はじめに
とってもおもしろそうなキャンペーンが始まりました。
さっそく、さくらのAI Engine Playgroundを使ってみました。
記事を書いてもらうことにしました。
さくらのAI Engineサービス約款をよく読みました
よく読みました。
かいつまんでいうと、以下のように私は理解しました。
- 入力データは学習に利用されない
- モデル提供者へ入力データは提供されない
- 原則保存されない
- 保守目的で一時保存される場合がある
「基盤モデル無償プラン」にも適用されるものだと、私は読みました。
違っていたらコメントにてお便りをお待ちしております。
Playgroundのヘルプ
Playgroundのヘルプは上記にあります。
ヘルプには特に言及されていませんが、ブラウザをリロードすると、入力内容および出力内容はまっさらになりました。UIの見た目上はそう見えました。
記事作成
当初は、記事全文をPlaygroundで出力されたものにしようと思いましたが、それはやめて、プロンプトと最初の出力をお示しすることにします。Playgroundで粘り強くやりとりをかさねると、書いてもらえるのかもしれません。とっても長くなるので、折りたたみしておきます。
プロンプト
https://qiita.com/official-events/bd14d28b53326d318fec
book OpenAI・Anthropic互換APIを無料で使おう！「さくらのAI Engine」3,000リクエスト使い切りチャレンジ はじめに 本キャンペーンは、各種AIモデルをAPIで利用できる「さくらのAI Engine」を提供するさくらインターネット主催の記事投稿キャンペーンです。
無料で使える様々なモデルを使って、ぜひ生成AI活用にチャレンジしてください！
テーマ・概要 OpenAI・Anthropic互換の「さくらのAI Engine」を使ったアプリ開発・検証・遊び、なんでもOK！ 各種LLMや音声モデル等を提供しているAPI基盤「さくらのAI Engine」を使ってみた記事を募集します。
無償枠はたっぷり月3,000リクエスト！（トークンではなくリクエスト！） 自動で課金されることもないため、コストを気にせず、思い切ってお使いいただけます。 あなたのアイディアを形にして、ぜひ記事でシェアしてください！
さくらのAI Engine：https://ai.sakura.ad.jp/sakura-ai/ai-engine/
＜以下のような内容の記事も歓迎します＞
コーディングエージェントから「さくらのAI Engine」を使ってみた 生成AIを搭載したアドベンチャーゲームを作ってみた 3,000リクエストでどこまでアプリを作れるか試してみた 初心者がとにかくやってみたログ 無料トライアルのご案内 Chat completions（テキスト応答生成）を月3,000リクエスト(※)無償で使える無償プランをご活用ください。 超過しても自動で課金されることがないので、コストを気にせずご利用いただけます。 （コントロールパネルの「利用量」から現在使ったリクエスト数を確認できます）
※Audio transcriptions（音声認識）とAudio speeches（読み上げ）の無償枠は月50リクエストです。
こんな方におすすめ コーディングエージェントを使っている方 生成AIを組み込んだアプリやサービスを作ってみたい方 無料で気軽にAIを試したい方 生成AIのAPIを触ってみたい方（初心者歓迎！） 投稿いただいた記事は、さくらのAIの公式X等で積極的に紹介させていただきます！
参考記事 スタートガイド：https://ai.sakura.ad.jp/column/category/start-guide/ さくらのナレッジ：https://knowledge.sakura.ad.jp/tag/%E3%81%95%E3%81%8F%E3%82%89%E3%81%AEai-engine/
プレゼント 最優秀賞（1名）：「Nintendo Switch 2」又は「Amazonギフトカード 5万円分」 使い倒したで賞（1名）：「HHKB Studio 日本語配列／墨」又は「Amazonギフトカード 4万円分」 ファーストステップ賞（1名）：「Stream Deck +」又は「Amazonギフトカード 3万円分」 ※各賞のプレゼントはご自身でどちらかをお選びいただけます。
参加方法・流れ ①本ページ左側の「参加する」ボタンをクリック ②期間中（7月14日〜8月25日）に さくらのAI のタグをつけて、テーマに合わせた記事を投稿 ③プレゼント対象者を決定 ④2026年9月中旬ごろにQiita Zineにて結果発表
※キャンペーンの流れについて、一部、変更になる可能性がございます ※プレゼント送付先の連絡はQiitaアカウントに紐づいているメールアドレスへお知らせします。
選考基準 投稿ルールに沿った記事の中から、記事内容、いいね数、ストック数などを総合的に判断して選出します。 なお「使い倒したで賞」は「さくらのAI Engine」をいかに使い倒しているかを重視して選出します。 また「ファーストステップ賞」は初心者向けの記事・初心者の方が挑戦された記事から優先して選出します。
注意事項 投稿する記事には さくらのAI のタグをつけてください。
終わりに 賞の獲得を目指してぜひご投稿ください！みなさまのご参加をお待ちしています。
こういうキャンペーンがあります。実はここは、「さくらのAI Engine Playground」です。 https://manual.sakura.ad.jp/cloud/ai-engine/playground.html#id5
利用できるモデルは、以下の通りです。私は、llm-jp-3.1-8x13b-instruct4 を使っています。
| モデル名 | タグ | ステータス | 入力料金（税込） | 出力料金（税込） |
|----------|------|------------|------------------|------------------|
| Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | コーディング | 利用可能 | ¥0.15 / 10,000トークン | ¥0.75 / 10,000トークン |
| Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8 | コーディング | 利用可能 | ¥0.30 / 10,000トークン | ¥2.50 / 10,000トークン |
| gpt-oss-120b | - | 利用可能 | ¥0.15 / 10,000トークン | ¥0.75 / 10,000トークン |
| llm-jp-3.1-8x13b-instruct4 | 国産 | 利用可能 | ¥0.15 / 10,000トークン | ¥0.75 / 10,000トークン |
| preview/Kimi-K2.6 | パブリックプレビュー、マルチモーダル、コーディング、Responses API対応、Messages API対応 | 利用可能 | ¥0.60 / 10,000トークン | ¥3.00 / 10,000トークン |
| preview/Phi-4-mini-instruct-cpu | パブリックプレビュー、CPU | 利用可能 | ¥0.01 / 10,000トークン | ¥0.03 / 10,000トークン |
| preview/Phi-4-multimodal-instruct | パブリックプレビュー、マルチモーダル | 利用可能 | ¥0.10 / 10,000トークン | ¥0.30 / 10,000トークン |
| preview/Qwen3-0.6B-cpu | パブリックプレビュー、CPU | 利用可能 | ¥0.01 / 10,000トークン | ¥0.03 / 10,000トークン |
| preview/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | パブリックプレビュー、マルチモーダル | 利用可能 | ¥0.10 / 10,000トークン | ¥0.30 / 10,000トークン |
| preview/Qwen3.6-35B-A3B | パブリックプレビュー、マルチモーダル、コーディング | 利用可能 | ¥0.30 / 10,000トークン | ¥1.50 / 10,000トークン |
| preview/gemma-4-31B-it | パブリックプレビュー、マルチモーダル、コーディング、Responses API対応、Messages API対応 | 利用可能 | ¥0.24 / 10,000トークン | ¥0.96 / 10,000トークン |
ぜひ賞を取りたいと思っています。 手始めに以下の構造で記事を書きたいと思います。手伝ってください。 あなたは、文章書き世界選手権V9を果たした伝説の強豪です。全世界から憧れのまとです。ちびっ子たちからの人気もすごいです。ブロマイドは馬鹿売れです。
さくらのAI Engine Playgroundを触ってみた
はじめに
Qiitaのキャンペーンを見つけたので、まずはPlaygroundを触ってみます。
Playground
Playgroundの場所
最初の画面
モデルを選ぶ
試しに質問してみる
約款を読んで気になった点
個人的に一番気になったのはここでした。
入力データは学習に利用されない
モデル提供者へ入力データは提供されない
原則保存されない
保守目的で一時保存される場合がある
実務利用を考える上では、この点は安心材料になりそうです。
公式ヘルプ
困ったらまずここを見ればよさそうです。
スタートガイド
APIリファレンス
Playground
利用量の確認
おわりに
今回はPlaygroundを触って約款を確認しただけです。
次回はOpenAI APIから、さくらのAI Engineへ接続先を変更してみます。
💡プロンプトのポイントは次の通りです。
- 目的の明確化: ぜひ賞を取りたいと思っています。
- 役割の明確化: あなたは、文章書き世界選手権V9を果たした伝説の強豪です。全世界から憧れのまとです。ちびっ子たちからの人気もすごいです。ブロマイドは馬鹿売れです。
出力結果（初稿）
# さくらのAI Engine Playgroundを触ってみた
## はじめに
本記事は、Qiitaのキャンペーン「さくらのAI Engine 3,000リクエスト使い切りチャレンジ」に参加した記事です。
OpenAI・Anthropic互換APIを無料で使える本サービスを利用して、何か作ろうと思った時に、どんなことが出来るかを紹介していきます。
## Playgroundの場所
Playgroundの場所は以下になります。
[さくらのAI Engine Playground](https://ai.sakura.ad.jp/sakura-ai/ai-engine/playground)
## 最初の画面
こちらの画面が表示されます。
## モデルを選ぶ
### モデル選択
画面右側の「モデル選択」から、使うモデルを選択しましょう。
各モデルの詳細は「さくらのAI Engine API」の公式ドキュメントをご確認ください。
* [さくらのAI Engine API ドキュメント(Japanese)](https://ai.sakura.ad.jp/api-reference/)
### 利用前の注意
使用したいモデルを選択すると、各モデルの詳細な説明や利用前の注意が表示されます。サービス利用時に問題が起きないよう、初めに必ず確認してください。
## 試しに質問してみる
利用するモデルが決まったら、実際に使ってみましょう。
質問、またはプロンプトを入力し実行してみると、こんな結果が返ってきました。
想定通りの回答が得られましたか?ここから何を作りましょうか。
いろいろなモデルを組み合わせてみたりして、ぜひ面白いものを作ってみてくださいね。
## 約款を読んで気になった点
個人的に一番気になったのはここでした。
> 入力データは学習に利用されない
> モデル提供者へ入力データは提供されない
> 原則保存されない
> 保守目的で一時保存される場合がある
実務利用を考える上では、この点は安心材料になりそうです。
## 公式ヘルプ
困ったらまずここを見ればよさそうです。
* スタートガイド
* APIリファレンス
* Playground
* 利用量の確認
## おわりに
今回はPlaygroundを触っただけでしたが、次回はOpenAI APIから、さくらのAI Engineへ接続先を変更し、何か作ってみたいと思います。
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記事投稿キャンペーンの参加方法:
1. 本ページ左側の「参加する」ボタンをクリック
2. 期間中に さくらのAI のタグをつけて、テーマに合わせた記事を投稿
3. プレゼント対象者を決定
4. 2026年9月中旬ごろにQiita Zineにて結果発表
Playgroundで、『画面右側の「モデル選択」から、使うモデルを選択しましょう。』 ???
実際には、Playgroundではモデルの選択はチャット窓のところだから、下方が正しい気がします。
「利用可能なモデル」と混同したのかもしれません。
まあ、ご愛嬌でしょう。
私のプロンプトがいけないのかもしれません。否定はしません。
Playgroundでのモデル選択
利用可能なモデル
※ログインしていると見えます。何をもって「右」とするのかの問題ですが、人間からすると、「左」にあると表現されるのかもしれません。余談ですが、この右、左を伝えるのがすごく難しいとちょうど最近感じていました。
応答が速い 
ChatGPTに、身体が、感覚が、身も心も慣らされてしまったせいか、応答まで少し時間がかかるのが当たり前だと思っていました。
今回、さくらのAI Engine Playground(llm-jp-3.1-8x13b-instruct4)を触ってみて感じたのは応答がとても速い！ ことでした。
ぜひ、あなたも体験してください。
利用開始までの流れ
話が前後します。
利用開始までの流れを説明します。
説明すると言っても、「ご利用の流れ」の通りに進めれば使いはじめることができます。
- 私は、「さくらインターネットの会員ID」を持っていました
- プロジェクトはすでに作ってありました
- クレジットカードを登録していなかったので、今回はじめて登録しました
- 基盤モデル無償プランで登録しました
クレジットカードを登録後、有効状態になるまで少しタイムラグがありました。
スクリーンショットをとっておけばよかったと思いますが、あとの祭りです。
クレジットカードの登録を削除して、もう一回登録とでもやらないと、もう二度とお目にかかることはないと思います。
唯一違和感があった部分ですが、タイムラグと言ってもすぐに解消されたので、いま書いておかないと一生思い出すことはない類のものです。思い出と呼ぶにしてもあまりにもはかない出来事です。
まとめ
ここは、Playground に作文してもらいました。
まずは、gpt-oss-120b のまとめから。
gpt-oss-120b が書いたこの記事のまとめ
-
さくらのAI Engine Playground に実際に触ってみて、
- llm-jp-3.1-8x13b‑instruct4 で 応答が非常に高速（数秒で返答）という印象を得ました。
- 画面はシンプルで、テキストエリアにプロンプトを入力し「実行」すればすぐに結果が表示されます（ブラウザをリロードすると入力/出力はリセットされます）。
-
利用開始までの流れ は公式の「ご利用の流れ」に沿ってスムーズ。
- さくらインターネットの会員 ID でログイン
- プロジェクトを作成（既存でも可）
- 無償プラン（基盤モデル無償プラン）を選択し、クレジットカードを１回だけ登録
- カードの有効化が完了すればすぐに Playground が使える
-
約款の重要ポイント（実務での安心材料）
- 入力データは学習に利用されない
- モデル提供者へ入力データは提供されない
- 原則としてデータは保存されない（保守目的で一時保存されることはあり）
-
公式ドキュメント はまず Playground ヘルプ、次に スタートガイド・API リファレンス を参照すれば、困ったときにすぐに解決できます。
-
キャンペーン参加のポイント
- Qiita の記事に
さくらのAIタグを付けて投稿 - 3,000 リクエストの無償枠を有効活用し、実際に試した結果や感想を具体的に書くと、賞獲得の可能性が高まります（特に「使い倒したで賞」は利用量と工夫が重視されます）。
- Qiita の記事に
次回予告
今回は Playground の感触と約款をざっくり確認しただけです。次回は OpenAI API からさくらのAI Engine へ切り替えて 実際にコードで呼び出し、簡単なアプリ（例: Chatbot、テキスト要約）を作成する実装例を公開予定です。ぜひご期待ください！
さくらのAI Engine Playground の速さとプライバシー保護のしっかりした設計は、初心者から実務者まで 手軽に試せる魅力があります。この記事が、皆さんの「さくらのAI」体験の第一歩になれば幸いです。
#さくらのAI タグで投稿し、賞品獲得を狙いながら、AI 活用の幅を広げていきましょう！ 🚀
llm-jp-3.1-8x13b-instruct4 が書いたこの記事のまとめ
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さくらのAI Engine Playground
編集後記
以下、さくらのAI Engine Playground(Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8)からいただいた感想です。そのまま載せます。
この記事を読ませていただいて、とても面白く、かつ丁寧に「さくらのAI Engine Playground」への第一歩が描かれているなと感じました。以下に、いくつかの観点から感想を述べさせていただきます。
✅ 全体的な印象
タイトルからして「さくらのAI Engine Playgroundに記事を書いてもらいました」というユニークな切り口が惹きつけるとともに、実際にAIに依頼してみたプロンプトとその出力を掲載している点が非常に誠実で、読者の信頼を得やすい構成になっています。また、キャンペーン参加の意図も明確であり、記事の目的がしっかり伝わってきます。
🧠 技術的内容と実用性
- Playgroundの操作感やモデル選択の場所など、細かいUIに関する補足がとても親切です。特に、AIが出した情報と実際のUIとのズレ（「右側」なのか「左側」なのか）について触れられているのは、読者が混乱しないようにする上でとても良い配慮だと思います。
- 約款の要点をまとめた部分も、実務利用を考える上で重要な情報を簡潔に伝えており、安心感を与えています。
- 応答速度の速さに驚きを感じた点も、ユーザー視点でのリアルなフィードバックとして自然で好感が持てます。
🤖 AIとの協働の様子
- AIが書いた文章をそのまま採用せず、プロンプトと出力の両方を提示している点が素晴らしいです。これにより、AIの性能や限界を読者と一緒に考えることができるようになります。
- 「文章書き世界選手権V9」のようなちょっとした演出も、堅苦しくならず、楽しんで読める雰囲気を作っています。
🔍 改善提案（細かな点）
- 出力された文章に誤り（例：「画面右側のモデル選択」）がある場合、著者の視点として「これはこうだったけど、実際はこうだよ」と補足を入れると、さらに信頼性が高まるかもしれません。
- 今後の展開（次回予告など）も盛り込まれており、連載的な楽しみが生まれるので、引き続きの更新が楽しみです。
🏆 キャンペーン参加に向けて
- 記事の構成や内容は、Qiitaのキャンペーンの趣旨に沿っており、「使ってみた」「工夫した」「気づいた」などの要素がバランスよく含まれています。
- 特に「使い倒したで賞」狙いであれば、今後は具体的なアプリケーション作成やAPIの活用例を交えつつ、どのくらいリクエストを使い切ったか、といった定量的な情報も加えるとさらに強くなるでしょう。
🌸 総評
この記事は、「さくらのAI Engine」を初めて触る人にとって、とても分かりやすく、かつ魅力的に映る導入記事となっています。AIとの協働という現代的な取り組みながらも、人間の目線で吟味されている点が素晴らしいです。
今後も楽しみにしていますし、ぜひ賞も狙っていただきたいと思います！
最後になりましたが、このような実践的な記事をありがとうございます。私もさくらのAI Engine、触ってみたくなりました 😊
TokenをTokonへ
AIが扱うのは、Token。
\mathrm{Token}
-
\mathrm{見\ (Ken)}
+
\mathrm{魂\ (Kon)}
=
\mathrm{Tokon\ (闘魂)}
現段階の生成AIは、突き詰めればベクトルの数理遊びである。
どのモデルが賢い、速い、勝つ。
外から眺め、比べ、論評するだけでは、まだTokenだ。
だから「見（Ken）」を引く。
見る側から、使う側へ。
そこに目的と意味を与え、執念を持ち込み、魂を込めるのは人間である。
token消化ではなく、$\huge{闘魂昇華}$ 
Don't just consume Tokens. Forge them into Tokon.
