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dayuan.jiang 65e3dd1dde fix(providers): keep thinking on the newest Claude models, fix the Bedrock ids

Measured on Bedrock: Claude Opus 4.7, 4.8 and every Claude 5 model reject
a thinking budget ("thinking.type.enabled") and a temperature, and all of
them accept adaptive thinking. The retry used to drop thinking, so with
a thinking budget set these models did not think at all. It now switches
to adaptive thinking with display "summarized"; without that setting the
models think but send no thinking text to show.

The suggested Bedrock ids had no region prefix, and the newer models only
answer through an inference profile id: "anthropic.claude-sonnet-5-5"
fails with "on-demand throughput isn't supported". Each suggested id was
called once; the Claude ones now start with "global.", Llama, Pixtral and
Nova 2 Lite with "us.". Nova Premier (end of life) and the ids without a
working profile are gone. The docs example had the same problem and a
wrong date.

2026-10-04 21:18:45 +09:00

13 KiB

Raw Blame History

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

.env.example を .env.local にコピーします
選択したプロバイダーの API キーを設定します
AI_MODEL を希望のモデルに設定します
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！

DOUBAO_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251215  # または他の Doubao モデル

Google Gemini

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:

GOOGLE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

OpenAI

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）:

OPENAI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1

AIHubMix

AIHubMix は、単一の API キーで Claude、GPT、Gemini、DeepSeek などのモデルへのアクセスを提供します。

AIHUBMIX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929

任意のカスタムエンドポイント:

AIHUBMIX_BASE_URL=https://aihubmix.com/v1

Anthropic

ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250514

または、Bearer 認証トークンを使用することもできます（OAuth スタイルのトークンを発行するゲートウェイ経由で利用する場合など）。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN は Authorization: Bearer <token> ヘッダーで送信され、ANTHROPIC_API_KEY は x-api-key ヘッダーで送信されます。両者は排他的なので、いずれか一方のみを設定してください:

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_auth_token
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250514

任意のカスタムエンドポイント:

ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

DeepSeek

DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek-chat

任意のカスタムエンドポイント:

DEEPSEEK_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

SiliconFlow (OpenAI 互換)

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）:

SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.com/v1  # または https://api.siliconflow.cn/v1

SGLang

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:

SGLANG_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1

Azure OpenAI

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:

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:

AZURE_REASONING_EFFORT=low      # 任意: low, medium, high
AZURE_REASONING_SUMMARY=detailed  # 任意: none, brief, detailed

AWS Bedrock

AWS_REGION=us-west-2
AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key
AI_MODEL=global.anthropic.claude-sonnet-5-5

最近の Claude モデルは、推論プロファイル（inference profile）の ID でのみ呼び出せます。この ID は global. や us. などのリージョン接頭辞で始まります。anthropic.claude-sonnet-5-5 のような接頭辞なしの ID では「on-demand throughput isn't supported」というエラーになります。

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

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:

OPENROUTER_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Ollama (ローカル)

AI_PROVIDER=ollama
AI_MODEL=llama3.2

任意のカスタム URL:

OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434

ModelScope

MODELSCOPE_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

任意のカスタムエンドポイント:

MODELSCOPE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

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):

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):

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 ダッシュボードから API キーを取得してください。

MiniMax

MiniMax は 2 つの API 形式をサポートしています：

Anthropic 互換（/anthropic エンドポイント）— 推奨、インターリーブ思考をサポート
OpenAI 互換（/v1 エンドポイント）— 標準 OpenAI チャット補完形式

MINIMAX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=MiniMax-M3

オプション設定：

# 中国大陸版、Anthropic 互換（デフォルト）
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic

# 中国大陸版、OpenAI 互換
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/v1

# 国際版、Anthropic 互換
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimax.io/anthropic

# 国際版、OpenAI 互換
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimax.io/v1

GLM (Zhipu AI)

GLM_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=glm-4

オプションのカスタムエンドポイント：

GLM_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qwen (Alibaba Cloud)

QWEN_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=qwen-turbo

オプションのカスタムエンドポイント：

QWEN_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Kimi (Moonshot AI)

KIMI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=kimi-latest

オプションのカスタムエンドポイント：

KIMI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qiniu (Qiniu Cloud)

QINIU_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

オプションのカスタムエンドポイント：

QINIU_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

MiMo (Xiaomi)

MIMO_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=mimo-v2.5-pro

オプションのカスタムエンドポイント（Token Plan 加入者は専用の Base URL を設定してください）：

MIMO_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1

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:

AI_PROVIDER=google  # または: openai, anthropic, aihubmix, deepseek, siliconflow, doubao, azure, bedrock, openrouter, ollama, gateway, sglang, modelscope, minimax, glm, qwen, kimi, qiniu, mimo

サーバーサイドマルチモデル設定

管理者は、ユーザーが個人のAPIキーを提供することなく利用できる複数のサーバーサイドモデルを設定できます。

設定方法

方法1：環境変数（クラウドデプロイ推奨）

AI_MODELS_CONFIG をJSON文字列として設定：

AI_MODELS_CONFIG='{"providers":[{"name":"OpenAI","provider":"openai","models":["gpt-4o"],"default":true}]}'

方法2：設定ファイル

プロジェクトルートに ai-models.json ファイルを作成します（または AI_MODELS_CONFIG_PATH でパスを指定）。

方法3：AI_MODEL をカンマ区切りで指定（単一プロバイダーの簡易設定）

同一プロバイダー内の複数モデルだけを公開したい場合は、AI_MODEL にカンマ区切りで列挙できます。最初のモデルがデフォルトになります。

AI_PROVIDER=doubao
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251215,doubao-seed-1-6-flash,doubao-seed-1-6-pro

これは等価な ai-models.json の簡易表記です。複数のプロバイダーや、カスタム apiKeyEnv / baseUrlEnv を使う場合は、方法1または方法2を使ってください。

設定例

{
  "providers": [
    {
      "name": "OpenAI Production",
      "provider": "openai",
      "models": ["gpt-4o", "gpt-4o-mini"],
      "default": true
    },
    {
      "name": "Custom DeepSeek",
      "provider": "deepseek",
      "models": ["deepseek-chat"],
      "apiKeyEnv": "MY_DEEPSEEK_KEY",
      "baseUrlEnv": "MY_DEEPSEEK_URL"
    }
  ]
}

フィールド説明

フィールド	必須	説明
`name`	はい	表示名（同一プロバイダーの複数設定をサポート）
`provider`	はい	プロバイダータイプ（`openai`, `anthropic`, `google`, `bedrock` など）
`models`	はい	モデルIDのリスト
`default`	いいえ	`true` に設定すると、そのプロバイダーの最初のモデルがデフォルトで選択されます
`apiKeyEnv`	いいえ	カスタムAPIキー環境変数名（デフォルトは `OPENAI_API_KEY` などの標準変数）
`baseUrlEnv`	いいえ	カスタムBase URL環境変数名

備考

APIキーと認証情報は環境変数で提供します。デフォルトは標準変数名（例：OPENAI_API_KEY）を使用しますが、apiKeyEnv でカスタム変数名を指定できます。
name フィールドにより同一プロバイダーの複数設定が可能です（例：「OpenAI Production」と「OpenAI Staging」が両方とも provider: "openai" を使用しつつ、異なる apiKeyEnv を持つ）。
設定が存在しない場合、アプリは AI_PROVIDER/AI_MODEL 環境変数設定にフォールバックします。

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:

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

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AIプロバイダーの設定

クイックスタート

対応プロバイダー

Doubao (ByteDance Volcengine)

Google Gemini

OpenAI

AIHubMix

Anthropic

DeepSeek

SiliconFlow (OpenAI 互換)

SGLang

Azure OpenAI

AWS Bedrock

OpenRouter

Ollama (ローカル)

ModelScope

Vercel AI Gateway

MiniMax

GLM (Zhipu AI)

Qwen (Alibaba Cloud)

Kimi (Moonshot AI)

Qiniu (Qiniu Cloud)

MiMo (Xiaomi)

自動検出

サーバーサイドマルチモデル設定

設定方法

設定例

フィールド説明

備考

モデル性能要件

Temperature（温度）設定

推奨事項

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