1. アカウントとキー
[コンソール](https://console.glac.ai/console/)でサインアップし、送られてくるメールでアドレスを確認します。確認するまでは閲覧はできますが、何も作成できません。新しいアカウントは無料プランで、最初のプロジェクト default があります。プロジェクトの API keys ページを開き、キーを作成します。キー（ak_…）は一度しか表示されないので、安全な場所に保管してください。
キーは 1 つのプロジェクトに属し、スコープを持ちます。スコープを選ばずに作ったキーは、admin 以外のすべてのスコープを持ちます。キューブ、サンドボックス、ドライブのクイックスタートにはそれで十分ですが、シークレットの保存には admin も持つキーが必要です。プロジェクトとキーを参照してください。
どのツールも、同じ 2 つの環境変数を読みます。
export GLAC_API_URL=https://api.glac.ai
export GLAC_API_KEY=ak_...2. ツール
コマンドラインの glac は 1 つのファイルです。
curl -fsSL https://glac.ai/install.sh | sh
glac version環境変数の代わりに、glac login --api-key - で標準入力からキーを読み、~/.config/glac/config.json に保存することもできます。
Python SDK に必要なのは Python 3.9 以降だけです。
pip install glacTypeScript、Go、Rust、Java の SDK と、AI エージェントに製品をツールとして与える MCP サーバーもあります。
3. 各製品の最初の一歩
サンドボックス：専用のマシンで 1 つのコマンドを実行します。
glac run --image python:3.12 -- python3 -c 'print(6*7)'キューブ：イメージを固有のアドレスで配信します。
glac deploy public.ecr.aws/docker/library/python:3.12-alpine --name hello --port 8000 \
--start-command '["python3", "-m", "http.server", "8000"]'ドライブ：サンドボックスより長く残るディスクです（無料プランでは 1 つのドライブは最大 10 GiB）。
glac drives create --name data --size-bytes 1GiB
glac sandboxes create --name box --drive data:/dataどのコマンドも --json を受け付け、その場合は API が返したものを表示します。glac help はコマンドを製品ごとに一覧表示します。終わったら、glac sandboxes rm box、glac drives rm data、glac cube rm hello で、ここで作ったものを削除します。
次のステップ
- 料金とプラン：無料プランに含まれるものと、それを超えた使用量の料金。
- 制限：各プランでアカウントが同時に持てるもの。
- API リファレンス：すべての呼び出し。