無料のLLM大好き人間です。Qiitaでのキャンペーンを見つけたので、ホイホイされました。
申し込み
正直、わかりにくいなぁ、と思いながら進めました。
- 結局のところ、ガッツリ、サービスに申し込まないと使えない
- 住所、電話番号、クレカ情報が必要
- 海外製のサービスに比べて、導入が厳しぃ
- 基本、クレカを登録、といわれたら諦めてます
- 今回は、特別に登録
- ここまで個人情報を提供してまで利用するか、と言われると微妙
- それでも利用した理由
- うわさのKimiが使える、というところもポイント
- Clineで使える無償モデルの選択肢を増やしたい
- 今回は、記事も書くか、という些細な動機
いろいろなひとが、申し込み手順をまとめているので、ここでは省略
API払い出し
さくらのAI Engineを選択すると、このような感じの画面に飛びます。
プランは、「基盤モデル無償プラン」を選択。こちらは、オーバーすると、レートリミットで課金はない、と書いてあったので、それを信じて、こちらを選択。
左の下に、「アカウントトークン」があるので、そこを選択。ここで、API Tokenの発行を行います。
(ぼそっ) アカウントトークンなのか、API Tokenのか、いろいろな呼び方があって、疲れる。
右上の、「アカウントトークンを作成」を選択して、トークンを発行します。
管理用の名前を設定して、作成すると、一度だけ、トークン全体が表示されます。これを大事に保管して、アクセスするときに、利用します。
運用環境の整備
VS Codeで、Clineを使ってます。claude codeでじゃぶじゃぶ課金できないひとの味方です。
無償で、deepseek-v4-flashが使えるので、なかなか魅力的。それ以外にも課金すれば、様々なモデルが使えるのが、売りだと思われます。
今回は、ここに、 さくらのAI Engineを登録して動作させます。これで、 さくらのAI Engineがサポートしているモデルが、自在に選択できるようになります。
ハマったポイントは、Base URL。v1まで記載してOK。その後ろは不要です。
正しく設定されると、modelのプルダウンメニューに、現在サポートされているモデルが、ずらっと表示されます。
さくらAI Engineを使うモチベーションの1つである、Kimi-k2.6も出てきます。
運用
せっかく、いろいろなモデルが試せる環境にいるので、同じプロンプトで、どういうプログラムをかいてくれるのか、観察します。
さくらのAIの性能評価というよりも、モデルの紹介かもしれないです。
ここでは、Clineを使います。指示がぶれないように、すべての指示は、AGENTS.mdに記載しました。そして、プロンプトで質問を受けても、「ベストを尽くして」「そのとおりでいい」というように、こちらの意思表示は、極力排除して指示しました。
書かれたコードは、こちらのgithubへ登録しました。AGENTS.md を含めて公開しました。
その結果が、次になります。
これらのサンプルがとれるまで、何度かやりましたが、トライするたびに違う出力でした。みなさんがトライするときにも、違う表示になると思われます。
おかしいと思ったら、AGENTS.mdを書き換えて、お好みの指示へ変更してください。
deepseek v4 flash
こちら、clineの無料版です。反応は、少々遅いですが、自家Local LLMよりもかなり早いので、愛用しています。
ログは長いので省略して、コマンド起動から終了までのメッセージと、そのときの画面イメージを載せます。
$ python3 ./main.py
pygame 2.6.1 (SDL 2.28.4, Python 3.11.2)
Hello from the pygame community. https://www.pygame.org/contribute.html
Seed: 133653
Generating maze...
Maze generated.
Solving maze with Dijkstra...
Captured 226 frames.
Saving GIF to case_deeps/maze_solve.gif...
GIF saved!
kimi-K2.6
こちらは、さくらAI Engineのpreview/kimi-K2.6でのトライになります。
$ python3 -m case_kimi.main
pygame 2.6.1 (SDL 2.28.4, Python 3.11.2)
Hello from the pygame community. https://www.pygame.org/contribute.html
gpt-oss-120b
こちらは、さくらAI Engineのgpt-oss-120bでのトライになります。
左下から右上に行くはずが、左上から右下に移動するプログラムになっています。また、spaceで開始のはずが、勝手に始まってました。
$ python3 -m case_oss120.main
pygame 2.6.1 (SDL 2.28.4, Python 3.11.2)
Hello from the pygame community. https://www.pygame.org/contribute.html
Saving GIF: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1354/1354 [00:12<00:00, 105.09frame/s]
Animation saved to maze_demo.gif
最後に
一回で、うまく行かないものか、というところでしょうか。
これって、Vibeコーディングしている場合も、一発で良いコードが出てこない、というリスクを示している気がしないでもないです。
ワタシは、全部をvibeコーディングすることはないので、こんなもんだろう、という気もしています。部分部分をコーディングして、一発OKのところもあるけれど、結構、なんでそういうロジックを組むのかい、というコードが出てきて、それをせっせと直しているから。
月末に、トークンやリクエスト数が余っていれば、お好みの結果になるまで、ガンガントライしてみてもいいかもしれません。
今日は、ここまで。おしまい