はじめの一歩 — アカウント作成から最初の API 呼び出しまで

これは何か

第 1 章で見たとおり、Fireworks には app.fireworks.ai（Web コンソール）、firectl CLI、OpenAI 互換 / Anthropic 互換の API、Python SDK という複数の入口がある。このうち、どの入口を使うにしても最初に必ず 1 回だけ必要な作業が「API キーの発行」だ。API キーは Fireworks の API を呼び出すときの認証トークンで、コンソールの Account > API Keys（URL は app.fireworks.ai/settings/users/api-keys。短縮 URL の /api-keys でも同じ画面に着く）で発行する。

この章ではまず API キーを発行するためにブラウザでコンソールを開くが、このガイドの手順の中でブラウザ操作が必要なのはここだけで、それを終えればあとはターミナルとエディタだけで完結する。ゴールは、curl で 1 発、Python で 1 発、それぞれ Fireworks の推論 API を呼び出して応答を受け取ることだ。

いつ使うのか

この章の手順は基本的に「最初に 1 回やればよいセットアップ」だが、API キーの発行そのものは何度でも起こる作業になる。ユースケースとしては次のようなものがある。

• 初めて Fireworks を触るときに、まず自分専用のキーを 1 本発行する（このハンズオンの主対象）
• プロジェクトごと・環境ごと（開発用 / 本番用）にキーを分けて、利用量を後から追跡できるようにする
• スクリプトや CI から、コンソールを開かずにその場でキーを発行する

API キーの発行経路は 1 つではない。個人利用ならコンソールが最短だが、自動化したいなら firectl のほうが向く。用途による使い分けは次のとおり。

サインアップとログイン

Fireworks のアカウントは fireworks.ai/login から、Google・GitHub・LinkedIn のいずれかのアカウントでサインアップ／ログインする（Enterprise 契約では SAML / OIDC の SSO も使える）。初回サインアップ時には、プロフィールと簡単なアンケートに答えるオンボーディング画面が挟まる。

1 つだけ落とし穴がある。GitHub と LinkedIn でのログインは、そのアカウントのプライマリメールアドレスで Fireworks 側のアカウントを識別する。つまり、同じ GitHub アカウントでも、GitHub 側でプライマリメールを切り替えてからログインすると、別の Fireworks アカウントに繋がる。複数の Fireworks アカウントを持っている人がログインのたびに違うアカウントに入ってしまう事故は、たいていこれが原因だ。

API キーのライフサイクル

コンソールで Create API key を押すと、キーの実体（fw_ から始まる文字列）が画面に表示される。この平文の値が確認できるのは作成した瞬間だけで、Fireworks 側にも以後は保存されない。閉じてしまったら再発行するしかないので、その場でコピーして安全な場所に控える必要がある。

キーには他にもいくつかの性質がある。名前（displayName）を付けなければ "default" になる。有効期限（expireTime）は未設定なら無期限。lastUsed（最終利用日時）は一度も使われていないキーには存在しないので、使われていない古いキーの棚卸しに使える。firectl で作る場合も対応するフラグがあり、--key-name で名前、--expire-time で YYYY-MM-DD[ HH:MM:SS] 形式の期限を指定できる（省略時は無期限）。

発行したキーは、環境変数 FIREWORKS_API_KEY に入れてターミナルやコードから読み出すのが Fireworks の標準的な流儀だ。以降のコード例はすべてこの環境変数を前提にしている。

エンドポイントとモデル ID の構造

Fireworks は 1 つの API サーバー（api.fireworks.ai）の上に、OpenAI Chat Completions API と互換のエンドポイントと、Anthropic Messages API と互換のエンドポイントを両方乗せている。実際にリクエストが届く先（wire 上のパス）はどちらも https://api.fireworks.ai/inference/v1 配下で共通で、末尾だけがそれぞれ /chat/completions と /messages に分かれる。つまり Anthropic 互換の実エンドポイントは https://api.fireworks.ai/inference/v1/messages だ。ここで紛らわしいのが SDK に渡す base_url の書き方で、OpenAI SDK にはこの共通 URL をそのまま https://api.fireworks.ai/inference/v1 として渡すのに対し、Anthropic SDK には /v1 を含めない https://api.fireworks.ai/inference を渡す。SDK 側が /v1/messages を自動で付け足す流儀になっているためで、実際に叩かれるパスが変わるわけではない。レスポンスの読み方も choices[0].message.content（OpenAI 互換）と content[0].text（Anthropic 互換）に分かれる。OpenAI SDK を使う場合は base_url にこの OpenAI 互換 URL を渡すだけで、あとは通常の OpenAI SDK の使い方と同じになる。

リクエストの model パラメータに渡すモデル ID にも決まった構造がある。accounts/fireworks/models/glm-5p2 のように、accounts/ と /models/ という区切り文字列は常に固定で、変わるのはその間に挟まるアカウント ID（Fireworks 提供モデルなら常に fireworks）と、末尾のモデル名の 2 か所だけだ。モデル名のバージョン番号に現れるドットは p に置き換わる（例: 5.2 → 5p2）。

支払い設定とレート制限

新しく作ったアカウントは、支払い方法が未登録、または登録済みでもクレジット残高が無い状態だと、アカウント全体で 10 RPM（1 分あたり 10 リクエスト）までしかリクエストを送れない。有効な支払い方法を登録し、かつクレジット残高がある状態になると、上限はアカウント全体で最大 6,000 RPM まで上がる（2026-09 時点）。この 6,000 RPM はサーバーレス専用の上限ではなく、Serverless・Deployments・Training を含むアカウント全体で共有される固定の天井で、その後どれだけ利用額が増えても変わらない。支払い方法の登録や請求まわりの詳しい管理は 第 13 章で扱う。

月次のスペンド上限は使用量が 80% に達すると警告メールが届き、100% に達すると Serverless・Deployments・Training のすべての API リクエストが自動的に停止する（この停止挙動は Enterprise アカウントには適用されず、アラートは通知のみ）。クレジットの追加や、この 80% 警告以外の通知しきい値の追加は Billing 画面（app.fireworks.ai/account/billing）から行えるが、月次スペンド上限そのものの変更は Billing 画面ではできず firectl 経由になる（詳細は 第 13 章）。

# macOS / Linux
export FIREWORKS_API_KEY="fw_ここに発行されたキーを貼る"

# Windows（PowerShell）
setx FIREWORKS_API_KEY "fw_ここに発行されたキーを貼る"

curl https://api.fireworks.ai/inference/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $FIREWORKS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "accounts/fireworks/models/glm-5p2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Say hello in Spanish"}
    ]
  }'

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("FIREWORKS_API_KEY"),
    base_url="https://api.fireworks.ai/inference/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="accounts/fireworks/models/glm-5p2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in Spanish"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

stream = client.chat.completions.create(
    model="accounts/fireworks/models/glm-5p2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a short story"}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

pip install --pre fireworks-ai

from fireworks import Fireworks

client = Fireworks()

response = client.chat.completions.create(
    model="accounts/fireworks/models/glm-5p2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in Spanish"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

つまずきポイント

理解度チェック

まとめ

• API キーはコンソールの Account > API Keys（app.fireworks.ai/settings/users/api-keys）で発行する。平文の値は作成時にしか見られない
• キーは環境変数 FIREWORKS_API_KEY に入れて渡すのが標準の流儀
• OpenAI 互換と Anthropic 互換は base URL とレスポンスの構造が違い、Fireworks 純正 SDK は base URL もキーの指定も不要で、レスポンスは OpenAI 互換と同じ形
• 支払い方法を登録し、かつクレジット残高がある状態になると、アカウント全体のリクエスト上限が 10 RPM から最大 6,000 RPM に上がる
• モデル ID は accounts/<アカウント ID>/models/<モデル名> という固定の構造を持つ

次の第 3 章では、100 を超えるモデルの中から目的に合う 1 つを見つけるための Model Library の使い方を見ていく。

参考リンク

• Serverless Quickstart
• Deployments Quickstart
• Concepts
• Glossary
• Create API Key（API リファレンス）
• firectl api-key create
• Account quotas
• Anthropic compatibility