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# モデルプロバイダー
> ワークスペースの AI モデルアクセスを設定する、すべてのアプリケーションを支える基盤
モデルプロバイダーは、ワークスペースに AI モデルへのアクセスを提供します。構築するすべてのアプリケーションには動作するためのモデルが必要であり、ワークスペースレベルでプロバイダーを設定することで、すべてのチームメンバーがすべてのプロジェクトでモデルを使用できます。
モデルプロバイダーは、OpenAI、Anthropic、Google などのサービスに対して独自の API キーを追加して設定します。完全な制御が可能で、各プロバイダーを通じて直接請求されます。
## プロバイダーの設定
ワークスペースの管理者とオーナーのみがモデルプロバイダーを設定できます。プロセスはプロバイダー間で一貫しています：
ワークスペース設定でモデルプロバイダー設定にアクセスします。
OpenAI、Anthropic、Google、Cohere、またはその他のサポートされているプロバイダーから選択します。
API キーとプロバイダーが必要とするその他の設定を入力します。
Dify はプロバイダーをワークスペースで利用可能にする前に認証情報を検証します。
## サポートされているプロバイダー
**大規模言語モデル**：
* OpenAI (GPT-4, GPT-3.5-turbo)
* Anthropic (Claude)
* Google (Gemini)
* Cohere
* Ollama 経由のローカルモデル
**埋め込みモデル**：
* OpenAI Embeddings
* Cohere Embeddings
* Azure OpenAI
* ローカル埋め込みモデル
**専用モデル**：
* 画像生成 (DALL-E, Stable Diffusion)
* 音声 (Whisper, ElevenLabs)
* モデレーション API
## プロバイダー設定例
**必須**：OpenAI Platform の API キー
**オプション**：Azure OpenAI またはプロキシ用のカスタムベース URL、組織スコープ使用のための組織 ID
**利用可能なモデル**：GPT-4, GPT-3.5-turbo, DALL-E, Whisper, テキスト埋め込み
**必須**：Anthropic Console の API キー
**利用可能なモデル**：Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku), Claude 2.1, Claude Instant
**必須**：Ollama サーバー URL（通常は [http://localhost:11434）](http://localhost:11434）)
**セットアップ**：Ollama をインストール、モデルをプル (`ollama pull llama2`)、Dify 接続を設定
**メリット**：完全なデータプライバシー、外部 API 費用なし、カスタムモデルファインチューニング
## モデルの認証情報を管理
モデルプロバイダーの定義済みモデルやカスタムモデルに対して、複数の認証情報を追加し、それらの認証情報の切り替え、削除、変更を簡単に行うことができます。
以下のシナリオでは、複数のモデル認証情報を追加することをお勧めします。
* **環境の分離**：開発、テスト、本番など、環境ごとに別々のモデル認証情報を設定します。例えば、開発環境ではデバッグ用にレート制限のある認証情報を使用し、本番環境ではサービスの品質を確保するために、安定したパフォーマンスと十分なクォータを持つ有料の認証情報を使用します。
* **コストの最適化**：異なるアカウントやモデルプロバイダーから複数の認証情報を追加して切り替えることで、無料または低コストのクォータを最大限に活用し、アプリケーションの開発・運用コストを削減します。
* **モデルのテスト**：モデルのファインチューニングやイテレーションの過程で、複数のモデルバージョンを作成することがあります。これらの異なるバージョンの認証情報を追加することで、素早く切り替えてパフォーマンスのテストや評価を行うことができます。
モデルプロバイダーをインストールして最初の認証情報を設定した後、右上の **コンフィグ** をクリックして、以下の操作を実行します。
* 新しい認証情報を追加する
* すべての定義済みモデルのデフォルトとして認証情報を選択する
* 認証情報を編集する
* 認証情報を削除する
デフォルトの認証情報を削除した場合は、手動で新しい認証情報を指定する必要があります。
### 個別のカスタムモデルの認証情報を管理する
モデルプロバイダーをインストールし、カスタムモデルを追加したら、以下の手順に従います。
1. モデルリストで、対応する **コンフィグ** をクリックします。
2. **モデルの資格情報を指定してください** パネルで、デフォルトの認証情報をクリックして認証情報リストを開き、次の操作を行います。
* 新しい認証情報を追加する
* 認証情報をそのカスタムモデルのデフォルトとして選択する
* 認証情報を編集する
* 認証情報を削除する
カスタムモデルの唯一の認証情報を削除すると、そのモデルも削除されます。
既存のカスタムモデルと名前およびタイプが同一の新しいカスタムモデルを追加しようとすると、システムは重複したモデルを作成する代わりに、その既存モデルに新しい認証情報を追加します。
### すべてのカスタムモデルの認証情報を管理する
**Manage Credentials** をクリックすると、すべてのカスタムモデルの認証情報を表示、編集、または削除できます。
カスタムモデルを削除した後も、その認証情報は **Manage Credentials** リストに残ります。**モデルの追加** をクリックすると、認証情報が残っている削除済みのカスタムモデルがすべて表示され、それらをすばやく再追加できます。
削除したカスタムモデルの認証情報をすべて **Manage Credentials** リストから削除した場合、そのモデルは **モデルの追加** をクリックしても表示されなくなります。
## 負荷分散
モデルプロバイダーに複数の認証情報がある場合、リクエストを自動的に分散できます。負荷分散によってトラフィックが分散され、単一の認証情報がレート制限に達することを防ぎ、高負荷時でもスループットを維持しやすくなります。
デフォルトでは、Dify はラウンドロビン方式を採用し、各リクエストをプール内の次の認証情報へ順番にルーティングします。ある認証情報がレート制限に達すると、その認証情報は 1 分間ローテーションから外され、その後で再試行されます。
設定手順：
1. モデルリストで対象のモデルを探し、対応する **コンフィグ** をクリックして **負荷分散** を選択します。
2. 負荷分散プールに認証情報を追加します。既存の認証情報から選択するか、新しく追加できます。
3. 認証情報を 2 つ以上有効にして、**保存** をクリックします。負荷分散が有効なモデルには専用のアイコンが表示されます。
## アクセスと権限
チームアクセスはワークスペース権限に従います：
* **オーナー/管理者** はプロバイダーを設定、修正、削除できます
* **エディター/メンバー** は利用可能なプロバイダーを表示し、アプリケーションで使用できます
API キーはワークスペース全体のモデルアクセスを許可し、各プロバイダーのアカウントを通じて直接請求が発生します。信頼できるチームメンバーにのみ管理者権限を与えてください。
## トラブルシューティング
**認証失敗**：API キーの正確性を確認し、有効期限をチェックし、十分なクレジットがあることを確認し、キーの権限を確認してください。
**モデルが利用できない**：プロバイダー設定にモデルが含まれていることを確認し、API キーのティアアクセスを確認し、プロバイダー設定を更新してください。
**レート制限**：プロバイダーアカウントをアップグレードし、リクエストキューイングを実装し、より高い制限のためにカスタムプロバイダーを検討してください。