FAQ

Problem 1: Stream unterbrochen / Timeout

Fehlermeldung:

stream disconnected before completion: error sending request for url
(https://api.lmuai.com/responses)

Ursache: eine klassische Stream-Unterbrechung, meist durch:

• ein instabiles lokales Netzwerk (häufiges Wechseln zwischen WLAN / Mobilfunk, schwaches Signal, Paketverlust)
• ein VPN / Proxy / System-Proxy ist eingeschaltet: der Proxy wechselt die Ausgangs-IP und unterbricht die Verbindung

Lösung:

1. Schalten Sie jedes VPN / jeden Proxy / System-Proxy aus und versuchen Sie es erneut — LMU AI ist eine direkte inländische Verbindung und benötigt kein VPN
2. Prüfen Sie, dass Ihr lokales Netzwerk stabil ist; wechseln Sie bei Bedarf zu einem zuverlässigeren Netzwerk

Problem 2: 429 Retry-Fehler

Fehlermeldung:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

Ursache: Ihr Tageskontingent ist aufgebraucht.

Lösung:

1. Öffnen Sie Mein Abonnement und bestätigen Sie, ob das Tageskontingent aufgebraucht ist
2. Falls Sie mehr benötigen, kaufen Sie einen Tarif einer anderen Stufe und wechseln Sie dann in der Konsole unter API-Schlüssel zur Gruppe des neuen Tarifs

Problem 3: 401 Incorrect API key

Fehlermeldung:

unexpected status 401 Unauthorized: Incorrect API key provided

Ursache: die Anfrage ging weiterhin an den offiziellen Endpunkt von OpenAI statt an unser Relay.

Lösung:

1. Bestätigen Sie, dass sowohl config.toml als auch auth.json korrekt erstellt oder ersetzt wurden
2. Starten Sie die IDE (VS Code / Cursor usw.) neu, um die Konfigurationsdateien neu zu laden
3. Falls Sie sich zuvor mit einem offiziellen oder einem anderen Anbieter-Konto angemeldet haben, melden Sie sich zuerst ab und konfigurieren Sie dann neu

Problem 4: Skripte sind deaktiviert (Windows)

Fehlermeldung:

codex: cannot be loaded because running scripts is disabled on this system.

Lösung: führen Sie Folgendes im Terminal aus und öffnen Sie dann ein neues Terminal:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Problem 5: Node.js nicht gefunden (Windows)

Fehlermeldung: CODEX is not recognized as a cmdlet, oder ähnlich

Ursache: Node.js ist nicht installiert oder sein PATH ist beschädigt.

Lösung: installieren Sie Node.js 20+ neu und öffnen Sie dann ein neues Terminal.

Problem 6: 503 No available accounts (Umgebungsvariablen überschreiben den Schlüssel)

Fehlermeldung:

Error code: 503 - {'error': {'message': 'No available accounts: no available accounts', 'type': 'api_error'}}

Ursache: Ihre ~/.zshrc (oder ~/.bashrc) setzt ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL. Sobald die Shell startet, werden diese Variablen global wirksam und überschreiben den in Ihrer IDE (Cursor, VS Code usw.) konfigurierten API-Schlüssel, sodass die Anfrage den falschen Schlüssel verwendet.

Lösung (eine wählen):

Option A: die Variablen aus .zshrc entfernen

Öffnen Sie ~/.zshrc und löschen Sie diese Zeilen:

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="..."
export ANTHROPIC_BASE_URL="..."
export ANTHROPIC_MODEL="..."

Führen Sie dann source ~/.zshrc aus, um sie anzuwenden, und starten Sie die IDE neu.

Option B: die Variablen in eine separate Datei verschieben, die nur für die Claude Code CLI geladen wird

1. Erstellen Sie ~/.claude_env mit den drei Zeilen:

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-lmu-ai-api-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.lmuai.com"
export ANTHROPIC_MODEL="the-model-you-use"

2. Löschen Sie diese drei Zeilen aus ~/.zshrc.

3. Laden Sie sie manuell beim Starten von Claude Code:

source ~/.claude_env && claude

Auf diese Weise verwendet die IDE den Schlüssel aus ihrer Konfigurationsdatei und die Claude Code CLI die Umgebungsvariablen, ohne dass sie sich gegenseitig stören.

Problem 7: 400 Invalid signature in thinking block (Modellwechsel über Gruppen hinweg)

Fehlermeldung:

upstream error: 400 messages.<index>.content.<index>:
Invalid `signature` in `thinking` block

Ursache: wenn Claudes Extended Thinking einen thinking-Block erzeugt, hängt es eine verschlüsselte Signatur an, die eng an das spezifische Upstream-Konto gebunden ist, das ihn erzeugt hat. Wenn Sie innerhalb einer Konversation Modelle über Gruppen hinweg wechseln (z. B. von claude-sonnet-5 in einer Gruppe „Claude-Pro direct“ zu claude-fable-5 in einer Gruppe „Claude-MAX high-multiplier“), sendet der Client den vorherigen Verlauf (einschließlich des signierten thinking-Blocks) an das Upstream-Konto der neuen Gruppe. Unterschiedliche Gruppen verwenden unterschiedliche Upstreams und können eine von einer anderen ausgestellte Signatur nicht verifizieren, sodass ein 400 zurückgegeben wird.

Typische Auslöser:

• Der Client unterstützt das Wechseln von Modellen mitten in der Konversation und trägt den gesamten vorherigen Verlauf
• Die Gruppen vor und nach dem Wechsel stammen von unterschiedlichen Upstream-Konten (z. B. „direct group“ ↔ „relay / MAX high-multiplier group“)

Lösung (eine davon):

1. Beginnen Sie beim Gruppenwechsel eine neue Konversation — keinen alten Verlauf mitzuführen ist die einfachste, zuverlässigste Lösung.
2. Behalten Sie pro Konversation eine Gruppe bei — wenn Sie Multi-Modell-Zusammenarbeit benötigen, wechseln Sie innerhalb derselben Gruppe (gleicher Upstream).
3. Entfernen Sie die thinking-Blöcke aus dem Verlauf — wenn der Client das Bearbeiten des Verlaufs unterstützt, entfernen Sie die thinking-Blöcke vor dem Gruppenwechsel.

Problem 8: 400 Unknown parameter: 'tools[0].n' (tools an einen Bild-Endpunkt gesendet)

Fehlermeldung:

400 - {'error': {'code': 'unknown_parameter', 'message': "Unknown parameter: 'tools[0].n'.", 'param': 'tools[0].n', 'type': 'invalid_request_error'}}

Betroffene Endpunkte: /v1/images/generations, /v1/images/edits (Bilderzeugung / -bearbeitung).

Ursache: der Client hat ein tools-Array in den Bildanfrage-Body gesetzt, mit einem n-Feld innerhalb von tools[0]. Die Bild-Endpunkte von OpenAI akzeptieren kein tools (Tool-Aufrufe gehören zu den Chat- / Responses-Endpunkten; Bild-Endpunkte haben kein solches Konzept), sodass der Upstream es mit 400 ablehnt.

Das kommt normalerweise von einem fehlerhaften Client / SDK-Wrapper, der die „Anzahl der Bilder n“ an die falsche Stelle setzt — verschachtelt in tools[0].n oder aus einer Chat-Anfrage-Vorlage kopiert.

Lösung:

1. Entfernen Sie das tools-Feld aus dem Anfrage-Body — Bild-generations / edits unterstützen keine Tool-Aufrufe; entfernen Sie das Feld vollständig.
2. Um mehrere Bilder zu erzeugen, geben Sie die Anzahl im obersten n an — nur /v1/images/generations unterstützt n (mehrere pro Aufruf); /v1/images/edits nicht, entfernen Sie n dort also.
3. Prüfen Sie die Version des Client-SDK — wenn ein Wrapper die Parameter automatisch erstellt, aktualisieren oder ersetzen Sie ihn, damit er keine Chat-Vorlage auf Bild-Endpunkte anwendet.

Problem 9: Brauche ich ein VPN?

Nein. Das LMU AI Gateway wird innerhalb des chinesischen Festlands gehostet, und api.lmuai.com kann aus einem inländischen Netzwerk ohne VPN, Proxy oder Umgehung direkt aufgerufen werden.

Umgekehrt verursacht ein VPN oder Proxy, der die Ausgangs-IP wechselt, tendenziell Stream-Unterbrechungen (siehe Problem 1). Eine direkte inländische Verbindung liefert die schnellsten, stabilsten Ergebnisse.

Problem 10: 401 API_KEY_REQUIRED (Codex sendet keinen Schlüssel)

Fehlermeldung:

unexpected status 401 Unauthorized: {"code":"API_KEY_REQUIRED","message":"API key is required in Authorization header (Bearer scheme), x-api-key header, or x-goog-api-key header"}, url: https://api.lmuai.com/responses, request id: ...

Ursache: ein Codex-Bug — wenn ein benutzerdefinierter Modellanbieter wire_api = "responses" verwendet, trägt die von Codex gesendete Anfrage überhaupt keinen API-Schlüssel (weder Authorization, x-api-key noch x-goog-api-key wird gesendet), sodass das Gateway keinen Schlüssel findet und 401 API_KEY_REQUIRED zurückgibt.

Beachten Sie, dass dies sich vom Incorrect API key provided in Problem 3 unterscheidet: Dort wird ein Schlüssel gesendet, der falsch ist (meist weil die Anfrage an den offiziellen Endpunkt von OpenAI statt an das LMU AI Relay ging), während hier überhaupt kein Schlüssel gesendet wird.

Lösung: öffnen Sie ~/.codex/config.toml, suchen Sie den Abschnitt Ihres Modellanbieters [model_providers.<ID>] (normalerweise [model_providers.codex], falls Sie dem Leitfaden dieser Website gefolgt sind), und fügen Sie requires_openai_auth = true darin hinzu:

[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://api.lmuai.com"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

Speichern Sie, öffnen Sie das Terminal erneut und starten Sie Codex neu.

Immer noch festgefahren?

Wenn eine besondere Umgebung Sie während der Installation oder Einrichtung weiterhin blockiert, kontaktieren Sie den Support:

• Fügen Sie den Support auf WeChat hinzu
• Erreichen Sie den Support auf Xianyu (闲鱼)

Fernwartungszeiten: nach 14 Uhr (die Vormittage sind für die Lösung komplexer Umgebungseinrichtungen per Fernzugriff reserviert).

Wenn Sie Fernhilfe benötigen, laden Sie zuerst NetEase UU Remote herunter und senden Sie es an den Support; technische Anleitung und Fernunterstützung laufen nachmittags nach 14 Uhr.

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-10