> ## Documentation Index
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# モデルプロバイダー
> ワークスペースにモデルプロバイダーを追加し、アプリで LLM、埋め込みモデル、その他の AI サービスを利用できるようにします
すべての Dify アプリには、少なくとも 1 つのモデルプロバイダーが必要です。プロバイダーをインストールして API キーを追加すると、ワークスペース内のすべてのアプリでそのモデルを利用できます。
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。プロバイダーを管理できるのは、ワークスペースのオーナーと管理者のみです。
## プロバイダーを追加する
1. **統合** > **モデルプロバイダー** で **モデルプロバイダーをインストール** セクションを表示するか、[Marketplace](https://marketplace.dify.ai/) でより多くの選択肢を確認します。
2. インストール後、プロバイダーカードの **セットアップ** をクリックし、API キー（およびカスタムエンドポイント URL や組織 ID など、必要なその他の認証情報）を入力します。Dify はプロバイダーを利用可能にする前に認証情報を検証します。
## カスタムモデルを追加する
ほとんどのプロバイダーは独自のモデルを備えているため、認証情報を設定すればそのモデルをすぐに利用できます。モデルを自分で追加する必要があるのは、必要なモデルが用意されていない場合だけで、主に次の 2 つのケースです。
* Ollama や Xinference など、自前の推論サーバーを運用しており、読み込んだモデルを Dify が把握できない場合。
* プロバイダーがモデルを一覧表示しているものの、必要な特定のモデル（新しくリリースされたモデルやファインチューニング済みモデルなど）がない場合。
プロバイダーカードの **モデルを追加** をクリックし、モデル名と認証情報を指定します。固定されたモデルのみを提供するプロバイダーでは、このオプションは表示されません。
既存のモデルと名前およびタイプが一致するカスタムモデルを追加すると、Dify 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キーを追加します。
## 認証情報を管理する
開発環境と本番環境を分けたい場合、複数のアカウントに使用量を分散させたい場合、モデルごとに異なるサーバーへ振り分けたい場合は、1 つのプロバイダーに複数のキーやエンドポイントを追加します。
キーを管理する場所は、モデルの種類によって異なります。
* プロバイダー独自のモデルでは、プロバイダーカードの **コンフィグ** をクリックすると、すべてのモデルで共有されるキーを管理できます。
* 追加したカスタムモデルでは、そのモデルの **コンフィグ** をクリックすると、モデル固有のキーを管理できます。
追加したモデルは独自の認証情報に依存します。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。
すべてのカスタムモデルのキーを 1 か所で確認するには、プロバイダーカードの **認証情報を管理** をクリックします。
モデルを削除してもキーはここに残るため、再入力せずにモデルを後で追加し直せます。
## 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。
## デフォルトモデルを設定する
ツールバーの **システムモデル設定** をクリックすると、カテゴリごとにフォールバックモデルを割り当てられます。モデルを指定しないアプリやノードは、ここで設定したモデルを使用します。
* **システム推論モデル**：デフォルトの LLM です。
* **埋め込みモデル**：ナレッジベースのインデックス作成と検索に使用します。
* **Rerank モデル**：検索結果を関連度で並べ替えます。
* **音声-to-テキストモデル**：音声入力をテキストに変換します。
* **テキスト-to-音声モデル**：テキストの応答を音声に変換します。