> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/build/agent/custom-max-tokens.md).

# 返信の長さと Agent の実行上限

Agent の各回答の長さの上限（最大出力トークン数）、Agent モードのツール呼び出し回数の上限（最大反復回数、デフォルト 20）、実行タイムアウトを設定し、ツール使用上限に達したときにユーザーに表示される内容を説明します。

Agent の <mark style="color:blue;">詳細設定</mark> には、2 種類の上限があります。

* **回答の長さ**：<mark style="color:blue;">最大出力トークン数</mark> で、AI が各回答で生成できる文章の長さを制限します。説明は下の[機能紹介](#feature-introduction)から始まります。
* **Agent の実行上限**：<mark style="color:blue;">最大反復回数</mark>（ツール呼び出し回数の上限、デフォルト 20）と <mark style="color:blue;">実行タイムアウト（秒）</mark> で、Agent モードの Agent が 1 件のメッセージに回答する際のツール呼び出しラウンド数と実行時間を制限します。「ツールは最大何回呼び出せるか」を確認したい場合や、回答に「このターンのツール使用上限に達しました」と表示された場合は、[Agent の実行上限](#agent-iteration-timeout-relationship)を参照してください。

### 機能紹介 <a href="#feature-introduction" id="feature-introduction"></a>

出力トークン上限のカスタマイズ機能により、Agent の各回答の最大長を細かく制御できます。利用シーンに合わせて設定を調整し、短い要約や詳しい説明を生成させながら、トークン消費のコストを効果的に管理できます。

{% hint style="info" %}
**トークンについて**

トークンは、AI モデルがテキストを処理する基本単位です。一般的には次のようになります。

* 中国語：1 文字は約 1.5-2 トークンです
* 英語：1 単語は約 1-1.5 トークンです
* 句読点もトークン数に含まれます
  {% endhint %}

***

### 出力トークン上限の設定 <a href="#configure-token-output-limit" id="configure-token-output-limit"></a>

#### 設定ページを開く <a href="#navigate-to-settings" id="navigate-to-settings"></a>

1. 左側のメニューで「<mark style="color:blue;">AI アシスタント</mark>」をクリックします
2. 一覧で、設定する Agent の右側にある「<mark style="color:blue;">編集</mark>」をクリックします
3. 「<mark style="color:blue;">設定</mark>」タブの左側ナビゲーションで、「<mark style="color:blue;">管理と詳細設定</mark>」の下にある「<mark style="color:blue;">詳細設定</mark>」をクリックします

#### トークン上限を調整する <a href="#adjust-token-limit" id="adjust-token-limit"></a>

1. **トークン上限のモードを選択します**
   * 「<mark style="color:blue;">モデルの最大値を使用</mark>」：選択したモデルが対応する最大出力トークン数をそのまま適用します（デフォルト）
   * 「<mark style="color:blue;">カスタム数量</mark>」：上限を自分で指定します
2. **カスタム値を入力します（「カスタム数量」を選択した場合）**
   * 数値入力欄に希望する値を入力します
   * 入力可能な範囲は選択したモデルによって異なり、画面にはそのモデルで使用できる範囲が即時表示されます（下図の「範囲：512 - 64000 tokens」など）
3. **設定を保存します**
   * 「<mark style="color:blue;">保存</mark>」ボタンをクリックします
   * 設定はすぐに有効になり、Agent の再起動は不要です

<figure><img src="https://2584873290-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTvHx8hgwYGDTLD3A7xoW%2Fuploads%2Fgit-blob-cb789624285313a34f8f8026b39a6c577512d2a4%2Fbuild-custom-max-tokens.png?alt=media" alt="詳細設定：最大出力トークン数"><figcaption><p>「最大出力トークン数」セクションで「カスタム数量」を選び、上限を入力します。下には現在のモデルで使用できる範囲が表示されます</p></figcaption></figure>

{% hint style="warning" %}
**注意事項**

* 設定値が低すぎると回答が途中で切れ、完全性に影響する場合があります
* 設定値が高すぎるとトークン消費のコストが増加します
* 実際の要件に合わせて調整し、テストで最適なバランスを見つけてください
  {% endhint %}

***

### 推奨設定値 <a href="#recommended-settings" id="recommended-settings"></a>

利用シーンに応じた推奨トークン上限は次のとおりです。

<table><thead><tr><th width="200">利用シーン</th><th width="150">推奨トークン数</th><th>説明</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>短い質疑応答</strong></td><td>256 - 512</td><td>FAQ ボットなどの素早い回答に適しています<br>中国語で約 100-200 文字です</td></tr><tr><td><strong>一般的なカスタマーサポート</strong></td><td>512 - 1024</td><td>詳しさとコストのバランスを取ります<br>中国語で約 200-400 文字です</td></tr><tr><td><strong>専門的な相談</strong></td><td>1024 - 2048</td><td>詳しい説明と解決策を提供します<br>中国語で約 400-800 文字です</td></tr><tr><td><strong>コンテンツ生成</strong></td><td>2048 - 4096</td><td>長文の記事やレポートを生成します<br>中国語で約 800-1600 文字です</td></tr><tr><td><strong>コード生成</strong></td><td>1024 - 2048</td><td>完全なコードスニペットを生成します<br>コメントと説明を含みます</td></tr></tbody></table>

***

### 利用シーンの例 <a href="#use-case-examples" id="use-case-examples"></a>

#### シーン 1：FAQ 即答ボット <a href="#scenario-1-faq-quick-response-bot" id="scenario-1-faq-quick-response-bot"></a>

**要件**：顧客からよく寄せられる質問に、長い説明を避けて短く明確に回答します

**設定方法**：

* 出力トークン上限：256-512
* システムプロンプト：「質問には短く明確に、3 文以内で回答してください」
* 期待する効果：素早い回答とトークン消費の削減です

**会話例**：

```
ユーザー：営業時間は何時から何時までですか？
AI：営業時間は月曜日から金曜日の午前 9:00 から午後 6:00、
土曜日の午前 10:00 から午後 5:00 です。日曜日は休業です。
```

#### シーン 2：技術サポートでの詳しい説明 <a href="#scenario-2-technical-support-detailed-explanation" id="scenario-2-technical-support-detailed-explanation"></a>

**要件**：技術的な問題に直面したユーザーに、詳しい手順を説明します

**設定方法**：

* 出力トークン上限：1024-2048
* システムプロンプト：「ユーザーが手順に沿って操作できるよう、詳しい手順を説明してください」
* 期待する効果：問題解決に必要なガイドを十分に提供できます

**会話例**：

```
ユーザー：ソフトウェアが起動しないときはどうすればよいですか？
AI：次の手順で問題を解決してください。

1. システム要件を確認します
   - OS：Windows 10 以上です
   - メモリ：最低 4GB が必要です
   - ディスク空き容量：最低 2GB が必要です

2. ソフトウェアを再インストールします
   - 既存のバージョンを削除します（コントロールパネル > プログラム）
   - 最新バージョンをダウンロードします [リンク]
   - 管理者としてインストーラーを実行します

3. ファイアウォールの設定を確認します
   - ソフトウェアを例外リストに追加します
   - ソフトウェアのネットワークアクセスを許可します

上記の手順で解決しない場合は、エラーメッセージのスクリーンショットをお送りください。引き続きサポートいたします。
```

#### シーン 3：コンテンツの要約生成 <a href="#scenario-3-content-summary-generation" id="scenario-3-content-summary-generation"></a>

**要件**：長文の記事から要点を抽出します

**設定方法**：

* 出力トークン上限：512-768
* システムプロンプト：「要点を 3-5 項目にまとめ、各項目を 2 文以内にしてください」
* 期待する効果：短時間で理解しやすい簡潔な要約です

***

### その他の設定との関係 <a href="#relationship-with-other-settings" id="relationship-with-other-settings"></a>

#### システムプロンプト (System Prompt) <a href="#system-prompt-settings" id="system-prompt-settings"></a>

トークン上限を高く設定しても、システムプロンプトで回答の長さを制限できます。

```
良い例：
「ユーザーが詳しい説明を求めない限り、簡潔に回答してください」

悪い例：
「すべての質問にできる限り詳しく回答してください」（回答が長すぎる原因になる場合があります）
```

#### モデルの選択 <a href="#model-selection" id="model-selection"></a>

対応する最大出力トークン数はモデルによって異なります。Agent が使用するモデルを変更すると、カスタマイズできる範囲も変わります。画面に表示される範囲は、現在選択しているモデルの下限と上限です。「モデルの最大値を使用」を選ぶと、そのモデルの最大値が自動的に適用されます。

***

### Agent の実行上限：ツール呼び出し回数と実行タイムアウト <a href="#agent-iteration-timeout-relationship" id="agent-iteration-timeout-relationship"></a>

{% hint style="info" %}
このセクションは、**回答モードが「Agent モード」に設定されている** Agent にのみ適用されます。他の回答モードを使用している場合、詳細設定にこのセクションは表示されません。
{% endhint %}

Agent モードの Agent は、質問に回答するために呼び出すツールや推論のラウンド数を自分で判断します。Agent が無限に実行を続けることを防ぐため、<mark style="color:blue;">詳細設定</mark> の <mark style="color:blue;">Agent ワークフロー設定</mark> には、独立した 2 つの「ブレーキ」が用意されています。

* **最大反復回数**（ツール呼び出し回数の上限）：Agent が 1 件のメッセージに回答する際に、「思考 → ツール呼び出し → 結果取得」のサイクルを実行できるラウンド数です。範囲は 1–100、デフォルトは 20 です。1 ラウンドで複数のツールを同時に呼び出せるため、上限は「ラウンド」で数えます。ユーザーが次のメッセージを送るとリセットされます。<mark style="color:blue;">ツール検索機能を有効にする</mark>（デフォルトで有効）がオンの場合、利用可能なツールを検索するだけのラウンドは数に含まれません
* **実行タイムアウト（秒）**：Agent が 1 件のメッセージに回答する際の最大実行時間です。範囲は 30–1200 秒、デフォルトは 600 秒です

#### ツール呼び出し回数の上限に達するとどうなるか <a href="#when-tool-limit-reached" id="when-tool-limit-reached"></a>

最後のラウンドを使い切ると、Agent はツールを呼び出さず、すでに得られた情報をまとめて回答し、末尾に次の案内を追加します。

> この回答は、このターンのツール使用上限に達したため、内容が不完全な可能性があります。続けるには追加のメッセージを送信してください。

その時点で Agent がまだ何も出力していない場合、回答は「タスクを完了する前に、このターンのツール使用上限に達しました。もう一度お試しいただくか、質問の範囲を絞ってください。」になります。どちらも設定した上限が適用された状態で、システムエラーではありません。ユーザーは Agent に続行を依頼するメッセージを送信でき、管理者は <mark style="color:blue;">最大反復回数</mark> を増やすこともできます（下の説明に従ってタイムアウトも確認してください）。

#### 2 つの設定はどのように関係するか <a href="#how-they-interact" id="how-they-interact"></a>

**この 2 つの設定は独立しており、換算式はありません。先にしきい値に達した設定によって結果が決まります。** タイムアウトに先に達すると会話は強制中断されます。反復回数の上限に先に達すると Agent が要約した回答を生成し、エラーとしては扱われません。

<figure><img src="https://2584873290-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FTvHx8hgwYGDTLD3A7xoW%2Fuploads%2Fgit-blob-8ecbaed6be78c2706aebf7f03c456c047546bc30%2Fagent-iteration-warning.png?alt=media" alt="実行タイムアウトの警告"><figcaption><p>タイムアウト 100 秒 ÷ 20 回の反復（1 回あたりの時間はわずか 5 秒）のときに表示される黄色い警告の例です</p></figcaption></figure>

#### カスタムタイムアウトメッセージ <a href="#agent-timeout-message" id="agent-timeout-message"></a>

<mark style="color:blue;">Agent ワークフロー設定</mark> の一番下にある「<mark style="color:blue;">カスタムタイムアウトメッセージ</mark>」は、タイムアウトによる中断時にユーザーに表示されるテキストを指定します。画面の説明は「Agent ワークフローがタイムアウトした場合のみユーザーに表示します。空欄の場合はシステムのデフォルトメッセージを使用します」です。「システムが混み合っています。しばらくしてからもう一度お試しください」などのメッセージや、質問の範囲を絞る案内を入力できます。反復回数の上限に達した際の案内文は固定で、このフィールドの影響を受けません。

### 詳細設定にあるその他のスイッチ <a href="#other-advanced-switches" id="other-advanced-switches"></a>

同じ <mark style="color:blue;">詳細設定</mark> タブには、回答の長さやコストに関連するスイッチもあります。通常はデフォルトのままで問題ありません。

| 位置         | スイッチ                                                                                       | 画面の説明と使い方                                                                                                                                                                      |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| ナレッジベースの設定 | <mark style="color:blue;">検索範囲全体の使用を強制</mark>                                              | 有効にすると、モデルが自動で決める検索件数を無視し、「検索チャンクの最大数」で設定した件数分の結果を常に返します。長い表など、全体を表示するために多くのチャンクが必要なナレッジベースに適しています。回答ごとの入力トークン数が増加します                                                          |
| 会話メモリの設定   | <mark style="color:blue;">ツール結果の切り詰め</mark>、<mark style="color:blue;">ツール結果ごとの最大文字数</mark> | Web 検索やコード実行の出力など、大きすぎるツールの戻り値を自動的に切り詰め、メモリの肥大化を防ぎます。上限を超えた結果では、先頭と末尾の内容を保持します。ツールが HTML ページ全体や大量のデータを頻繁に返す場合に有効にすることを推奨します                                                    |
| 永続メモリの後    | <mark style="color:blue;">Claude ストリーミングの自動再試行を有効にする</mark>                                | Claude のストリーミング呼び出しが停止した場合（最初のチャンクが届かない、または転送途中で中断された場合）、自動的に中止し、非ストリーミングモードで 1 回再送します。再試行のたびに同じプロンプトに対してもう 1 回課金されるため、Claude の回答が頻繁に停止する場合のみ有効にしてください                         |
| 一番下        | <mark style="color:blue;">自動評価を有効にする</mark>                                                | 有効にすると、<mark style="color:blue;">AI アシスタント監視</mark> で LLM を使って各会話の品質スコアを自動計算します。組織の利用枠を消費します。[自動評価と Agent 監視](/maiagent-user-guide/ja/build/agent-ops/evaluations.md)を参照してください |

会話メモリの設定にある <mark style="color:blue;">ベクトルメモリ</mark>、<mark style="color:blue;">会話を横断した検索</mark>、Embedding／Reranker モデルについては、[会話を横断した検索](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/cross-conversation-search.md#other-memory-settings)を参照してください。

***

### コスト最適化の推奨事項 <a href="#cost-optimization-recommendations" id="cost-optimization-recommendations"></a>

#### トークン消費の計算 <a href="#calculate-token-consumption" id="calculate-token-consumption"></a>

1 回の会話で消費するトークンには、次のものが含まれます。

* **入力トークン**：ユーザーの質問 + 会話履歴 + システムプロンプトです
* **出力トークン**：AI の回答です（この設定によって制限されます）

**計算例**：

```
入力：ユーザーの質問 50 トークン + 会話履歴 200 トークン + システムプロンプト 100 トークン = 350 トークンです
出力：AI の回答です（上限は 512 トークンに設定されています）
合計：350 + 512 = 862 トークンです（最大）
```

#### 最適化の方法 <a href="#optimization-strategies" id="optimization-strategies"></a>

1. **利用シーンに応じて調整します**
   * 単純な質問には低いトークン上限を使用します
   * 複雑な質問の場合にのみ上限を増やします
2. **不要に長い回答を避けます**
   * システムプロンプトで簡潔な回答を明示的に求めます
   * 1 回の長い回答の代わりに、複数ターンの会話を使用します
3. **利用状況を定期的に確認します**
   * Agent の「<mark style="color:blue;">利用分析</mark>」→「<mark style="color:blue;">利用統計</mark>」で、トークン使用量と会話の文字数の推移を確認します
   * 設定を調整してコストを最適化します

{% hint style="info" %}
詳しいコスト計算と最適化の推奨事項については、[使用量の計算](/maiagent-user-guide/ja/others/usage.md)を参照してください。
{% endhint %}

***

### よくある質問 <a href="#faq" id="faq"></a>

#### Q：トークン上限を設定すると、AI の回答は強制的に切り詰められますか？ <a href="#q-will-ai-response-be-cut-off-after-setting-token-limit" id="q-will-ai-response-be-cut-off-after-setting-token-limit"></a>

**A**：はい。AI が生成する回答がトークン上限に達すると、その位置で停止するため、文が不完全になる場合があります。次の対応を推奨します。

* 適切な上限を設定してください（低すぎない値にします）
* システムプロンプトで「文字数の制限に達する前に自然に回答を終えてください」と指示します

#### Q：Agent が平均して使用するトークン数はどうすれば確認できますか？ <a href="#q-how-to-check-average-token-usage" id="q-how-to-check-average-token-usage"></a>

**A**：Agent の「<mark style="color:blue;">利用分析</mark>」タブを開き、「<mark style="color:blue;">利用統計</mark>」に切り替えます。<mark style="color:blue;">トークン使用量</mark> グラフには、この Agent が使用する各モデルのトークン数とトークン総使用量が日付ごとに表示されます。グラフの説明は[利用分析](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/usage.md)を参照してください。

#### Q：トークン上限を高くすると回答速度が遅くなりますか？ <a href="#q-does-higher-token-limit-slow-down-responses" id="q-does-higher-token-limit-slow-down-responses"></a>

**A**：わずかに影響します。長い回答ほど生成に時間がかかりますが、通常の差は数秒以内です。主な影響要因は次のとおりです。

* モデルの選択です
* ネットワーク接続の速度です
* サーバーの負荷です

#### Q：言語によって異なるトークン上限を設定する必要がありますか？ <a href="#q-different-languages-need-different-token-limits" id="q-different-languages-need-different-token-limits"></a>

**A**：適度に調整することを推奨します。

* **中国語**：同じ文字数でも消費するトークンが多いため、上限を少し高くできます
* **英語**：トークン効率が高いため、低い上限を使用できます
* **多言語環境**：柔軟に対応するため、高めの上限を推奨します

#### Q：トークン上限はナレッジベースの検索結果に影響しますか？ <a href="#q-does-token-limit-affect-knowledge-base-retrieval" id="q-does-token-limit-affect-knowledge-base-retrieval"></a>

**A**：検索に直接影響することはありませんが、結果の表示方法に影響します。

* **高いトークン上限**：より多くのナレッジベースのスニペットを引用できます
* **低いトークン上限**：最も関連性の高いスニペットのみを引用します

#### Q：Agent が 1 件のメッセージに回答する際、ツールは最大何ラウンド呼び出せますか？ <a href="#q-max-tool-calls" id="q-max-tool-calls"></a>

**A**：<mark style="color:blue;">最大反復回数</mark> で決まります。デフォルトは 20 ラウンドで、最大 100 ラウンドまで増やせます。ユーザーのメッセージごとにリセットされます。使い切ると、回答の末尾に「この回答は、このターンのツール使用上限に達したため、内容が不完全な可能性があります。続けるには追加のメッセージを送信してください。」と表示されます。これは上限が適用された状態で、故障ではありません。[ツール呼び出し回数の上限に達するとどうなるか](#when-tool-limit-reached)を参照してください。

#### Q：最大反復回数を増やした場合、実行タイムアウトも必ず増やす必要がありますか？ <a href="#q-do-i-need-to-raise-timeout-with-iterations" id="q-do-i-need-to-raise-timeout-with-iterations"></a>

**A**：強く推奨しますが、システム上は必須ではありません。2 つの設定は独立しているため、反復回数のみを増やし、タイムアウトを変更せずに保存できます。ただし、設定した反復回数の上限に達する前に、タイムアウトで強制中断される可能性が高くなります。「実行タイムアウト ÷ 最大反復回数 ≥ 15 秒」となるように両方を調整し、黄色い警告が表示されないようにすることを推奨します。

#### Q：タイムアウトによる中断と反復回数を使い切った場合では、ユーザー体験はどう異なりますか？ <a href="#q-timeout-vs-max-iterations-difference" id="q-timeout-vs-max-iterations-difference"></a>

**A**：大きく異なります。反復回数の上限に先に達した場合、Agent はすでに得た情報をまとめてユーザーに回答し、会話は正常に終了します。一方、実行タイムアウトが先に発生すると、会話は強制中断され、エラーとして記録されます。ユーザーには、タイムアウト前に生成された部分的な内容（ある場合）とタイムアウトメッセージのみが表示され、情報を整理した要約回答はありません。それまでに消費した Credit も返還されません。

***

### テストと調整 <a href="#testing-and-adjustment" id="testing-and-adjustment"></a>

#### テストの手順 <a href="#testing-process" id="testing-process"></a>

1. **初期値を設定します**
   * 推奨値（1024 など）から始めます
2. **テスト会話を行います**
   * 典型的なユーザーの質問を入力します
   * 回答の長さと完全性を確認します
3. **結果を評価します**
   * 回答は完全ですか？
   * 不要に長い内容はありませんか？
   * トークン消費は適切ですか？
4. **段階的に調整します**
   * 長すぎる場合 → トークン上限を下げます
   * 短すぎる場合や途中で切れる場合 → トークン上限を上げます
5. **継続的に監視します**
   * 利用状況を定期的に確認します
   * 実際の要件に応じて微調整します

#### テスト例 <a href="#testing-examples" id="testing-examples"></a>

```
テスト 1：トークン上限 256 です
ユーザー：御社について紹介してください
AI：当社は AI 技術に注力する企業で、企業向けチャットボットソリューションを提供しています。[回答が途中で切れました]
評価：短すぎるため、上限を増やす必要があります

テスト 2：トークン上限 1024 です
ユーザー：御社について紹介してください
AI：当社は AI 技術に注力する企業です...[完全で詳しい紹介]...詳細については、お気軽にお問い合わせください。
評価：適切なため、この設定を採用します
```

***

### 関連機能 <a href="#related-features" id="related-features"></a>

{% hint style="info" %}
**関連する機能**

* [Agent の作成](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/setup.md)
* [システムプロンプト設計ガイド](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/system-prompt.md)
* [使用量の計算](/maiagent-user-guide/ja/others/usage.md)
* [利用分析](/maiagent-user-guide/ja/build/agent/usage.md)
  {% endhint %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/build/agent/custom-max-tokens.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.