さくらのAI Engine APIをpythonから呼び出してみた．

はじめに

昨日（2025/09/24），さくらインターネットより生成AI向け推論API基盤「さくらのAI Engine」が発表されましたね．

無料枠もあるとのことでpythonから呼び出す形で早速使ってみたのでその手順をまとめておきたいと思います．

利用手順

• 「さくらのクラウド」の会員登録・ログイン
  - さくらのクラウドログインページからログインします．さくらインターネットの会員の人はその情報でもログインが可能です
  

• 「さくらのクラウド」のプロジェクトを作成する

  • ログインすると以下のようなページに遷移するので赤枠の「プロジェクトの作成」からプロジェクトを作成します．
    

• 「さくらのAI Engine」にアクセス

  • さくらのAI Engineのページにアクセスします
  • 以下のような画面になるので無償プランか従量課金プランを選択します（今回は無償プランを利用します．）
    

• トークンの発行

  • 今いるページの左側に「アカウントトークン」というのがあるのでそこを選択してトークンを発行します．（アカウントトークン名は任意のもので大丈夫です．）
  • するとトークンキーが表示されるのでどこかにメモしておきます．
  • これで利用の前準備ができました．
    

呼び出し方

• 次は作成したトークンキーを使ってAPIをたたいていきたいと思います．
  • 今回はpythonを使用します．
  • 公式のページではcurlを使ったやり方が紹介されてました．
• 以下のコードで実行可能です．
  • 以下の<Token>の部分に先ほど発行したアカウントトークンを貼り付けます．

import requests


url = "https://api.ai.sakura.ad.jp/v1/chat/completions"  

headers = {
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "Bearer <Token>",
    "Content-Type": "application/json",
}

payload = {
    "model": "gpt-oss-120b",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです．出力はすべて日本語で返してください．"}
        {"role": "user", "content": "こんにちは．あなたの名前は何ですか？"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 500,
    "stream": False,
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

print(response.status_code)
print(response.json())

• 以下の内容が返ってきます．
  • 'role': 'assistant', 'content': 'こんにちは！私はChatGPTです。何かお手伝いできることがあれば、遠慮なく教えてくださいね。'の部分がレスポンスですかね．

{'id': 'chatcmpl-f2778d074abe48758bdfd642123a189e', 'object': 'chat.completion', 'created': 1758757111, 'model': 'gpt-oss-120b', 'choices': [{'index': 0, 'message': {'role': 'assistant', 'content': 'こんにちは！私はChatGPTです。何かお手伝いできることがあれば、遠慮なく教えてくださいね。', 'refusal': None, 'annotations': None, 'audio': None, 'function_call': None, 'tool_calls': [], 'reasoning_content': 'The user asks in Japanese: "こんにちは．あなたの名前は何ですか？" They want a response in Japanese. Assistant should answer: "こんにちは、私はChatGPTです。" Possibly ask if they need anything. Should be simple.'}, 'logprobs': None, 'finish_reason': 'stop', 'stop_reason': None, 'token_ids': None}], 'service_tier': None, 'system_fingerprint': None, 'usage': {'prompt_tokens': 107, 'total_tokens': 194, 'completion_tokens': 87, 'prompt_tokens_details': None}, 'prompt_logprobs': None, 'prompt_token_ids': None, 'kv_transfer_params': None}

最後に

今回はさくらインターネットから提供された「さくらのAI Engine」を使ってみました．無料枠もあるということで気軽に使えそうですね．

他にもRAGや音声認識などもあるそうなのでそちらも使ってみたいです．
ただしRAGのほうは無償プランであってもドキュメントの保管には料金が発生するようなので注意が必要ですね．

参考

• さくらのAI Engine概要
• APIドキュメント