機能をサポートする主要な AI コーディングツールについて、拡張メカニズムと設定ファイルのパスを次の表に示します。上記の Claude Code の例と同じ内容を対応するパスに保存してください。
ツール | 拡張メカニズム | 設定ファイルのパス |
|---|---|---|
Claude Code | スラッシュコマンド |
|
Codex | スキル |
|
Qwen Code | スキル |
|
OpenCode | エージェント |
|
OpenClaw | スキル |
|
Hermes Agent | スキル |
|
Qoder | スキル |
|
注記スキルベースのツール (Codex、Qwen Code、OpenClaw、Hermes Agent、Qoder) では、設定ファイルの先頭に YAML フロントマターが必要です。
---
name: "token-plan-image"
description: "Token Plan の text-to-image モデルを呼び出し、テキストの説明から画像を生成します。ユーザーが画像の描画または生成を依頼したときに起動します。"
---
(... 上記の Claude Code の例と同じ内容 ...)
OpenCode エージェントでは、フロントマターの形式が異なります。
---
description: "Token Plan の text-to-image モデルを呼び出し、テキストの説明から画像を生成します。"
mode: subagent
tools:
bash: true
write: false
edit: false
---
(... 上記の Claude Code の例と同じ内容 ...)