CometAPI で AI SDK を使う

AI SDK 用の CometAPI provider を使うと、統一された TypeScript インターフェースを通じて 500 以上の AI モデルにアクセスできます。これを使って、あらゆる Node.js または Edge runtime アプリケーションにテキスト生成、ストリーミング、エンベディング、画像生成を追加できます。

対応機能

Feature	Method	Status
テキスト生成	`generateText()`	対応
テキストストリーミング	`streamText()`	対応
テキストエンベディング	`textEmbeddingModel()`	対応
画像生成	`imageModel()`	対応

前提条件

Node.js 18+
有効な API key を持つ CometAPI アカウント — こちらから取得

provider をインストール

AI SDK のコアパッケージとあわせて @cometapi/ai-sdk-provider をインストールします:

npm install @cometapi/ai-sdk-provider ai

pnpm add @cometapi/ai-sdk-provider ai

yarn add @cometapi/ai-sdk-provider ai

API key を設定

provider はデフォルトで COMETAPI_KEY 環境変数を読み取ります:

read -rsp "CometAPI API key: " COMETAPI_KEY
printf '\n'
export COMETAPI_KEY

ソースコードに認証情報をハードコードしないよう、環境変数を使用してください。

provider をインポート

デフォルトの provider インスタンスをインポートします:

import { cometapi } from '@cometapi/ai-sdk-provider';

API key、base URL、またはその他の設定を上書きするには、createCometAPI を使用します:

import { createCometAPI } from '@cometapi/ai-sdk-provider';

const cometapi = createCometAPI({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,       // override env variable
  baseURL: 'https://api.cometapi.com/v1',  // default
});

使い方

テキストを生成

単発のレスポンスには generateText() を使用します:

import { cometapi } from '@cometapi/ai-sdk-provider';
import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: cometapi('your-model-id'),
  prompt: 'What is CometAPI?',
});

console.log(text);

テキストをストリーミング

リアルタイムのチャンク出力には streamText() を使用します:

import { cometapi } from '@cometapi/ai-sdk-provider';
import { streamText } from 'ai';

const result = streamText({
  model: cometapi('your-model-id'),
  prompt: 'Write a short story about AI.',
});

for await (const chunk of result.textStream) {
  process.stdout.write(chunk);
}

エンベディングを生成

ベクトルエンベディングを作成するには textEmbeddingModel() を使用します:

import { cometapi } from '@cometapi/ai-sdk-provider';

const model = cometapi.textEmbeddingModel('text-embedding-3-small');

// Single embedding
const single = await model.doEmbed({ values: ['Hello, world!'] });
console.log('Dimensions:', single.embeddings[0].length);

// Batch embeddings
const batch = await model.doEmbed({
  values: ['sunny day', 'rainy afternoon', 'cold winter night'],
});
console.log('Count:', batch.embeddings.length);

画像を生成

テキストプロンプトから画像を生成するには imageModel() を使用します:

import { cometapi } from '@cometapi/ai-sdk-provider';
import { experimental_generateImage as generateImage } from 'ai';

const { image } = await generateImage({
  model: cometapi.imageModel('your-model-id'),
  prompt: 'A beautiful sunset over mountains',
});

プロバイダー設定

createCometAPI は次のオプションを受け入れます：

Option	Type	Default	Description
`apiKey`	`string`	`process.env.COMETAPI_KEY`	CometAPI API キー
`baseURL`	`string`	`https://api.cometapi.com/v1`	API ベース URL
`headers`	`Record<string, string>`	—	カスタムリクエストヘッダー
`fetch`	`FetchFunction`	—	カスタム fetch 実装

モデルメソッド

このプロバイダーは複数のモデルコンストラクターを公開しています：

Method	Returns	Use case
`cometapi(modelId)`	`LanguageModelV2`	テキスト生成とストリーミング（省略記法）
`cometapi.chatModel(modelId)`	`LanguageModelV2`	チャット補完
`cometapi.completionModel(modelId)`	`LanguageModelV2`	テキスト補完
`cometapi.languageModel(modelId)`	`LanguageModelV2`	`chatModel` のエイリアス
`cometapi.textEmbeddingModel(modelId)`	`EmbeddingModelV2`	テキストエンベディング
`cometapi.imageModel(modelId)`	`ImageModelV2`	画像生成

利用可能な model ID の完全な一覧は Models page で確認できます。

ヒントとトラブルシューティング

モデル選択: CometAPI model catalog の任意のモデルを、対応するモデルメソッドで使用できます — チャットモデルは cometapi()、エンベディングモデルは textEmbeddingModel()、画像モデルは imageModel() を使います。
レスポンスのファインチューニング: temperature、maxTokens、topP を generateText() または streamText() に直接渡します。例: generateText(\{..., temperature: 0.7\})。
エラーハンドリング: 認証エラー、レート制限、またはネットワークの問題に対処するため、呼び出しは try/catch でラップしてください。
セキュリティ: API キーをバージョン管理にコミットしないでください。環境変数またはシークレットマネージャーを使用してください。
レート制限: 使用状況は CometAPI console で監視してください。

概要

AIコーディングエージェント

AIエージェント

AIチャットクライアント

翻訳と言語

自動化プラットフォーム

可観測性と評価

AIフレームワーク

対応機能

前提条件

使い方

テキストを生成

テキストをストリーミング

エンベディングを生成

画像を生成

プロバイダー設定

モデルメソッド

関連リソース

​対応機能

​前提条件

​使い方

​テキストを生成

​テキストをストリーミング

​エンベディングを生成

​画像を生成

​プロバイダー設定

​モデルメソッド

​関連リソース

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使い方

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関連リソース