aicore-sdk-js

ルール

1. デプロイ URL が不明な場合は、コードを生成する前に SAP AI Core コンソールを確認するか、管理者に問い合わせて、URL を一覧表示または作成してください。
2. 生成するコードのコメントには、必ず aicore configure の認証情報に関する案内を含めてください。セットアップの詳細については、AI Core への接続を参照してください。
3. デプロイのライフサイクル管理（作成／一覧表示／削除）は、このスキルでは JS/TS で利用できません。デプロイを管理するには、SAP AI Core コンソールを使用するか、管理者に問い合わせてください。
4. @sap-ai-sdk v2（オーケストレーションは 2.14+）を対象にしてください。推奨する呼び出しパターンは、messages を chatCompletion()／stream() に直接渡す方法です。ユーザーがサーバー側で再利用可能なテンプレートを明示的に希望した場合に限り、{{?placeholder}} の値を使って promptTemplating.prompt.template を使用してください。v2 ではコンパイルできない v1 の形式 llm: { model_name }／templating: { template } は、絶対に出力しないでください。
5. Python コードのスニペットは絶対に出力しないでください。このスキルが対応しているのは JS/TS のみです。ユーザーが Python を求めた場合は、このリポジトリには Python 用スキルがないことを伝え、Python SDK の案内として https://sap.github.io/ai-sdk/ を示してください。
6. コードを生成する前に、以下の情報を確認してください。ユーザーが提示していない項目についてのみ質問してください。
   • フレームワーク：@sap-ai-sdk/*（推奨）／@sap-ai-sdk/langchain（LangChain）／LiteLLM プロキシ経由の OpenAI npm パッケージ？
   • ユースケース：チャット／ストリーミング／エンベディング？
   • ランタイム：Node.js／Bun／ブラウザー？
   • モデル + デプロイ ID：既存のデプロイについては SAP AI Core コンソールを確認してください
   • モデル切り替えの意向（ユーザーが gpt-4o、gpt-4.1 などの OpenAI モデルを指定した場合にのみ質問してください）：今後、モデルを（たとえば Claude や Gemini に）切り替える予定はありますか？予定がある場合 → 移植性の高い @sap-ai-sdk/orchestration を推奨してください。OpenAI を使い続ける場合 → LiteLLM プロキシが不要な、よりシンプルなネイティブ OpenAI SDK の代替手段として @sap-ai-sdk/openai（SapOpenAi.createClient）を使用してください。

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参照情報と代替手段

以下の順に、利用可能な最適な情報源を使用してください。存在しない情報源があっても、処理を止めないでください。

1. 組み込みのリファレンス（常に利用可能）：references/SDK_JS.md と assets/*.ts は、コンパイルチェック済みの v2 の基準資料です。一般的な用途（チャット、ストリーミング、LangChain、エンベディング、プロキシ）に正しく対応しており、ネットワークや MCP は不要です。既定ではこれらを使用してください。
2. Context7 MCP（利用できる場合に使用）：このセッションに context7 の query-docs ツールが登録されている場合は、最新の API、バージョン固有の詳細、または組み込みのリファレンスで変更頻度が高いとされている機能（ツール呼び出し、データマスキング、ドキュメントグラウンディング、プロンプトレジストリ）について、こちらを優先してください。ライブラリ ID：/websites/sap_github_io_ai-sdk_js。ツールが利用できない場合は、組み込みのリファレンスを暗黙的に使用してください。ユーザーにインストールを求めないでください。
3. ウェブドキュメント（最後の手段）：どちらの情報源にも記載されていない内容については、llms.txt を案内するか、オンラインドキュメントを取得してください。

記憶に頼って API の形式を捏造しないでください。この SDK では v1 と v2 の API が異なり、推測すると古い v1 のコードを再び出力することになります。不明な場合は、情報源 2 が利用可能ならそれを、利用できなければ情報源 3 を使用してください。

アセットマップ

ユースケース	テンプレート	インストール
@sap-ai-sdk/orchestration によるチャット（推奨）	assets/chat_sap_sdk.ts	npm install @sap-ai-sdk/orchestration
@sap-ai-sdk/orchestration によるストリーミング	assets/streaming.ts	npm install @sap-ai-sdk/orchestration
OpenAI SDK を直接使用（チャット／ストリーム／埋め込み／Responses）	assets/openai_native.ts	npm install @sap-ai-sdk/openai openai zod
AzureOpenAiChatClient による LangChain	assets/langchain_openai.ts	npm install @sap-ai-sdk/langchain @langchain/core
OrchestrationClient による LangChain	assets/langchain_orchestration.ts	npm install @sap-ai-sdk/langchain @langchain/core
RAG／ドキュメントグラウンディング	assets/document_grounding.ts	npm install @sap-ai-sdk/document-grounding
管理対象のプロンプトテンプレート	assets/prompt_registry.ts	npm install @sap-ai-sdk/prompt-registry
LLM のバッチジョブ	assets/llm_batch.ts	npm install @sap-ai-sdk/llm-batch @sap-ai-sdk/ai-api @sap-ai-sdk/foundation-models
表形式予測（SAP-RPT-1、チャットではありません）	assets/rpt.ts	npm install @sap-ai-sdk/rpt
コンテキストレジストリ（データ接続先、表形式アーティファクト、シナリオ設定）	assets/context_registry.ts	npm install @sap-ai-sdk/context-registry
表形式オーケストレーション（シナリオ設定またはインラインコンテキストによる RPT 予測）	assets/tabular_orchestration.ts	npm install @sap-ai-sdk/tabular-orchestration
WebSocket によるリアルタイムの音声／テキスト（gpt-realtime）	assets/realtime.ts	npm install @sap-ai-sdk/openai openai ws
OpenAI npm パッケージ（LiteLLM プロキシ）によるチャット	assets/chat_openai_proxy.ts	npm install openai

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インストール方法

# @sap-ai-sdk (recommended — native SAP SDK)
npm install @sap-ai-sdk/orchestration @sap-ai-sdk/foundation-models

# Native OpenAI SDK surface on AI Core (no LiteLLM proxy needed)
npm install @sap-ai-sdk/openai openai zod

# LangChain integration (no LiteLLM proxy needed)
npm install @sap-ai-sdk/langchain @langchain/core

# RAG, prompt templates, batch jobs, tabular prediction
npm install @sap-ai-sdk/document-grounding
npm install @sap-ai-sdk/prompt-registry
npm install @sap-ai-sdk/llm-batch @sap-ai-sdk/ai-api @sap-ai-sdk/foundation-models
npm install @sap-ai-sdk/rpt

# With bun
bun add @sap-ai-sdk/orchestration @sap-ai-sdk/foundation-models

# OpenAI npm package via LiteLLM proxy (only if you need a running proxy; prefer @sap-ai-sdk/openai)
npm install openai

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クイックスタート（@sap-ai-sdk/orchestration）

messages を直接渡します。これがデフォルトのパターンです。ユーザーが再利用可能なサーバー側テンプレートを明示的に希望する場合に限り、{{?placeholder}} の値を使って promptTemplating.prompt.template を使用してください。

import { OrchestrationClient } from "@sap-ai-sdk/orchestration";

const client = new OrchestrationClient({
  promptTemplating: {
    model: {
      name: "anthropic--claude-4.5-haiku",
      params: { temperature: 0.7 },
    },
  },
});

const response = await client.chatCompletion({
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
});
console.log(response.getContent());

次のコマンドで実行します：npx tsx index.ts または bun run index.ts

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引き継ぎ

• 代わりに Java コードが必要ですか？ → aicore-sdk-java を呼び出します

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リファレンスファイルを読み込むタイミング

トリガー	読み込むファイル
@sap-ai-sdk/* API、OrchestrationClient、ストリーミング	references/SDK_JS.md
LangChain、AzureOpenAiChatClient、@sap-ai-sdk/langchain	references/SDK_JS.md
OpenAI SDK の直接使用、SapOpenAi、Responses API	references/SDK_JS.md
RAG、ドキュメントグラウンディング、プロンプトレジストリ、バッチ、RPT	references/SDK_JS.md
ツール呼び出し、データマスキング、グラウンディング設定の内部仕様	Context7（利用可能な場合）、それ以外は references/SDK_JS.md