REST API

このガイドでは、最初の Workers AI プロジェクトのセットアップとデプロイ手順を説明します。Workers AI REST API を使い、大規模言語モデル（LLM）を試します。

まだの場合は Cloudflare アカウント ↗ に登録します。

REST API を使うには、API トークンと Account ID が必要です。

次の手順で取得します。

1. Cloudflare ダッシュボードで Workers AI ページを開きます。

   Workers AI を開く ↗

2. Use REST API を選択します。

3. API トークンを取得します。

   1. Create a Workers AI API Token を選択します。
   2. 事前入力された情報を確認します。
   3. Create API Token を選択します。
   4. Copy API Token を選択します。
   5. あとで使うためにその値を保存します。このトークンは プロフィール でも確認できます。

4. Get Account ID で Account ID の値をコピーします。あとで使うためにその値を保存します。

API トークンを作成したら、リクエストに API トークンを付けて認証し、API へリクエストします。

Execute AI model エンドポイントを使い、@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct モデルを実行します。

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct \
  -H 'Authorization: Bearer {API_TOKEN}' \
  -d '{ "prompt": "Where did the phrase Hello World come from" }'

{ACCOUNT_ID} と {API_TOKEN} の値を置き換えます。

API レスポンスは次のようになります。

{
	"result": {
		"response": "Hello, World first appeared in 1974 at Bell Labs when Brian Kernighan included it in the C programming language example. It became widely used as a basic test program due to simplicity and clarity. It represents an inviting greeting from a program to the world."
	},
	"success": true,
	"errors": [],
	"messages": []
}

この実行例は @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct モデルを使いますが、Workers AI モデルカタログ の任意のモデルを使えます。別のモデルを使う場合は、{model} を目的のモデル名に置き換えます。

このガイドを完了すると、Cloudflare アカウント（まだない場合）と、アカウントに Workers AI の読み取り権限を付与する API トークンが用意できています。ターミナルから cURL コマンドで @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct モデルを実行し、プロンプトへの回答を JSON レスポンスで受け取れます。

• モデル - Workers AI モデルカタログを閲覧します。
• AI SDK - AI モデルとの連携方法を学びます。