よくある質問

問題 1: ストリームの切断 / タイムアウト

エラーメッセージ:

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

原因: 典型的なストリーム切断で、通常は以下が原因です:

• ローカルネットワークが不安定（Wi-Fi / モバイル回線の頻繁な切り替え、電波が弱い、パケットロス）
• VPN / プロキシ / システムプロキシがオンになっている: プロキシが出口 IP を切り替え、接続が切断される

解決方法:

1. VPN / プロキシ / システムプロキシをすべてオフにして再試行してください — LMU AI は国内から直接接続でき、VPN は不要です
2. ローカルネットワークが安定しているか確認し、必要であればより安定した回線に切り替えてください

問題 2: 429 の再試行エラー

エラーメッセージ:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

原因: 1 日の利用枠を使い切っています。

解決方法:

1. マイサブスクリプションを開き、1 日の利用枠を使い切っていないか確認します
2. さらに必要な場合は、別のティアのプランを購入し、コンソールの API キーで新しいプランのグループに切り替えます

問題 3: 401 Incorrect API key

エラーメッセージ:

unexpected status 401 Unauthorized: Incorrect API key provided

原因: リクエストが当社の中継ではなく OpenAI 公式のエンドポイントに送られています。

解決方法:

1. config.toml がガイドどおりに作成または置き換えられているか確認します
2. IDE（VS Code / Cursor など）を再起動して設定ファイルを再読み込みします
3. 以前に公式または他社のアカウントでサインインしていた場合は、先にサインアウトしてから再設定します

問題 4: スクリプトが無効化されている（Windows）

エラーメッセージ:

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

解決方法: ターミナルで以下を実行し、新しいターミナルを開いてください:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

問題 5: Node.js が見つからない（Windows）

エラーメッセージ: CODEX is not recognized as a cmdlet などの表示

原因: Node.js がインストールされていない、または PATH が壊れています。

解決方法: Node.js 20 以降を再インストールし、新しいターミナルを開いてください。

問題 6: 503 No available accounts（環境変数がキーを上書き）

エラーメッセージ:

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

原因: ~/.zshrc（または ~/.bashrc）に ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL が設定されています。シェルが起動すると、これらの変数がグローバルに有効になり、IDE（Cursor、VS Code など）で設定した API キーを上書きするため、誤ったキーでリクエストが送られます。

解決方法（いずれか 1 つ）:

方法 A: .zshrc から変数を削除する

~/.zshrc を開き、次の行を削除します:

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

その後 source ~/.zshrc を実行して反映し、IDE を再起動します。

方法 B: 変数を別ファイルに移し、Claude Code CLI のときだけ読み込む

1. ~/.claude_env を作成し、3 行を記述します:

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. ~/.zshrc からその 3 行を削除します。

3. Claude Code の起動時に手動で読み込みます:

source ~/.claude_env && claude

これにより、IDE は設定ファイルのキーを使い、Claude Code CLI は環境変数を使うようになり、互いに干渉しません。

問題 7: 400 Invalid signature in thinking block（グループをまたぐモデル切り替え）

エラーメッセージ:

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

原因: Claude の Extended Thinking が thinking ブロックを生成するとき、それを生成した特定の上流アカウントに固く紐づいた暗号化署名が付与されます。1 つの会話内でグループをまたいでモデルを切り替えると（例：「Claude-Pro 直接接続」グループの claude-sonnet-5 から「Claude-MAX 高倍率」グループの claude-fable-5 へ）、クライアントはそれまでの履歴（署名付きの thinking ブロックを含む）を新しいグループの上流アカウントに送信します。グループが異なると上流も異なるため、他の上流が発行した署名は検証できず、400 が返ります。

典型的な発生条件:

• クライアントが会話中のモデル切り替えに対応しており、それまでの履歴をすべて送信する
• 切り替え前後のグループが異なる上流アカウントに由来する（例：「直接接続グループ」↔「中継 / MAX 高倍率グループ」）

解決方法（いずれか 1 つ）:

1. グループを切り替えるときは新しい会話を始める — 古い履歴を持ち込まないのが最もシンプルで確実です。
2. 1 つの会話では 1 つのグループを使い続ける — 複数モデルの連携が必要な場合は、同じグループ（同じ上流）内で切り替えます。
3. 履歴から thinking ブロックを削除する — クライアントが履歴の編集に対応している場合、グループを切り替える前に thinking ブロックを削除します。

問題 8: 400 Unknown parameter: 'tools[0].n'（画像エンドポイントに tools を送信）

エラーメッセージ:

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

影響を受けるエンドポイント: /v1/images/generations、/v1/images/edits（画像生成 / 編集）。

原因: クライアントが画像リクエストのボディに tools 配列を入れており、tools[0] の中に n フィールドが含まれています。OpenAI の画像エンドポイントは tools を受け付けません（ツール呼び出しは Chat / Responses エンドポイントのものであり、画像エンドポイントにはその概念がありません）。そのため上流が 400 で拒否します。

これは通常、「画像の枚数 n」を誤った場所に置くクライアント / SDK ラッパーの不具合によるものです。tools[0].n にネストされていたり、Chat リクエストのテンプレートからコピーされていたりします。

解決方法:

1. リクエストボディから tools フィールドを削除する — 画像の generations / edits はツール呼び出しに対応していないため、フィールドごと削除します。
2. 複数枚の画像を生成する場合はトップレベルの n に枚数を指定する — n（1 回の呼び出しで複数枚）に対応しているのは /v1/images/generations のみです。/v1/images/edits は対応していないため、n は削除してください。
3. クライアント SDK のバージョンを確認する — ラッパーがパラメーターを自動生成している場合は、画像エンドポイントに Chat のテンプレートを適用しないよう、アップグレードまたは差し替えます。

問題 9: VPN は必要ですか？

不要です。 LMU AI のゲートウェイは中国本土内にホストされており、api.lmuai.com は国内のネットワークから VPN、プロキシ、迂回策なしで直接呼び出せます。

逆に、出口 IP が切り替わる VPN やプロキシはストリーム切断の原因になりがちです（問題 1 を参照）。国内からの直接接続が最も高速で安定した結果になります。

問題 10: 401 API_KEY_REQUIRED（Codex がキーを送信しない）

エラーメッセージ:

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: ...

原因: 新しいバージョンの Codex では認証の仕組みが変わり、資格情報が auth.json から読み取られる代わりにシステムのキーリングに保存されるようになった可能性があります。古いガイドの設定（auth.json + requires_openai_auth = true）では、Codex が送るリクエストに API キーがまったく含まれません（Authorization、x-api-key、x-goog-api-key のいずれも送信されません）。そのためゲートウェイはキーを見つけられず、401 API_KEY_REQUIRED を返します。

これは 問題 3 の Incorrect API key provided とは異なります。あちらは誤ったキーを送信している場合（通常はリクエストが LMU AI の中継ではなく OpenAI 公式のエンドポイントに送られている）ですが、こちらはキーをまったく送信していません。

解決方法: キーを直接リクエストヘッダーに入れます。~/.codex/config.toml（Windows では C:\users\your-username\.codex\config.toml）を開き、モデルプロバイダーのセクション [model_providers.<ID>]（本サイトのガイドに従った場合は通常 [model_providers.codex]）を見つけ、その中の requires_openai_auth = true の行を削除し、対応する http_headers サブテーブルをファイルの一番最後に追加します:

[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"

保存してターミナルを開き直し、Codex を再起動してください。

本サイトの Codex 関連ガイド（Mac / Windows / サーバー / Codex App / VS Code 拡張機能）はすべて、上記の設定方法に更新済みです。

それでも解決しない場合

インストールや設定の途中で、特殊な環境のためにどうしても進めない場合はサポートにご連絡ください:

• WeChat でサポートを追加
• 闲鱼（Xianyu）でサポートに連絡

リモートサポートの対応時間: 午後 2 時以降（午前中は複雑な環境構築のリモート対応に充てています）。

リモートサポートが必要な場合は、まず NetEase UU Remote をダウンロードし、サポートに連絡してください。技術的なご案内とリモートサポートは午後 2 時以降に実施します。

最終更新：2026-10-08

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