Cycle Journal

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09. Vertex AI Model Garden のモデル ID 検証 ​

目的 ​

PR #42 で config.py のデフォルトに pin した Claude モデル ID（claude-sonnet-4-5@20250929 / claude-haiku-4-5@20251001）が asia-northeast1 リージョンで実際に GA 提供されているか確認し、必要なら環境変数で上書きする。

Vertex AI のモデル命名規則は Anthropic 公式 API とは異なる:

  • Anthropic 直: claude-sonnet-4-6
  • Vertex AI: claude-sonnet-4-5@20250929（バージョン日付 サフィックス）

リージョンごとに利用可能なモデルが異なり、特に新リリース直後は東京リージョン（asia-northeast1）が遅れることがある。

前提条件 ​

  • GCP プロジェクト cycle-journal の Vertex AI User 権限
  • gcloud CLI 認証済

手順 ​

1. Model Garden でモデル確認 ​

  1. GCP Console → Vertex AI → Model Garden
  2. 検索バーに claude と入力
  3. 利用可能なモデル一覧:
    • Claude Sonnet 4.5
    • Claude Haiku 4.5
    • Claude Opus 4.x
  4. 該当モデルをクリック → MODEL DETAILS
  5. 以下を確認:
    • Regional availability: asia-northeast1 が含まれているか
    • Model ID: 正確な ID（claude-sonnet-4-5@20250929 等の @YYYYMMDD 形式）

2. CLI でモデル ID 確認 ​

bash
gcloud ai models list \
  --region=asia-northeast1 \
  --filter="displayName:claude" \
  --format="table(displayName,name)"

または curl で直接 API を叩いて検証:

bash
ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
PROJECT_ID=cycle-journal
REGION=asia-northeast1
MODEL_ID="claude-sonnet-4-5@20250929"

curl -sS -X POST \
  "https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/anthropic/models/${MODEL_ID}:rawPredict" \
  -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "anthropic_version": "vertex-2023-10-16",
    "max_tokens": 50,
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }' | jq '.content[0].text'

"こんにちは" + 何か応答 が返れば OK。404 / 403 ならモデル ID か権限が誤り。

3. 利用申請（必要な場合のみ） ​

新規モデルは初回利用申請が必要なことがある:

  1. Model Garden の該当モデルページ
  2. REQUEST ACCESS ボタンがあればクリック
  3. 利用目的を記入して送信
  4. 通常 24 時間以内に承認メールが届く

4. config.py の値 vs 実 ID の照合 ​

bash
cd api
.venv/bin/python -c "
from app.config import settings
print('Coach:', settings.claude_model_coach)
print('Quick:', settings.claude_model_quick)
"
# Coach: claude-sonnet-4-5@20250929
# Quick: claude-haiku-4-5@20251001

Model Garden で確認した実際の Model ID と一致していれば変更不要。

5. env var で上書き（必要な場合） ​

asia-northeast1 で違うバージョン日付の場合や、本番運用時にバージョン固定したい場合:

bash
# Secret Manager に格納する場合
echo -n "claude-sonnet-4-5@20251015" | \
  gcloud secrets create claude-model-coach --data-file=-

echo -n "claude-haiku-4-5@20251101" | \
  gcloud secrets create claude-model-quick --data-file=-

# Cloud Run に注入
gcloud run deploy cyclejournal-api \
  --update-secrets=CLAUDE_MODEL_COACH=claude-model-coach:latest,\
CLAUDE_MODEL_QUICK=claude-model-quick:latest

または直接 env var で:

bash
gcloud run deploy cyclejournal-api \
  --set-env-vars=CLAUDE_MODEL_COACH=claude-sonnet-4-5@20251015,\
CLAUDE_MODEL_QUICK=claude-haiku-4-5@20251101

検証 ​

Cloud Run 上で実呼び出し ​

デプロイ後、/coach エンドポイントを認証付きで叩いて応答が返ること:

bash
ACCESS_TOKEN="<アプリ発行の JWT>"

curl -sS -X POST https://api.cycle-journal.example.com/coach \
  -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"今日は疲れた"}' | jq

LangGraph 各ノードのモデル切替確認 ​

Cloud Run ログで Haiku 呼び出しが分離されているか:

bash
gcloud logging read "resource.type=cloud_run_revision \
  AND resource.labels.service_name=cyclejournal-api \
  AND textPayload:claude-haiku" \
  --limit 10

トラブルシューティング ​

症状原因対処
404 Not Foundモデル ID が違う / リージョンに無いModel Garden で正確な ID 確認
403 Permission DeniedVertex AI User 権限不足roles/aiplatform.user を Cloud Run SA に付与
RESOURCE_EXHAUSTEDQuota 超過Console → IAM & Admin → Quotas で増枠申請
Prompt caching が効かないVertex AI は cache_control サポート最新版でのみ可能リージョン・モデルバージョンを確認、SDK バージョンも anthropic[vertex]>=0.42.0

公式ドキュメント ​

次のステップ ​

→ 10. Terms / Privacy URL の差し替え