FAQ

Problema 1: Stream desconectado / timeout

Mensagem de erro:

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

Causa: uma desconexão de stream clássica, geralmente por:

• uma rede local instável (troca frequente entre Wi-Fi / dados móveis, sinal fraco, perda de pacotes)
• uma VPN / proxy / proxy do sistema está ativo: o proxy rotaciona o IP de saída e quebra a conexão

Solução:

1. Desligue qualquer VPN / proxy / proxy do sistema e tente novamente — a LMU AI é uma conexão doméstica direta e não precisa de VPN
2. Verifique se sua rede local está estável; troque para uma rede mais confiável se necessário

Problema 2: Erro de retentativa 429

Mensagem de erro:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

Causa: sua cota diária foi esgotada.

Solução:

1. Abra Minha Assinatura e confirme se a cota diária foi esgotada
2. Se precisar de mais, compre um plano de um nível diferente e, em seguida, mude para o grupo do novo plano em Chaves de API no console

Problema 3: 401 Incorrect API key

Mensagem de erro:

unexpected status 401 Unauthorized: Incorrect API key provided

Causa: a requisição ainda foi para o endpoint oficial da OpenAI em vez do nosso relay.

Solução:

1. Confirme que tanto o config.toml quanto o auth.json foram criados ou substituídos corretamente
2. Reinicie o IDE (VS Code / Cursor, etc.) para recarregar os arquivos de configuração
3. Se você havia feito login com uma conta oficial ou de outro provedor, saia primeiro e depois reconfigure

Problema 4: Scripts estão desativados (Windows)

Mensagem de erro:

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

Solução: execute o seguinte no terminal, depois abra um novo terminal:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Problema 5: Node.js não encontrado (Windows)

Mensagem de erro: CODEX is not recognized as a cmdlet, ou similar

Causa: o Node.js não está instalado ou seu PATH está quebrado.

Solução: reinstale o Node.js 20+, depois abra um novo terminal.

Problema 6: 503 No available accounts (variáveis de ambiente sobrescrevem a chave)

Mensagem de erro:

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

Causa: seu ~/.zshrc (ou ~/.bashrc) define ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL / ANTHROPIC_MODEL. Uma vez que o shell inicia, essas variáveis entram em vigor globalmente e sobrescrevem a chave de API configurada no seu IDE (Cursor, VS Code, etc.), então a requisição usa a chave errada.

Solução (escolha uma):

Opção A: remova as variáveis do .zshrc

Abra o ~/.zshrc e apague estas linhas:

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

Depois execute source ~/.zshrc para aplicar e reinicie o IDE.

Opção B: mova as variáveis para um arquivo separado, carregado apenas para o Claude Code CLI

1. Crie ~/.claude_env com as três linhas:

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. Apague essas três linhas do ~/.zshrc.

3. Carregue-as manualmente ao iniciar o Claude Code:

source ~/.claude_env && claude

Dessa forma, o IDE usa a chave do seu arquivo de configuração e o Claude Code CLI usa as variáveis de ambiente, sem interferir um no outro.

Problema 7: 400 Invalid signature in thinking block (troca de modelos entre grupos)

Mensagem de erro:

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

Causa: quando o Extended Thinking do Claude gera um bloco thinking, ele anexa uma assinatura criptografada que é fortemente vinculada à conta upstream específica que o produziu. Se você trocar de modelos entre grupos dentro de uma mesma conversa (por exemplo, de claude-sonnet-5 em um grupo "Claude-Pro direto" para claude-fable-5 em um grupo "Claude-MAX de alto multiplicador"), o cliente envia o histórico anterior (incluindo o bloco thinking assinado) para a conta upstream do novo grupo. Grupos diferentes usam upstreams diferentes e não conseguem verificar uma assinatura emitida por outro, então retorna 400.

Gatilhos típicos:

• O cliente suporta troca de modelos no meio da conversa e carrega todo o histórico anterior
• Os grupos antes e depois da troca vêm de contas upstream diferentes (por exemplo, "grupo direto" ↔ "grupo relay / MAX de alto multiplicador")

Solução (qualquer uma):

1. Inicie uma nova conversa ao trocar de grupo — não carregar nenhum histórico antigo é a correção mais simples e confiável.
2. Mantenha um grupo por conversa — se você precisar de colaboração multi-modelo, troque dentro do mesmo grupo (mesmo upstream).
3. Remova os blocos thinking do histórico — se o cliente suportar edição de histórico, remova os blocos thinking antes de trocar de grupo.

Problema 8: 400 Unknown parameter: 'tools[0].n' (tools enviado a um endpoint de imagem)

Mensagem de erro:

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

Endpoints afetados: /v1/images/generations, /v1/images/edits (geração / edição de imagens).

Causa: o cliente colocou um array tools no corpo da requisição de imagem, com um campo n dentro de tools[0]. Os endpoints de imagem da OpenAI não aceitam tools (chamadas de ferramentas pertencem aos endpoints Chat / Responses; endpoints de imagem não têm esse conceito), então o upstream o rejeita com 400.

Isso geralmente vem de um cliente / wrapper de SDK com bug que coloca a "quantidade de imagens n" no lugar errado — aninhada em tools[0].n, ou copiada de um template de requisição Chat.

Solução:

1. Remova o campo tools do corpo da requisição — generations / edits de imagem não suportam chamadas de ferramentas; descarte o campo inteiro.
2. Para gerar várias imagens, coloque a quantidade no n de nível superior — apenas /v1/images/generations suporta n (múltiplas por chamada); /v1/images/edits não, então descarte o n ali.
3. Verifique a versão do SDK do cliente — se um wrapper monta os parâmetros automaticamente, atualize ou substitua-o para que não aplique um template de Chat aos endpoints de imagem.

Problema 9: Preciso de VPN?

Não. O gateway da LMU AI está hospedado dentro da China continental, e api.lmuai.com pode ser chamado diretamente de uma rede doméstica sem VPN, proxy ou artifício.

Por outro lado, uma VPN ou proxy que rotaciona o IP de saída tende a causar desconexões de stream (veja Problema 1). Uma conexão doméstica direta oferece os resultados mais rápidos e estáveis.

Problema 10: 401 API_KEY_REQUIRED (Codex não envia chave)

Mensagem de erro:

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: um bug do Codex — quando um provedor de modelo personalizado usa wire_api = "responses", a requisição que o Codex envia não carrega nenhuma chave de API (nenhum dos Authorization, x-api-key, x-goog-api-key é enviado), então o gateway não encontra chave e retorna 401 API_KEY_REQUIRED.

Observe que isso é diferente do Incorrect API key provided do Problema 3: aquele envia uma chave que está errada (geralmente porque a requisição foi para o endpoint oficial da OpenAI em vez do relay da LMU AI), enquanto este não envia nenhuma chave.

Solução: abra o ~/.codex/config.toml, encontre a seção do seu provedor de modelo [model_providers.<ID>] (geralmente [model_providers.codex] se você seguiu o guia deste site) e adicione requires_openai_auth = true dentro dela:

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

Salve, reabra o terminal e reinicie o Codex.

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Se um ambiente especial ainda bloqueá-lo durante a instalação ou configuração, entre em contato com o suporte:

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Última atualização: 2026-09-10