2026年より前に書かれたCloudflareのチュートリアルに従った、名前に「resizing」が入ったプラグインを入れた、あるいは画像URLを書き換えるWorkerを引き継いだ。そのいずれかに心当たりがあるなら、おそらく戸惑う場面に出くわしたはずです。Cloudflareのダッシュボードには、もうImage Resizingという機能がありません。ドキュメントにも記載がありません。あなたの設定が壊れたわけではなく、探していた名前が静かに消えただけです。 この機能は現在Image Transformationsと呼ばれています。同じURL構造を通り、同じパラメータで、同じ仕事をします。変わったのは名前と、ダッシュボード上の位置と、...
Cloudflare Workers
Cloudflare Workersに関するガイド、チュートリアル、事例。高速でスケーラブルかつ安全なアプリケーションをエッジでデプロイできるサーバーレスプラットフォーム。
LLMのレイテンシ削減は、応答性の高いAIアプリケーションを構築するエンジニアにとって最も重要な課題の一つです。大規模言語モデル（LLM）は能力を高め続けていますが、そのトークンごとの生成はエンドユーザーにとって煩わしいボトルネックを生み出しかねず、長い待ち時間は直接エンゲージメントの低下やアプリケーションの離脱につながります。したがって、推論パイプラインを速度重視で最適化することは、開発者にとって中核的な要件です。本ガイドでは、プロンプトキャッシュの設定方法、レスポンスストリーミングの実装、エッジネットワークルーティングの構築、そして処理遅延を削減するためのサーバーレス構成の活用について解説します。 パフォーマンス指標のヒント：...
新しいOpenAI Realtime APIを使用して低遅延のオーディオパイプラインを構築することで、開発者は人間のような自然な会話を行う音声エージェントを本番環境に導入できます。従来、音声インターフェースを構築するには、自動音声認識（ASR）、テキストベースのLLMロジック層、および音声合成（TTS）という3つの個別のモデル層をチェーン化する必要がありました。この多段階のパイプラインは大幅な往復ネットワーク遅延をもたらし、自然な会話を不可能にしていました。常時接続のWebSocket接続を介したネイティブオーディオ処理はこれを一変させ、ネットワーク遅延を300ミリ秒未満に短縮します。このガイドでは、接続状態の確立、生のオーディオバ...
Cloudflare Workers AIエージェントの構築は、単純なAIプロンプトから自律的なワークフローへと移行するための次のステップです。AIエージェントとして知られるこれらのシステムは、大規模言語モデル（LLM）を使用して外部ツールを呼び出し、意思決定を行い、タスクを自律的に実行します。従来、エージェントの実行には高スペックなサーバーが必要でしたが、このチュートリアルでは、Cloudflare WorkersとLangChain.js を使用してサーバーレスAIエージェントを構築し、ホストする方法を実演します。 TL;DR AIエージェントの理解：エージェントはLLMを使用して意思決定を行い、外部API（ツール）を呼び出して...
このCloudflare Workers AIチュートリアルでは、機械学習モデルをCloudflareのグローバルエッジネットワーク上で直接デプロイし実行する方法を解説します。Cloudflare Workers AI を使用すれば、複雑なGPUサーバー群を構築・運用することなく、大規模言語モデル（LLMs）の実行、テキスト翻訳、画像生成、音声書き起こしをエンドユーザーの物理的に近い場所で実行できます。以下では、Wranglerの構成、fetchハンドラの記述、Llamaモデルの稼働、およびエッジでのAPIコストの最適化について順を追って解説します。 TL;DR AIモデルをサーバーレスで実行する：Cloudflare...
Cloudflare Workers と AWS Lambda はどちらもサーバーレスのコンピュートプラットフォームですが、出発点が異なります。Lambda は巨大な AWS エコシステム内で確立されたサーバーレスの標準であり、Workers は低遅延とグローバル分散のために作られたエッジネイティブです。2026 年にはどちらも優れており、正しい選択はワークロードと既存のスタックによって決まります。本ガイドでは、本当に重要な観点で Cloudflare Workers vs AWS Lambda を比較します。 TL;DR Workers は軽量な V8 isolates 上でエッジで実行され、cold start がほぼゼロで、既...
Cloudflare Workers を使えば、サーバーを管理することなく、ユーザーの近くのエッジでバックエンドコードを実行できます。APIにとって、ほぼゼロのコールドスタート、グローバルな分散、そして密接に統合されたストレージという組み合わせは、2026年においてWorkersを魅力的なプラットフォームにしています。このガイドでは、Cloudflare Workers APIがどのように構成され、従来のバックエンドと何が違うのかを説明します。 要点（TL;DR） Cloudflare WorkersはあなたのコードをエッジのCloudflareグローバルネットワーク上で実行するため、リクエストはユーザーの近くで、ほぼゼロのコールド...
Cloudflare Images が画像の置き場所だとすれば、Cloudflare Image Transformationsはそれを高速にするエンジンです。画像が要求された瞬間に、すでに手元にあるオリジナルだけを使って、リサイズし、圧縮し、最新フォーマットへ変換します。ビルド手順も、事前生成のサムネイルも、ストレージを散らかす別個のコピーもありません。欲しいサイズとフォーマットをURLで指定すると、Cloudflareがそれをエッジで生成してキャッシュします。 このガイドは、Cloudflareでの画像ホスティングに関する私の概説の実践的な手引きです。変換を実行する2つの方法、重要なパラメータ、2026年の費用、そし...
過去10年の大半において、AIモデルを実行するということは、GPUサーバーを借り、ドライバーを管理し、リクエストの有無にかかわらずそのハードウェアに料金を支払うことを意味していました。Cloudflare Workers AIはそのモデルを根本から変えます。Workerの中で他の関数を呼び出すのと同じようにAIモデルを呼び出すと、それはCloudflareのグローバルネットワーク全体に分散したGPU上で実行され、使った分だけ支払います。プロビジョニングするサーバーも、世話をするGPUもなく、推論はユーザーの近くで行われます。 このガイドでは、Workers AIとは何か、どのモデルを実行できるか、Neurons料金モデルでのコスト、...
長年、「これをCloudflareのどこにデプロイすればいいか」という問いへの答えはシンプルでした。静的サイトとフロントエンドはPagesへ、サーバーレスのロジックはWorkersへ、というものです。2026年、その境界線はあいまいになりました。Workersが今や静的アセットを直接配信できるようになり、つまり1つのWorkerでサイト全体、フロントエンドとバックエンドを一緒にホストできるからです。これによりCloudflare自身の新規プロジェクトへの推奨が変わりました。どちらを選ぶか決める前に、その理由を理解しておく価値があります。 このガイドでは、各製品が何であるか、静的アセットへの移行がCloudflare Pages vs...