17-2 相談役の種類（models）
相談役を呼ぶには、その前に「誰を呼ぶか」を決めなければなりません。要約が得意な人と、写真を見るのが得意な人は別だからです。
窓口には、相談役の名簿が置いてあります。名簿には一人ずつカードがあり、得意分野・できること・条件が書かれています。
いま読んでいるこのサイト（Cloudflare Lab）でも、出典の要約と検証ログの分類という二つの仕事があります。同じ相談役でよいのかを、名簿を見て決めます。
Learning goals
この節でできるようになること
- 公式のモデル一覧が何を並べているかを説明できる
- モデルの名札の形を読める
- 得意分野と機能で候補を絞る手順を言える
- 名簿が変わることと、その印を説明できる
1. 相談役の名簿
Section titled “1. 相談役の名簿”名簿がなければ、誰に頼めるかが分かりません。名簿は、一人ずつのカードを一覧にしたものです。
Cloudflare では、この名簿を model catalog と呼びます。公式のモデル一覧のページは、Workers AI で使える機械学習のモデルを並べたもので、取得した時点では 85 個のモデルを表示していました。
一覧の上には絞り込みが三つあります。Task Types（仕事の種類）、Capabilities（できること）、Authors（作った組織）です。
名簿の棚が、得意分野ごとに区切られています。まず区切りを選び、その中から一人を選びます。
つまり、モデルは名簿から選びます。
2. 名札の読み方
Section titled “2. 名札の読み方”名簿のカードには名札が付いています。名札は自由な書き方ではなく、決まった形をしています。
例として、公式のモデルのページを一つ見ます。そのページには名札 @cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast が示され、その上に Text Generation（文章の生成）と Meta（作った組織）が並んでいます。名札は @cf/ で始まり、続いて作った組織、最後にモデル本体の名前という順です。
同じページには、Cloudflare-hosted（Cloudflare が動かしている）、Batch、Function calling という印も付いています。この印が、次の見出しで使う絞り込みの材料になります。
名札が三つの区切りに分かれています。区切りごとに意味があり、まとめて一人の相談役を指します。
つまり、名札は @cf/組織名/モデル名 の形で読みます。
3. 選び方
Section titled “3. 選び方”選ぶ順番は、仕事の種類が先で、細かい条件が後です。まず「文章か、画像か、音声か」で候補を絞ります。
公式の一覧の Task Types には、Text Generation・Text Embeddings・Text-to-Image・Automatic Speech Recognition・Translation・Summarization などがあります。Capabilities には Function calling・Reasoning・Vision・Batch・LoRA といった印があります。
候補が絞れたら、そのモデルのページの Model Info を見ます。先ほどの例では Context Window（一度に読める量）が 24,000 tokens、Unit Pricing が入力 100 万 tokens あたり $0.29、出力 100 万 tokens あたり $2.25 と書かれています。
依頼票と名簿のカードを見比べています。仕事の種類で絞り、条件で決めます。
つまり、仕事の種類で絞り、モデルのページの条件で決めます。
4. 名簿は変わります
Section titled “4. 名簿は変わります”名簿は固定ではありません。新しい相談役が入り、古い相談役は退きます。
公式の一覧には、Beta（試験中）と Deprecated（非推奨）の印が付いたモデルが含まれています。Deprecated の印は「これから新しく選ぶ相手ではない」という合図です。
そのため、書いた時点で正しかった名札が、あとで使えなくなることがあります。名札はコードの一箇所にまとめておくと、入れ替えが楽になります。
つまり、名簿は変わる前提で、名札を差し替えられる形にしておきます。
Cloudflare Lab での使われ方
Section titled “Cloudflare Lab での使われ方”ここで紹介した名簿の読み方が、いま読んでいる Cloudflare Lab でどう使われるかを見ます。
Cloudflare Lab は Phase 4 で、出典の変更点の要約に Text Generation の系統を、検証ログの分類に Text Classification の系統を候補にする予定です。Summarization の系統も一覧にありますが、そこに並ぶ bart-large-cnn には Deprecated の印が付いています。選んだ名札と、選んだ理由は実装後に追記します。
つまずきやすいところ
Section titled “つまずきやすいところ”この節のまとめ
Section titled “この節のまとめ”- モデルの一覧（model catalog）から相談役を選びます。
- 名札は
@cf/組織名/モデル名の形です。 - Task Types と Capabilities で絞り、Model Info の条件で決めます。
この節で出てきた言葉を、つながりの順に並べると次のようになります。
図のラベル: 頼みたい仕事 / 相談役の名簿 model catalog / 仕事の種類で絞る Task Types / できることで絞る Capabilities / 条件を確かめる Model Info / 名札が決まる @cf/組織名/モデル名
次の節では、決めた名札を使って相談役を呼びます。
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