~/ / AI記事 / ローカルLLM × VPS / ローカルモデルを自分のコードから呼び出す: Ollama の構造化出力と OpenAI 互換 API
サーバーで Ollama が動いたら、自分のコードには二つのものが必要になります。決まった形で答えを受け取る方法と、すでに OpenAI API に対応しているライブラリからサーバーにつなぐ方法です。Ollama はどちらもドキュメントで説明しています。この記事では、構造化出力のページと OpenAI 互換のページを要約し、ドキュメントが未対応としている点も取り上げます。
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公開: · 約6分で読めます · 2026-10-26 に Ollama の公式ドキュメントで確認しました。対応している機能はバージョンによって変わるため、最新のドキュメントで確かめてください。
Ollama には独自の API があり、ドキュメントの例では http://localhost:11434/api/chat に POST しています。このほかに /v1/ 以下で OpenAI 互換 API も提供しており、既存の OpenAI クライアントは、ベース URL を変えるだけでつなげます。
| 項目 | ネイティブ API | OpenAI 互換 API |
|---|---|---|
| ベースアドレス | http://localhost:11434/api/chat | http://localhost:11434/v1/ |
| API キー | 例には記載なし | api_key='ollama'。ページには、必須だが無視されると書かれています |
| 構造化出力のフィールド | format | response_format |
API キーの行は、ドキュメントにあるローカルサーバーの例に基づいています。クラウドの場合、ページには base_url に https://ollama.com/v1 を指定し、Ollama アカウントの API キーを使う例が示されており、これは別のケースです。
format フィールドは応答を制約します。一般的な JSON を指す文字列 json か、JSON schema オブジェクトを指定できます。ドキュメントの cURL の例では、リクエストボディに四つのフィールドがあります。model、messages、false に設定した stream、そして format です。例の schema には type、properties、required が含まれています。
| format の値 | ドキュメントによる効果 |
|---|---|
| "json" | モデルは一般的な JSON で答えます |
| JSON schema オブジェクト | 応答がその schema に制約されます |
schema を使う前に確認しましょう。下の JSON Schema Validator なら、schema 自体が正しいかどうかと、サンプルの答えが schema に合っているかどうかがわかります。
schema に間違いがあると、最初のリクエストがモデルに届いてから、ようやく失敗することがあります。schema と、期待する JSON のサンプルを貼り付けて、両者が合っているか確かめてください。
試してみる: JSON Schema Validator
対応しているキーワードについては、JSON Schema Draft 2020-12 に従っています。$ref は、同じ schema の中だけを読み取ります。
すべてブラウザの中で処理します。schema もデータもアップロードされません。
| エンドポイント | ページに記載されているもの | 未対応として記載されているもの |
|---|---|---|
| /v1/chat/completions | チャット、ストリーミング、JSON mode、再現可能な出力、ビジョン、ツール、推論の制御 | logprobs、tool_choice、logit_bias、user、n。画像 URL(base64 を使用) |
| /v1/completions | コンプリーション、ストリーミング、JSON mode、再現可能な出力 | logprobs、best_of、echo、logit_bias、user、n |
| /v1/models | モデルの一覧表示と取得 | 記載なし |
| /v1/embeddings | 文字列または文字列配列の入力、エンコード形式、次元数 | トークン配列、user |
| /v1/responses | ストリーミング、関数呼び出しのツール、推論の要約 | 状態を持つリクエスト: previous_response_id、conversation、truncation |
ネイティブ API も OpenAI 互換のチャットエンドポイントも、tools を受け付けます。ツールを OpenAI の形式で記述する場合は、このサイトの Tool Definition Checker で、送る前に名前、説明、パラメータの schema がその形式に合っているか確認できます。
出力を制約するのは有効な JSON を得るためですが、別のモデルや古いバージョン、あるいは format を付けないリクエストから、コードがただの文章を受け取ることもあります。下のツールは、コードフェンス、末尾のカンマ、誤った引用符といった、よくある不具合を修復し、修復によって意味が変わる場合は警告します。
試してみる: LLM JSON Repair
答えが一つに決まる修正だけを適用します。それ以外は推測せず、位置とともに報告します。
すべてブラウザの中で処理します。貼り付けたテキストはアップロードされません。
ドキュメントのローカルの例には、API キーは必須だが無視されると書かれています。ここからは私たちの解釈で、ドキュメントに書かれていることではありません。このキーはサーバーを守るものではないため、Ollama は既定のアドレスのままにして、ほかのマシンからつなぐ必要がある場合は、その手前に認証を置いてください。
プランは、まずメモリ、次にモデルを置くディスク、そのあとCPUの順に見ます。ここでは、国内の6つのVPSを、AIを動かす目で見て、公式ページに書かれていることと、当サイトの見立てを並べました。
同じ運営者のサイト sabakore.com の「AI・LLM向けVPS診断」では、動かしたいモデルと月額の上限から、メモリに載るプランを料金の安い順に並べられます(GPUは使わず、CPUだけで動かす前提の診断です)。
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最小プランの書き方がページ内で食い違っています(料金表は512MB、FAQは1GB〜)。申し込む前に、いま選べるプランを公式で確認してください。CPUだけで動かしたときの速さは公式に数字がありません。
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Dify を動かす用途が公式に想定されています。日額の料金から使えるので、「まず試して合わなければやめる」進め方がしやすい一方、メモリは8GBまでなので、載せられるモデルは8B級までが目安です。
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8GBまでのプランで、AI用途の公式の推奨(16GB〜)を満たすものは、このページにはありません。GPUプランも記載がありません。
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