環境構築:SDK・認証・開発環境

AI Navigate Original / 2026/5/16

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要点

  • Node.js/Python で LLM API の最小環境を整える
  • ランタイム導入・プロジェクト作成・.env+dotenv・初回コード
  • キーは環境変数、Vercel AI SDK でプロバイダ抽象化
  • デバッグツールを使い 401/429/400/500 の頻出エラーを知る

開発環境のセットアップ

LLM API を使う最小環境を整える手順を、Node.js / Python それぞれで解説します。

Node.js 環境

① Node.js インストール

  • nodejs.org から LTS 版(v24 以降推奨)
  • または nvm / volta / fnm でバージョン管理

② プロジェクト作成

mkdir my-ai-app && cd my-ai-app
npm init -y
npm install @anthropic-ai/sdk openai @google/genai
npm install -D typescript tsx @types/node
npx tsc --init

③ .env と dotenv

npm install dotenv

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GOOGLE_API_KEY=AIza...

④ 初回コード(TypeScript)

// index.ts
import "dotenv/config";
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();
const msg = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-7",
  max_tokens: 256,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(msg.content[0].text);

// 実行
npx tsx index.ts

Python 環境

① Python インストール

  • Python 3.10 以降

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