# AIプロバイダーの設定 このガイドでは、next-ai-draw-io でさまざまな AI モデルプロバイダーを設定する方法について説明します。 ## クイックスタート 1. `.env.example` を `.env.local` にコピーします 2. 選択したプロバイダーの API キーを設定します 3. `AI_MODEL` を希望のモデルに設定します 4. `npm run dev` を実行します ## 対応プロバイダー ### Doubao (ByteDance Volcengine) > **無料トークン**: [Volcengine ARK プラットフォーム](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/overview?briefPage=0&briefType=introduce&type=new&utm_campaign=doubao&utm_content=aidrawio&utm_medium=github&utm_source=coopensrc&utm_term=project)に登録すると、すべてのモデルで使える50万トークンが無料で入手できます! ```bash DOUBAO_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251215 # または他の Doubao モデル ``` ### Google Gemini ```bash GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=gemini-2.0-flash ``` 任意のカスタムエンドポイント: ```bash GOOGLE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint ``` ### OpenAI ```bash OPENAI_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=gpt-4o ``` 任意のカスタムエンドポイント(OpenAI 互換サービス用): ```bash OPENAI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1 ``` ### Anthropic ```bash ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250514 ``` 任意のカスタムエンドポイント: ```bash ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-custom-endpoint ``` ### DeepSeek ```bash DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=deepseek-chat ``` 任意のカスタムエンドポイント: ```bash DEEPSEEK_BASE_URL=https://your-custom-endpoint ``` ### SiliconFlow (OpenAI 互換) ```bash SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3 # 例; 任意の SiliconFlow モデル ID を使用 ``` 任意のカスタムエンドポイント(デフォルトは推奨ドメイン): ```bash SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.com/v1 # または https://api.siliconflow.cn/v1 ``` ### SGLang ```bash SGLANG_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=your_model_id ``` 任意のカスタムエンドポイント: ```bash SGLANG_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1 ``` ### Azure OpenAI ```bash AZURE_API_KEY=your_api_key AZURE_RESOURCE_NAME=your-resource-name # 必須: Azure リソース名 AI_MODEL=your-deployment-name ``` またはリソース名の代わりにカスタムエンドポイントを使用: ```bash AZURE_API_KEY=your_api_key AZURE_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com # AZURE_RESOURCE_NAME の代替 AI_MODEL=your-deployment-name ``` 任意の推論設定: ```bash AZURE_REASONING_EFFORT=low # 任意: low, medium, high AZURE_REASONING_SUMMARY=detailed # 任意: none, brief, detailed ``` ### AWS Bedrock ```bash AWS_REGION=us-west-2 AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key AI_MODEL=anthropic.claude-sonnet-4-5-20250514-v1:0 ``` 注: AWS 上(IAM ロールを持つ Lambda や EC2)では、認証情報は IAM ロールから自動的に取得されます。 ### OpenRouter ```bash OPENROUTER_API_KEY=your_api_key AI_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4 ``` 任意のカスタムエンドポイント: ```bash OPENROUTER_BASE_URL=https://your-custom-endpoint ``` ### Ollama (ローカル) ```bash AI_PROVIDER=ollama AI_MODEL=llama3.2 ``` 任意のカスタム URL: ```bash OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 ``` ### Vercel AI Gateway Vercel AI Gateway は、単一の API キーで複数の AI プロバイダーへの統合アクセスを提供します。これにより認証が簡素化され、複数の API キーを管理することなくプロバイダーを切り替えることができます。 **基本的な使用法 (Vercel ホストの Gateway):** ```bash AI_GATEWAY_API_KEY=your_gateway_api_key AI_MODEL=openai/gpt-4o ``` **カスタム Gateway URL (ローカル開発またはセルフホスト Gateway 用):** ```bash AI_GATEWAY_API_KEY=your_custom_api_key AI_GATEWAY_BASE_URL=https://your-custom-gateway.com/v1/ai AI_MODEL=openai/gpt-4o ``` モデル形式は `provider/model` 構文を使用します: - `openai/gpt-4o` - OpenAI GPT-4o - `anthropic/claude-sonnet-4-5` - Anthropic Claude Sonnet 4.5 - `google/gemini-2.0-flash` - Google Gemini 2.0 Flash **設定に関する注意点:** - `AI_GATEWAY_BASE_URL` が設定されていない場合、デフォルトの Vercel Gateway URL (`https://ai-gateway.vercel.sh/v1/ai`) が使用されます - カスタムベース URL は以下の場合に便利です: - カスタム Gateway インスタンスを使用したローカル開発 - セルフホスト AI Gateway デプロイメント - エンタープライズプロキシ設定 - カスタムベース URL を使用する場合、`AI_GATEWAY_API_KEY` も指定する必要があります [Vercel AI Gateway ダッシュボード](https://vercel.com/ai-gateway)から API キーを取得してください。 ## 自動検出 **1つ**のプロバイダーの API キーのみを設定した場合、システムはそのプロバイダーを自動的に検出して使用します。`AI_PROVIDER` を設定する必要はありません。 **複数**の API キーを設定する場合は、`AI_PROVIDER` を明示的に設定する必要があります: ```bash AI_PROVIDER=google # または: openai, anthropic, deepseek, siliconflow, doubao, azure, bedrock, openrouter, ollama, gateway, sglang ``` ## モデル性能要件 このタスクは、厳密なフォーマット制約(draw.io XML)を伴う長文テキストの生成を含むため、非常に強力なモデル性能が必要です。 **推奨モデル**: - Claude Sonnet 4.5 / Opus 4.5 **Ollama に関する注意**: Ollama はプロバイダーとしてサポートされていますが、DeepSeek R1 や Qwen3-235B のような高性能モデルをローカルで実行していない限り、このユースケースでは一般的に実用的ではありません。 ## Temperature(温度)設定 環境変数で Temperature を任意に設定できます: ```bash TEMPERATURE=0 # より決定論的な出力(ダイアグラムに推奨) ``` **重要**: 以下の Temperature 設定をサポートしていないモデルでは、`TEMPERATURE` を未設定のままにしてください: - GPT-5.1 およびその他の推論モデル - 一部の特殊なモデル 未設定の場合、モデルはデフォルトの挙動を使用します。 ## 推奨事項 - **最高の体験**: 画像からダイアグラムを生成する機能には、ビジョン(画像認識)をサポートするモデル(GPT-4o, Claude, Gemini)を使用してください - **低コスト**: DeepSeek は競争力のある価格を提供しています - **プライバシー**: 完全にローカルなオフライン操作には Ollama を使用してください(強力なハードウェアが必要です) - **柔軟性**: OpenRouter は単一の API で多数のモデルへのアクセスを提供します