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このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、英語版 を参照してください。

構築するすべての AI アプリはモデル上で動作します。Dify Cloud には人気のモデルが用意されており、さらに必要な場合は、独自のプロバイダーアカウントを接続できます。

モデルはワークスペース全体で共有されるため、チーム全員が同じモデルを使用します。

Warning

プロバイダーを管理できるのは、ワークスペースのオーナーと管理者のみです。追加したキーはワークスペース全体で有効になり、そのプロバイダーの自分のアカウントに請求されます。

AI クレジットでモデルを使う#

Dify Cloud はプランの AI クレジットで一連の人気プロバイダーのモデルを使えるため、自分の API キーがなくても始められます。

統合 > モデルプロバイダー（または Marketplace）からいずれかのプロバイダーをインストールすると、そのモデルを利用できます。AI の応答ごとに AI クレジットを消費します。

AI の応答とは 1 回のモデル呼び出し（1 回の入力と 1 回の出力）であり、消費する token 数に関係なく 1 回の応答としてカウントされます。1 回の応答に必要なクレジット数はモデルによって異なり、大きいモデルほど多く消費します。

どのプロバイダーが AI クレジットに対応しているか、および各モデルのクレジット消費量は、Dify 料金ページ を参照してください。

対応プロバイダーで自分のアカウントを使う#

より高いレート制限が必要な場合や、自分のプロバイダーアカウントで請求したい場合は、対応プロバイダーに自分の API キーを追加します。

  1. 統合 > モデルプロバイダー で、まだインストールしていない場合はプロバイダーをインストールします。

  2. そのカードの セットアップ をクリックし、API キーとその他の必要な情報を入力します。Dify はプロバイダーを利用可能にする前にキーを検証します。

キーと AI クレジットは併用できます。プロバイダーカードで 使用優先度 を設定すると、Dify がどちらを先に使い、もう一方にフォールバックするかを制御できます。これにより、クレジットを使い切ると、追加したキーがそのまま引き継ぎます。

AI クレジット非対応のプロバイダーを接続する#

AI クレジット非対応のプロバイダーを使うには、まずインストールし、自分のアカウントで実行します。AI クレジットはこれらのプロバイダーには適用されません。

  1. 統合 > モデルプロバイダー で モデルプロバイダーをインストール を表示するか、Marketplace を開いて全一覧を確認します。

  2. プロバイダーをインストールし、セットアップ をクリックして、API キーとその他の必要な情報を入力します。

カスタムモデルを追加する#

プロバイダーを接続すればそのモデルはすぐに利用できるため、モデルを手動で追加するのは、必要なモデルが一覧にない場合だけです。たとえば、新しくリリースされたモデルやファインチューニング済みモデルなどです。

プロバイダーカードの モデルを追加 をクリックし、モデル名と認証情報を指定します。固定されたモデルのみを提供するプロバイダーでは、このオプションは表示されません。

Info

既存のモデルと名前およびタイプが一致するモデルを追加すると、Dify は重複したモデルを作成する代わりに、その既存モデルに新しいキーを追加します。

キーを管理する#

開発環境と本番環境を分けたい場合や、複数のアカウントに使用量を分散させたい場合は、1 つのプロバイダーに複数のキーを追加します。

  • プロバイダー独自のモデルでは、そのカードの コンフィグ をクリックすると、モデルが共有するキーを管理できます。

    プロバイダー独自モデルの認証情報を管理

  • 追加したカスタムモデルでは、そのモデルの コンフィグ をクリックすると、モデル固有のキーを管理できます。

    カスタムモデルの設定

    カスタムモデルの認証情報

    Warning

    カスタムモデルは独自のキーに依存します。唯一のキーを削除すると、そのモデルも削除されます。

    すべてのカスタムモデルのキーを 1 か所で確認するには、プロバイダーカードの 認証情報を管理 をクリックします。

    すべてのカスタムモデルの認証情報を管理

    モデルを削除してもキーはここに残るため、再入力せずにモデルを後で追加し直せます。

    削除済みモデルの再追加

アプリがデフォルトで使うモデルを選ぶ#

モデルを指定しないアプリやノードは、ワークスペースのデフォルトにフォールバックします。右上の デフォルトモデル をクリックし、タスクごとに設定します。

  • システム推論モデル：一般的な LLM タスクのデフォルトです。
  • 埋め込みモデル：ナレッジベースの内容をインデックス化し、検索します。
  • Rerank モデル：検索結果を関連度で並べ替えます。
  • 音声-to-テキストモデル：音声をテキストに変換します。
  • テキスト-to-音声モデル：テキストを音声に変換します。

負荷分散でリクエストを複数のキーに分散する Professional Team#

1 つのキーが多数のリクエストを同時に処理すると、プロバイダーのレート制限に達し、失敗し始めることがあります。

負荷分散を使うと、同じモデルへのリクエストを複数のキーに分散でき、どの単一キーもボトルネックになりません。Dify はキーを順番にローテーションし、制限に達したキーは 1 分間休ませてから再試行します。

  1. 一覧で対象のモデルを探し、コンフィグ をクリックして 負荷分散 を選択します。

  2. 認証情報を追加 をクリックし、キーをプールに追加します。

    Tip

    クォータが多いキーや速いキーを複数回追加すると、より多くのトラフィックをそのキーに送れます。

    負荷分散用の認証情報を追加

  3. 少なくとも 2 つのキーを有効にし、保存 をクリックします。負荷分散を使うモデルには、一覧にマークが表示されます。

Info

いつでも単一のキーに戻せます。負荷分散の設定は、後で使えるように保持されます。