17-3 マニュアルから呼ぶ（AI binding）

この節を一言で

店舗登録票に内線を一行足すと、マニュアルから env.AI.run で相談役を呼べます。

図版を準備中マニュアルから相談役へ伸びる内線電話

登録票に内線を書くと、マニュアルから相談役を呼べます。

呼びたい相談役が決まっても、窓口から声が届かなければ意味がありません。窓口とその席をつなぐ内線が要ります。

第 2 章では、鍵や電話帳がスタッフの引き出し（env）に入っていました。相談役への内線も、同じ引き出しに入ります。

いま読んでいるこのサイト（Cloudflare Lab）のマニュアルからも、この内線で相談役を呼ぶことになります。

Learning goals

この節でできるようになること

• 内線（AI binding）が何をつなぐものかを説明できる
• 店舗登録票に書く一行の意味を言える
• 呼ぶときに渡す二つのものを言える
• 返ってくる紙に何が書かれているかを言える

1. 内線を引く

窓口から相談役へ声をかけるには、あらかじめ内線をつないでおきます。つないでいなければ、席が近くても呼べません。

Cloudflare では、この内線を AI binding と呼びます。公式は、Worker を Workers AI につなぐには AI binding を作る必要があり、binding は Worker が資源とやり取りするための仕組みだと説明しています。

次は、店舗登録票（wrangler.jsonc）の末尾に足す一行です。読めなくても大丈夫です。「この店に AI という名前の内線を引く」という届け出だと思ってください。

{
  "ai": {
    "binding": "AI"
  }
}

これを書くと、公式が説明するとおり、マニュアルの中では env.AI として内線が使えるようになります。

図版を準備中登録票の一行が内線番号になっている

登録票に内線を一行足すと、マニュアルの引き出しに受話器が増えます。

登録票の一行が、引き出しの中の受話器になります。名前は自分で決められます。

つまり、内線は登録票の一行で引きます。

2. 呼ぶ

内線がつながったら、受話器を取って用件を伝えます。伝えるのは「誰に」と「何を」の二つです。

公式の例では、env.AI.run に名札と頼みごとを渡しています。次のコードは、文章を作るモデルに質問を一つ投げる例です。読めなくても大丈夫です。

export default {
  async fetch(request, env) {
    const response = await env.AI.run("@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct", {
      prompt: "What is the origin of the phrase Hello, World",
    });

    return new Response(JSON.stringify(response));
  },
};

一つ目の "@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct" が名札、二つ目の prompt が頼みごとです。公式はこの呼び出しを inference（モデルに考えさせる仕事）と説明しています。

図版を準備中内線で相手の名札と用件を伝える場面

呼ぶときは、どの相談役かと、頼みたい用件の二つを渡します。

内線で、相手の名札と用件の二つを伝えています。どちらが欠けても呼べません。

つまり、呼ぶときは名札と頼みごとを渡します。

3. 返事の形

返ってくるのは、答えだけが書かれた紙ではありません。答えの欄と、そのほかの欄がある一枚の紙です。

公式の手順どおりに試すと、{"response": "..."} の形で返ってきます。モデルのページも、response は生成された文章、usage はその依頼の使用量の記録だと説明しています。

同じページには、頼みごとに添えられる指定も並んでいます。max_tokens は返事の長さの上限で、既定は 256 です。temperature は返事のばらつきで、既定は 0.6 です。

図版を準備中返事の紙に答えの欄と使用量の欄がある

返事の紙には、答えの欄と、どれだけ働いたかの欄が付いています。

返事の紙には、答えの欄と、どれだけ働いたかの欄が並んでいます。

つまり、返事は答えと使用量が入った一枚の紙です。

4. 手元で試す

配送する前に、手元で一度呼んでみたくなります。Wrangler には、そのための試運転の命令があります。

npx wrangler dev を実行すると、公式の説明では localhost:8787 のような住所が示され、そこを開くと返事を確認できます。確認できたら npx wrangler login で店主として名乗り、npx wrangler deploy で全国の窓口へ配送します。

ただし公式は、手元での開発中であっても Workers AI は必ず Cloudflare のアカウントに接続してモデルを動かすため、利用の費用が発生すると注意しています。

つまり、手元の試運転も、本番と同じ「呼んだ 1 回」として扱われます。

Cloudflare Lab での使われ方

ここで紹介した内線が、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、店舗登録票に ai の一行を足し、第 16 章の目覚まし時計から起きたマニュアルが env.AI.run を呼ぶ予定です。頼みごとには、前日と当日の出典ページの差分を入れます。実装と実測（返事の長さと所要時間）は実装後に追記します。

つまずきやすいところ

つまずきポイント

登録票に一行書くまで呼べません

内線を引いていない状態では、名札が正しくてもマニュアルから相談役に届きません。登録票の ai の行が先です。

つまずきポイント

手元での試運転にも費用がかかります

公式は、開発中でも Cloudflare のアカウントに接続してモデルを動かすため費用が発生すると注意しています。試す回数も数えられます。

この節のまとめ

• AI binding は、マニュアルと相談役をつなぐ内線です。
• 呼ぶときは、名札と頼みごとの二つを渡します。
• 返事には答え（response）と使用量（usage）が入ります。

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。

flowchart TD
  A["店舗登録票の一行<br/>ai の binding"] --> B["引き出しの受話器<br/>env.AI"]
  B --> C["名札と頼みごとを渡す<br/>env.AI.run"]
  C --> D["モデルに考えさせる<br/>inference"]
  D --> E["返事の紙<br/>response と usage"]
  E --> F["手元で試す<br/>wrangler dev"]

図のラベル: 店舗登録票の一行 ai の binding / 引き出しの受話器 env.AI / 名札と頼みごとを渡す env.AI.run / モデルに考えさせる inference / 返事の紙 response と usage / 手元で試す wrangler dev

次の節では、その作業量をどう数え、どこまで無料かを見ます。

この節のチェック

問 1Worker を Workers AI につなぐために作るものはどれですか？

AI binding独自ドメイン証明書名簿（リスト）

問 2公式が示している、店舗登録票（wrangler.jsonc）に足す設定はどれですか？

d1_databases の設定{ "ai": { "binding": "AI" } }kv_namespaces の設定r2_buckets の設定

問 3作った内線は、マニュアルの中でどの名前で使えますか？

env.DBenv.BUCKETenv.AIenv.KV

問 4公式の例で env.AI.run に渡している二つのものはどれですか？

ドメイン名と証明書モデルの名札と、頼みごとの入力帳簿の名前と行番号時刻と曜日

問 5モデルのページが説明している、返ってくるものの中身はどれですか？

キャッシュの札証明書の有効期限名前を引いた結果生成された文章（response）と、使用量の記録（usage）

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