Preguntas frecuentes

Problema 1: Stream desconectado / tiempo de espera agotado

Mensaje de error:

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

Causa: un corte de stream clásico, normalmente por:

• una red local inestable (cambios frecuentes entre Wi-Fi y datos móviles, señal débil, pérdida de paquetes)
• una VPN / proxy / proxy del sistema está activo: el proxy rota la IP de salida y corta la conexión

Solución:

1. Desactiva cualquier VPN / proxy / proxy del sistema y vuelve a intentarlo — LMU AI es una conexión nacional directa y no necesita VPN
2. Verifica que tu red local sea estable; cambia a una red más confiable si es necesario

Problema 2: Error de reintento 429

Mensaje de error:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

Causa: tu cuota diaria se agotó.

Solución:

1. Abre Mi suscripción y confirma si la cuota diaria está agotada
2. Si necesitas más, compra un plan de un nivel distinto y luego cambia al grupo del nuevo plan en Claves de API dentro de la consola

Problema 3: 401 Incorrect API key

Mensaje de error:

unexpected status 401 Unauthorized: Incorrect API key provided

Causa: la solicitud todavía se envió al endpoint oficial de OpenAI en lugar de nuestro reenvío.

Solución:

1. Confirma que config.toml se creó o reemplazó correctamente según la guía
2. Reinicia el IDE (VS Code / Cursor, etc.) para recargar los archivos de configuración
3. Si antes iniciaste sesión con una cuenta oficial o de otro proveedor, cierra sesión primero y vuelve a configurar

Problema 4: Los scripts están deshabilitados (Windows)

Mensaje de error:

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

Solución: ejecuta lo siguiente en la terminal y luego abre una terminal nueva:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Problema 5: Node.js no encontrado (Windows)

Mensaje de error: CODEX no se reconoce como un cmdlet, o similar

Causa: Node.js no está instalado o su PATH está roto.

Solución: reinstala Node.js 20+ y luego abre una terminal nueva.

Problema 6: 503 No available accounts (las variables de entorno anulan la clave)

Mensaje de error:

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

Causa: tu ~/.zshrc (o ~/.bashrc) define ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL. Una vez que inicia el shell, estas variables tienen efecto globalmente y anulan la clave de API configurada en tu IDE (Cursor, VS Code, etc.), por lo que la solicitud usa la clave incorrecta.

Solución (elige una):

Opción A: eliminar las variables de .zshrc

Abre ~/.zshrc y borra estas líneas:

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

Luego ejecuta source ~/.zshrc para aplicar los cambios y reinicia el IDE.

Opción B: mover las variables a un archivo aparte, cargado solo para la CLI de Claude Code

1. Crea ~/.claude_env con las tres líneas:

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. Borra esas tres líneas de ~/.zshrc.

3. Cárgalas manualmente al iniciar Claude Code:

source ~/.claude_env && claude

Así el IDE usa la clave de su archivo de configuración y la CLI de Claude Code usa las variables de entorno, sin interferir entre sí.

Problema 7: 400 Invalid signature in thinking block (cambiar de modelo entre grupos)

Mensaje de error:

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

Causa: cuando el Extended Thinking de Claude genera un bloque thinking, le adjunta una firma cifrada que está estrechamente ligada a la cuenta upstream específica que lo produjo. Si cambias de modelo entre grupos dentro de una misma conversación (por ejemplo, de claude-sonnet-5 en un grupo "Claude-Pro directo" a claude-fable-5 en un grupo "Claude-MAX de multiplicador alto"), el cliente envía el historial anterior (incluido el bloque thinking firmado) a la cuenta upstream del nuevo grupo. Los distintos grupos usan upstreams distintos y no pueden verificar una firma emitida por otro, por lo que devuelve 400.

Disparadores típicos:

• El cliente permite cambiar de modelo a mitad de la conversación y lleva todo el historial anterior
• Los grupos antes y después del cambio provienen de cuentas upstream distintas (por ejemplo, "grupo directo" ↔ "grupo de reenvío / MAX de multiplicador alto")

Solución (cualquiera de estas):

1. Inicia una conversación nueva al cambiar de grupo — no llevar historial antiguo es la solución más simple y confiable.
2. Mantén un solo grupo por conversación — si necesitas colaboración entre varios modelos, cambia dentro del mismo grupo (mismo upstream).
3. Elimina los bloques thinking del historial — si el cliente permite editar el historial, quita los bloques thinking antes de cambiar de grupo.

Problema 8: 400 Unknown parameter: 'tools[0].n' (se enviaron tools a un endpoint de imágenes)

Mensaje de error:

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

Endpoints afectados: /v1/images/generations, /v1/images/edits (generación / edición de imágenes).

Causa: el cliente incluyó un arreglo tools en el cuerpo de la solicitud de imagen, con un campo n dentro de tools[0]. Los endpoints de imágenes de OpenAI no aceptan tools (las llamadas a herramientas pertenecen a los endpoints de Chat / Responses; los endpoints de imágenes no tienen ese concepto), por lo que el upstream la rechaza con 400.

Esto normalmente viene de un cliente / wrapper de SDK con errores que coloca la "cantidad de imágenes n" en el lugar equivocado — anidada en tools[0].n, o copiada de una plantilla de solicitud de Chat.

Solución:

1. Elimina el campo tools del cuerpo de la solicitud — generations / edits de imágenes no admiten llamadas a herramientas; quita el campo por completo.
2. Para generar varias imágenes, coloca la cantidad en el n de nivel superior — solo /v1/images/generations admite n (varias por llamada); /v1/images/edits no, así que ahí elimina n.
3. Revisa la versión del SDK del cliente — si un wrapper construye los parámetros automáticamente, actualízalo o reemplázalo para que no aplique una plantilla de Chat a los endpoints de imágenes.

Problema 9: ¿Necesito una VPN?

No. La puerta de enlace de LMU AI está alojada dentro de China continental, y api.lmuai.com se puede llamar directamente desde una red nacional sin VPN, proxy ni ningún truco.

Por el contrario, una VPN o proxy que rota la IP de salida suele provocar cortes de stream (ver Problema 1). Una conexión nacional directa da los resultados más rápidos y estables.

Problema 10: 401 API_KEY_REQUIRED (Codex no envía ninguna clave)

Mensaje de error:

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: ...

Causa: las versiones más nuevas de Codex cambiaron el funcionamiento de la autenticación — las credenciales ahora pueden guardarse en el llavero del sistema en lugar de leerse desde auth.json. Con la configuración de la guía antigua (auth.json + requires_openai_auth = true), la solicitud que envía Codex no lleva ninguna clave de API (no se envía ninguna de Authorization, x-api-key, x-goog-api-key), por lo que la puerta de enlace no encuentra ninguna clave y devuelve 401 API_KEY_REQUIRED.

Ten en cuenta que esto es distinto del Incorrect API key provided del Problema 3: ese envía una clave que es incorrecta (normalmente porque la solicitud fue al endpoint oficial de OpenAI en lugar del reenvío de LMU AI), mientras que este no envía ninguna clave.

Solución: coloca la clave directamente en una cabecera de la solicitud. Abre ~/.codex/config.toml (en Windows, C:\users\your-username\.codex\config.toml), busca la sección de tu proveedor de modelos [model_providers.<ID>] (normalmente [model_providers.codex] si seguiste la guía de este sitio), borra la línea requires_openai_auth = true que contiene y agrega la subtabla http_headers correspondiente al final mismo del archivo:

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

[model_providers.codex.http_headers]
Authorization = "Bearer your sk- key generated in the console"

Guarda, vuelve a abrir la terminal y reinicia Codex.

Todas las guías de Codex de este sitio (Mac / Windows / Servidor / Codex App / Extensión de VS Code) se actualizaron con la configuración anterior.

¿Sigues con problemas?

Si un entorno especial todavía te bloquea durante la instalación o configuración, contacta al soporte:

• Agrega al soporte en WeChat
• Contacta al soporte en Xianyu (闲鱼)

Horario de asistencia remota: después de las 2 p. m. (las mañanas se dedican a resolver configuraciones de entorno complejas de forma remota).

Si necesitas ayuda remota, descarga primero NetEase UU Remote y envíaselo al soporte; la orientación técnica y la asistencia remota se realizan por la tarde después de las 2 p. m.

Última actualización: 2026-10-08

京ICP备2020034311号-7