# OpenCode

> 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。

URL: https://docs.lmuai.com/ja/docs/tools/opencode



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/](https://opencode.ai/docs/)

***

## モデルを設定する [#モデルを設定する]

インストール後、設定ファイル `~/.config/opencode/opencode.json` を編集します。OpenCode は上流サービスへの接続に 2 つのプロトコルをサポートしています — お使いのプロバイダーに合ったものを選ぶだけです。

### プロトコルの選択 [#プロトコルの選択]

| プロトコル           | `npm`               | `baseURL` の形式                          | 使用する場面                                                      |
| --------------- | ------------------- | -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| OpenAI プロトコル    | `@ai-sdk/openai`    | `/v1` で終わる、例: `https://xxx.com/v1`     | GPT、Codex、およびほとんどの OpenAI 互換サービス                            |
| Anthropic プロトコル | `@ai-sdk/anthropic` | 同じく `/v1` で終わる、例: `https://xxx.com/v1` | Claude のネイティブプロトコル、および Anthropic プロトコルを宣言している中国のモデル（GLM など） |

<Callout type="warn" title="よくある baseURL の落とし穴">
  OpenAI と Anthropic の両プロトコルにおいて、`baseURL` は **必ず `/v1` のレベルまで指定する必要があります**。SDK はその後に具体的なエンドポイント（`/chat/completions` や `/messages` など）を追加するだけです。`/v1` を省略すると、リクエストは静かに破棄され — モデルはエラーを返さずに空のコンテンツを応答します。
</Callout>

### 例 1 — OpenAI プロトコル [#例-1--openai-プロトコル]

最小限の動作する設定（1 つのプロバイダーの下に複数のモデルを設定できます）:

```json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "openai": {
      "options": {
        "baseURL": "https://api.lmuai.com/v1"
      },
      "models": {
        "gpt-5.5": { "name": "GPT-5.5" },
        "gpt-5.4": { "name": "GPT-5.4" }
      }
    }
  }
}
```

<Callout type="info" title="なぜプロバイダー ID に `openai` を使うのか？">
  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。
</Callout>

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:

```json
"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） [#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:

```json
{
  "$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"
        }
      }
    }
  }
}
```

<Callout type="info" title="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
</Callout>

### 例 3 — Claude ネイティブモデル [#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:

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

検証:

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

<Callout type="warn" title="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: &#x2A;*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。**
</Callout>

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 [#キーを設定する]

### 方法 1 — コマンドライン（推奨） [#方法-1--コマンドライン推奨]

```bash
# 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 [#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:

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

<Callout type="warn" title="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。
</Callout>

***

## 設定を検証する [#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:

```bash
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:

1. **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。
2. **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 [#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。