クイック連携
1. APIキーを取得
APIYI コンソールにアクセスして、APIキーを取得します。2. モデルプロバイダーを設定
- Difyプラットフォームにログインします
- ユーザー名 > 設定をクリックします
- 「モデルプロバイダー」を選択し、OpenAI API互換を選びます
- モデルタイプに応じて設定方法を選択します

GPT、Claude、Geminiを含むすべてのモデルの設定
- モデルタイプ: LLMタイプを選択します(最初の列、画像は省略)
-
モデル名: 任意ではなく、標準モデル名を入力する必要があります
- 例: Gemini 2.5 Flash ではなく gemini-2.5-flash を入力します
- モデル表示名: 識別しやすいように、たとえば Gemini 2.5 Flash など自由に設定できます
- APIキー: APIYIキーを入力します
-
APIエンドポイントURL:
https://api.apiyi.com/v1 - APIエンドポイント内のモデル名: gemini-2.5-flash のような標準名を使用します



コア機能
Chat Assistant
インテリジェントなチャットアシスタントを作成します:- 「Chat Assistant」テンプレートを選択します
- システムプロンプトを設定します:
- 適切なモデルを選択します(例: GPT-4)
- パラメータを調整します:
- Temperature: 0.7(創造性と正確性のバランスを取る)
- 最大出力: 2000 tokens
ワークフローアプリケーション
複雑なAIワークフローを構築します:ナレッジベースQ&A
ドキュメントのナレッジベースを統合します:- ナレッジベースを作成します
- ドキュメント(PDF、Word、Markdown)をアップロードします
- 埋め込みモデルを選択します:
text-embedding-ada-002 - アプリケーション内でナレッジベースを参照します
- 検索パラメータを設定します:
- 検索件数: 3-5セグメント
- 類似度しきい値: 0.7
- 再ランキング: 有効
アプリケーションの種類
1. チャットアシスタント
2. ドキュメント分析
3. コードアシスタント
高度な機能
API統合
DifyアプリケーションはAPI経由で呼び出せます:バッチ処理
大量のデータを処理します:- CSVファイルを準備する
- バッチタスクを作成する
- 処理テンプレートを設定する
- バッチタスクを実行する
- 結果をエクスポートする
マルチモーダルアプリケーション
テキストと画像の混在処理をサポートします:モデル選定戦略
シナリオ別選定
コスト最適化
ベストプラクティス
1. プロンプトの最適化
2. ワークフロー設計
3. モニタリングと最適化
定期的なチェック:- ユーザー満足度のフィードバック
- 応答時間の統計
- コストの使用状況
- エラー率の分析
4. バージョン管理
- アプリケーション設定を定期的にバックアップする
- リリース前に新しいバージョンをテストする
- ロールバック用に複数のバージョンを保持する
トラブルシューティング
よくある問題
モデル呼び出しの失敗
- API key の正確性を確認する
- アカウント残高が十分であることを確認する
- ネットワーク接続を確認する
レスポンス品質が低い
- prompt 設計を最適化する
- モデルのパラメータを調整する
- コンテキスト情報を追加する
パフォーマンスの問題
- より高速なモデルを選択する
- 出力長の上限を下げる
- キャッシュを有効にする
パフォーマンス最適化
デプロイメントの推奨事項
本番環境
セキュリティ設定
- 機密情報の保存には環境変数を使用します
- HTTPSアクセスを有効にします
- アクセス制御を設定します
- 依存関係を定期的に更新します