LMU AI API を OpenCode で OpenAI / Anthropic 互換バックエンドとして設定し、Claude、Codex、GLM などのモデルを利用します。

公式ドキュメントに従って OpenCode をインストールするだけです — ウェブサイトに詳細なチュートリアルがあります:

公式ドキュメント: https://opencode.ai/docs/

OpenCode は openai を 組み込みのプロバイダー ID として認識するため、自動的に @ai-sdk/openai を読み込み、/v1/responses エンドポイントを使用します（推論モデルを完全サポート）。そのため、OpenAI プロトコルのサービスに接続する場合は、プロバイダー ID を openai と名付け、baseURL を自分のゲートウェイに向けるだけで済みます — npm フィールドを手動で書く必要はありません。

モデルの機能宣言（コンテキスト長、推論努力度のバリアントなど）を調整する必要がある場合は、そのモデルのエントリにフィールドを追加するだけです:

"gpt-5.5": {
  "name": "GPT-5.5",
  "limit": { "context": 1050000, "output": 128000 },
  "options": { "store": false },
  "variants": { "low": {}, "medium": {}, "high": {}, "xhigh": {} }
}

ここで variants は切り替え可能な推論努力度のレベルを定義します。OpenCode の実行時に Ctrl + T を押すことでそれらを切り替えられます。

例 2 — Anthropic プロトコル（中国モデルでよく使われる）

一部の中国のモデル（GLM など）は国内のベンダーが提供していますが、その API は Anthropic プロトコル に従っているため、@ai-sdk/anthropic が必要です:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "lmuai": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "name": "lmuai",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.lmuai.com/v1"
      },
      "models": {
        "glm-5.1": {
          "name": "GLM-5.1"
        }
      }
    }
  }
}

どちらのプロトコルか見分けるには？

プロバイダーのドキュメントにあるリクエスト例を確認してください:

エンドポイントが /v1/chat/completions → OpenAI プロトコル
エンドポイントが /v1/messages で anthropic-version リクエストヘッダーがある → Anthropic プロトコル

例 3 — Claude ネイティブモデル

ネイティブの Claude モデル（claude-sonnet-4-6 など）に接続するには、プロバイダー ID に組み込みの anthropic を使用する必要があります — カスタム名は使用できません:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "anthropic": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.lmuai.com/v1"
      }
    }
  }
}

検証:

opencode run --model anthropic/claude-sonnet-4-6 "Hello"

なぜ Claude モデルはカスタムプロバイダー ID を使えないのか？

openai と同様に、anthropic は OpenCode の 組み込みプロバイダー ID であり、OpenCode はその下に Claude モデルラインナップ全体（claude-sonnet-4-6 など）の組み込み定義を同梱しています。

そのため opencode run --model anthropic/claude-sonnet-4-6 "Hello" は動作します。しかし、プロバイダー ID をカスタム名（lmuai/claude-sonnet-4-6 など）に変更すると、OpenCode はモデル定義を見つけられず、テストは失敗します。

要するに: ネイティブの Claude モデルには anthropic を使い、GLM のようなカスタムモデルにのみカスタムプロバイダー ID（lmuai など）を使ってください。

複数のプロトコルと複数のプロバイダーを同時に使う必要がある場合は、それらをすべて provider の下に置くだけです — 互いに干渉しません。例えば、LMU AI は GPT シリーズ（openai）、Claude シリーズ（anthropic）、GLM シリーズ（lmuai、Anthropic プロトコル）を同時に提供しており、3 つのプロバイダーすべてが 1 つのゲートウェイを共有できます。

キーを設定する

方法 1 — コマンドライン（推奨）

# Log in or update the key for a provider
opencode auth login

# List all configured providers and their key status
opencode auth list

# Remove the key for a specific provider
opencode auth logout <provider-name>

方法 2 — 設定ファイルを手動で編集する

~/.local/share/opencode/auth.json に該当するプロバイダーの API キーを追加します:

{
  "provider-name": {
    "type": "api",
    "key": "your-api-key"
  }
}

注意

auth.json のプロバイダー名は、opencode.json のプロバイダー名と 完全に一致 している必要があります。

apiKey を opencode.json の options ブロックに入れないでください — OpenCode はそこからキーを読み取りません。キーは auth.json または opencode auth login を通じて設定する必要があります。

設定を検証する

設定が完了したら、1 つのコマンドですばやく検証できます:

opencode run --model provider-name/model-name "Hello"

例えば opencode run --model lmuai/glm-5.1 "Hello" です。正常な応答が返れば設定は機能しています。

出力がまったくない場合（エラーも応答もない場合）、通常は次の 2 つの問題のいずれかです:

baseURL に /v1 が欠けている — 上記「プロトコルの選択」セクションのヒントを参照してください。
キーが auth.json に設定されていない — opencode auth list に該当プロバイダーが表示されるか確認してください。

より詳細なデバッグ情報を得るには、--print-logs --log-level INFO を追加してください。

ヒント

OpenCode では、Ctrl + T を押すことで推論努力度のレベル（バリアント）を切り替えられます。

最終更新：2026-09-10

OpenCode

モデルを設定する

プロトコルの選択

例 1 — OpenAI プロトコル