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。 [!TIP] パフォーマンス指...
Edge Computing
エッジコンピューティングに関するガイド、チュートリアル、リソース。ユーザーの近くでのコード実行、Cloudflare Workers、低遅延 API の設計、キャッシュ戦略、そしてグローバルなコンテンツ配信と高速化の実践までを幅広く扱います。
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...
Claude Opus 4.8とOpenAI GPT-5の開発者向けAPIのどちらを選択するかは、2026年にエンタープライズAIアプリケーションを構築するチームにとって最初の重要な決定事項の1つです。大規模言語モデル（LLM）を本番環境のコードベースに統合する際、選択するモデルプロバイダーによって、プラットフォームの機能、遅延の範囲、および長期的なホスティング費用が決まります。AnthropicのOpus 4.8は深い多段階の推論と膨大なコンテキストメモリを重視しているのに対し、OpenAIのGPT-5はストリーミング遅延、JSONスキーマの強制、およびツール呼び出し（tool-calling）の実行を優先しています。この比較で...
Anthropicの新しいClaude Fable 5推論エンジンは、すべてのリクエストで深い思考（Thinking）を常時オンに保ち、その代わりに開発者が推論の深さを上下に調整できるようにしています。従来、大規模言語モデル（LLM）は固定された計算パラメータで動作し、クエリの複雑さに関係なく一定の速度でトークンを生成していました。単純な挨拶文も、高度な数学的証明と同じ処理エネルギーを消費していたのです。Fable 5では、Anthropicは思考が常にアクティブであり、単一のeffort設定を通じてモデルがどれだけ深く処理するかを制御できるハイブリッド推論フレームワークを導入しました。このチュートリアルでは、APIの動...
Cloudflare Pagesホスティングを使用すると、フロントエンドの開発チームはサーバー運用の負担なしに、高速で安全なWebアプリを簡単に公開できます。開発者は、静的Webアプリケーション、シングルページアプリ（SPA）、サーバーサイドレンダリング（SSR）フレームワークをデプロイするための、高性能なエッジネイティブプラットフォームであるCloudflare Pages を活用できます。Gitリポジトリと直接連携させることで、Cloudflareはビルドパイプラインを自動化し、プレビュー環境を生成し、アセットを世界各地のエッジサーバーから瞬時に提供します。このガイドでは、Gitの接続方法、ビルド設定の調整、カスタムドメインの割...
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...