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generated_at: 2026-02-24 18:30:00
metrics:
  claims_total: 106
  claims_with_evidence: 106
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：packages-language-model 単体テストケース一覧

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された単体テストケース一覧の信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：106 / 106、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  1. **なし**：すべてのテストケースにソースコード根拠あり

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
> ここに「実在するもの」だけ列挙。抽出フェーズで付けたIDをそのまま出す。

- E-01: `packages/language-model/src/anthropic.ts` - Anthropicモデル定義とID解析ロジック
- E-02: `packages/language-model/src/anthropic.test.ts` - Anthropic既存テストケース
- E-03: `packages/language-model/src/openai.ts` - OpenAIモデル定義とID解析ロジック
- E-04: `packages/language-model/src/openai.test.ts` - OpenAI既存テストケース
- E-05: `packages/language-model/src/google.ts` - Googleモデル定義とID解析ロジック
- E-06: `packages/language-model/src/google.test.ts` - Google既存テストケース
- E-07: `packages/language-model/src/fal.ts` - Falモデル定義と画像生成計算ロジック
- E-08: `packages/language-model/src/fal.test.ts` - Fal既存テストケース
- E-09: `packages/language-model/src/openai-image.ts` - OpenAI画像生成モデル定義とコスト計算
- E-10: `packages/language-model/src/google-image.ts` - Google画像生成モデル定義
- E-11: `packages/language-model/src/perplexity.ts` - Perplexityモデル定義
- E-12: `packages/language-model/src/base.ts` - 基本型定義（Capability, Tier）
- E-13: `packages/language-model/src/helper.ts` - ヘルパー関数（hasCapability, hasTierAccess）
- E-14: `packages/language-model/src/usage-factory.ts` - UsageCalculatorファクトリ
- E-15: `packages/language-model/src/costs/index.ts` - コスト計算インデックス
- E-16: `packages/language-model/src/costs/index.test.ts` - コスト計算既存テストケース
- E-17: `packages/language-model/src/costs/calculator.ts` - コスト計算基底クラス
- E-18: `packages/language-model/src/costs/model-prices.ts` - モデル価格テーブル
- E-19: `packages/language-model/src/costs/model-prices.test.ts` - モデル価格既存テストケース
- E-20: `packages/language-model/src/costs/pricing.ts` - 価格型定義
- E-21: `packages/language-model/src/costs/usage.ts` - 使用量型定義
- E-22: `packages/language-model/src/costs/embedding-costs.test.ts` - 埋め込みコスト既存テストケース
- E-23: `packages/language-model/src/index.ts` - モジュールエクスポート定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

### Anthropicモデル関連 (UT-LMD-001 〜 UT-LMD-013)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | AnthropicLanguageModelId.parseが有効なモデルIDを正しくパースする | E-01, E-02 | ○ |
| C-02 | 非文字列値でclaude-haiku-4.5にフォールバックする | E-01 (catch関数内のロジック) | ○ |
| C-03 | レガシーモデルIDが新モデルIDにフォールバックする | E-01 (正規表現パターン), E-02 | ○ |
| C-04 | AnthropicCostCalculatorがコスト計算を行う | E-01, E-17, E-18 | ○ |

### OpenAIモデル関連 (UT-LMD-014 〜 UT-LMD-025)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-05 | OpenAILanguageModelId.parseが有効なモデルIDを正しくパースする | E-03, E-04 | ○ |
| C-06 | 非文字列値でgpt-5-nanoにフォールバックする | E-03 (catch関数内のロジック) | ○ |
| C-07 | レガシーモデルIDが新モデルIDにフォールバックする | E-03, E-04 | ○ |
| C-08 | OpenAICostCalculatorがコスト計算を行う | E-03, E-17, E-18 | ○ |

### Googleモデル関連 (UT-LMD-026 〜 UT-LMD-033)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-09 | GoogleLanguageModelId.parseが有効なモデルIDを正しくパースする | E-05, E-06 | ○ |
| C-10 | 非文字列値でgemini-2.5-flash-liteにフォールバックする | E-05 (catch関数内のロジック) | ○ |
| C-11 | GoogleCostCalculatorがコスト計算を行う | E-05, E-17, E-18 | ○ |

### Falモデル関連 (UT-LMD-034 〜 UT-LMD-046)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-12 | getImageGenerationModelProviderがプロバイダを正しく識別する | E-07, E-08 | ○ |
| C-13 | PixelBasedUsageCalculatorがピクセル数に基づいて使用量を計算する | E-07 (calculateUsageメソッド) | ○ |
| C-14 | ImageCountBasedUsageCalculatorが画像枚数に基づいて使用量を計算する | E-07 (calculateUsageメソッド) | ○ |

### OpenAI画像モデル関連 (UT-LMD-047 〜 UT-LMD-051)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-15 | OpenAIImageGenerationUsageCalculatorがサイズ・品質に基づいてコストを計算する | E-09 (openAICostTable, calculateUsage) | ○ |
| C-16 | サポートされていないサイズではoutputCost: 0が返却される | E-09 (calculateUsage内のundefinedチェック) | ○ |

### ヘルパー関数関連 (UT-LMD-052 〜 UT-LMD-058)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-17 | hasCapabilityがビット演算でCapability判定を行う | E-13 | ○ |
| C-18 | hasTierAccessがTierAccessテーブルに基づいてアクセス判定を行う | E-12, E-13 | ○ |

### ファクトリ関数関連 (UT-LMD-059 〜 UT-LMD-066)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-19 | createUsageCalculatorがモデルIDに応じた計算機を返却する | E-14 (usageCalculatorMap) | ○ |
| C-20 | 不明なモデルIDでエラーをスローする | E-14 (throw new Error) | ○ |
| C-21 | createDisplayCostCalculatorがプロバイダに応じた計算機を返却する | E-15 (switch文) | ○ |

### コスト計算関連 (UT-LMD-067 〜 UT-LMD-089)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-22 | calculateDisplayCostが正しいコストを計算する | E-15, E-16 | ○ |
| C-23 | calculateEmbeddingDisplayCostが埋め込みコストを計算する | E-15, E-22 | ○ |
| C-24 | getValidPricingが有効な価格を返却する | E-18, E-19 | ○ |
| C-25 | getValidEmbeddingPricingが有効な埋め込み価格を返却する | E-18 | ○ |
| C-26 | calculateTokenCostForDisplayがトークンコストを計算する | E-17 | ○ |
| C-27 | tokensToMegaTokensがトークンをメガトークンに変換する | E-20 | ○ |

### 基本型・定数関連 (UT-LMD-090 〜 UT-LMD-096)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-28 | Capability定数がビットフラグとして定義されている | E-12 | ○ |
| C-29 | Tier enumがfree/proを持つ | E-12 | ○ |
| C-30 | TierAccessが階層的アクセス制御を定義している | E-12 | ○ |

### その他モデル関連 (UT-LMD-097 〜 UT-LMD-106)
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-31 | PerplexityLanguageModelId.parseが有効なモデルIDをパースする | E-11 | ○ |
| C-32 | GoogleImageLanguageModelId.parseが有効なモデルIDをパースする | E-10 | ○ |
| C-33 | LanguageModel union型が全プロバイダをサポートする | E-23 | ○ |
| C-34 | languageModels配列が全モデルを含む | E-23 | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- なし - すべてのテストケースはソースコードから直接導出されています

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - すべてのテストケースに明確なソースコード根拠あり
- 既存テストファイル（`*.test.ts`）との整合性が高い
- コスト計算ロジックは金額に関わるため、実装時に慎重なテストが必要

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] 各モデルIDのフォールバックロジックがソースコードの正規表現と一致しているか
- [ ] コスト計算のテストケースが価格テーブル（model-prices.ts）の値と一致しているか
- [ ] 境界値テスト（ゼロ値、大量値）が適切にカバーされているか
- [ ] 既存テストファイルの内容と重複・矛盾がないか
- [ ] Capability/Tierのビットフラグ演算が正しく理解されているか
