Next AI Draw.io
AI プロバイダーすべてのページ

セルフホスト

AI プロバイダー

Next AI Draw.io を自分でホストする場合は、環境変数で AI プロバイダーとモデルを選びます。このページでは、プロバイダーごとの環境変数と、全ユーザーに複数のモデルを提供する方法、コードに新しいプロバイダーを追加する方法を説明します。

はじめる

  1. env.example を .env.local にコピーします。
  2. 選んだプロバイダーの API キーを設定します。
  3. AI_MODEL に使いたいモデルを設定します。
  4. npm run dev を実行します。

プロバイダーごとに設定する

OpenAI

OPENAI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gpt-4o

OpenAI 互換サービスを使う場合は、カスタムエンドポイントも設定できます。

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

LM Studio などのローカルな OpenAI 互換サーバーも同じ方法で使えます。ベース URL を http://localhost:1234/v1（LM Studio の既定ポート）に設定し、API キーには lm-studio など空でない任意の値を入力してください。上の環境変数でも、設定の「モデル」タブでも設定できます。

Anthropic

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

Bearer トークンでサインイン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を経由する場合などです。

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_auth_token
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929

ANTHROPIC_API_KEY は x-api-key ヘッダーで送信され、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN は Authorization: Bearer <token> で送信されます。2 つは同時に使えないので、どちらか一方だけを設定してください。

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Google Gemini

GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gemini-2.0-flash

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

GOOGLE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

DeepSeek

DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek-chat

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

DEEPSEEK_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qwen（Alibaba Cloud）

QWEN_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=qwen-turbo

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

QWEN_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Doubao（ByteDance Volcengine）

DOUBAO_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251228  # または他の Doubao モデル

GLM（Zhipu AI）

GLM_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=glm-4

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

GLM_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Kimi（Moonshot AI）

KIMI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=kimi-latest

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

KIMI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

MiniMax

MiniMax は 2 つの API 形式に対応しています。

形式エンドポイント説明
Anthropic 互換/anthropic推奨です。インターリーブ思考（モデルがツール呼び出しの合間に考えること）に対応しています
OpenAI 互換/v1標準的な OpenAI のチャット補完の形式です
MINIMAX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=MiniMax-M3

オプションの設定です。

# 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

MiMo（Xiaomi）

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

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。Token Plan 加入者は、専用のベース URL を設定してください。

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

OpenRouter

OPENROUTER_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

OPENROUTER_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

AIHubMix

AIHubMix では、1 つの API キーで Claude、GPT、Gemini、DeepSeek などのモデルを使えます。

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

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

AIHUBMIX_BASE_URL=https://aihubmix.com/v1

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

ベース URL を設定しない場合、アプリは https://api.siliconflow.cn/v1 を使います。これは cloud.siliconflow.cn で作成したキー用のエンドポイントです。キーを国際版のサイト cloud.siliconflow.com で作成した場合は、.com のエンドポイントを設定してください。

SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.com/v1

ModelScope

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

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

MODELSCOPE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Novita AI

NOVITA_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek/deepseek-v4-pro

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。設定しない場合は https://api.novita.ai/openai が使われます。

NOVITA_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Atlas Cloud

ATLASCLOUD_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

アプリには Atlas Cloud のモデル一覧が組み込まれていません。設定の「モデル」タブでキーを入力すると、アプリが Atlas Cloud からモデル一覧を読み込みます。

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。設定しない場合は https://api.atlascloud.ai/v1 が使われます。

ATLASCLOUD_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qiniu（Qiniu Cloud）

QINIU_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

QINIU_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Vercel AI Gateway

Vercel AI Gateway では、1 つの API キーで多くの AI プロバイダーを使えます。サインインが簡単になり、複数の API キーを管理しなくてもプロバイダーを切り替えられます。

Vercel がホストする Gateway を使う場合です。

AI_GATEWAY_API_KEY=your_gateway_api_key
AI_MODEL=openai/gpt-4o

カスタム Gateway URL を使う場合です。ローカル開発や、セルフホストの Gateway に使います。

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 ID は provider/model の形式で書きます。

AI_MODELモデル
openai/gpt-4oOpenAI GPT-4o
anthropic/claude-sonnet-4-5Anthropic Claude Sonnet 4.5
google/gemini-2.0-flashGoogle Gemini 2.0 Flash

AI_GATEWAY_BASE_URL を設定しない場合は、デフォルトの Vercel Gateway URL（https://ai-gateway.vercel.sh/v1/ai）が使われます。カスタムベース URL は次の場合に便利です。

  • 自分の Gateway インスタンスを使ったローカル開発
  • セルフホストの AI Gateway のデプロイ
  • エンタープライズのプロキシ設定

カスタムベース URL を使う場合は、AI_GATEWAY_API_KEY も設定する必要があります。

API キーは Vercel AI Gateway のダッシュボードで取得してください。

Amazon 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。

AWS 上（Lambda や、IAM ロールを持つ EC2）では、認証情報は IAM ロールから自動的に取得されます。

Google Vertex AI

Google Vertex AI は、企業向けの Google Cloud のサービスです。エンタープライズ向けの機能とデータレジデンシー（データを選んだリージョンに保管すること）を備えています。Express モードでは普通の API キーでサインインできるので、Vercel や Cloudflare などのエッジランタイムでも使えます。

GOOGLE_VERTEX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gemini-2.0-flash

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

GOOGLE_VERTEX_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Azure OpenAI

Azure には、リソース名かエンドポイント URL のどちらかが必要です。どちらか一方を設定してください。両方を設定した場合は AZURE_BASE_URL が使われます。

リソース名を使う場合です。

AZURE_API_KEY=your_api_key
AZURE_RESOURCE_NAME=your-resource-name  # Azure リソース名
AI_MODEL=your-deployment-name

リソース名の代わりに、エンドポイント URL を指定することもできます。

AZURE_API_KEY=your_api_key
AZURE_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com/openai  # AZURE_RESOURCE_NAME の代わり
AI_MODEL=your-deployment-name

必要に応じて、推論の設定もできます。

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

EdgeOne Pages（Tencent Cloud）

アプリを Tencent EdgeOne Pages にデプロイした場合は、サイト自身の Edge AI 関数 /api/edgeai を使えます。API キーもベース URL も要りません。検出できるキーがないので、サーバーはこのプロバイダーを自動では選べません。AI_PROVIDER を設定してください。

AI_PROVIDER=edgeone
AI_MODEL=@tx/deepseek-ai/deepseek-v32

この関数が受け付けるモデルは @tx/deepseek-ai/deepseek-v32、@tx/deepseek-ai/deepseek-r1-0528、@tx/deepseek-ai/deepseek-v3-0324 です。ACCESS_CODE_LIST を設定した場合は、関数もアクセスコードを確認します。

Ollama（ローカル）

AI_PROVIDER=ollama
AI_MODEL=llama3.2

必要に応じて、カスタム URL を設定できます。

OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

SGLang

SGLANG_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

必要に応じて、カスタムエンドポイントを設定できます。

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

そのほかの OpenAI 互換 API（custom）

上に挙がっていないサーバー（vLLM、LM Studio、LiteLLM、API ゲートウェイなど）は、設定で OpenAI-compatible を選び、そのベース URL とキーを入力します。キーを確認しないサーバーには、空でない任意の値を入れてください。

アプリは複数の system メッセージを 1 つにまとめます。オープンソースモデルのチャットテンプレートがそれを前提にしているためです。<think> 内の推論は返答から分離されます。

CUSTOM_API_KEY=your_api_key
CUSTOM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1
AI_MODEL=your_model_id

サーバーがプロバイダーを選ぶしくみ

1 つのプロバイダーの API キーだけを設定した場合は、サーバーがそのプロバイダーを自動的に検出して使います。AI_PROVIDER を設定する必要はありません。

複数のプロバイダーの API キーを設定した場合は、AI_PROVIDER を設定する必要があります。

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

全ユーザーに複数のモデルを提供する

管理者は、サーバーに複数のモデルを設定できます。全ユーザーが、自分の API キーなしでそれらのモデルを使えます。この設定がない場合、アプリは環境変数 AI_PROVIDER と AI_MODEL を使います。

設定の方法は 3 つあります。

設定を環境変数に書く

クラウドにデプロイする場合は、この方法をおすすめします。AI_MODELS_CONFIG に JSON 文字列を設定します。

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

設定ファイルを使う

プロジェクトのルートに ai-models.json ファイルを作成します。別の場所に置く場合は、AI_MODELS_CONFIG_PATH でその場所を指定します。

AI_MODEL に複数のモデルを並べる

1 つのプロバイダー向けの簡易設定です。1 つのプロバイダーの複数のモデルだけが必要な場合は、AI_MODEL にカンマ区切りで並べます。最初のモデルがデフォルトになります。

AI_PROVIDER=doubao
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251228,doubao-seed-1-6-flash-250828,doubao-seed-1-6-251015

これは同じ内容の ai-models.json を短く書いたものです。複数のプロバイダーを使う場合や、独自の apiKeyEnv と baseUrlEnv を使う場合は、環境変数か設定ファイルを使ってください。

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

フィールド必須内容
nameはい表示名です。同じプロバイダーに複数の設定を作れます
providerはいプロバイダーの種類です（openai、anthropic、google、bedrock など）
modelsはいモデル ID のリストです
defaultいいえtrue にすると、このプロバイダーの最初のモデルがデフォルトで選ばれます
apiKeyEnvいいえAPI キーを入れる独自の環境変数名です。指定しない場合は、OPENAI_API_KEY などプロバイダーの標準の変数を使います。環境変数名の配列も指定できます。リクエストごとに値のある変数から 1 つがランダムに選ばれ、負荷が複数のキーに分散されます
baseUrlEnvいいえベース URL を入れる独自の環境変数名です

キーと名前

  • API キーと認証情報は環境変数で渡します。デフォルトでは OPENAI_API_KEY などの標準の変数名を使います。apiKeyEnv を使うと、独自の変数名を指定できます。
  • name を使うと、同じプロバイダーに複数の設定を作れます。たとえば「OpenAI Production」と「OpenAI Staging」の両方で provider: "openai" を使い、apiKeyEnv をそれぞれ別にできます。

モデルを選ぶ

図を描くとき、モデルは厳密な形式に従った長い draw.io XML を書きます。そのため、この作業にはとても高い性能のモデルが必要です。

推奨モデル：Claude Sonnet 4.5 または Opus 4.5。

Ollama もプロバイダーとして使えます。ただしこの作業では、DeepSeek R1 や Qwen3-235B のような高性能なモデルをローカルで動かす場合でないと、たいてい実用的ではありません。

目的使うもの
最高の体験画像を読めるモデル（GPT-4o、Claude、Gemini）。画像から図を作る機能に使います
低コストDeepSeek。競争力のある価格です
プライバシーOllama。完全にローカルで、オフラインで動きます。高性能なハードウェアが必要です
柔軟性OpenRouter。1 つの API で多くのモデルを使えます

Temperature（温度）を設定する

Temperature の設定は任意です。環境変数で設定します。

TEMPERATURE=0 # より決定論的な出力（ダイアグラムに推奨）

重要： Temperature の設定に対応していないモデルでは、TEMPERATURE を設定しないでください。たとえば次のモデルです。

  • GPT-5.1 およびその他の推論モデル
  • 一部の特殊なモデル

設定しない場合、モデルはデフォルトの動作になります。

新しいプロバイダーを追加する

プロバイダーに関する情報は、すべて lib/providers.ts の 1 つのレコードにあります。

  • 使用する AI SDK（sdk）
  • サインインに使う資格情報（credential）
  • 環境変数 <PREFIX>_API_KEY と <PREFIX>_BASE_URL のプレフィックス（envPrefix）
  • 公式 URL
  • プロバイダー選択でのグループ
  • 任意の注記

設定画面、接続テスト、チャットのルート、管理パネルは、すべてこのレコードを読みます。OpenAI 互換プロバイダーを追加する手順は次のとおりです。

  1. lib/providers.ts にレコードを追加します。例：

    acme: {
    label: "Acme AI",
    sdk: "openai-compatible",
    credential: "apiKey",
    group: "aggregators",
    envPrefix: "ACME",
    defaultBaseUrl: "https://api.acme.example/v1",
    apiKeyUrl: "https://acme.example/keys",
    modelList: "openai",
},

    ベース URL 欄の下にヒントを表示したいプロバイダーや、プロバイダー選択に注記を表示したいプロバイダーには、baseUrlHint または note オブジェクトを追加します。4 つの UI 言語（en、zh、ja、zh-Hant）をすべて書きます。モデル一覧をオンラインで取得できないプロバイダーは、modelList の代わりに短い models リストを持ちます。

  2. env.example に ACME_API_KEY と ACME_BASE_URL を追加します。各レコードの変数がそこにあることを、ユニットテストが確認します。

  3. docs/en、docs/cn、docs/ja のこのページに、それぞれセクションを追加します。

  4. tests/unit/provider-matrix.test.ts の先頭にある 2 つのリスト（MATRIX_PROVIDERS と MATRIX_MODEL_IDS）に追加します。次に npx vitest run tests/unit/provider-matrix.test.ts -u で動作のスナップショットを作り直します。新しく増える行はこのプロバイダーのものです。既存の行は変わってはいけません。

  5. tests/unit/providers.test.ts にも追加します。このファイルには、プロバイダー選択のグループと、サーバーの動作を変えるプロバイダーの集合（自動検出、system メッセージが 1 つだけ）が書き出されています。

  6. 3 つの README のプロバイダー数と、このページの AI_PROVIDER の選択肢一覧を更新します。

前へフローチャートとシーケンス図次へDocker で実行する
GitHub でこのページを編集