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チュートリアル

FastMetalで最初のチャット補完を呼ぶ(5分ハンズオン)

FastMetal

FastMetal で最初のチャット補完を呼ぶまでを、5分で進めるハンズオンです。OpenAI 互換のエンドポイントなので、すでに OpenAI を触ったことがある方ならそのまま、初めての方でもコピペで動かせます。やることは「キー発行 → 残高チャージ → リクエスト送信 → レスポンス確認」の4ステップだけです。

1. API キーを発行する

まずダッシュボードにログインし、API キーを発行します。キーは sk- で始まる文字列で、1本のキーで複数のモデルを呼び分けられます。

発行したキーは画面を離れると再表示できないことが多いので、その場で控えておきましょう。コマンドラインで使うなら環境変数に入れておくと安全です。

export FASTMETAL_API_KEY="sk-..."

2. 残高をチャージする

発行直後のキーは残高が 0 です。この状態で API を呼ぶと、後述の budget_exceeded エラーになります。ダッシュボードから円建て(JPY)のプリペイド残高を少額チャージしておきましょう。料金の目安は料金ページで確認できます。

FastMetal は前払い式なので、使った分だけ残高から差し引かれます。使いすぎる心配がなく、最初のお試しには数百円もあれば十分です。

3. 最初のリクエストを送る

/v1/chat/completions に POST します。ポイントは2つだけ。Authorization ヘッダーに Bearer を付けてキーを渡すことと、Content-Type: application/json を指定することです。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic-claude-haiku-4-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "FastMetalについて一言で教えて"}
    ]
  }'

messages は会話の配列です。role には user(あなた)、assistant(モデルの返答)、system(振る舞いの指示)が使えます。まずは user の1件だけで十分です。

4. レスポンスを確認する

返ってくる JSON はおおよそ次の形です。応答テキストは choices[0].message.content に入っています。

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "anthropic-claude-haiku-4-5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "FastMetalは円建てで使えるLLM APIです。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 22, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 40}
}

usage には消費トークン数が入るので、コストの目安にもなります。ここまで動けば、最初のチャット補完は完了です。

うまくいかないときは(トラブルシューティング)

最初の1回で詰まりやすいのは、ほとんどが次の3つです。エラーメッセージを見て対処してください。

エラー主な原因対処
401 Unauthorizedキーが間違っている/Bearer を付け忘れた/環境変数が空echo $FASTMETAL_API_KEY で値を確認。ヘッダーは Authorization: Bearer sk-... の形に
400 budget_exceededキーの残高が 0、または使い切ったダッシュボードから残高をチャージ
404(モデル不明)model の値が間違っているモデル一覧で正しいモデル ID をコピーして指定

その他、応答が返らず止まる場合は、ネットワークやタイムアウトを疑い、リクエストを送り直してください。JSON が壊れていると 400 になるので、-d の中身が正しい JSON か(カンマや引用符の閉じ忘れ)も確認しましょう。

コードから呼ぶときは

curl で動けば、コードでも同じです。OpenAI 互換なので、OpenAI 公式 SDK の base_urlhttps://api.fastmetal.ai/v1 に差し替え、api_key に FastMetal のキーを入れるだけで動きます。Python での具体的な手順は次のチュートリアルで解説します。基本の発想は curl とまったく同じで、messages を渡して choices[0].message.content を読むだけです。

よくある質問

Q. キーを再発行したら古いキーは使えますか? A. 発行済みのキーは引き続き有効です。不要になったキーはダッシュボードから削除(無効化)できます。

Q. 1本のキーで複数のモデルを使えますか? A. はい。リクエストの model を変えるだけで、同じキーのままいろいろなモデルを呼び分けられます。

Q. 無料で試せますか? A. 前払いのプリペイド方式です。少額からチャージできるので、まずは数百円分でお試しください。料金は料金ページをご覧ください。

次のステップ

  • model を変えて別のモデルを試す
  • OpenAI SDK から同じエンドポイントを呼ぶ(次のチュートリアル)
  • パラメータや詳しい仕様はドキュメントで確認する

たった4ステップで、LLM API の最初の一歩を踏み出せました。次はぜひ、コードからの呼び出しに進んでみてください。