Ollama コマンド＆設定チートシート｜全部入り早見表（セキュリティ注記つき）

ローカルLLMを動かす人が「あれ、あのコマンド何だっけ」となったとき、ここだけ開けば済むページです。

実機 v0.23.2 で全コマンド検証環境変数 27項目全掲載危険な設定に警告つき最終更新 2026-08-01

このページは「読む記事」ではなく「使う道具」です。 検索ボックスに1語入れれば、下の全表から一瞬で該当行だけが残ります。★を押した項目は、ページ上部の「マイチートシート」に貼り付いて次に開いたときも残ります（お使いのブラウザ内にだけ保存され、こちらには一切送信されません）。ブックマークして、作業中に開いてください。

⚠ JavaScriptが無効のため、検索・★お気に入り・チェックリストの保存は動きません。表の内容はすべてそのまま読めます。

キーボードの / を押すと、どこにいても検索ボックスへ飛べます。

★ マイチートシート

表の左端にある ★ を押すと、その行がここに集まります。自分がよく使う10行だけの、自分専用の早見表になります。

まだ登録がありません。下の表で ★ を押してみてください。

1. 基本コマンド 2. 対話モード 3. 環境変数 4. Modelfile 5. REST API 6. 安全設定チェック 7. トラブル逆引き 8. 更新履歴

Ollamaは、手元のパソコンで大規模言語モデル（LLM）を動かすためのツールです。インストールは驚くほど簡単なのに、いざ使い込むと「モデルを消すコマンドは？」「メモリに居座り続けるのを止めたい」「別のPCから繋ぎたい」と、細かい調べ物が延々と発生します。しかもその調べ物の答えは、公式ドキュメント・GitHubのissue・海外のブログに散らばっています。

このページは、その散らばった答えを1枚に集めた早見表です。掲載しているコマンド・フラグ・環境変数は、すべて手元の実機（Ollama v0.23.2 / Windows）で ollama コマンド名 --help を実際に実行して確認したものと、Ollamaのソースコード（envconfig/config.go・cmd/interactive.go）および公式ドキュメントを突き合わせて作っています。ネット上のコマンド集は古いバージョンのまま放置されていることが多いので、そこだけは徹底しました。

⚠ バージョンによって差があります

Ollamaは更新が速く、フラグや環境変数が追加・変更されます。この表はv0.23.2 時点のものです。手元のバージョンは ollama -v、その環境で使える環境変数の正解は ollama serve --help で確認できます。表と食い違ったら、常に --help の方が正しいと考えてください。

01基本コマンド（全13種）

まずはこれ。ollama --help で出てくるコマンドの全部です。使用頻度の高い順ではなく、覚えやすいように「動かす・調べる・持ってくる・消す」の流れで並べています。

コマンド	何をする	覚えておくと効くメモ
`ollama serve`	サーバー（本体）を起動する	別名 `ollama start`。デスクトップ版を入れていれば普段は自動で起動済み。この起動時に読まれる環境変数が設定の本体なので、設定を変えたら必ず再起動が要ります。
`ollama run MODEL`	モデルを動かして対話を始める	手元に無ければ自動でダウンロードします。`ollama run MODEL "質問"` と後ろに文を付ければ、対話に入らず1回答えて終わります（シェルスクリプトで便利）。
`ollama stop MODEL`	メモリに載っているモデルを今すぐ降ろす	これを知らない人が一番多い。使い終わっても既定で5分間はメモリ（VRAM）に居座ります。他の作業でGPUを使いたいときは、待たずにこれで解放。
`ollama list`	手元にあるモデルの一覧	短縮形 `ollama ls` でも同じ。容量とダウンロード日時が出るので、ディスクを食っている犯人探しはここから。
`ollama ps`	いま動いている（メモリに載っている）モデル	出力の `PROCESSOR` 列が要注目。ここが `100% CPU` になっていたらGPUに載せ切れていない＝遅い原因はこれ。`UNTIL` 列は自動で降りるまでの残り時間。
`ollama show MODEL`	モデルの中身を調べる	パラメータ数・量子化方式・コンテキスト長が分かります。フラグで絞り込み可：`--modelfile` `--parameters` `--system` `--template` `--license` `-v`。他人が作ったモデルを入れたら、まず `--system` と `--template` を見る癖を（後述）。
`ollama pull MODEL`	モデルをダウンロードする	すでに持っているモデルに対して実行すると、差分だけ取得して最新版に更新されます。モデルが古いと感じたらまずこれ。
`ollama push MODEL`	自作モデルを公開レジストリへ上げる	取り扱い注意。社内文書や個人情報でファインチューニング／SYSTEMプロンプトを書き込んだモデルをうっかりpushすると、そのまま世界に公開されます。事前に `ollama show --system` で中身の確認を。
`ollama create MODEL -f Modelfile`	Modelfileから自分用モデルを作る	`-q q4_K_M`（`--quantize`）で量子化しながら作れます。設定を毎回打ち込む代わりに、自分用の既定値を焼き込んだモデルを1つ作っておくのが上級者の常套手段。
`ollama cp SRC DST`	モデルに別名を付けて複製する	実体は共有されるのでディスクはほぼ増えません。設定違いの派生を作る前の「元に戻せる状態」づくりに。
`ollama rm MODEL`	モデルを削除する	複数まとめて指定できます（`ollama rm a b c`）。確認プロンプトは出ません。消す前に `ollama list` で名前を正確に。
`ollama launch`	対応する外部ツールと繋ぐ	引数なしで対話メニュー。`ollama launch vscode` のように直接指定も可。`--config` を付けると設定だけして起動はしません。外部ツールに手元のモデルを繋ぐ＝そのツールに会話内容が渡るということなので、繋ぐ相手は選んでください。
`ollama signin` / `ollama signout`	ollama.com にログイン／ログアウト	クラウド機能とpushに必要。「ローカルで完結させたいから入れた」人は、そもそもログインしないのが一番シンプルな線引きです（完全に切る方法は環境変数 `OLLAMA_NO_CLOUD` の項へ）。

全コマンド共通のフラグは3つだけです。--verbose（応答速度などの統計を出す）、--nowordwrap（自動改行しない）、-v / --version（バージョン表示）。特に --verbose は、モデルを比べるときに「1秒あたり何トークン出たか」が分かるので、体感ではなく数字で判断できるようになります。

✅ 実測メモ：ollama run の便利フラグ

--keepalive 0（答え終わったら即メモリ解放）、--think high／--think false（対応モデルの思考モード切替）、--hidethinking（思考の途中経過を隠す）、--format json（JSONで返させる）。この4つを知っているだけで、「重い」「出力が汚い」の大半は解決します。

02対話モード中のスラッシュコマンド

ollama run でプロンプトが出ている状態は、実は小さなシェルです。ここで / から始まるコマンドを打つと、いったん終了して環境変数を書き換えなくても、その場で設定を変えられます。「試しにコンテキスト長を伸ばしてみたい」ようなときの最短ルートです。

入力	効果
`/set parameter num_ctx 8192`	その場でパラメータを変更。`num_ctx`（コンテキスト長）や `temperature` をここで試し、良かった値をあとでModelfileに焼き込むのが定番の流れです。
`/set system 文章`	システムメッセージ（役割指示）をその場で差し替える。
`/set nohistory`	プライバシー入力履歴をファイルに残さない。共有PCや、人の名前・契約内容を打ち込むときはこれ。戻すのは `/set history`。恒久的に切るなら環境変数 `OLLAMA_NOHISTORY`。
`/set format json`	JSONで返させる。解除は `/set noformat`。
`/set verbose`	生成速度などの統計を毎回表示。モデルの比較検討はこれをONにしてから。戻すのは `/set quiet`。
`/set think` / `/set nothink`	思考モードのON/OFF（対応モデルのみ）。「急に遅くなった」の犯人はたいていこれ。切ると体感が劇的に軽くなります。
`/set nowordwrap`	自動折り返しを止める（コードを貼り付けるときに便利）。戻すのは `/set wordwrap`。
`/show info`	いま話しているモデルの詳細。ほかに `/show license`／`/show modelfile`／`/show parameters`／`/show system`／`/show template`。
`/save 名前` / `/load 名前`	いまの会話の流れを名前を付けて保存／呼び出し。保存したものは `ollama list` に並びます＝会話内容がディスクに残るということなので、機微な話をしたセッションは `ollama rm` で消すところまでが1セット。
`/clear`	会話の文脈を捨てる。話が噛み合わなくなったとき、終了して入り直す代わりにこれ。
`/bye`	対話を終了（Ctrl+D でも同じ）。抜けてもモデルはメモリに残っています。完全に降ろすなら `ollama stop`。
`/?` / `/? shortcuts`	コマンド一覧／キーボードショートカット一覧。迷ったらこれ。この表より手元の表示が常に正しいです。
`"""`で囲む	複数行の入力。`"""` で始めて、書き終わったらもう一度 `"""`。長いコードやログを貼るときの必須テクニック。

キーボードショートカットも覚えておくと速くなります。Ctrl+C＝答えている途中で止める、Ctrl+L＝画面をきれいにする、Ctrl+W＝直前の単語を消す、Ctrl+A／Ctrl+E＝行頭／行末へ。そして知る人ぞ知るのが Ctrl+Gで、普段使っているエディタが開いて、そこで長いプロンプトを書けるという機能です（エディタの指定は環境変数 OLLAMA_EDITOR）。

03環境変数全27項目（危険度つき）

Ollamaの設定は、設定ファイルではなく環境変数で行います。ここが一番情報が散らばっている部分なので、ソースコードの定義（envconfig/config.go）から OLLAMA_ 系26個を全部拾い、これに社内利用で欠かせない HTTPS_PROXY を足した27項目を一覧にしました。要注意が付いているものは、値を間違えると手元のAIが外から丸見えになる設定です。なお一部の変数は ollama serve --help の一覧には表示されません（ソース上は定義されている、比較的新しい項目）。手元で効くかどうかは、必ずご自身の環境の --help で確かめてください。

🚨 まず結論：事故の9割は OLLAMA_HOST の1行

Ollamaは既定で 127.0.0.1（自分のPCの中だけ）で待ち受けており、この状態なら外から触られることはありません。事故はほぼ例外なく「別のPCから繋ぎたくて OLLAMA_HOST=0.0.0.0 にしたが、ファイアウォールを閉じ忘れた」というひとつの流れで起きています。Ollamaには認証機能が標準では無いため、届いてしまえば誰でもAPIを呼べます。実際に、インターネット上で誰でも触れる状態のOllamaサーバーが約30万台規模で観測されたという報告があります。

接続・公開まわり（ここだけは必読）

環境変数	既定値	意味と注意
`OLLAMA_HOST`	`127.0.0.1:11434`	要注意待ち受けアドレスとポート。`0.0.0.0` にした瞬間、そのマシンに届く全ネットワークから認証なしで叩ける状態になります。どうしても必要なら、同時にファイアウォールで接続元を絞るか、リバースプロキシで認証を挟むこと。クライアント側では「どのサーバーに繋ぐか」の指定にも使います。
`OLLAMA_ORIGINS`	localhost系のみ	要注意ブラウザからの接続を許可する送信元（CORS）のカンマ区切りリスト。ブラウザ拡張から使うために ``（全許可）にする例が出回っていますが、そうすると悪意あるWebページを開いただけで、そのページのスクリプトが手元のOllamaを呼べる*ようになります。必要なオリジンだけを列挙してください。
`OLLAMA_AUTH`	`false`	確認推奨クライアントとサーバー間の認証。既定はオフという事実だけでも覚えて帰ってください。バージョンにより挙動が変わりうる領域なので、公開運用するなら手元の `ollama serve --help` と公式ドキュメントで現在の仕様を必ず確認を。
`OLLAMA_NO_CLOUD`	`false`	安全側クラウド機能（リモート推論・Web検索）を無効化。「手元だけで完結させたいから Ollama を選んだ」人が最初に `1` にすべき変数です。意図せず外部へ問い合わせが飛ぶ経路を元から断てます。
`OLLAMA_REMOTES`	`ollama.com`	リモートモデルを取得してよいホストの許可リスト。知らないホストを足さない。ここを広げることは、実質的に「どこからモデルを持ってきてよいか」を緩めることです。

メモリ・速度チューニング

環境変数	既定値	意味と注意
`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH`	VRAMに応じて 4k / 32k / 256k	既定のコンテキスト長。「長い文章を読ませたら途中を忘れる」の原因はほぼこれ。ただし伸ばすほどメモリを食い、GPUから溢れてCPU処理に落ちると激遅になります。伸ばしたら必ず `ollama ps` で `PROCESSOR` 列を確認。
`OLLAMA_KEEP_ALIVE`	`5m`	使い終わったモデルがメモリに残る時間。`0`＝即解放（ゲームや動画編集とGPUを共有する人向け）、`-1`＝ずっと常駐（毎回の起動待ちが嫌な人向け）。この1個で使い勝手が大きく変わります。
`OLLAMA_NUM_PARALLEL`	`1`	同時に処理するリクエスト数。増やすとメモリ消費も増えます。
`OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS`	`0`（自動）	GPUごとにメモリへ載せておけるモデル数の上限。
`OLLAMA_MAX_QUEUE`	`512`	待たせておけるリクエストの上限。
`OLLAMA_FLASH_ATTENTION`	`false`	Flash Attentionを有効化。対応環境では長文時のメモリ消費と速度が改善します。次の `KV_CACHE_TYPE` とセットで使うのが定石。
`OLLAMA_KV_CACHE_TYPE`	`f16`	K/Vキャッシュの量子化方式。`q8_0` などに落とすと長いコンテキストを扱うときのメモリを大きく節約できます（そのぶん精度は少し落ちます）。VRAMが足りずにコンテキストを伸ばせない人の最後の手段。
`OLLAMA_GPU_OVERHEAD`	`0`	GPUごとにVRAMを何バイト空けておくか。ディスプレイ出力と共用しているGPUで画面がカクつくときに効きます。
`OLLAMA_SCHED_SPREAD`	`false`	常に全GPUへモデルを分散させる。GPUが複数ある人向け。
`OLLAMA_IGPU_ENABLE`	`true`	内蔵GPUを使うかどうか。非力な内蔵GPUに載って遅くなる場合は切ります。
`OLLAMA_VULKAN`	`true`	Vulkanサポートの有効／無効。
`OLLAMA_LLM_LIBRARY`	（自動）	推論ライブラリの自動検出を上書きする。原因切り分けの最終手段。
`OLLAMA_LOAD_TIMEOUT`	`5m`	モデル読み込みが止まったとみなすまでの時間。巨大モデルを遅いディスクから読むと足りなくなることがあります。
`OLLAMA_GO_TEMPLATE`	`false`	Modelfileの `TEMPLATE` によるレンダリングを有効にする。

保存場所・ログ・その他

環境変数	既定値	意味と注意
`OLLAMA_MODELS`	OS別（下記参照）	要注意モデルの保存先。Cドライブが圧迫されたときの引っ越し先指定に使います。共有フォルダやクラウド同期フォルダを指定しないこと。保存した会話（`/save`）やSYSTEMプロンプトごと同期・共有されます。移動先のアクセス権も自分だけに絞ってください。
`OLLAMA_DEBUG_LOG_REQUESTS`	`false`	要注意推論リクエストの本文をそのまま一時ディレクトリに書き出すデバッグ機能。つまり入力した文章が平文でファイルに残ります。不具合調査で一時的に付けるのは構いませんが、調査が終わったら必ず戻し、出力されたファイルも消すこと。付けっぱなしが最も危険な変数です。
`OLLAMA_DEBUG`	（オフ）	`OLLAMA_DEBUG=1` で詳細ログ。原因が分からないときの第一手。
`OLLAMA_NOHISTORY`	`false`	安全側入力履歴を保存しない。共有PC・検証用マシンでは常時オンを推奨。
`OLLAMA_NOPRUNE`	`false`	起動時に不要なモデルデータを掃除しない。
`OLLAMA_EDITOR`	（未設定）	対話中に Ctrl+G で開くエディタのパス。長文プロンプトを書く人には効きます。
`OLLAMA_MAX_TRANSFER_STREAMS`	`4`	モデル取得時の並列転送数。回線が細いときは減らします。
`HTTPS_PROXY`	（未設定）	社内プロキシ経由でモデルを取得する場合に設定。公式FAQは `HTTP_PROXY` を設定しないよう明記しています（モデル取得はHTTPSのみを使うため）。

環境変数の設定方法（OS別）

ここが分からずに詰まる人が非常に多い箇所です。ターミナルで set や export しても、多くの場合は効きません。Ollamaはバックグラウンドのサービスとして動いているため、そのサービスに環境変数を渡す必要があるからです。

# Windows # 設定 → システム → バージョン情報 → システムの詳細設定 → 環境変数 # 「ユーザー環境変数」に追加 → Ollama を終了して再起動 # macOS（アプリとして起動している場合） launchctl setenv OLLAMA_HOST “127.0.0.1:11434” # → そのあと Ollama アプリを再起動 # Linux（systemd） systemctl edit ollama.service # [Service] の下に次の行を書く Environment=”OLLAMA_HOST=127.0.0.1:11434″ # 保存したら反映 systemctl daemon-reload systemctl restart ollama

モデルの既定の保存場所も押さえておきましょう。macOSは ~/.ollama/models、Linuxは /usr/share/ollama/.ollama/models、Windowsは C:\Users\ユーザー名\.ollama\models です。数十GB単位で膨らむので、ディスクが手狭になったら OLLAMA_MODELS で別ドライブへ逃がしてください（Linuxでは移動先に ollama ユーザーの読み書き権限が要ります）。

✅ 「自分の環境で本当に使える変数」の調べ方

この表を疑ってかかるのが正しい態度です。手元で ollama serve --help を実行すると、そのバージョンが実際に読む環境変数だけが説明つきで並びます。ネットの記事と食い違ったら、必ずこちらを信じてください。

04Modelfile と PARAMETER 一覧

毎回 /set parameter を打つのが面倒になったら、Modelfileの出番です。自分好みの設定を焼き込んだ「マイモデル」を1つ作っておくと、以降は ollama run 自分の名前 だけで済みます。

# Modelfile という名前のテキストファイルを作る FROM gemma3 PARAMETER temperature 0.3 PARAMETER num_ctx 8192 PARAMETER repeat_penalty 1.1 SYSTEM あなたは日本語で簡潔に答えるアシスタントです。 # 作る ollama create mybot -f Modelfile # 使う ollama run mybot

命令	役割
`FROM`	必須。ベースにするモデルを指定。
`PARAMETER`	動かし方の設定（下の表）。
`SYSTEM`	要注意役割指示。他人が配布したモデルで最初に確認すべき場所（`ollama show --system`）。ここに「秘密を聞き出せ」「特定のURLへ誘導しろ」といった指示が仕込まれていても、使う側からは見えません。
`TEMPLATE`	要注意プロンプトの組み立て方。ここも配布モデルでは要確認（`ollama show --template`）。テンプレートは「入力をどう加工してモデルに渡すか」の本体なので、細工の隠し場所になりえます。
`ADAPTER`	(Q)LoRAアダプタを適用。
`LICENSE`	ライセンスを明示。業務で使うなら `ollama show --license` の確認は必須です。「ローカルで動く＝何に使ってもよい」ではありません。
`MESSAGE`	あらかじめ会話履歴を持たせる（お手本の提示に便利）。
`REQUIRES`	必要なOllamaの最低バージョンを指定。

PARAMETER	型	効果と使いどころ
`num_ctx`	int	コンテキスト窓の大きさ。例 `4096`。長い資料を読ませるなら最優先で調整する項目。
`temperature`	float	高いほど創造的（ばらつく）、低いほど堅実。例 `0.7`。要約・抽出など正確さ重視の作業は低めに。
`num_predict`	int	生成する最大トークン数。だらだら続くのを止めたいとき。
`repeat_penalty`	float	繰り返しへの罰。例 `1.1`。同じ文を延々と吐くときはここを上げる。
`repeat_last_n`	int	繰り返し判定でどこまで遡るか。例 `64`。
`top_k`	int	候補語を上位K個に絞る。低いほど無難に。例 `40`。
`top_p`	float	top_kと組で効く。高いほど多様。例 `0.9`。
`min_p`	float	top_pの代替。品質と多様性の両立を狙う。例 `0.05`。
`seed`	int	乱数の種。同じ入力から同じ出力を得たい検証作業では必ず固定します。例 `42`。
`stop`	string	この文字列が出たら生成を止める。例 `stop "AI assistant:"`。
`draft_num_predict`	int	投機的デコードの下書きトークン数。例 `4`。

05REST API エンドポイント

Ollamaの正体は localhost:11434 で待ち受けるWebサーバーです。つまりcurlやスクリプトから普通に呼べます。同時に、これは「ポートが開いていれば誰でも呼べる」という意味でもあります。この2つは同じ事実の裏表です。

エンドポイント	用途
`POST /api/chat`	会話形式でやりとりする（いちばんよく使う）。
`POST /api/generate`	単発のプロンプトから生成する。
`GET /api/tags`	入っているモデルの一覧（`ollama list` と同じ）。
`GET /api/ps`	いま動いているモデル。
`GET /api/show`	モデルの詳細情報。
`POST /api/pull`	モデルを取得する。
`DELETE /api/delete`	要注意モデルを削除する。認証なしで公開していると、外部から勝手に消される経路になります。
`POST /api/embed`	埋め込みベクトルを作る（社内文書の検索を作るときの土台）。
`GET /api/version`	バージョン確認。疎通テストにも、攻撃者の下見にも使われます。

# 動作確認の定番 curl http://localhost:11434/api/version # 会話をAPIで投げる curl http://localhost:11434/api/chat -d ‘{ “model”: “gemma3”, “messages”: [{ “role”: “user”, “content”: “自己紹介して” }], “stream”: false }’ # モデルをメモリに載せておく（起動待ちをなくす） ollama run gemma3 “”

🚨 自分のOllamaが外から見えていないか、30秒で確認する

まず ollama serve --help ではなく、実際の待ち受け状態を見ます。Windowsなら netstat -ano | findstr 11434、macOS/Linuxなら lsof -i :11434。表示されたアドレスが 127.0.0.1 なら安全、0.0.0.0 や * ならそのマシンに届く経路すべてから叩ける状態です。自宅なら通常はルーターに守られていますが、クラウド上のVMやポート開放をしている環境では、そのままインターネットに露出します。
他人のIPアドレスに対してこの種の確認を行うことは、許可がなければ絶対にしないでください（不正アクセス禁止法に触れる可能性があります）。調べてよいのは自分の管理下にある機器だけです。

07症状から引くトラブル逆引き表

「何のコマンドか」ではなく「いま何が起きているか」から引くための表です。検索ボックスに症状の言葉（遅い、消えない、繋がらない…）を入れても辿り着けます。

症状	まず疑うこと	打つコマンド
とにかく遅い	GPUに載り切らずCPUで処理している。`PROCESSOR` 列を確認。	`ollama ps` → 小さいモデルか低い量子化に変える／`OLLAMA_CONTEXT_LENGTH` を下げる
あるモデルだけ急に遅い	思考モードが有効になっている。	`/set nothink` または `ollama run MODEL --think false`
終了したのにGPUメモリが空かない	既定で5分間は常駐する仕様。	`ollama stop MODEL` ／恒久対応は `OLLAMA_KEEP_ALIVE=0`
長い文章を読ませると前半を忘れる	コンテキスト長の不足。	`/set parameter num_ctx 8192`（伸ばしたら `ollama ps` でGPU維持を確認）
connection refused で繋がらない	サーバーが起動していない／別のポートで待っている。	`ollama serve` ／ `curl http://localhost:11434/api/version` で疎通確認
ディスクが一杯になった	モデルが数十GB積み上がっている。	`ollama list` で棚卸し → `ollama rm` ／引っ越しは `OLLAMA_MODELS`
環境変数を設定したのに効かない	サービスに渡っていない／再起動していない。	OS別の正しい設定方法（第3章）で設定し直し、Ollama本体を再起動
同じ文章を延々と繰り返す	繰り返し抑制が弱い。	`/set parameter repeat_penalty 1.2`
原因がまったく分からない	まずログを詳細にする。	`OLLAMA_DEBUG=1` を設定して再起動（調査が終わったら戻す）
社内ネットワークでpullが失敗する	プロキシ設定。	`HTTPS_PROXY` を設定（`HTTP_PROXY` は設定しない）

08更新履歴と、このページの作り方

早見表は「メンテされているかどうか」がすべてです。いつ・何を見て確かめたのかを明記しておきます。

日付	内容
2026-08-01	初版。Ollama v0.23.2 の実機で全コマンドの `--help` を実行し、環境変数27項目・対話モードのスラッシュコマンドをソースコードの定義と突き合わせて作成。

次回の見直し予定：2026年11月頃、またはOllamaのメジャー更新があったとき。掲載内容に誤りや、バージョン差による食い違いを見つけた方は、ぜひお知らせください。

このページの数値・仕様は、次の順序で確認しています。①手元の実機での --help 出力、②Ollamaのソースコード（envconfig/config.go・cmd/interactive.go）、③公式ドキュメント。この3つが一致した項目だけを載せ、一致しなかったものは載せないか、断定を避けた書き方にしています。他所のコマンド集をそのまま引き写していない、というのがこのページの唯一の取り柄です。

出典