【Cloudflare Workers AI】どんなモデルが使える？全224件の対応AIモデル一覧と用途別の選び方ガイド

2026年11月4日

CloudflareのサーバーレスGPUプラットフォーム「Cloudflare Workers AI」は、インフラ管理不要でAIモデルを実行できる利便性が魅力です。

しかし、実際に導入を検討する開発者やWeb担当者の方からよくいただくのが、「具体的にどんなモデルが使えるの？」「自社の用途に合ったモデルはどれ？」という疑問です。

Cloudflare Workers AIのモデルカタログには、テキスト生成（LLM）、画像処理、音声認識、ベクトル変換など、主要なオープンソースAIモデルが幅広くラインナップされています。

本記事では、Workers AIで利用可能な全224件（※記事執筆時点）にのぼる多彩なモデルの概要と、商用・サードパーティAI（Claude、Gemini、Copilot等）との使い分けを含む用途別の選び方を分かりやすく解説します。

全224件のモデルがラインナップ！多様なAIタスクに対応

Cloudflare Workers AIのカタログには、記事執筆時点で合計224件のオープンソースモデルが提供されています。

テキスト生成（LLM）、画像生成・認識、音声文字起こし、ベクトル変換（Embedding）など、多種多様なAIタスクに対応するモデルが網羅されており、開発者は用途に合わせて最適なモデルを自由に選択・組み合わせて利用できます。

Workers AIで提供されている主なモデルカテゴリ

Workers AIで利用できるモデルは、タスク別にカテゴリ分けされています。
それぞれの代表的なモデルと用途は以下の通りです。

1. テキスト生成（LLM / 言語モデル）

文章作成、要約、翻訳、コード生成、チャットボットなどに使用する大規模言語モデルです。

Llama 3 / 3.1 / 3.2（Meta）： 非常に高い性能とバランスを備えた標準的なモデル。文章生成からデータ抽出まで汎用的に活躍します。軽量な1B/3B/8Bモデルから高性能なモデルまで揃っています。
Mistral / Mixtral（Mistral AI）： 処理速度と精度のバランスに優れ、特にコード生成や複雑な命令に従うタスクに強みがあります。
Qwen（Alibaba Cloud）： 多言語対応（日本語含む）に優れ、長文処理やロジック構築に適しています。
DeepSeek-R1（DeepSeek）： 推論・論理的思考タスクに特化した最新の話題モデルも順次追加されています。

2. テキスト埋め込み（Text Embeddings / Vector）

テキストを数値のベクトルデータに変換するモデルです。自社ドキュメントを検索・参照させるRAG（検索拡張生成）や、類似文書検索に不可欠です。

bge-small-en / bge-base-en / bge-large-en（BAAI）： ベクトル検索で非常に高い評価を得ている定番の埋め込みモデル。
nomic-embed-text： 長いコンテキストの埋め込みに対応した高精度なモデル。

3. 画像生成・画像認識（Image Generation / Vision）

テキストから画像を生成したり、画像の内容を解析・判定したりするモデルです。

Stable Diffusion XL / SDXL Lightning（Stability AI）： 高品質な画像生成を実行可能。Lightning版は超高速な生成に対応しています。
ResNet-50： 画像分類・タグ付けに適した軽量なビジョンモデル。

4. 音声文字起こし（Speech Recognition / ASR）

音声データをテキストに変換するモデルです。

Whisper（OpenAI）： 高精度な多言語音声認識モデル。会議の録音データ文字起こしや、音声入力機能の実装に活用できます。

5. 翻訳・テキスト分類・感情分析

M2M100（Meta）： 多言語間の直接翻訳モデル。
Bart-large-MNLI： テキストのカテゴリ分類や感情分析（ネガポジ判定）用モデル。

タスク別・モデルの選び方ガイド

「どれを選べばいいか分からない」という方は、Workers AIで提供されているオープンソースモデルと、API接続で利用する外部主要モデル（Claude Opus 5、Gemini、Copilotなど）の特性を理解して使い分けるのが効果的です。

実装・利用したい機能	おすすめのモデル・サービス	選定のポイント・特徴
一般的チャット・文章作成	Llama 3（Workers AI）	インフラ管理不要で高速。Workers内から超低遅延で呼び出せる基本モデル。
高速レスポンス重視	Llama 3.2 1B/3B / Mistral-7B	軽量モデルのため推論時間が非常に短く、エッジ処理の強みを最大化。
高度なロジック・長文分析	Claude Opus 5（Anthropic API）	複雑な推論、長時間のエージェント作業、高難度な分析・大規模リファクタリングに最適。
Googleサービス連携・多言語検索	Gemini（Google Cloud API）	Googleエコシステムとの親和性が高く、長大なコンテキスト処理や検索・要約に威力を発揮。
Office/コード開発の業務自動化	Copilot（Microsoft SaaS）	GitHubやMicrosoft 365上の日常業務・コーディング補助に特化。
社内FAQ・RAG（検索機能）	bge-base ＋ Llama 3	bge でテキストをベクトル化（Vectorizeに保存）し、Llama 3 で回答生成。
音声の文字起こし	Whisper（Workers AI）	高精度でノイズにも強く、議事録自動化ツールなどに最適。
画像・イラスト自動生成	SDXL Lightning（Workers AI）	数秒で高品質な画像をエッジ上で直接生成。

モデルの呼び出し方（コード例）

Workers AIでは、モデル名を指定するだけで簡単にモデルを切り替えることができます。

TypeScript

// 例：Llama 3 を呼び出す場合
const response = await env.AI.run(‘@cf/meta/llama-3-8b-instruct’, {
messages: [{ role: ‘user’, content: ‘日本語で自己紹介してください。’ }]
});

// 例：Whisper で音声文字起こしをする場合
const transcription = await env.AI.run(‘@cf/openai/whisper’, {
audio: […audioArrayBuffer]
});

モデル名を書き換えるだけで、外部APIの変更や契約の手間なく、さまざまなAI機能を試すことが可能です。