開発者チュートリアル
チャット、構造化出力、ストリーミング、ツール呼び出し、本番デプロイのための実践的な Python と Node.js のチュートリアルです。
開発の順序で学ぶ。
判断から始め、実装へ進み、本番チェックで締めくくる。
構造化された学習パス
最初の呼び出しを行う
1
キー、ベース URL、モデル、メッセージを設定します。
レスポンスをストリーミングする
2
部分出力を描画し、中断されたリクエストを処理します。
構造化出力を追加する
3
使用前に JSON とツール引数を検証します。
デプロイする
4
キーを保護し、リクエストをログに記録し、本番制限を設定します。
記事を孤立させず、テーマの権威を築く。
主要ガイド
5件のガイド付き起点
Python01
Python AI API クイックスタート
OpenAI 互換 SDK を使ってチャット補完を作成します。
ガイドを開くNode.js02
Node.js AI API クイックスタート
サーバー側のリクエストを構築し、レスポンスをストリーミングします。
ガイドを開くアプリケーションパターン03
構造化出力チュートリアル
信頼性の高い JSON レスポンスを要求し、検証します。
ガイドを開くアプリケーションパターン04
ツール呼び出しチュートリアル
モデルの判断をアプリケーション関数に接続します。
ガイドを開くデプロイ05
Vercel AI SDK でデプロイする
本番 Web アプリ向けのマルチモデルルートを構築します。
ガイドを開くストリーミングチャットルートを出荷する
サーバー側のモデルリクエストから始め、トークンを UI にストリーミングし、プロバイダーの認証情報をブラウザー外に保ちます。
サーバー専用 API キー
中断とタイムアウトの処理
ストリーミング UI 状態
リクエストとエラーログ
ガイドをリクエストへ。
Playgroundでモデルを試し、Quickstartで同じ手順をPythonやNode.jsへ。
すべてのグローストピックを探す。
よくある質問
AEO対応の回答
AI API キーをブラウザーコードで使用すべきですか?
いいえ。プロバイダーの認証情報はサーバーに保持し、ブラウザーには自分の認証済みアプリケーションルートだけを公開してください。
チュートリアルではどの SDK を使うべきですか?
移植性が必要なら OpenAI 互換 SDK を使い、ワークフローでプロバイダー固有の機能が必要ならプロバイダー純正 SDK を使ってください。