［開発者向け］Workers AIの24モデルが11月20日に廃止、移行先と対応手順を整理

2026-11-09

はじめに

　Cloudflareは2026年11月5日、Workers AIのモデルカタログ刷新に伴い、LLM16種を含む計24モデルを11月20日に廃止すると発表しました。廃止後はリクエストがエラーになるため、対象モデルと移行先、更新時の注意点を整理します。

参考記事

タイトル: Planned model deprecations on Workers AI
著者: Cloudflare
発行元: Cloudflare
発行日: 2026年11月5日
URL: https://developers.cloudflare.com/changelog/post/2026-11-05-planned-model-deprecations/

要点

Cloudflareは2026年11月5日、Workers AIのカタログ刷新に伴い、LLM16種とその他8種の計24モデルを廃止すると発表した。
廃止日は当初の11月15日から2026年11月20日へ変更された。同日以降、対象モデルへのリクエストはHTTP 410 Goneとエラーコード5028で失敗する。
LLMの推奨移行先は、最先端クラスがdeepseek-v4.1-flash-1017とglm-5.3、小型がgemma-4-26b-a4b-itとqwen3.8-27bである。
音声合成、画像生成、音声認識、画像理解、埋め込みの8モデルには個別の移行先が示され、embeddinggemma-2は近日提供の扱いである。

詳細解説

発表の概要

　Workers AIは、Cloudflareのネットワーク上でAIモデルを実行できるサービスです。アプリからは、@cf/ で始まるモデルIDを指定して呼び出します。

　Cloudflareによると、今回の廃止は新しいモデルや更新版を追加するためのカタログ刷新です。対象はLLM（大規模言語モデル）16種と、音声・画像・埋め込みなどの8種を合わせた24種です。

　対象モデルを指定しているアプリは、2026年11月20日より前に参照を取り除く必要があります。Cloudflareは、トークン効率とスループット（一定時間に処理できる量）の面から新しいモデルへの移行を勧めています。料金はWorkers AIの料金ページで案内されているため、移行先を決める際に現行モデルとの差を確認してください。

11月20日以降に起きること

　廃止日は当初11月15日とされていましたが、11月20日に変更されました。同日以降、対象モデルは応答を返さなくなります。リクエストはHTTP 410 Gone で失敗し、エラーコード 5028が返ります。

　HTTP 410は、対象が恒久的に利用できなくなったことを示すステータスです。一時的な障害とは異なり再試行では解消しないため、呼び出すモデルIDの変更が必要です。

　切り替えの時刻やタイムゾーンは公表されていません。日本時間の11月19日までに本番環境の更新を終えておくと安心です。

LLMの推奨移行先と廃止対象

　LLMについては、廃止モデルごとの対応先ではなく、用途別の推奨モデルが示されています。

最先端クラスの性能が必要な場合: @cf/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash-1017 と @cf/zai-org/glm-5.3
小型モデルで足りる場合: @cf/google/gemma-4-26b-a4b-it と @cf/qwen/qwen3.8-27b

　11月20日に廃止されるLLMは次の16種です。

@cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b
@cf/nvidia/nemotron-3-120b-a12b
@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813
@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731
@cf/qwen/qwq-32b
@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
@cf/moonshotai/kimi-k2.6
@cf/moonshotai/kimi-k2.7-code
@cf/zai-org/glm-5.2
@cf/zai-org/glm-5.3-flash
@cf/meta-llama/llama-2-7b-chat-hf-lora
@cf/google/gemma-2b-it-lora
@cf/google/gemma-7b-it-lora
@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8
@cf/meta/llama-3.2-1b-instruct
@cf/meta/llama-3.2-3b-instruct

　名前が似たモデルには注意が必要です。glm-5.3 は推奨先ですが、glm-5.3-flash は廃止対象です。DeepSeekも、deepseek-v4-flash-0731 は廃止され、deepseek-v4.1-flash-1017 が推奨先です。部分一致で検索すると取り違えやすいため、完全なモデルIDで照合してください。なお、GLM-5.2自体の特徴はローカル実行環境の構築ガイドで紹介しています。

　名前にloraを含む3モデルは、LoRA（少量の追加学習結果をベースモデルに適用する手法）向けです。今回の推奨先にLoRA向けの後継は示されていないため、独自のアダプターを使っている場合はモデルカタログで対応状況を確認してください。

LLM以外の8モデルと移行先

　LLM以外は、廃止モデルごとに移行先が指定されています。

@cf/myshell-ai/melotts → @cf/deepgram/aura-2-en
@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 → @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b
@cf/runwayml/stable-diffusion-v1-5-inpainting → @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b
@cf/bytedance/stable-diffusion-xl-lightning → @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b
@cf/lykon/dreamshaper-8-lcm → @cf/black-forest-labs/flux-2-klein-9b
@cf/openai/whisper-tiny-en → @cf/deepgram/nova-3
@cf/llava-hf/llava-1.5-7b-hf → @cf/moondream/moondream3.1-9B-A2B
@cf/google/embeddinggemma-300m → @cf/google/embeddinggemma-2（近日提供予定）

　モデルが変わると、入力できる項目や結果の傾向も変わります。用途ごとに次の点を確認してください。

音声合成: aura-2-en は名前から英語向けとみられます。日本語の読み上げに melotts を使っている場合は、移行先の対応言語を先に確認してください。
画像生成: 4モデルの移行先は flux-2-klein-9b に集約されています。インペイント（画像の指定範囲だけを描き直す処理）で使っている場合は、マスク画像などの入力に対応するかを確認してください。
音声認識: nova-3 への移行後は、実際の利用に近い音声で文字起こしの結果を比較してください。
画像理解: 同じ画像と指示でも回答が変わる場合があるため、実際の画像で出力を確認してください。
埋め込み（文章を検索用の数値ベクトルに変換する処理）: 異なるモデルのベクトルは通常そのまま比較できないため、保存済みデータの再生成が必要です。embeddinggemma-2 の提供日は公表されていないため、カタログの更新を確認しながら再生成の時間を見込んでください。

移行の進め方

　作業は次の順で進めると、更新漏れを減らせます。

利用中のモデルIDを洗い出します。ソースコードに加え、環境変数、設定ファイル、データベース内の設定も確認します。
洗い出したIDを廃止対象の一覧と完全一致で照合します。
移行先を決めます。LLMは用途に応じて推奨モデルから選び、その他は指定の移行先を確認します。
検証環境で新旧モデルに同じ入力を与えて比較します。JSON形式、回答の長さ、ツール呼び出しの挙動は特に確認します。
料金ページでコストを確認し、実際のトークン消費量も測ります。
本番環境へ反映し、HTTP 410とエラーコード5028をログで監視します。

　ソースコード内の洗い出しには、次のようなコマンドが使えます。発表に含まれない補足の例で、実行確認は行っていないため、環境に合わせて調整してください。

# カレントディレクトリ以下で「@cf/」を含む行を、ファイル名と行番号つきで表示します（node_modulesは除外）
grep -rn --exclude-dir=node_modules "@cf/" .

　環境変数やデータベースに保存したモデルIDは、この検索では見つかりません。外注先のアプリやSaaS経由でWorkers AIを使っている場合は、開発元に対象モデルの有無を確認してください。利用可能なモデルの全体はWorkers AIのモデルカタログで確認できます。

まとめ

　Workers AIの24モデルは2026年11月20日に応答を停止します。猶予は短いものの、移行先は明示されています。まずモデルIDを洗い出し、LLMの出力比較と埋め込みの再生成計画から着手するのが良さそうです。embeddinggemma-2の提供時期にも注目です。モデル廃止への備えは、OpenAIのGPT-4o廃止を取り上げた記事も参考になります。