TypeScript SDK 接入教程

@acedatacloud/sdk は Ace Data Cloud の公式 TypeScript / JavaScript SDK で、api.acedata.cloud 上のすべてのサービスを型付きの client.openai.chat.completions.create(...)、client.images.generate(...)、client.search.google(...) などのメソッドにラップし、SSE ストリーミング、リトライバックオフ、型付き例外を備えています。 Node.js、Deno、Bun、そしてモダンブラウザ（バンドラー付き）で使用できます。ソースコードとパッケージのアドレス：

SDK リポジトリ：https://github.com/AceDataCloud/SDK
npm SDK：https://www.npmjs.com/package/@acedatacloud/sdk

インストール

npm install @acedatacloud/sdk
# または pnpm add / yarn add / bun add

X402 チェーン上での支払いが必要な場合（API トークンなしのパス）、もう一つインストールします：

npm install @acedatacloud/x402-client ethers

クリーンな npm プロジェクトのバージョンチェック出力：

$ npm ls @acedatacloud/sdk
└── @acedatacloud/sdk@2026.504.2

$ node -e "console.log(require('@acedatacloud/sdk').AceDataCloud?.name)"
AceDataCloud

結果の説明：

パッケージのバージョンは 2026.504.2（CalVer、2026 年第 504 回 ISO 週の第 2 回修正）。
AceDataCloud はクライアントを構築するための主なクラスで、デフォルトエクスポートからアクセスできます。

API トークンの準備

参考 SDK 概要 - API トークンの取得からトークンを取得し、シェルで export します：

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN={token}

クライアントを構築する際に apiToken を渡さないと、SDK は自動的に ACEDATACLOUD_API_TOKEN 環境変数を読み取ります。もしあなたの環境に ACEDATACLOUD_API_KEY（プロジェクトリポジトリの規約）がすでに保存されている場合は、明示的に渡すこともできます：new AceDataCloud({ apiToken: process.env.ACEDATACLOUD_API_KEY })。

例 1：chat.completions（非ストリーミング）

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';

const client = new AceDataCloud();

const t0 = Date.now();
const res = await client.openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o-mini',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Reply with exactly: ADC_TS_SDK_OK' }
  ],
  max_tokens: 20,
  temperature: 0
});
console.log('elapsed_ms', Date.now() - t0);
console.log('id', res.id);
console.log('model', res.model);
console.log('content', res.choices[0].message.content);
console.log('usage', JSON.stringify(res.usage));

プログラムの実行結果：

elapsed_ms 2543
id chatcmpl-DldCcLvkTFaioST8e6SjOl0wJScQA
model gpt-4o-mini
content ADC_TS_SDK_OK
usage {"prompt_tokens":16,"completion_tokens":6,"total_tokens":22}

結果の説明：

id chatcmpl-DldCcLvkTFaioST8e6SjOl0wJScQA は OpenAI 互換のレスポンス ID で、コンソールの使用履歴で対応する記録を検索できます。
content ADC_TS_SDK_OK はモデルが実際に返した固定識別子で、レスポンスが SDK によって改ざんされていないことを証明します。
一回のチャット完了で約 22 トークンを消費し、gpt-4o-mini の単価で課金されます。
SDK はレスポンスを Record<string, unknown> として宣言し、実行時には JSON オブジェクトになります。.id / .choices[0].message.content のようなドットアクセスは .mjs、Node REPL、Bun で動作します；厳密な TypeScript プロジェクトでは (res as any).id または tsconfig で noImplicitAny をオフにする必要があるかもしれません。

例 2：chat.completions（SSE ストリーミング）

stream: true を有効にすると、create は非同期イテレーターを返し、各フレームは ChatCompletionChunk です。

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';

const client = new AceDataCloud();

const t0 = Date.now();
let firstChunkMs: number | null = null;
let chunks = 0;
const collected: string[] = [];

const stream = await client.openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4o-mini',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Count from 1 to 5, separated by single spaces, no extra text.' }
  ],
  max_tokens: 20,
  stream: true
});

for await (const chunk of stream) {
  if (firstChunkMs === null) firstChunkMs = Date.now() - t0;
  chunks++;
  const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content;
  if (delta) collected.push(delta);
}

console.log('total_elapsed_ms', Date.now() - t0);
console.log('first_chunk_ms', firstChunkMs);
console.log('chunks', chunks);
console.log('collected', collected.join('').trim());

プログラムの実行結果：

total_elapsed_ms 2616
first_chunk_ms 2481
chunks 13
collected 1 2 3 4 5

結果の説明：

最初のフレームの遅延 2481 ms はモデルが最初のトークンを生成するのにかかる時間で、以降の 12 フレームは 135 ms 内にすべて到達しました。
13 フレームを合わせると "1 2 3 4 5" になり、各トークンが個別のフレームとして生成され、最後のフレームには finish_reason が含まれます。
ストリーミングは非ストリーミングよりもトークンを節約するわけではありませんが、最初のトークンの遅延が大幅に短縮され、リアルタイム UI に適しています。

例 3：images.generate（NanoBanana）

client.images.generate({ provider: 'nano-banana', ... }) は直接同期的に返され、wait パラメータを渡す必要はありません——NanoBanana API 自体が同期生成です。

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';

const client = new AceDataCloud();

const t0 = Date.now();
const img = await client.images.generate({
  provider: 'nano-banana',
  prompt: 'A minimalist logo of a yellow banana on a white background, flat design'
});
console.log('elapsed_ms', Date.now() - t0);
console.log('task_id', img.task_id);
console.log('trace_id', img.trace_id);
console.log('image_url', img.data[0].image_url);

プログラムの実行結果：

elapsed_ms 16634
task_id 8e4b44a6-5ece-46a4-9013-9e0c8aca2217
trace_id 9529e241-54fe-40da-98a2-871e14989fb5
image_url https://platform.cdn.acedata.cloud/nanobanana/331be1d3-3330-4196-bd1c-aa75717c549c.png

結果の説明：

image_url は CDN 上の安定したアドレスで、直接 <img src /> またはダウンロードできます。
16.6 秒の間、大部分の時間はモデルの推論にかかり、ローカル SDK のオーバーヘッドは無視できます。
trace_id はプラットフォームが割り当てたリクエスト ID で、問題が発生した場合はこの ID をカスタマーサポートに提供することで迅速に特定できます。
非同期サービス（Midjourney、Sora、Veo など）には TaskHandle のポーリングが必要で、詳細は SDK タスクポーリングとストリーミングレスポンスを参照してください。

例 4：型付きエラーハンドリング

SDK は HTTP ステータスに応じてエラーを具体的なサブクラス（AuthenticationError / BadRequestError / RateLimitError / InternalServerError / APIConnectionError など）としてスローし、instanceof を使用して正確に分岐できます。

import { AceDataCloud, AuthenticationError } from '@acedatacloud/sdk';

const bad = new AceDataCloud({ apiToken: 'definitely-not-a-real-token' });

try {
  await bad.openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [{ role: 'user', content: 'hi' }],
    max_tokens: 5
  });
} catch (err: any) {
  console.log('err_class', err.constructor.name);
  console.log('status', err.statusCode);
  console.log('code', err.code);
  console.log('instanceof AuthenticationError =', err instanceof AuthenticationError);
}

プログラムの実行結果：

A. err_class AuthenticationError
A. status 401
A. code invalid_token
A. instanceof AuthenticationError = true

結果の説明：

401 は自動的に AuthenticationError にマッピングされ、ビジネスコードは instanceof を使って正確に分岐できます。
code: invalid_token は PlatformGateway から来ており、バックエンドのログと照合しやすくなっています。
同様に 429 → RateLimitError、400 → BadRequestError、5xx → InternalServerError。

サンプル 5：複数モデルのルーティング

同じクライアントは複数のサービス間で自由に切り替え可能で、モデル名が一致していれば大丈夫です。

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';

const client = new AceDataCloud();

const MODELS = ['gpt-4o-mini', 'gemini-2.5-flash', 'deepseek-v3', 'grok-3-fast'];

for (const model of MODELS) {
  const t0 = Date.now();
  try {
    const r = await client.openai.chat.completions.create({
      model,
      messages: [{ role: 'user', content: 'Reply with exactly: ADC_OK' }],
      max_tokens: 5
    });
    console.log(model.padEnd(28), `${Date.now() - t0}ms`, `content="${r.choices[0].message.content}"`);
  } catch (err: any) {
    console.log(model.padEnd(28), `${Date.now() - t0}ms`, 'ERR', err.statusCode, err.code);
  }
}

プログラムの実行結果：

gpt-4o-mini                  2189ms   content="ADC_OK"
gemini-2.5-flash             2569ms   content=""
deepseek-v3                  2047ms   content="ADC_OK"
grok-3-fast                  3598ms   content="ADC_OK"

結果の説明：

一つのコード、一つのトークンで、OpenAI / Google / DeepSeek / xAI の四種類のモデルサービスをカバーします。
gemini-2.5-flash は今回 ADC_OK を返さなかったのは、モデル自身の出力スタイルの違いによるもので、SDK は何も静かに飲み込まず、モデルの元の言葉をビジネスに忠実に透過させています。
価格はそれぞれの実際のトークン単価で課金され、パスは一度だけ PlatformGateway を通ります。

サンプル 6：Google 検索

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';

const client = new AceDataCloud();

const t0 = Date.now();
const r = await client.search.google({
  query: 'Ace Data Cloud',
  resource: 'web'
});
const items = (r as any).organic ?? [];
console.log('elapsed_ms', Date.now() - t0);
console.log('organic_count', items.length);
items.slice(0, 2).forEach((it: any, i: number) => {
  console.log(`#${i + 1}`, it.title, '->', it.link);
});

プログラムの実行結果：

elapsed_ms 2382
organic_count 10
#1 Ace Data Cloud -> https://platform.acedata.cloud/
#2 Ace Data Cloud - GitHub -> https://github.com/acedatacloud

結果の説明：

一度のリクエストで 10 件のオーガニック結果を取得し、フィールド名は organic（organic_results ではありません）。
検索は Serp サービスを通じて行われ、課金はリクエストごとに行われます。
同じクライアントインスタンスはチャットも検索もでき、トークンは一つで十分です。

設定オプション

const client = new AceDataCloud({
  // 必須のいずれか：明示的なトークンまたは環境変数 ACEDATACLOUD_API_TOKEN
  apiToken: process.env.MY_TOKEN,

  // プラットフォーム API のルートアドレス、デフォルトは https://api.acedata.cloud
  baseURL: 'https://api.acedata.cloud',

  // 一部のサービス（例：ダッシュボードのメタデータ）はプラットフォームのドメインを通ります
  platformBaseURL: 'https://platform.acedata.cloud',

  // 一回のリクエストのタイムアウト、ミリ秒；デフォルトは 300_000（5 分）
  timeout: 300_000,

  // 自動再試行回数、デフォルトは 2；再試行条件：408 / 409 / 429 / 5xx / ネットワークエラー
  maxRetries: 2,

  // カスタムリクエストヘッダー
  defaultHeaders: { 'x-app': 'my-service/1.0' }
});

ブラウザでの使用

@acedatacloud/sdk は ESM + ISO（同構）パッケージで、バンドラーを持つ現代のブラウザで直接 import できます。注意：フロントエンドコードに API トークンをハードコーディングしないでください。フロントエンドの推奨：

X402 paymentHandler を使用する —— ユーザーポケットが USDC をリクエストごとに署名し、トークンは不要です。
または、自分のサーバーで SDK を使用し、ブラウザは自分のバックエンドを呼び出すだけで済みます。

進階：タスクポーリングとストリーミングレスポンス

タスク型サービス（Midjourney、Sora、Veo、Suno）：TaskHandle を使用してポーリングし、単位、タイムアウト、再試行の詳細は SDK タスクポーリングとストリーミングレスポンスを参照してください。
ストリーミングチャット：このページのサンプル 2 で示されています；ストリーミングオーディオ / ビデオも同様にサポートされています。

進階：X402 支払いフック

API トークンを申請したくない、リクエストごとにオンチェーンで支払いたい場合は、paymentHandler を使用できます：

import { AceDataCloud } from '@acedatacloud/sdk';
import { createX402PaymentHandler } from '@acedatacloud/x402-client';

const client = new AceDataCloud({
  paymentHandler: createX402PaymentHandler({
    network: 'base',
    evmProvider: (window as any).ethereum,  // EIP-1193 プロバイダー、または viem walletClient
    evmAddress: userAddress
  })
});

createX402PaymentHandler は TypeScript 側で { network, evmProvider, evmAddress, preferScheme? }（EVM チェーン）または { network: 'solana', solanaWallet }（Solana）を受け入れます。Node サーバー側で window.ethereum がない場合は、viem の createWalletClient（秘密鍵に基づく）を使用して EIP-1193 互換のプロバイダーをラップして渡してください；詳細な方法と実際のオンチェーン結果は SDK + X402 支払いフックを参照してください。

残高を確認する方法

Ace Data Cloud コンソール - アプリケーションリストを通じて、現在のアカウントの残高を確認できます。 Ace Data Cloud コンソール - 使用履歴を通じて、すべての使用履歴と課金の詳細を確認できます。

はじめに

AIチャット

AI画像

AI動画

AIオーディオ

ウェブ＆データ

CAPTCHA

アイデンティティ

Coding

その他のガイド

TypeScript SDK 接入教程

インストール

API トークンの準備

例 1：chat.completions（非ストリーミング）

例 2：chat.completions（SSE ストリーミング）

例 3：images.generate（NanoBanana）

例 4：型付きエラーハンドリング

サンプル 5：複数モデルのルーティング

サンプル 6：Google 検索

設定オプション

ブラウザでの使用

進階：タスクポーリングとストリーミングレスポンス

進階：X402 支払いフック

残高を確認する方法

さらに詳しく

​インストール

​API トークンの準備

​例 1：chat.completions（非ストリーミング）

​例 2：chat.completions（SSE ストリーミング）

​例 3：images.generate（NanoBanana）

​例 4：型付きエラーハンドリング

​サンプル 5：複数モデルのルーティング

​サンプル 6：Google 検索

​設定オプション

​ブラウザでの使用

​進階：タスクポーリングとストリーミングレスポンス

​進階：X402 支払いフック

​残高を確認する方法

​さらに詳しく

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API トークンの準備

例 1：chat.completions（非ストリーミング）

例 2：chat.completions（SSE ストリーミング）

例 3：images.generate（NanoBanana）

例 4：型付きエラーハンドリング

サンプル 5：複数モデルのルーティング

サンプル 6：Google 検索

設定オプション

ブラウザでの使用

進階：タスクポーリングとストリーミングレスポンス

進階：X402 支払いフック

残高を確認する方法

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