AIや大規模言語モデル（LLM）が現代のアプリの中核となるにつれて、開発者はリアルタイムデータのストリーミングにサーバー送信イベント（SSE）をしばしば利用するAI APIやエンドポイントを扱う機会が増えています。これは、特にAIリクエスト、テスト、LLMエンドポイントのデバッグにおいて、特有の課題をもたらします。
この課題に取り組むための適切なツールを選択することは、これまで以上に重要です。API開発分野の二つの主要なプレイヤー、ApidogとPostmanは、どちらもAIエンドポイントのテストとSSEデバッグのための機能を提供しています。この記事では、AIリクエスト処理とSSEデバッグにおけるそれらの機能を包括的に比較し、開発者がより効率的で汎用性の高いソリューションを見つける手助けをすることを目指します。
AIエンドポイントテストとLLMデバッグの理解
ツールの比較に入る前に、AIエンドポイントテストになぜ専門的なアプローチが必要なのかを理解することが重要です。AIやLLMのためのAPIは、しばしば予測不能な振る舞いをし、ストリーミング応答を返し、複雑な入出力パターンを含みます。従来のAPIテストツールは、このレベルの複雑さを処理するのに十分な機能を備えていないことがよくあります。
効果的なLLMデバッグには、成功した応答の確認だけでなく、データの流れの理解、ストリーミングされたコンテンツの一貫性、そして可能であればモデルの推論プロセスの理解も含まれます。
これらのAIアプリケーションで使用される重要なテクノロジーの一つがサーバー送信イベント（SSE）です。SSEは、サーバーがリアルタイムでクライアントに更新をプッシュできるため、生成AIに特に適しています。これは、LLMからのトークンごとの応答生成に理想的です。
SSEストリームを効果的にデバッグするには、ツールは以下の機能を備えている必要があります。
- 永続的な接続を維持する。
- 受信イベントをリアルタイムで表示する。
- ストリーミングされたデータを人間が読める形式で解析し、表示する。
- 断片化されたメッセージを統合して一貫性のある応答にする可能性がある。
AI LLM APIテストにおける課題は多岐にわたり、APIキーの安全な管理、複雑なプロンプトの作成、長大なストリーミング応答の解釈などが含まれます。これらの障害を克服するために、開発者はプロセスを効率化し、明確性を向上させ、強力なデバッグ機能を提供する目的別のツールを必要としています。
PostmanがAIリクエストとLLM APIテストをどのように処理するか
広く採用されているAPIプラットフォームであるPostmanは、AIエンドポイントリクエスト機能への高まる需要に対応するための機能を導入しました。AIエンドポイントを操作するための主な方法は二つあります：「AI Request」ブロックと標準の「HTTP Request」ブロックです。
Postmanの「AI Request」ブロック：AIデバッグのための専門ツール
Postmanの専用「AI Request」機能は、特定のLLMとのインタラクションを簡素化することを目指しています。
仕組み：開発者はコレクション内でAIリクエストを作成し、事前に設定されたAIモデルのリストから選択し、認証を管理し、プロンプトを送信できます。インターフェースは、Postmanユーザーに馴染みやすいように設計されています。
サポートされているモデル：この機能は、主要なAI企業の厳選された公式LLM APIに限定されています。利用可能な情報によると、これには以下が含まれます。
- OpenAI：GPT-4.5 Preview、GPT-4o、GPT-4o Mini、GPT-3.5 Turboシリーズなど。
- Google：Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Proなど。
- Anthropic：Claude 3.5 Sonnet、Claude 3 Opus、Claude 3 Haikuなど。
- DeepSeek：DeepSeek R1、DeepSeek V3。
長所：
- 読みやすいAI応答：主な利点の一つは、AI応答を自然言語で表示することです。これにより、サポートされているモデルからの出力をはるかに簡単に理解し、解釈できます。
短所：
- サポートが非常に限定的：最大の欠点は、狭い範囲のAIエンドポイントでしか機能しないことです。
- OpenRouterやLiteLLMのようなサードパーティプラットフォーム、またはDeepSeekのカスタムデプロイメントはサポートしていません。
- 統合APIゲートウェイまたはモデルの自己ホストバージョンを使用している場合、この機能はまったく機能しません。
AIリクエストのためのPostmanの「HTTP Request」ブロック
Postmanの「AI Request」ブロックでサポートされていないAIエンドポイントを操作する場合、または一般的なSSEストリームをデバッグする必要がある場合は、Postmanの標準「HTTP Request」機能を使用できます。
仕組み：通常のHTTPリクエストを設定し、SSE（Server-Sent Events）接続のために正しく構成するだけです。これは通常、適切なHTTPメソッドを使用し、Accept: text/event-streamのようなヘッダーを追加することを意味します。
長所：
- 任意のSSEベースのエンドポイントで動作する：これにより、OpenRouterのようなプラットフォームからの応答をストリーミングするほとんどのAI APIのデバッグに役立ちます。
短所：
- 非SSEプロトコルを使用するAIエンドポイントをうまく処理しない：Ollamaのような、非SSE形式を使用して応答をストリーミングするツールは、PostmanのHTTP Requestブロックでは適切に動作しません。ストリーミングされた出力を効果的にキャプチャできません。
- ライブかつ読みやすい出力がない：Postmanは、ストリーミングされたAI応答を、到着時に自然で人間が読める形式で表示しません。スムーズなリアルタイムメッセージではなく、生で断片化されたイベントデータが表示される可能性が高いです。これにより、LLMエンドポイント応答のデバッグが面倒で解釈が困難になります。
PostmanでのSSEデバッグに関する結論：HTTP Requestを使用してSSEデバッグを行う場合、開発者は通常、個々のサーバーイベントのリストを見ます。これは接続とデータの流れを確認できますが、LLMの応答が生成されている最中に理解するために不可欠な、即時性、一貫性、自然言語出力が欠けています。「AI Request」機能は自然言語表示を改善しますが、その適用範囲は厳しく制限されています。
Apidog：優れたSSE機能を備えた強力なLLM APIクライアント
オールインワンAPI開発プラットフォームであるApidogは、AIとSSEを念頭に置いて設計された堅牢なHTTP Request機能のおかげで、特にAIデバッグとLLMエンドポイントリクエストシナリオにおいて、Postmanの強力な代替手段として位置づけられています。
ApidogのHTTP Request機能：AI/SSE/LLMデバッグにおける汎用性
Apidogは、標準のHTTP Request機能を強化して、様々なAIおよびLLMエンドポイントタイプをインテリジェントに処理することで、統一された強力なアプローチを採用しています。
- Apidogで新しいHTTPプロジェクトを作成します。
- 新しいエンドポイントを追加し、AIモデルのエンドポイントのURLを入力します。
- リクエストを送信します。応答ヘッダー
Content-Typeにtext/event-streamが含まれている場合、Apidogは返されたデータをSSEイベントとして自動的に解析します。
ApidogでのAIエンドポイントテストの主な利点：
- ユニバーサルLLM APIサポート： Apidogは、公式プロバイダー（OpenAI、Googleなど）または非公式/サードパーティプロバイダー（OpenRouter、カスタムホストモデルなど）からのエンドポイントであるかに関わらず、HTTP Request機能を通じてあらゆるLLM APIのデバッグをサポートします。
- SSEおよび非SSEプロトコル互換性： SSEまたは非SSEプロトコルを使用するエンドポイントとシームレスに連携します。これは、厳密にはSSEを使用しないOllamaのローカルデプロイされたオープンソースLLMも、ストリーミング応答デバッグのためにサポートされていることを意味します。
- リアルタイム、自然言語表示： これは際立った機能です。Apidogは、AIエンドポイント応答をタイムラインビューでリアルタイムに、そして決定的に自然言語で表示できます。ユーザーは、エンドユーザーが見るのと同じように、LLMの応答が段階的に構築されていく様子を見ることができます。
- メッセージ自動マージ機能： Apidogは、一般的なAIモデル応答形式の組み込みサポートを備えており、以下のストリーミング応答を自動的に認識してマージできます。
- OpenAI API互換形式
- Gemini API互換形式
- Claude API互換形式
- Ollama API互換形式（JSONストリーミング/NDJSON）
これにより、断片化されたメッセージが完全で、読みやすい返信に統合されます。 - Markdownプレビュー： マージされたメッセージがMarkdown形式の場合、Apidogは適切なスタイルと書式でプレビューすることもでき、最終出力のリッチなビューを提供します。
- カスタマイズ可能なマージルール： 自動マージ機能が特定の形式をカバーしない場合、開発者は以下を行うことができます。
- カスタムJSON構造のためのJSONPath抽出ルールを設定する。
- より複雑な非JSON SSEメッセージ処理のためにポストプロセッサースクリプトを使用する。
- 思考プロセス表示： 特定のモデル（例：DeepSeek R1）の場合、Apidogはタイムラインにモデルの思考プロセスを表示でき、AIの推論に関するより深い洞察を提供します。
ApidogでのSSEデバッグに関する結論：Apidogを使用したAI/LLMエンドポイントのデバッグは、はるかに直感的で開発者フレンドリーな体験です。リアルタイム、自然言語、自動マージ、そして潜在的にMarkdownプレビューされた応答は、即時の明確性を提供します。ツールや機能を切り替えることなく、多様なプロトコルやプロバイダーを処理できる能力は、ApidogをAI LLM APIテストのための多用途な強力なツールにしています。
Apidog vs. Postman：AI LLM APIテストのための究極の比較
AI LLM APIテスト、特にSSEやその他のストリーミングプロトコルを含む場合、ApidogとPostmanの違いは顕著になります。Postmanは「AI Request」機能で進出していますが、その制限とAIシナリオにおける標準HTTP Requestの機能的なギャップは、Apidogの包括的なソリューションと比較して不利な立場にあります。
直接比較は以下の通りです。
| 機能 | Postman (AI Request Block) | Postman (HTTP Request Block) | Apidog (HTTP Request Feature) |
|---|---|---|---|
| サポートされているLLMプロバイダー | 限定的（OpenAI、Google、Anthropic、DeepSeek - 公式APIのみ） | AI API (URL経由) | 任意（公式、非公式、サードパーティ） |
| サードパーティLLMサポート（例：GPT用OpenRouter） | いいえ | はい（SSEの場合） | はい |
| SSEプロトコルサポート | はい（サポートされているモデルでは暗黙的） | はい | はい |
| NDJSON/JSONストリーミング | いいえ | いいえ | はい |
| リアルタイム応答ストリーミング表示 | いいえ | いいえ | はい（タイムラインビュー、段階的更新） |
| 自然言語表示 | はい（サポートされているモデルの場合） | いいえ | はい |
| 応答マージ | はい（サポートされているモデルの場合） | いいえ（手動作業） | はい |
| 応答処理のカスタマイズ | モデル設定に限定 | いいえ | はい |
| Markdownプレビュー | いいえ | いいえ | はい |
| AIエンドポイントデバッグの容易さ | 中程度（サポートされている場合） | 低い | 高い |
開発者の視点からの分析：
- 柔軟性と将来性：AIの状況はダイナミックです。開発者は、小規模プロバイダー、ローカルで実行されるオープンソースモデル（Ollamaなど）、またはOpenRouterのような集約サービスを含む、様々なソースからのモデルをテストする必要があることがよくあります。Apidogの、任意の一般的なストリーミングプロトコル（SSEまたは非SSE）を使用して任意のLLM APIを処理できる能力は、はるかに柔軟で将来性があります。Postmanの二分されたアプローチ（限定的なAI Request vs. 機能の劣るHTTP Request）は摩擦を生じさせます。
- デバッグ体験：LLMデバッグにとって、応答がリアルタイムで、自然言語で構築されていく様子を見ることは、贅沢ではなく必要不可欠です。Apidogはここで優れています。PostmanのHTTP Requestは、SSEイベントの生でバラバラなビューを提供するため、AIエンドポイントリクエスト中にAIの出力の品質と一貫性を評価することが困難です。
- 効率：Apidogの自動マージ、Markdownプレビュー、およびカスタマイズオプションは、開発者の時間と労力を大幅に節約します。ストリーミングされたチャンクを手動でつなぎ合わせたり、Postman（そのHTTPリクエストの場合）で基本的な表示のためにカスタムスクリプトを作成したりするのは非効率的です。
- AIテストの範囲：Postmanの「AI Request」機能は、自然言語表示を提供しますが、サポートされているモデルとプロバイダータイプの範囲が狭すぎます。開発者が遭遇する可能性のあるAI/LLM APIの広範な範囲をカバーしていません。Apidogは、全体的に一貫した強力な体験を提供します。
Postmanは有能な汎用APIプラットフォームですが、AIエンドポイントテストおよびSSEデバッグのための現在の機能は、AI/LLM開発者の特定のニーズに対して、あまりにも制限的であるか、または十分に開発されていないと感じられます。一方、Apidogは、AIリクエスト処理およびLLMエンドポイントテストの痛点に直接対処する機能を慎重に統合しているようで、より強力で柔軟でユーザーフレンドリーなソリューションを提供しています。
結論：現代のAIエンドポイントテストにおいてApidogが優位に立つ理由
AIエンドポイントテストおよびLLMデバッグの専門分野、特にサーバー送信イベントやその他のストリーミングメカニズムを扱う場合、ApidogはPostmanと比較して、より堅牢で開発者中心のツールとして浮上します。
Postmanが、その「AI Request」ブロックと標準HTTPリクエストを通じて、AI開発者に対応しようとする試みは、いくつかの有用性を提供しますが、重大な制限によって妨げられています。「AI Request」機能のサポートされているモデルとプロバイダーの範囲の狭さ、およびHTTP Requestのリアルタイム自然言語表示やAIストリームのための洗練されたマージの欠如は、多くの点で物足りなさを残します。Postmanを複雑なAI LLMモデルテストに使用する開発者は、断片化され、直感性に欠ける体験に遭遇する可能性があります。
対照的に、Apidogは、AIデバッグの多様なニーズをインテリジェントに処理する、統一された強力なHTTPリクエストシステムを提供します。任意のLLMプロバイダーのサポート、SSEおよび非SSEプロトコルの両方との互換性（Ollamaのようなツールを含むことが重要）、リアルタイム自然言語表示、自動メッセージマージ、Markdownプレビュー、および広範なカスタマイズオプションが、それを際立たせています。これらの機能は、LLMエンドポイントリクエストプロセスを効率化し、AIの振る舞いを理解し、応答を確認し、開発サイクルを加速することを容易にします。
急速に進歩するAI/LLM分野のニーズに追いつくだけでなく、それを予測するツールを求める開発者にとって、Apidogは魅力的な機能スイートを提供します。明確で効率的で柔軟なAIエンドポイントテスト体験を提供することに焦点を当てていることが、次世代のAIパワードアプリケーション構築に専念するプロフェッショナルにとって、より優れた選択肢となっています。AIデバッグに真剣に取り組み、生産性を向上させたいと考えているなら、Apidogの機能を深く掘り下げることは価値のある試みです。