VS CodeでDeepSeek R1を最大限に活用するためのCline設定法


AIコーディングアシスタントってすごいけど、GitHub Copilotみたいにお金がかかるのはちょっと痛いよね。そこで**DeepSeek R1**の出番！これは無料でオープンソースの言語モデルで、GPT-4やClaude 3.5に負けない性能を持っているんだ。**Cline**というVS Codeのプラグインと組み合わせれば、コードを書いたり、デバッグしたり、さらには自動で実行したりすることができる。しかも、費用はゼロ！

:::note info
DeepSeek R1とClineの組み合わせは、AIコーディングの新たな可能性を開きます。無料で高性能なDeepSeek R1を使い、Clineを通じてコードの自動生成とデバッグを実現。さらに、[**Apidog**](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2takuya)を活用すれば、APIテストと自動化がシームレスに行え、開発効率が飛躍的に向上します
:::

このガイドでは、[Cline](https://cline.bot/)のインストールからDeepSeek R1をプロジェクトに最適化する方法まで、必要なことをすべて説明するよ。さあ、始めよう！

## DeepSeek R1の特別なところは？

### 1. 完全無料！
DeepSeek R1はオープンソースで、商業利用もOK。トークン制限も隠れた費用もなし。AIの力をそのまま使えるんだ。

### 2. 有料モデルに匹敵する性能
コーディングや数学、論理的推論に強い。32BモデルはOpenAIのo1-miniを上回り、70BモデルはClaude 3.5 Sonnetと同等の力を持っているよ。

### 3. 柔軟な使い方
プライバシー重視ならローカルで、クラウドで使いたいならDeepSeekのAPIを利用（100万トークンあたり$0.01から）することもできる。

## VS CodeでClineを使ってDeepSeek R1をセットアップする

### Step 1: Clineプラグインをインストール
1. VS Codeを開いて、**拡張機能**タブに移動
![Clineプラグインを検索.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/a8dad208-5108-199b-ae5a-2cb26dbed778.png)


2. 「**Cline**」を検索してインストール
![Clineインストール.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/bb20328b-e1ad-e326-a0d1-d2bb752507af.png)


3. 左のサイドバーにある**ロボットアイコン**をクリックしてClineをアクティブにする
![Clineをアクティブにする.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/58e10c58-f6af-2917-675b-0f5dc6f043af.png)

### Step 2: DeepSeek R1のワークフローを選ぶ

#### オプションA: ローカルセットアップ（無料、プライバシー重視）
1. **Ollamaをインストール**：[ollama.com](https://ollama.com/)からダウンロード
![Ollamaをインストール.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/7dfbfc0d-e4f6-a8ae-c34c-a74ad11e4235.png)


2. **モデルをプル**：ターミナルで以下を実行

   ```
   ollama pull deepseek-r1:14b  # 中級ハードウェア向け（例：RTX 3060）
   ```
   
![モデルをプル.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/d9c56e48-346e-c84c-55cd-7ffb32f9b18c.png)

   基本的なタスクには `1.5b` でもOKだけど、コーディングには `14B以上` がオススメ。

3. Clineを設定：
   - APIプロバイダーを「**Ollama**」に設定します
![Ollamaに設定.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/f88a0ae9-d7e4-4269-c451-d41174076c15.png)


   - ベースURLに `http://localhost:11434` を入力し、モデルを選択（例：`deepseek-r1:14b`）
![モデルを選択.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/6d47f410-d563-207c-0932-39da2146c28b.png)


「**Lets go**」をクリックして、使用を開始。

![Lets-go.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/7bc96f4f-e381-8768-6225-87ae2d1b3946.png)


#### オプションB: OpenRouter統合（柔軟なモデル切り替え）
複数のAIモデルにアクセスしたいなら、OpenRouterが便利。DeepSeek R1をデフォルトにしつつ、他のモデルとも比較できるよ。

#### Step 1: **OpenRouter APIキーを取得**
1. [OpenRouter.ai](https://openrouter.ai/)にアクセスしてサインアップ
2. **APIキー**を作成
![DeepSeek-9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/08a96b73-1f8e-f610-1559-13b31f13b8b7.png)

**オプション**：アカウント設定で支出制限を設定。

#### Step 2: ClineをOpenRouter用に設定
1. VS CodeでClineの設定を開く
2. APIプロバイダーとして「**OpenAI-Compatible**」を選択
3. ベースURLを `https://openrouter.ai/api/v1` に設定
4. OpenRouter APIキーを貼り付け
5. **モデルID**フィールドに `deepseek/deepseek-chat` を入力
![DeepSeek-10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/ca1a3a57-1c7d-1ea1-d3ff-e21b8d52282e.png)

#### Step 3: 統合をテスト
Clineにコーディングの質問をしてセットアップを確認：
![DeepSeek-11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/462b58c0-69a5-26d4-3e89-142399dd75eb.png)

正しく設定されていれば、DeepSeek R1がClineのインターフェースで説明付きのコードを生成する。

## なぜOpenRouterを選ぶのか？
- **マルチモデルアクセス**：DeepSeek R1と他のモデルを簡単に切り替え
- **コストの透明性**：すべてのモデルのトークン使用量を1つのダッシュボードで追跡
- **フォールバックサポート**：DeepSeek R1のAPIが過負荷の場合、自動的にバックアップモデルにリクエストをルーティング

### コストに関する考慮事項
OpenRouterのDeepSeek R1の価格は直接APIコストに近いが、常にリアルタイムの料金を確認すること。ヘビーユーザーには、OpenRouterの統一請求が経費管理を簡素化する。

## パフォーマンスを最適化するためのプロのヒント

### 1. モデルサイズとハードウェア

| モデル | 必要なRAM | 推奨GPU |
|:-----------|------------:|:------------:|
| 1.5B   |  4GB	 |     統合型     |
| 7B	 |  8–10GB	 |     NVIDIA GTX 1660|
| 14B	 |  16GB+	 |     RTX 3060/3080  |
| 70B	 |  40GB+ |     RTX 4090/A100     |

**ヒント**：量子化されたモデル（例：`Q4_K_M.gguf`）は、VRAM使用量を30%削減し、品質の大幅な低下なし。

### 2. プロンプトエンジニアリング
- **コード用**：例えば「Python 3.11と型ヒントを使って」といった明確な指示を含める
- **デバッグ用**：エラーログを貼り付けて「このエラーを説明して修正して」と尋ねる

## よくある問題のトラブルシューティング

### 1. 応答が遅い
- 修正：小さなモデルに切り替えるか、`OLLAMA_GPU_LAYERS=12` を使用してOllamaでGPUアクセラレーションを有効にする

### 2. 幻覚や的外れな回答
- 修正：より厳密なプロンプトを使用するか、`32B` のような大きなモデルにアップグレード

### 3. Clineがファイルコンテキストを無視
- 修正：常に完全なファイルパス（例：`/src/components/Login.jsx`）を提供し、曖昧な参照を避ける

## Apidog統合を使った高度なユースケース
DeepSeek R1 + Clineのセットアップが動作したら、[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2takuya)を使って：

![apidog-client-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3877124/999c6ad2-d9c0-d6f4-3bae-b68d96902d9b.png)

- **APIエンドポイントをテスト**：DeepSeekの応答をプログラムで検証
- **ワークフローを自動化**：Clineのコード生成をAPI呼び出しと連携
- **パフォーマンスを監視**：時間をかけてレイテンシーと精度を追跡

## まとめ
DeepSeek R1とClineは単なるツールではなく、パラダイムシフトだ。GPT-4レベルの知能をコストなしで得られ、プライバシーを完全にコントロールでき、シニア開発者とペアリングしているようなワークフローを実現する。

**コーディングを強化する準備はできた？**

1. ClineとOllamaをインストール
2. DeepSeek R1モデルを選択
3. 素晴らしいものを作り上げて、どうだったか教えてね！

APIテストと自動化を効率化するために[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2takuya)をダウンロードするのを忘れずに。それはAI駆動のコーディングの旅に最適なサイドキックだよ！

**最後まで読んでくださり、ありがとうございました！
この記事を読んで少しでも理解を深めていただければ幸いです！**