# CodeBuddy > models.json 経由で CodeBuddy を LMU AI API に接続 — 完全な /chat/completions エンドポイントを入力して Claude、GPT、中国製モデルを利用。 URL: https://docs.lmuai.com/ja/docs/tools/codebuddy CodeBuddy（Tencent Cloud のコーディングアシスタント）は、`models.json` 設定ファイルによるカスタムモデルリストに対応した AI コードエディタです。このページでは LMU AI への接続方法を解説します。 *** ## インストールとサインイン [#インストールとサインイン] 1. 公式サイトからお使いの OS 向けのビルドをダウンロードしてインストールします：[https://www.codebuddy.cn](https://www.codebuddy.cn/home/) 2. プロンプトが表示されたら CodeBuddy アカウントにサインインします *** ## LMU AI を設定する [#lmu-ai-を設定する] ### ステップ 1：設定ファイルの場所を選ぶ [#ステップ-1設定ファイルの場所を選ぶ] | レベル | パス | 備考 | | --------------- | --------------------------------------- | --------------------- | | **ユーザーレベル**（推奨） | `~/.codebuddy/models.json` | グローバル設定、すべてのプロジェクトに適用 | | **プロジェクトレベル** | `/.codebuddy/models.json` | プロジェクト固有、ユーザーレベルより優先 | ファイルが存在しない場合は作成してください。マージ順は高い方から低い方へ：プロジェクトレベル → ユーザーレベル → 組み込みデフォルト。 ### ステップ 2：設定を書く [#ステップ-2設定を書く] ユーザーレベルの `~/.codebuddy/models.json` を例にとります： ```json { "models": [ { "id": "claude-opus-5", "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)", "vendor": "LMU AI", "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key", "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions", "maxInputTokens": 200000, "maxOutputTokens": 32000, "supportsToolCall": true, "supportsImages": true, "supportsReasoning": true }, { "id": "gpt-5.6-sol", "name": "GPT-5.6 Sol (LMU AI)", "vendor": "LMU AI", "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key", "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions", "maxInputTokens": 400000, "maxOutputTokens": 32000, "supportsToolCall": true } ] } ``` `url` フィールドには**完全なエンドポイントパス**を指定し、`/chat/completions` で終わる必要があります： * ✅ 正しい：`https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` * ❌ 誤り：`https://api.lmuai.com/v1` * ❌ 誤り：`https://api.lmuai.com` これはコピペした最小限の例が失敗する最も一般的な原因です — 多くのチュートリアルがこれをベース URL として扱っており、その結果 CodeBuddy はエンドポイントに到達できません。 公式ドキュメントでは現時点で **OpenAI 形式** の API のみに対応していると述べられているため、OpenAI 互換プロトコルで LMU AI に接続してください。 Claude モデルも問題なく動作します：`claude-opus-5` のようなモデル ID を直接入力するだけで、LMU AI バックエンドが OpenAI ↔ Anthropic の変換を処理します。 ### ステップ 3：モデルを選んでチャットを始める [#ステップ-3モデルを選んでチャットを始める] ファイルを保存するだけで OK です — models.json は**ホットリロード**（1 秒のデバウンス）に対応しているため、CodeBuddy を再起動する必要はありません。チャットボックスのモデルピッカーで新しく設定したモデルを選択すれば準備完了です。 models.json 経由で追加されたモデルは自動的に `custom` とタグ付けされ、UI 上で見分けやすくなります。 *** ## フィールドリファレンス [#フィールドリファレンス] `models` 配列の各エントリで利用できるフィールド： | フィールド | 型 | 必須 | 備考 | | ------------------- | ------- | -- | -------------------------------------------------------------------- | | `id` | string | ✓ | 一意のモデル識別子 — LMU AI のモデル ID を使用 | | `name` | string | - | ドロップダウンでの表示名 | | `vendor` | string | - | ベンダー名；任意の文字列 | | `apiKey` | string | - | LMU AI コンソールで生成した `sk-` キー（環境変数名ではなく、実際のキー値） | | `url` | string | - | 完全なエンドポイントパス；LMU AI の場合は `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` | | `maxInputTokens` | number | - | 最大入力トークン数 | | `maxOutputTokens` | number | - | 最大出力トークン数 | | `supportsToolCall` | boolean | - | ツール呼び出しに対応するか | | `supportsImages` | boolean | - | 画像入力に対応するか | | `supportsReasoning` | boolean | - | 推論モードに対応するか | *** ## 特定のモデルだけ表示する [#特定のモデルだけ表示する] トップレベルの `availableModels` フィールドで、ドロップダウンに表示されるモデルを制御します： ```json { "models": [ { "id": "claude-opus-5", "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)", "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key", "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions", "supportsToolCall": true } ], "availableModels": ["claude-opus-5"] } ``` * 省略または空配列 → すべてのモデルが表示される * 設定されると → 列挙されたモデル ID のみが表示される（組み込みモデルもカスタムモデルも同様） * プロジェクトレベルの `availableModels` はユーザーレベルのものをマージせず**完全に上書き**する 公式ドキュメントより：`availableModels` フィールドを削除したあとは、その上の `models` 配列の後ろに残る末尾の `,` も削除するのを忘れないでください。さもないと JSON が無効になり、設定全体が動作しなくなります。 *** ## よく使うモデル ID [#よく使うモデル-id] | モデル ID | 備考 | | --------------------- | ------------------------- | | `claude-opus-5` | Claude Opus 5（フラッグシップ、推奨） | | `claude-sonnet-5` | Claude Sonnet 5（バランス型） | | `claude-haiku-4-5` | Claude Haiku 4.5（高速） | | `gpt-5.6-sol` | GPT-5.6 Sol | | `glm-5.2` | GLM-5.2 | | `qwen3.8-max-preview` | Qwen 3.8 Max Preview | | `deepseek-v4-pro` | DeepSeek V4 Pro | | `kimi-k3` | Kimi K3 | どのモデルを入力すればいいか分からない？[モデルギャラリー](/ja/docs/guide/models) にアクセスすれば、利用可能なすべてのモデル ID を確認し、ワンクリックでコピーできます。 1M コンテキストウィンドウを使うには、モデル ID に `[1M]` サフィックスを付けて書き（例：`claude-opus-5[1M]`）、`maxInputTokens` を相応に引き上げてください。 *** ## トラブルシューティング [#トラブルシューティング] ### 設定が反映されない？ [#設定が反映されない] 1. **JSON が有効**か確認する（カンマの抜けや末尾カンマが定番の原因） 2. **ファイルパス**が正しいか確認する（`~/.codebuddy/models.json`） 3. 各エントリに必須の `id` フィールドがあるか確認する 4. ファイルが実際に**ディスクに保存された**か確認する（ホットリロードには 1 秒のデバウンスがある） ### モデルがドロップダウンに出てこない？ [#モデルがドロップダウンに出てこない] * `availableModels` が設定されている場合、そのモデル ID がそこに列挙されているか確認する * `models` 配列内のエントリが完全か確認する ### 401 / 404 が出る？ [#401--404-が出る] * **401**：`apiKey` は LMU AI コンソールで生成した `sk-` キーですか？ * **404**：`url` にほぼ間違いなく `/chat/completions` が欠けています — フルパスでなければなりません *** ## 注意事項 [#注意事項] * `url` は**完全なエンドポイントパス** `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` でなければならず、`/v1` だけやドメインのみではいけません * CodeBuddy は **OpenAI 形式のみ**に対応；Claude モデルは LMU AI のプロトコル変換を経由します * `apiKey` には実際のキー値を指定します — 環境変数名は使えません * 設定は**ホットリロード**されるため、保存するだけで十分で、再起動は不要です * 各モデルエントリには独自の `apiKey` と `url` が必要です * プロジェクトレベルの設定は `id` ごとにユーザーレベルを上書きしますが、`availableModels` はマージではなく丸ごと置き換えられます