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LLMモデルの設定

🤖 LLM モデルの設定​

このレッスンでは、AI Agentが使用するLLM（大規模言語モデル）を設定します。

このプロジェクトでは、Claude、OpenAI、Geminiの3つのLLMプロバイダーをサポートします。

環境変数に応じて、いずれかのモデルを選択できるようになっています。

📝 実装するファイル​

src/lib/mastra/model/index.tsファイルを作成し、以下のコードを記述します。

import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { google } from "@ai-sdk/google";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

// Claude 3.5 Sonnetモデルを使用
const claude = anthropic("claude-sonnet-4-0");

// Mastra用のOpenAIプロバイダーを作成
const openai = createOpenAI({
	apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

// gpt-4o-miniモデルを使用（安価で高速、推論トークンなし）
const gpt4oMiniModel = openai("gpt-4o-mini");
const gemini = google("gemini-2.5-pro");

export { claude, gemini, gpt4oMiniModel };

💡 コードの解説​

このファイルは、AI Agentが使用するLLMモデルを設定します。

主要なポイントを見ていきましょう。

1. ai-sdkパッケージ​

import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { google } from "@ai-sdk/google";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

ai-sdkは、Vercel社が開発した統一LLM APIライブラリです。
複数のLLMプロバイダー（Claude、OpenAI、Geminiなど）を同じインタフェースで扱えるようにします。

Mastraは、内部でai-sdkを使用してLLMと通信します。

2. Anthropic Claude​

const claude = anthropic("claude-sonnet-4-0");

Anthropic社のClaude Sonnet 4.0モデルを使用します。
このプロジェクトでは、Claudeを推奨モデルとして設定しています。

3. OpenAI GPT-4o-mini​

const openai = createOpenAI({
	apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const gpt4oMiniModel = openai("gpt-4o-mini");

OpenAI社のGPT-4o-miniモデルを使用します。

4. Google Gemini​

const gemini = google("gemini-2.5-pro");

Google社のGemini 2.5 Proモデルを使用します。

5. エクスポート​

export { claude, gemini, gpt4oMiniModel };

3つのモデルをエクスポートすることで、次のレッスンでAI Agentを作成する際に好きなモデルを選択できるようにします。

※このプロジェクトでは、Claudeを推奨モデルとして設定しています。

🔑 環境変数の設定​

各LLMモデルを使用するには、対応するAPIキーを.env.localファイルに設定する必要があります。

# 環境変数の例
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...
GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=...

重要： 環境変数は、Next.jsアプリケーションの起動時に読み込まれます。

環境変数を変更した場合は、アプリケーションを再起動してください。

このプロジェクトでは、次のレッスンでAI Agentを作成する際に、claudeを使用します。

🧪 動作確認​

この段階では、まだAI Agentが完成していないため、動作確認はできません。

次のレッスンでMCPクライアントを作成し、その後AI Agentを実装することで、LLMモデルが動作することを確認できます。

🙋‍♂️ 質問する​

ここまでの作業で何かわからないことがある場合は、Discordの#jpycで質問をしてください。

ヘルプをするときのフローが円滑になるので、エラーレポートには下記の4点を記載してください ✨

  1. 質問が関連しているセクション番号とレッスン番号
  2. 何をしようとしていたか
  3. エラー文をコピー&ペースト
  4. エラー画面のスクリーンショット

次のレッスンでは、MCPサーバーと通信するためのMCPクライアントを作成します！