AI アプリケーションを観測し、制御します。
Cloudflare の AI Gateway で、AI アプリの可視性と制御を得られます。アプリを AI Gateway に接続すると、分析とログで利用状況を把握できます。キャッシュ、レート制限、リクエストの再試行、モデルフォールバックなどで、スケールの仕方も制御できます。開始に必要なコードは 1 行です。
はじめに で、AI Gateway をアプリケーションに設定する方法を確認してください。
OpenAI、Anthropic、Google など、AI Gateway 経由で使える AI モデルを確認できます。
リクエスト数、トークン数、アプリケーション実行コストなどの指標を確認できます。
リクエストとエラーの状況を把握できます。
元のモデルプロバイダーではなく、Cloudflare のキャッシュから直接返すことで、応答を速くし、コストも抑えられます。
アプリケーションが受け取るリクエスト数を制限し、スケールを制御します。
エラー時のリクエスト再試行とモデルフォールバックを定義し、耐障害性を高めます。
Workers AI、Anthropic、Google Gemini、OpenAI、Replicate などと AI Gateway を組み合わせて使えます。
サーバーレス GPU を使い、Cloudflare のグローバルネットワーク上で機械学習モデルを実行します。
Cloudflare のベクトルデータベース Vectorize で、フルスタックの AI アプリケーションを構築します。セマンティック検索、レコメンデーション、異常検知のほか、LLM へのコンテキストやメモリの提供にも使えます。
Developer Discord
Workers コミュニティの Discord で質問したり、作っているものを共有したり、他の開発者とプラットフォームについて話せます。
ユースケース
意欲的な AI アプリケーションを、Cloudflare のグローバルネットワークへ構築・デプロイする方法を確認できます。
@CloudflareDev
@CloudflareDev を Twitter でフォローすると、製品発表と Cloudflare Workers の最新情報を確認できます。