# 1折AI · 完全なドキュメント
# 1ZheAI ドキュメント
Source: https://1zheai.com/ja/docs/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/index.md
---
title: "1ZheAI ドキュメント"
description: "モデルAPI、設定済みアカウント、サブスクリプション有効化の利用入口、購入注意事項、注文とアフターサービス規則。"
headingIds: {"モデルAPI接続":"section-1","何をしたいですか":"section-2","参照とサポート":"section-3","利用前によくある質問":"section-4","開発者クイックリファレンス":"section-5"}
---
目的に合わせて始めましょう。モデル API の接続、AI アカウントの購入、既存アカウントのサブスクリプション有効化をご案内します。
プラットフォーム、サブスクリプションプラン、提供内容、初回ログイン時の注意事項を確認します。
アカウントの条件、必要な資料、開通手続きを確認します。
地域、有効期間、交換方法、適用アカウントを確認します。
キャンセル、提供異常、アカウント停止、返金規則を確認します。
## モデルAPI接続
1折AI は Claude と OpenAI / GPT API を提供し、Anthropic Messages、OpenAI Responses、Chat Completions に対応しています。よく使うインターフェースには、Anthropic ネイティブの `/v1/messages`、および OpenAI 互換の `/v1/chat/completions` があります。お手元のコードやツールは、通常2箇所の変更だけで済みます：Base URL と API キー（API key）です。
```text
Anthropic Base URL https://1zheai.com
OpenAI Base URL https://1zheai.com/v1
API Key sk-...（在控制台创建）
```
Claude の入出力は各モデルの割引率で課金され、キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは公式定価で割引なしです。GPT、MiMo、画像生成モデルの価格と課金単位は[モデルと価格](https://1zheai.com/en/pricing/) を参照してください。
Claude、GPT、MiMo、画像生成モデルはリリース済みです。完全なリストは[対応モデル](/ja/docs/models/) を参照してください。
## 何をしたいですか
Claude Code、Codex CLI、Cursor、Cline、Cherry Studio、CC Switch。まず対応範囲を確認し、手順に従って設定してください。
Anthropic SDK、OpenAI SDK、または curl から開始し、ストリーミング出力についてさらに学びます。
機械可読ドキュメント、ページ一覧、コピー可能な AI 接続タスク説明。
登録、APIキー作成、最初のリクエスト完了。
## 参照とサポート
エンドポイント、プロトコル、サンプル、互換範囲を検索します。
料金、呼び出し記録、トラブルシューティング経路を確認します。
## 利用前によくある質問
返却フィールドと使用量を確認します。これらの確認だけではモデルの出所を証明できません。
キャッシュの有効化方法、ヒットの確認方法、ヒット時の割引額。
401、404、429、5xx がそれぞれ何を意味するか。
支払い方法、7日間返金、請求書規則。
## 開発者クイックリファレンス
| あなたのタスク | 直接参照 |
| --- | --- |
| 初めてコードを書く | [完全な実行可能サンプル](/ja/docs/code-examples/) |
| 他プラットフォームからの移行 | [移行ガイド](/ja/docs/migration/) |
| モデルとプロトコルの照会 | [モデル照会](/ja/docs/api-models/) · [インターフェースリファレンス](/ja/docs/api-reference/) |
| タイムアウトとレート制限の処理 | [タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/) |
| よくある疑問の検索 | [接続FAQ](/ja/docs/faq/) |
---
# クイックスタート
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart.md
---
title: "クイックスタート"
description: "1折AI APIキーを作成し、curl または SDK で Claude / GPT を呼び出し、よく使うクライアントに接続します。"
headingIds: {"GPT から始める場合も":"section-1","次のステップ":"section-2"}
---
目標：5分以内に API キー（API key）を取得し、最初の Claude または GPT リクエストを完了します。
[1zheai.com/register](https://1zheai.com/register?lng=ja) にアクセスして登録します。呼び出しは従量課金で残高から差し引かれるため、先にチャージする必要があります。残高は米ドル建てで、WeChat Pay、Alipay、Stripe（クレジットカード）、USDT に対応しています。利用可能な方法と金額制限はウォレットの注文ページに従います。チャージ後7日以内に、未使用の元本を元の支払い方法に払い戻し申請できます。すでに消費した分と支払い処理サービス料は返金されません。ルールは[チャージ、返金と請求書](/ja/docs/billing/)を参照してください。
[コンソール](https://1zheai.com/console?lng=ja) に入り、左メニューの「API キー」をクリックし、右上の「API キーを作成」をクリックして、名前を入力して保存します。API キーは `sk-` で始まります。リスト内のコピーアイコンをクリックしてコピーし、保存してください。詳細は[API キーの取得と管理](/ja/docs/api-keys/)を参照してください。
API キーを環境変数に設定し、curl で Anthropic ネイティブインターフェースを一度呼び出します：
```bash title="macOS / Linux"
export ONEZHE_API_KEY="sk-你的Key"
curl https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 128,
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 HTTP"}]
}'
```
```powershell title="Windows PowerShell"
$env:ONEZHE_API_KEY = "sk-你的Key"
$body = @{
model = "claude-sonnet-5-5"
max_tokens = 128
messages = @(@{ role = "user"; content = "用一句话解释什么是 HTTP" })
} | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod -Uri "https://1zheai.com/v1/messages" -Method Post `
-Headers @{ "x-api-key" = $env:ONEZHE_API_KEY; "anthropic-version" = "2023-06-01" } `
-ContentType "application/json; charset=utf-8" `
-Body ([System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($body))
```
`ONEZHE_API_KEY` はあくまで例の変数名で、何という名前にしても構いません。
成功時は HTTP 200 を返し、構造は公式と一致します。特に次の2点を確認してください：`model` がリクエストしたモデルかどうか、`usage` 内のトークン数です。以下は 2026-10-15 に実測したレスポンスです：
```json
{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"id": "msg_011Cg3G8HQmyTrnqSBX6o6Pw",
"type": "message",
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "HTTP(超文本传输协议)是一种基于请求-响应模式的应用层协议,用于在客户端(如浏览器)和服务器之间传输网页、图片、API 数据等内容。"
}
],
"container": null,
"stop_reason": "end_turn",
"stop_sequence": null,
"stop_details": null,
"usage": {
"input_tokens": 530,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation": {
"ephemeral_5m_input_tokens": 0,
"ephemeral_1h_input_tokens": 0
},
"output_tokens": 69,
"output_tokens_details": {"thinking_tokens": 0},
"service_tier": "standard",
"inference_geo": "global"
},
"input_transformations": [],
"diagnostics": null,
"context_management": {"applied_edits": []}
}
```
`input_tokens` はこの質問文自体より数百多く、これはこの種のクライアント（curl、SDK、サードパーティツール）が毎回のリクエストに付加するシステムプロンプトで、入力として課金されます。Claude Code は付加しません。詳細は[システムプロンプトの課金](/ja/docs/pricing-explained/#section-3)を参照してください。
次にコンソール左側の「呼び出しログ」を開くと、先ほどの1件が確認できます：時間、使用した API キー（「トークン」列）、モデル、入力 / 出力トークン、キャッシュ読み書き、料金。
## GPT から始める場合も
OpenAI SDK を使用している場合や Codex に接続する場合は、GPT プロトコルを直接選択できます。同じターミナルで上記の `ONEZHE_API_KEY` を設定した上で、次を実行します：
```bash
curl --fail-with-body https://1zheai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"用一句话解释 HTTP。"}]}'
```
ここは macOS / Linux のシェル例です。Windows では[クロスプラットフォーム Python / Node.js の例](/ja/docs/code-examples/) を直接実行できます。テキストは `choices[0].message.content` にあり、モデルがリストにない場合は先に[利用可能なモデルの照会](/ja/docs/api-models/) を行ってください。Codex は Responses が必要です。[Codex 設定チュートリアル](/ja/docs/quickstart-codex/) に従って接続してください。
## 次のステップ
よく使うツールに接続します：
環境変数2つだけで済みます。
設定ファイルを手で編集したくない場合はこちら。
カスタム Base URL の書き方と制限。
既存の OpenAI コードで base_url のみ変更。
リクエストが失敗した場合は、まず[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/) を確認してください。返却されるフィールドと使用量を照合したい場合は、[モデルと使用量の照合](/ja/docs/verify-model/) を参照してください。
---
# APIキーの取得と管理
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-keys/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-keys.md
---
title: "APIキーの取得と管理"
description: "1折AIコンソールでsk-で始まるAPIキーを作成し、保管・ローテーション・漏洩時の被害を最小化する方法。"
headingIds: {"APIキーの作成":"section-1","ツールごとに1つのAPIキー":"section-2","保管場所":"section-3","漏洩した場合の対処":"section-4","よくある質問":"section-5"}
---
APIキー（API key）は1つの呼び出し権限に対応し、アカウントの残高から課金されます。このページでは、作成方法、保管方法、問題発生時の対処を説明します。
## APIキーの作成
[1zheai.com/console](https://1zheai.com/console?lng=ja)を開きます。
左側メニューの「APIキー」をクリックし、右上の「APIキーを作成」をクリックします。用途がわかる名前を入力します（例：`claude-code-macbook`、`ci-staging`）。他の項目は変更しなくても使用でき、「変更を保存」をクリックします。
フォームで設定できる項目：
| フォーム項目 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|
| 名前 | 空 | 呼び出しログでこの名前によりAPIキーを区別します |
| 有効期限 | 無期限 | 1時間、1日、1ヶ月、または特定の日付と時刻を指定できます |
| 数量 | 1 | 複数を一度に作成すると、名前にランダムなサフィックスが自動的に追加されます |
| 「無制限クォータ」スイッチ | オン | オフにすると「クォータ (USD)」が表示され、このAPIキーはこの金額（米ドル）までしか使用できません |
| モデル制限（「詳細設定」内） | 空（すべてのモデルが使用可能） | モデルを選択すると、このAPIキーはこれらのモデルのみ呼び出せます |
| IPホワイトリスト（「詳細設定」内） | 空（制限なし） | 記載されたIPまたはCIDRネットワークからのみ呼び出しを許可します |
APIキーは`sk-`で始まります。コピー後、パスワードマネージャーまたは環境変数に保存し、チャット、スクリーンショット、コードリポジトリに貼り付けないでください。
## ツールごとに1つのAPIキー
ツールごと、マシンごとにAPIキーを作成することを推奨します。利点は3つあります：
- 呼び出しログがAPIキーごとに区別されるため、どのツールがいくら使ったか一目でわかります。
- 1つのAPIキーが漏洩した場合、それだけを削除すれば他のツールに影響しません。
- チーム内で誰のAPIキーか責任が明確で、退職やマシン変更時に該当するAPIキーを削除できます。
## 保管場所
```bash title="Shell 配置（macOS / Linux）"
# 写进 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc，只在本机生效
export ONEZHE_API_KEY="sk-你的Key"
```
```powershell title="Windows（当前用户，持久）"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ONEZHE_API_KEY", "sk-你的Key", "User")
# 重新打开终端后生效
```
```bash title=".env（项目本地）"
# .env 要写进 .gitignore
ONEZHE_API_KEY=sk-你的Key
```
Claude Codeのプロジェクトレベルの`.claude/settings.json`は通常リポジトリにコミットされ、Claude Codeの公式ドキュメントもここに認証情報を書かないことを明確に推奨しています。APIキーはユーザーレベルの`~/.claude/settings.json`、またはリポジトリにコミットされない`.claude/settings.local.json`に保管してください。
## 漏洩した場合の対処
1. 「APIキー」一覧で該当のキーを見つけ、「操作」列の「無効化」アイコンをクリックするか、「⋯」メニューから「削除」を選択します。無効化後は即座に失効し、再度使用すると401 `Invalid token`が返されます。
2. 新しいAPIキーを作成し、使用箇所を差し替えます。
3. 呼び出しログ（コンソールメニューの「呼び出しログ」）を開き、「展開」をクリックし、「トークン名」にこのAPIキーの名前を入力してフィルタリングし、最近の呼び出しにあなたが発起していないものがないか確認します。
## よくある質問
はい、APIキーはツールに紐づいていません。ただし混用するとログで誰の支出か区別できないため、分けて作成することを推奨します。
ほとんどの場合、はい。一般的な原因：コピー時に空白や改行が含まれた、APIキーが削除済み、ツールの間違ったフィールドに入力した。項目ごとの切り分けは[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
デフォルトは無期限です。作成時または編集時に「有効期限」で時刻を設定でき、期限切れ後に呼び出すと401 `Invalid token`が返され、APIキーを間違えた場合のレスポンスと同じです。一覧の「期限」列に各APIキーの有効期限が表示されます。
---
# サポートされているモデル
Source: https://1zheai.com/ja/docs/models/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/models.md
---
title: "サポートされているモデル"
description: "Claude、GPT、MiMo および画像生成モデルの提供範囲、モデル ID、インターフェース、価格を確認します。"
headingIds: {"モデル一覧":"section-1","どちらのインターフェースでも呼び出せる":"section-2","OpenAI / GPT モデル":"section-3","MiMo モデル":"section-4","API で最新一覧を取得する":"section-5","選び方":"section-6","よくある質問":"section-7","画像モデルと API での一覧取得":"section-8"}
---
Claude、GPT、MiMo および画像生成モデルが提供開始されました。以下に Claude と GPT のモデル ID を列挙しますが、完全な提供範囲はモデルカタログと API のレスポンスが正となります。
[公開モデルと価格](https://1zheai.com/en/pricing/) を確認して料金をご覧ください。ログイン済みユーザーは[コンソール · モデル](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja) にアクセスしてモデルを確認し、接続方法を確認できます。
## モデル一覧
リクエスト内の `model` は下表の ID と完全に一致している必要があります（日付サフィックスを含む）。
| モデル ID | シリーズ | 説明 |
|---|---|---|
| `claude-fable-5-1` | Fable 5.1 | |
| `claude-fable-5` | Fable 5 | |
| `claude-opus-5-5` | Opus 5.5 | |
| `claude-opus-5` | Opus 5 | |
| `claude-opus-4-8` | Opus 4.8 | |
| `claude-opus-4-7` | Opus 4.7 | |
| `claude-opus-4-6` | Opus 4.6 | |
| `claude-opus-4-5-20251101` | Opus 4.5 | 日付付きの固定バージョン ID |
| `claude-sonnet-5-5` | Sonnet 5.5 | |
| `claude-sonnet-5` | Sonnet 5 | |
| `claude-sonnet-4-6` | Sonnet 4.6 | |
| `claude-sonnet-4-5-20250929` | Sonnet 4.5 | 日付付きの固定バージョン ID |
| `claude-haiku-5-5` | Haiku 5.5 | |
| `claude-haiku-4-5-20251001` | Haiku 4.5 | 日付付きの固定バージョン ID |
各モデルの単価（入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み）は[価格ページ](https://1zheai.com/en/pricing/) をご覧ください。モデルの能力、コンテキスト長、リリースノートは [Anthropic 公式モデルドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) が正となります。
## どちらのインターフェースでも呼び出せる
上表のモデルはすべて Anthropic ネイティブの `/v1/messages` と OpenAI 互換の `/v1/chat/completions` で呼び出せ、モデル ID の書き方は同じです。キャッシュ、thinking、ツール呼び出しなど Claude 固有のパラメータが必要な場合はネイティブインターフェースを使用してください。詳細は [Base URL と認証](/ja/docs/base-url/) をご覧ください。
## OpenAI / GPT モデル
- `gpt-5.6-luna`
- `gpt-5.6-sol`
- `gpt-5.6-terra`
- `gpt-6-astra`
GPT は [OpenAI SDK](/ja/docs/quickstart-openai-sdk/) と [Codex CLI](/ja/docs/quickstart-codex/) で利用できます。モデルごとのインターフェースと課金方式は[コンソールのモデルカタログ](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja) が正となります。
## MiMo モデル
MiMo のテキストおよび音声モデルの ID、対応インターフェース、課金単位は[モデルと価格](https://1zheai.com/en/pricing/) をご覧ください。テキストはトークン単位、音声は該当モデルの課金単位で確認してください。Claude のキャッシュや割引ルールを適用しないでください。
## API で最新一覧を取得する
モデルは公式リリースに伴い増減します。API のレスポンスが正となります：
```bash title="用你的 Key 查"
curl https://1zheai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-你的Key"
```
```bash title="公开价格接口（不需要 Key）"
curl -s https://1zheai.com/api/pricing | jq -r '.data[].model_name'
```
## 選び方
どれを選べばよいかわからない場合は、以下から始められます：
| シーン | 推奨 |
|---|---|
| 日常的なコーディング、Claude Code の主力 | `claude-sonnet-5-5` |
| 複雑なリファクタリング、調査が難しい問題 | `claude-opus-5-5` |
| サブタスク、要約、分類などの軽い作業 | `claude-haiku-5-5` |
Claude Code で opus / sonnet / haiku の 3 段階を具体的なモデルにマッピングする方法は、[Claude Code 接続](/ja/docs/quickstart-claude-code/) をご覧ください。
## よくある質問
まず ID の綴りと日付サフィックスを確認し、その後上記の `/v1/models` で、あなたの API キー（API key）がこのモデルを見えるか確認してください。他のプロバイダーのカスタムモデル名（接頭辞や接尾辞が付いたものなど）はここでは使用できません。
モデルが存在しないか現在利用できない場合、ゲートウェイは HTTP 404 を返します。Anthropic ネイティブレスポンスの `error.type` は `not_found_error` です。OpenAI 互換レスポンスの `error.code` は `model_not_found` です。
まず ID とキーの利用可能モデル一覧を確認し、同じエラー ID を繰り返し再試行しないでください。モデルは存在するが一時的に健全なアップストリームサービスがない場合にのみ 503 が返る可能性があります。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/) をご覧ください。
通常、レスポンスの `model` はリクエストした ID です。一致しない場合は、リクエスト時刻とレスポンスを support@1zheai.com まで送信してください。[モデルと使用量の確認](/ja/docs/verify-model/) に沿ってチェックを実施することもできます。
## 画像モデルと API での一覧取得
公開カタログには 2026-10-16 時点で `gpt-image-1.5` と `chatgpt-image-latest` が掲載されています。詳細は[画像生成接続](/ja/docs/api-images/) をご覧ください。実際の権限とパラメータはあなたのキーとモデルカタログが正となります。
モデル API の完全なサンプル、2 つのレスポンス形式、一覧が空の場合のトラブルシューティング方法は[利用可能なモデル API の照会](/ja/docs/api-models/) をご覧ください。
---
# 他サービスから1折AIへの移行
Source: https://1zheai.com/ja/docs/migration/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/migration.md
---
title: "他サービスから1折AIへの移行"
description: "アドレス、キー、モデル、プロトコル、機能ごとに移行し、元の設定をロールバック可能な形で保持します。"
headingIds: {"4つの設定をまとめて確認":"section-1","順番に検証する":"section-2","環境変数の有効範囲":"section-3","切り替えに失敗した場合のロールバック":"section-4"}
---
移行前に元の設定を保存してください。まず別のターミナルまたは開発環境で検証し、成功を確認してから、常用ツールや本番サービスを変更してください。
## 4つの設定をまとめて確認
| 設定 | 1折AIの書き方 | よくある見落とし |
| --- | --- | --- |
| OpenAI Base URL | `https://1zheai.com/v1` | 余分に `/chat/completions` を書き足す、または `/v1` を漏らす |
| Anthropic Base URL | `https://1zheai.com` | SDKが再度 `/v1` を追加する |
| APIキー | 本サイトのコンソールで作成したキー | 旧プロバイダーのキーを引き継ぐ |
| モデルID | 本サイトの `/v1/models` が返す完全なID | `vendor/` プレフィックスや独自のサフィックスを含む名前を引き継ぐ |
元のHTTPリクエストには完全なエンドポイントパスが必要です。SDKやデスクトップツールは通常 Base URL のみを要求します。[対応するツールのチュートリアル](/ja/docs/integrations/)を基準にしてください。
## 順番に検証する
[モデルクエリインターフェース](/ja/docs/api-models/)に従って1回呼び出してください。失敗した場合は、まずアドレス、認証情報、アクセス条件を修正し、複数のビジネスパラメータを同時に調整しないでください。
[Chat Completions](/ja/docs/api-chat-completions/)、[Responses](/ja/docs/api-responses/)、[Messages](/ja/docs/api-messages/)のいずれかを選択します。元のクライアントが必要とするプロトコルを維持し、まずオプションパラメータを外してください。
ストリーミング、マルチターン履歴、ツール呼び出し、および必要なその他の機能を順に検証してください。一度に1項目ずつ追加し、比較可能なエラーレスポンスを保持してください。通常のテキストが成功しても、Agentのファイル、検索、補助モデルがすべて互換であるとは限りません。
[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)でリクエスト時刻とモデルを確認してください。設定の再読み込みが必要なターミナル、IDE、バックグラウンドサービスを再起動し、古い環境変数が引き続き使用されるのを防いでください。
## 環境変数の有効範囲
ターミナル内の `export` は、現在のシェルとその後に起動する子プロセスにのみ影響します。デスクトップアプリ、コンテナ、cronジョブ、システムサービスは別の環境を使用する場合があります。実際にプログラムを実行する場所で認証情報を設定してください。
設定ファイル内の同名フィールドも環境変数を上書きする場合があります。Claude Code、Codexなどのツールはそれぞれのチュートリアルを参照し、すべてのプロバイダー変数をグローバルシェル設定に同時に詰め込まないでください。
## 切り替えに失敗した場合のロールバック
保存しておいたプロバイダー、アドレス、モデルの設定を復元し、クライアントを再起動してください。本番業務を移行している場合は、まず少数のリクエストで検証してから範囲を広げてください。アプリケーション層の設定切り替え方法を保持し、サービスを復元しやすくしてください。
機能が開放されているか不確かな場合は、モデルカタログで確認するかサポートに問い合わせてください。他のプラットフォームがEmbeddings、Batch、または特定のプロプライエタリ画像モデルを提供しているからといって、本サイトも同じサービスを提供すると仮定しないでください。
---
# API 接続のよくある質問
Source: https://1zheai.com/ja/docs/faq/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/faq.md
---
title: "API 接続のよくある質問"
description: "Base URL、モデル、ストリーミング、クライアント、タイムアウト、稼働監視のよくある質問を確認できます。"
headingIds: {"接続先、API キーとモデル":"section-1","リクエストとクライアント":"section-2","サービス状態とヘルプ":"section-3"}
---
## 接続先、API キーとモデル
OpenAI SDK には `https://1zheai.com/v1`、Anthropic SDK と Claude Code には `https://1zheai.com` を入力します。curl を直接使う場合は完全なリクエストパスを入力します。デスクトップツールによってはパスを自動補完するものがあります。[アドレス対応表](/ja/docs/base-url/)を参照してください。
必要です。本サイトへの接続には、本サイトのコンソールで作成した API キーを使用します。コンシューマー向けクライアントのサブスクリプションと本サイトの API 認証情報は、異なる接続方法です。ツールはカスタムプロバイダーまたは API アドレスに対応している必要があります。
一覧に表示されるのは、現在のキーから見えるモデルであり、リアルタイムの推論成功率ではありません。インターフェースプロトコル、オプションパラメーター、上流の状態も確認してください。[モデルクエリインターフェース](/ja/docs/api-models/)を参照してください。
本サイトのモデル一覧から完全な ID をコピーしてください。プロバイダーによっては異なるプレフィックス、エイリアス、日付バージョンが使われるため、推測で名前を変更しないでください。移行手順は[移行ガイド](/ja/docs/migration/)を参照してください。
## リクエストとクライアント
まずレスポンスプロトコルを確認してください。Chat Completions は `choices[].message.content` を読み、Messages は `content` のテキストブロックを走査し、Responses は `output` を走査するか、SDK の `output_text` を使用します。ツール呼び出しのレスポンスには通常のテキストが含まれない場合もあります。
マルチターン会話にはクライアント側で履歴を渡す必要があります。同じキーを繰り返し使用しても、サーバー側のセッションが自動的に作成されることはありません。Responses のセッション関連拡張は個別にサポートを確認し、デフォルトで依存しないでください。
終了イベントまたは最終状態の確認も必要です。途中のエラー、ストリームの切断、出力の切り捨ては、すでに一部のテキストを受信した後に発生する可能性があります。詳細は[ストリーム出力](/ja/docs/streaming/)を参照してください。
推奨しません。タイムアウトはリクエストが処理された後に発生する可能性があります。まず呼び出しログを確認し、回数制限、バックオフ、総待機時間に従ってリトライを実行してください。SDK とアプリケーションがそれぞれリトライするのを防ぎます。[タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/)を参照してください。
ブラウザスクリプトや公開リポジトリにキーをコンパイルしないでください。サーバー側で認証情報を保持してインターフェースを呼び出し、ブラウザは自分のバックエンドにのみ接続してください。サンプルコードの環境変数はサーバーまたはローカルターミナル用です。
## サービス状態とヘルプ
監視は公式サイト、コンソール、API エントリポイントの HTTP アクセシビリティをチェックするもので、各モデルの推論成功率を示すものではありません。監視とアプリケーションは同じサーバーにデプロイされており、サーバー全体の障害時には監視も停止します。履歴データは有効化後から蓄積されます。
発生時刻とタイムゾーン、クライアントバージョン、モデル ID、完全なリクエストパス、HTTP ステータスコード、リクエスト ID、マスキング済みのエラー情報を提供してください。キー、認証リクエストヘッダー、プライベートな会話内容は削除してください。[デバッグテンプレート](/ja/docs/troubleshooting/)に従って整理できます。
---
# ストア購入ガイド
Source: https://1zheai.com/ja/docs/store-guide/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/store-guide.md
---
title: "ストア購入ガイド"
description: "設定済みアカウント、サブスクリプションの有効化、ギフトカードの違いを理解し、商品の注意事項に従って注文し、配達状況を追跡します。"
headingIds: {"注文前の確認":"section-1","注文と配達":"section-2","購入前に必ず知っておくこと":"section-3","友達を招待して購入":"section-4"}
---
ストアで AI アカウント、サブスクリプションサービス、ギフトカードを選び、商品説明を確認してから注文してください。
| ご要望 | 選択するサービス | 確認場所 |
| --- | --- | --- |
| コードやツールからモデルを呼び出す | モデルAPI | [APIクイックスタート](/ja/docs/quickstart/) |
| 既存のサードパーティアカウントを購入する | 設定済みアカウント | [設定済みアカウントの購入と利用](/ja/docs/account-guide/) |
| 自分のサードパーティアカウントの会員資格を有効化する | サブスクリプションの有効化 | [有効化の条件と手続き](/ja/docs/subscription-guide/) |
| 入金コードまたは入金リンクを取得する | ギフトカード | [入金と利用に関する注意事項](/ja/docs/gift-card-guide/) |
このサイトのAPIキーは、ChatGPT、Claude、Grokにログインすることはできません。サードパーティプラットフォームの会員資格を購入しても、このサイトのAPI残高の有効化にはなりません。
## 注文前の確認
商品名、仕様、地域、サブスクリプション期間、現在の在庫、配達方法、購入に関する注意事項を確認してください。カタログに表示されていない仕様、または購入できない仕様はまだ公開されていません。デモページや他の販売者の手順に従って支払わないでください。
商品が自動更新に対応しているか、メールアドレスの変更、複数ユーザーでの利用、特定のクライアントに対応しているかは、選択した商品の説明に基づきます。明記されていない場合は、まずサポートに連絡して確認してください。これらの機能はデフォルトでは含まれません。
## 注文と配達
1. [オンラインストア](https://1zheai.com/en/store/)で商品と仕様を選択します。
2. ログイン後、チェックアウト価格、数量、購入に関する注意事項を確認します。有効化商品の場合は、フォームに必要な情報の入力も必要です。
3. リスクとアフターサービス規則を読み、確認欄にチェックを入れてから注文します。注文の支払いには、このサイトのウォレット残高を使用します。
4. [注文履歴](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)で状態、配達内容、補足が必要な情報を確認します。残高の有効化が成功しても、商品の購入や有効化が完了したことを意味するものではありません。
在庫のある自動配達商品、手動配達商品、注文後に有効化される有効化は、それぞれ異なる方法で処理されます。即時配達や完了期限を一律に保証するものではありません。チェックアウトページと注文表示が優先されます。
## 購入前に必ず知っておくこと
設定済みアカウントが正常に配達された後、または有効化が成功した後、アカウントがサードパーティプラットフォームによってBANされた場合、BANを理由とした返金は行われません。アピールを支援することはできますが、BAN解除の結果を保証するものではありません。約束どおりに配達されない場合、有効化が失敗した場合、または法律に基づきこのサイトが責任を負うべき状況については、該当するアフターサービス規則に従って処理されます。
[取引とアフターサービス規則](/ja/docs/store-rules/) · [注文の問題のトラブルシューティング](/ja/docs/store-orders/)
## 友達を招待して購入
ストアの商品は仕様に応じてコミッション還元に参加できます。参加範囲、帰属、精算条件については、[招待リワードとストア還元](/ja/docs/affiliate-guide/)をご覧ください。
---
# 設定済みアカウントの購入と利用
Source: https://1zheai.com/ja/docs/account-guide/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/account-guide.md
---
title: "設定済みアカウントの購入と利用"
description: "購入前に確認すべき仕様、納品内容、初回ログイン、BANリスクについて。ChatGPT、Claude、Grokの設定済みアカウントを購入する前にご確認ください。"
headingIds: {"購入前の確認事項":"section-1","アカウント受領後":"section-2","日常利用と更新":"section-3","BANとアフターサービス":"section-4"}
---
設定済みアカウントは、選択した商品ページに記載されたとおりのサードパーティプラットフォームのアカウントを納品します。サブスクリプションが含まれるかどうか、プランの種類、残りの有効期間は、すべて当該商品と注文内容によって決まります。プラットフォームの名称だけで判断しないでください。
## 購入前の確認事項
- サブスクリプションが含まれるかどうか、具体的なプラン（例：Pro、Max）と期間。表示されていない仕様は販売対象外です。
- 地域、ログイン方法、納品内容。メールアクセス、認証コードの受領、メールアドレス変更の可否が提供されるかどうか。
- 一回限りの納品か、別途の更新手配があるか。自動更新、メール転送、更新リマインダーが含まれると想定しないでください。
- チーム利用、共有、譲渡が許可されるかどうか、およびサードパーティプラットフォーム自身の利用規約と地域制限。
## アカウント受領後
1. [マイオーダー ](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja) で商品、仕様、納品情報を確認し、注文番号を安全に保管してください。
2. 当該商品のログイン手順に従って対応するプラットフォームにアクセスし、アカウントがログインできるか、プラン、有効期間を確認してください。
3. 商品で許可されている方法でパスワードの変更、復旧情報の設定、セキュリティ認証の有効化を行ってください。変更できない項目については、先にサポートへ連絡して確認してください。
4. 納品された情報が無効な場合、仕様が一致しない場合、ログインに失敗した場合は、マスク処理したスクリーンショットとエラーメッセージを保存し、公式サイトのサポート窓口から状況を説明してください。アカウントのパスワード、認証コード、リカバリーコードを公開しないでください。
## 日常利用と更新
プラットフォームの利用規約に従ってください。アカウントは地域、利用量、本人確認、リスク管理の制限を受ける場合があります。購入には、制限の回避、本人確認の代行、BANされないことのいずれの保証も含まれていません。本人確認は、プラットフォームの要求に応じて実際の利用者が完了してください。明確で必要かつ正当な手続きがない限り、身分証明書や認証コードをカスタマーサポートへ送信しないでください。
更新が必要な場合は、まず現在の商品が対応している方法を確認してください。ご自身のアカウント用に購入したチャージを設定済みアカウントに直接適用せず、互換性のないサブスクリプションを重ねて適用しないでください。
## BANとアフターサービス
設定済みアカウントが正常に納品された後、またはチャージが成功した後、サードパーティプラットフォームによってアカウントがBANされた場合、BANを理由とした返金は行われません。アピールにはお手伝いできますが、BAN解除の結果を保証するものではありません。約束どおりの納品が行われない場合、チャージが成功しない場合、および当サイトが法令上責任を負うべき事態については、該当するアフターサービス規則に従って対応します。
[取引詳細ルール ](/ja/docs/store-rules/) · [注文トラブルのトラブルシューティング ](/ja/docs/store-orders/)
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# サブスクリプション有効化条件と手順
Source: https://1zheai.com/ja/docs/subscription-guide/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/subscription-guide.md
---
title: "サブスクリプション有効化条件と手順"
description: "自前のアカウントで有効化する前に、資格、必要資料、安全上の注意、注文の処理方法を確認します。"
headingIds: {"先にアカウントの条件を確認する":"section-1","注文の手順":"section-2","資料の安全":"section-3","処理中、失敗と返金":"section-4"}
---
このサービスは、既存の第三者プラットフォームのアカウントで、選択したサブスクリプションを有効化するものです。新しいアカウントは交付しません。対応するプラットフォーム、プラン、販売状況は[ストア](https://1zheai.com/en/store/)の商品ページで確認してください。このガイドに記載されているすべてのプランが販売中とは限りません。
## 先にアカウントの条件を確認する
選択した商品が要求する地域、アカウントの種類、現在の購読状態、未払い、返金履歴、更新制限を確認してください。チャネルによって条件が異なる場合があり、すべてのアカウントが Free であることを一律に要求するわけでも、重複・アップグレード・既存購読の延長が可能であることを一律に保証するわけでもありません。
既存の購読、未払い、プラットフォームの制限がある場合、またはアカウントの資格が不明な場合は、先にサポートに連絡してください。繰り返し注文してテストしたり、他の販売者の操作説明で本サイトの商品注意書きを代替したりしないでください。
## 注文の手順
1. 具体的な仕様を選択し、価格、期間、適用アカウント、開通方法を確認します。
2. 本サイトの決済フォームに、その仕様が要求する資料（アカウント識別子や Organization ID など）を入力します。項目は商品によって異なります。
3. 対象アカウントと資料を照合し、リスクの注意書きを読んだうえで注文を送信します。
4. [注文履歴](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)で処理の進捗を確認します。元の注文で修正可能と表示されている場合のみ資料を更新し、重複購入はしないでください。
5. 注文が完了と表示されたら、第三者プラットフォームにログインして会員プランと有効期限を確認します。まだ更新されていない表示の場合は、再読み込みまたは再ログイン後に再確認し、それでも一致しない場合はサポートに連絡してください。
## 資料の安全
一部の仕様では、Session JSON などのログインセッション資料が必要になる場合があります。この種の資料はアカウントへのアクセスを許可する可能性があり、パスワードに匹敵する機密性があります。本サイトの該当注文専用フォームでのみ送信し、オンラインチャット、メール、公開スクリーンショット、第三者のアカウント照会サイトには送信しないでください。権限の範囲を理解し、商品の要求を受け入れた場合にのみ送信してください。受け入れられない場合は、その仕様を購入しないでください。
通常のカスタマーサービスのメッセージでパスワード、認証コード、API キー、完全なログインセッションを送信しないでください。処理終了後は、第三者プラットフォームが提供する方法でログインデバイスとセッションを確認・管理してください。
## 処理中、失敗と返金
支払い後に処理を開始します。処理段階に入った後は直接キャンセルできません。タイムアウトや失敗の表示は返金を意味せず、開通されていないことを意味するものでもありません。元の注文を保持し、状態の更新を待つか、サポートに連絡して確認し、重複課金や重複開通を避けてください。返金の結果と行き先は本サイトの注文とウォレットの取引履歴に準じ、一律に元の支払い方法へ返金することを保証しません。
設定済みアカウントの正常な納品または有効化成功後、アカウントが第三者プラットフォームにバンされた場合、バンを理由とした返金は行いません。申し立てを支援することはできますが、利用停止の解除の結果を保証しません。約束どおりに納品されなかった場合、有効化が成功しなかった場合、または法令により本サイトが責任を負うべき場合は、該当するアフターサービス規則に従って処理します。
[取引・サポート規約](/ja/docs/store-rules/) · [注文のトラブルシューティング](/ja/docs/store-orders/)
---
# ギフトカード交換に関する注意事項
Source: https://1zheai.com/ja/docs/gift-card-guide/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/gift-card-guide.md
---
title: "ギフトカード交換に関する注意事項"
description: "購入および交換前に、地域、有効期限、対象アカウント、およびカード情報の提供ルールを確認してください。"
headingIds: {"購入前の確認":"section-1","受領後の使用方法":"section-2","キャンセルとアフターサービス":"section-3"}
---
ギフトカードは交換コードまたは交換リンクの形式で提供されます。サブスクリプションの代行購入の場合は、注文フローを通じて直接有効化されることがあります。これらは同じ提供方法ではないため、すべての代行購入を、カード情報を取得して外部サイトで交換するものと理解しないでください。
## 購入前の確認
商品に記載されているプラットフォーム、地域、通貨または額面、サブスクリプションのプラン、有効期限、および利用可能なアカウントの条件を確認してください。既存のサブスクリプション、モバイルサブスクリプション、追加交換、またはギフトがサポートされているかは、商品説明を項目ごとに確認してください。他の販売者の有効期限や交換条件を、当サイトの保証として扱わないでください。
ストアに購入可能なギフトカードがない場合、現在購入が開放されていないことを意味します。プラットフォームの規則や供給状況が変更された場合は、実際の商品表示に従います。
## 受領後の使用方法
1. [マイオーダー](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)で提供内容を確認し、交換コードや交換コードを含むスクリーンショットを公開しないでください。
2. 正しい対象アカウントにログインしていることを確認してから、商品説明に従って指定の交換入口にアクセスしてください。追加の送金やパスワードの提供を求める不審なサイトには注意してください。
3. 交換前に再度地域とアカウントの状態を確認し、交換後は実際に付与された特典を確認してください。
4. 使用済み、無効、地域不一致、または特典が付与されていない場合は、注文番号、エラー内容、およびマスキング済みスクリーンショットを保存してサポートに連絡し、試行錯誤のために繰り返し購入しないでください。
## キャンセルとアフターサービス
処理が開始されていない注文は、注文に提供されている入口からキャンセルを申請できます。交換コードの提供後は、直接の返金はサポートされていません。問題がある場合はサポートに連絡して確認してください。約束どおりの提供が行われなかった場合、無効な提供の場合、または法的に当サイトが責任を負うべき場合は、適用されるアフターサービス規則に従って処理されます。ギフトカードのブロック、交換制限、および返金条件は、その商品の専用の注意事項に従い、API残高の返金規則は適用しません。
[取引およびアフターサービス規則](/ja/docs/store-rules/) · [注文問題のトラブルシューティング](/ja/docs/store-orders/)
---
# 注文状況とトラブルシューティング
Source: https://1zheai.com/ja/docs/store-orders/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/store-orders.md
---
title: "注文状況とトラブルシューティング"
description: "納品内容、処理進捗、情報修正と返金記録を確認し、重複注文を防ぎます。"
headingIds: {"状態の説明":"section-1","よくある問題":"section-2","決済済みだが、アカウントや会員が届かない":"section-3","情報を間違えて入力した":"section-4","注文は完了と表示されているが、プラットフォームに会員がいない":"section-5","アカウントがBANされた、または本人確認を求められた":"section-6","返金はどこにあるか":"section-7","サポートに連絡する際に提供すべきもの":"section-8"}
---
[マイオーダー](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)から該当の注文を選択してください。購入記録、納品内容、処理進捗は当該注文が基準となります。残高チャージの記録は商品注文ではありません。
## 状態の説明
| 状態 | 意味 | 次のステップ |
| --- | --- | --- |
| 納品待ち | 注文は作成済みだが、納品がまだ完了していない | 納品方法と注文の説明を確認する。キャンセルの入口が提供されている場合はキャンセルを申請できる |
| 処理中 | 人手で処理中、または提携チャネルで開通手続き中 | 元の注文を維持し、重複購入しない。指示に従って情報を補足・修正する |
| 納品済み | 納品内容または開通結果が提供済み | 設定済みアカウントはログインと仕様を照合する。有効化は会員状態を照合する。ギフトカードは説明に従って交換する |
| キャンセル済み | 元の注文は終了済み | キャンセル理由とウォレットの取引履歴を照合する。返金の有無は実際の記録が基準となる |
有効化の詳細な進捗は、供給待ち、開通待ち、情報の修正が必要、返金処理中などを示す場合があります。これらの進捗は最終的な完了状態とは異なります。一度のエラーだけで開通や返金の結果を判断しないでください。
## よくある問題
### 決済済みだが、アカウントや会員が届かない
まず注文詳細を開いて、状態と納品内容を照合してください。人手納品や有効化は即時完了しない場合があります。商品説明の期限を超えた場合、状態が長時間更新されない場合、または異常が表示される場合はサポートに連絡し、二重支払いはしないでください。
### 情報を間違えて入力した
元の注文に修正の入口が表示されている場合のみ更新し、対象アカウントを照合してから送信してください。入口がない場合や納品済みの場合は、まずサポートに連絡してください。開通済みのサブスクリプションを移管できるとは約束しません。
### 注文は完了と表示されているが、プラットフォームに会員がいない
送信した対象アカウントでログインしていることを確認し、再読み込みまたは再ログインしてサブスクリプション設定を確認してください。それでも一致しない場合は、マスキング済みのスクリーンショットと注文番号を用意してサポートに連絡し、自分で再度購入しないでください。
### アカウントがBANされた、または本人確認を求められた
サードパーティプラットフォームの公式手段で異議申立てまたは本人確認を行ってください。正常な納品や有効化が成功した後は、BANを理由とした返金は行いません。異議申立てを支援できますが、BAN解除は保証しません。契約どおりの納品がされないなどの異常は[アフターサービス規則](/ja/docs/store-rules/)に基づき別途対応します。
### 返金はどこにあるか
注文のキャンセル理由とウォレットの取引履歴を確認してください。ウォレット残高への返金は元の支払い方法への返金とは異なります。処理中と表示されている返金はまだ完了していないため、同じ申請を重複して送信しないでください。
### サポートに連絡する際に提供すべきもの
注文番号、商品および仕様、発生時刻とタイムゾーン、注文状態、マスキング済みのエラー情報。パスワード、認証コード、完全な Session JSON、交換コード、API キーは送信しないでください。
---
# ストア交易とアフターサービス規則
Source: https://1zheai.com/ja/docs/store-rules/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/store-rules.md
---
title: "ストア交易とアフターサービス規則"
description: "注文段階に応じてキャンセル、納品異常、開通失敗、アカウントBANを区別。モデルAPI残高は別途チャージ規則に従う。"
headingIds: {"注文前の情報":"section-1","キャンセルと返金は注文段階に応じて処理":"section-2","BANリスクは別途理解が必要":"section-3","API残高返金との違い":"section-4","アフターサービスが必要な場合":"section-5"}
---
## 注文前の情報
価格、仕様、数量、地域、期間、納品方法、リスクに関する注意事項は、商品または決済フロー内で表示されます。確定前にすべてお読みください。不明な条件がある場合は、まずサポートにお問い合わせください。注文は、注文時に確認した商品とリスクに関する注意事項を保持します。後続ページの更新によって、過去の注文の確認記録が書き換わることはありません。
本サイトは、商品の購入とアフターサービス申請の入口です。供給パートナーが関与する場合、本サイトが注文に基づいて照合・処理します。見知らぬ上流業者に別途支払う必要はなく、販売代理アカウントを自ら登録する必要もありません。
## キャンセルと返金は注文段階に応じて処理
| 状況 | 処理方法 |
| --- | --- |
| 未納品かつ注文にキャンセル入口がある | 元の注文からキャンセルを申請でき、成功後はウォレットの返金明細を確認する |
| 処理中、または開通結果が未確定 | 直接キャンセルは不可。元の注文を保持して照合を待ち、重複購入しない |
| ログイン不可、納品無効、仕様不一致 | 注文番号とマスキング済み証明を提供し、サポートが納品状況を照合する |
| 有効化失敗、または情報に誤りがある | 元の注文の指示に従って修正するか、サポートに連絡する。失敗表示は返金済みを意味しない |
| 設定済みアカウントが正常納品済み、または有効化成功後に第三者プラットフォームでBANされた | BANを理由とした返金は不可。申し立てを支援するが、BAN解除は保証しない |
| ギフトカードが納品済み | 直接返金は不可。納品無効などの異常は、引き続きサポートに連絡して照合できる |
## BANリスクは別途理解が必要
設定済みアカウントの正常納品後、または有効化成功後にアカウントが第三者プラットフォームでBANされた場合、BANを理由とした返金は行いません。申し立てを支援しますが、BAN解除の結果は保証しません。契約どおりの納品が行われなかった場合、有効化が成功しなかった場合、または法令により本サイトが責任を負うべき場合は、該当するアフターサービス規則に従います。
第三者プラットフォームは、規約の変更、アクセス制限、本人確認の要求を行う可能性があり、本サイトはリスク管理が発生しないこと、BANされないこと、申し立てが必ず承認されることを保証できません。正常納品後のBANと、契約どおりの納品でない場合や開通失敗を混同しないでください。上記の説明は、法令により本サイトが負うべき責任を排除するものではありません。
## API残高返金との違い
モデルAPIの未使用元本の返金は、[チャージ、返金、インボイス](/ja/docs/billing/)に従います。ストア商品のキャンセル可否と返金方法は、注文段階と該当商品の規則に従い、API残高の7日ルールを直接適用しません。注文キャンセルによるウォレットへの返金と、ウォレットチャージの元払い返金は、別の操作です。
## アフターサービスが必要な場合
[マイ注文](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)から注文番号を控え、商品仕様、発生時刻、注文状態、第三者プラットフォームに表示された状態、マスキング済みエラーのスクリーンショットを提供してください。公式サイトまたはコンソールで公開されているサポート窓口から連絡し、パスワード、認証コード、完全なセッション、交換コード、証明書の原本画像は提供しないでください。具体的な問題の特定方法は[注文問題の切り分け](/ja/docs/store-orders/)をご覧ください。
---
# 招待報酬とストア還元
Source: https://1zheai.com/ja/docs/affiliate-guide/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/affiliate-guide.md
---
title: "招待報酬とストア還元"
description: "ストア還元の招待帰属、対象商品、精算条件、および報酬の状態について説明します。"
headingIds: {"参加方法":"section-1","どの注文が報酬を発生させるか":"section-2","いつ精算されるか":"section-3","どこで確認できるか":"section-4"}
---
対象商品の注文は紹介報酬に計上できます。設定済みアカウント、サブスクリプション有効化、ギフトカードの対象商品は、管理者が個別に設定します。すべての商品に自動で報酬が付くわけではありません。
## 参加方法
コントロールパネルの[ウォレット](https://1zheai.com/wallet?lng=ja)の招待入口から、自分の登録リンクをコピーします。友人がそのリンク経由で登録を完了すると、システムが記録した招待関係が引き継がれます。友人が注文する際は、これに基づいて報酬の帰属が決定されます。その後に他の人のリンクをクリックしても帰属は変更されず、注文フォームに招待者番号を送信することもありません。
すでに招待関係が確立している友人が、機能有効化後に還元対象商品を購入した場合も、新規注文のルールに従って処理されます。機能有効化前の過去の注文に対して、ストア報酬が追加で支払われることはありません。自分自身の購入は、自分の招待還元としてカウントされません。
## どの注文が報酬を発生させるか
管理者は商品仕様ごとに固定報酬を設定し、0 を入力すると対象外となります。実際の報酬がまだ設定されていない仕様に対しては、報酬は支払われません。注文時に、当時の招待者、商品、数量、および報酬金額が記録されます。その後の商品価格や報酬の調整は、すでに注文された記録を書き換えることはありません。
ストア還元と登録報酬は別々の記録です。友人がウォレットにチャージしても、商品購入を意味せず、それによってストア報酬が自動的に発生することもありません。登録報酬が支払われるかどうかは、管理者の既存の招待報酬設定に従います。
## いつ精算されるか
| 注文の状況 | 報酬の処理 |
| --- | --- |
| 未納品、処理中、または開通結果未確認 | 見積もり報酬のみ記録され、残高に転入できません |
| 設定済みアカウントまたはギフトカードの納品成功、有効化完了 | システムが精算し、報酬残高に計上されます |
| 注文のキャンセルと返金 | 見積もり報酬は無効となり、報酬は支払われません |
| 同じ注文の重複送信、または完了通知の重複処理 | 同じ注文は一度だけ精算されます |
注文にエラーが発生した、またはタイムアウトしたことは、納品済みを意味しません。一度の処理結果だけで報酬が発生したかどうかを判断することはできません。アカウントの正常な納品や有効化成功後に発生した封鎖は、[ストアアフターサービス規則](/ja/docs/store-rules/)に従って処理されます。
報酬受取アカウントが無効化された、またはシステムの金額上限に達した場合、報酬は精算待ちの状態を維持し、条件が回復した後に再試行されます。これは購入者の注文納品に影響しません。システムの支払いおよび報酬機能が一時停止している場合、精算も一時停止されます。
## どこで確認できるか
ウォレットの「最近のストア報酬」には、最近の対象注文の商品、仕様、数量、金額、および状態が表示されます。
- **精算待ち**：見積もり金額で、まだ利用可能な報酬に計上されていません。
- **計上済み**：報酬残高に計上済みです。利用可能な報酬と再び加算計算しないでください。
- **無効化済み**：この報酬は支払われません。
利用可能な報酬は、既存の残高転入入口と最低転入要件を引き継ぎ、モデル API の消費に使用できます。報酬は現金出金枠ではなく、チャージ済みのストア利用可能資金でもありません。ストアは引き続き自身の資金資格ルールに従って検証します。
招待者は、自分に帰属する報酬記録のみを閲覧できます。記録には購入者の身元、注文番号、アカウントのパスワード、または交換コードは表示されません。報酬を照合する際は、公式サイトに掲載されているサポート窓口を通じて、報酬記録番号、商品、および発生日時を提供してください。購入者のログイン情報を求めないでください。
---
# Claude と GPT ツール接続チュートリアル
Source: https://1zheai.com/ja/docs/integrations/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/integrations.md
---
title: "Claude と GPT ツール接続チュートリアル"
description: "Claude Code、Codex CLI、OpenCode、OpenClaw、WorkBuddy、Hermes Agent、Cursor、Cline、Cherry Studio、CC Switch の API 設定チュートリアルと対応範囲。"
headingIds: {"プログラミングツール":"section-1","デスクトップアシスタント":"section-2","その他のクライアントとインポート方法":"section-3","Agent プラットフォーム":"section-4","設定管理":"section-5","カスタム API に対応するその他のツール":"section-6","設定が成功したかの確認方法":"section-7"}
---
使用中のツールに応じてチュートリアルへ進んでください。以下のステータスは既存の接続ドキュメントから整理したものであり、すべてのツールのバージョンがエンドツーエンドで検証済みであることを意味するものではありません。ツールを更新した後は、ページ内の呼び出し検証を再実行してください。
## プログラミングツール
Anthropic ネイティブ接続。環境変数、設定ファイル、よくある問題。
Responses インターフェース経由で OpenAI / GPT モデルを呼び出す。
v1 と v2 の設定を区別し、OpenAI 互換プロバイダーをカスタマイズする。
OpenAI 互換接続。まずカスタムキーの適用範囲と UI の違いを確認する。
Anthropic モードを優先し、OpenAI Compatible 設定も提供。
## デスクトップアシスタント
チャットクライアントにカスタムプロバイダーを追加する。
モデル設定からカスタムアドレスを追加する。完全な URL とプロトコル切り替えに注意。
## その他のクライアントとインポート方法
インポートリンクまたはクリップボードの JSON を取り込み、手動の代替設定もサポート。
Android プロバイダーの QR コード。キー内容はデフォルトで非表示。
カスタムプロバイダーのフィールドとモデル設定。
管理者 YAML エンドポイントとユーザーごとの独立したキー。
VS Code 拡張機能の Anthropic 設定。
ワンクリックプロトコルは、クライアントが公開的にサポートしている操作にのみ使用されます。ChatWise の会話オープンプロトコルはキーのインポートと同等ではありません。LibreChat には管理者設定が必要です。すべてのツールを同じインリンクリンクとして扱わないでください。
## Agent プラットフォーム
カスタム Anthropic プロバイダーとデフォルト Agent モデルを設定する。
モデルウィザードまたは名前付き provider で Chat Completions を設定する。
OpenCode、OpenClaw、WorkBuddy、Hermes Agent のチュートリアルは公式設定と照合済みですが、当サイトでのエンドツーエンド検証は未完了です。チュートリアルに従って実際のバージョンを確認し、呼び出しを検証してください。
## 設定管理
Claude Code のプロバイダー設定を管理し、手動切り替えを減らす。
## カスタム API に対応するその他のツール
まず、ツールが API アドレス、キー、モデル ID を設定できるかを確認し、プロトコルに応じて設定を選択してください：
| ツールが対応するプロトコル | 当サイトのインターフェース | 次のステップ |
| --- | --- | --- |
| Anthropic Messages | `/v1/messages` | クライアントが自動的に `/v1` を追加するか確認し、[アドレス説明](/ja/docs/base-url/) を参照 |
| OpenAI Chat Completions | `/v1/chat/completions` | 通常は Base URL に `https://1zheai.com/v1` を入力。完全なエンドポイントフィールドを除く |
| OpenAI Responses | `/v1/responses` | Base URL に `https://1zheai.com/v1` を入力し、[Codex CLI](/ja/docs/quickstart-codex/) を参照 |
| 公式アカウントログインのみ対応 | 当サイトの API キーは使用しない | ツールに別のカスタムプロバイダー設定があるか確認 |
## 設定が成功したかの確認方法
1. チュートリアルに従いプロトコルと Base URL を選択する。各ツールで `/v1` が必要かどうかは[アドレス対照表](/ja/docs/base-url/) を参照。
2. [対応モデル](/ja/docs/models/) から現在利用可能なモデルを選択する。
3. 短いリクエストを 1 回送信し、ツールが正常に応答するか確認する。
4. [呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) で該当する呼び出しを照合する。応答内容だけからどのプロバイダーを経由したかを判断しない。
問題が発生した場合はまず[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/) を確認してください。自分でプログラムを書く場合は[開発ガイド](/ja/docs/guides/) に進んでください。
---
# Claude Code の接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-claude-code/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-claude-code.md
---
title: "Claude Code の接続"
description: "ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_AUTH_TOKEN で Claude Code を 1折AI に接続します。環境変数、settings.json、Windows、モデル指定、VS Code 拡張の設定を説明します。"
headingIds: {"最短手順":"section-1","完全な手順":"section-2","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を使う理由":"section-3","モデルマッピング":"section-4","VS Code 拡張":"section-5","オプション設定":"section-6","よくある問題":"section-7"}
---
Claude Code には 2 つの変数だけが必要です。`ANTHROPIC_BASE_URL` を当方に向け、`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` に API キーを設定します。Anthropic アカウントへのログインは不要です。
## 最短手順
Claude Code をインストール済みで API キーをお持ちの場合、以下の 2 行を `~/.claude/settings.json` に書き込み、`claude` を実行します。
```json title="~/.claude/settings.json"
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://1zheai.com",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key"
}
}
```
ファイルが既に存在する場合は、この 2 項目を既存の `env` に統合し、他の設定を上書きしないでください。
## 完全な手順
インストール済みの場合はスキップできます。以下のコマンドは [Claude Code 公式インストールドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/setup) より引用しています。
```bash title="macOS / Linux"
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
```
```powershell title="Windows PowerShell"
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
```
```bash title="Homebrew"
brew install --cask claude-code
```
```bash title="npm（需要 Node.js 22+）"
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
```
npm でインストールする場合は `sudo` を付けないでください。
[コンソール](https://1zheai.com/console?lng=ja) で新しい API キーを作成します。このマシンの Claude Code 専用にすることを推奨します。詳細は [API キーの取得と管理](/ja/docs/api-keys/) を参照してください。
settings.json の場所：macOS / Linux は `~/.claude/settings.json`、Windows は `%USERPROFILE%\.claude\settings.json`。
```json title="settings.json（推荐）"
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://1zheai.com",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key"
}
}
```
```bash title="macOS / Linux 环境变量"
# 写进 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc，然后重开终端
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://1zheai.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的Key"
```
```powershell title="Windows PowerShell"
# 持久写入当前用户，重开终端后生效
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://1zheai.com", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "sk-你的Key", "User")
# 只在当前窗口生效
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://1zheai.com"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "sk-你的Key"
```
```bat title="Windows CMD"
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://1zheai.com"
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "sk-你的Key"
```
`ANTHROPIC_BASE_URL` にはルートアドレスを設定し、`/v1` を追加しないでください。Claude Code が自動的に `/v1/messages` を組み立てます。
プロジェクトディレクトリで `claude` を実行し、起動後に `/status` と入力します。次の 2 行を確認してください。
- base URL の行に `https://1zheai.com` と表示される
- 認証情報の行に、出所が `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` と表示される
その後、質問を 1 つ投げ、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) に新しい記録があるか確認してください。あれば接続成功です。
対話インターフェースに入りたくない場合は、非対話モードで一度試すこともできます（2026-10-15 実測で `ok` が返りました）。
```bash
claude -p "say ok" --model claude-sonnet-4-6
```
## ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を使う理由
Claude Code には API キーを格納できる変数が 2 つあり、違いは次のとおりです（[公式の説明](https://code.claude.com/docs/en/authentication)）。
| 変数 | 送信方式 | 動作 |
|---|---|---|
| `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` | `Authorization: Bearer <值>` | 設定後すぐに有効になり、確認ダイアログは表示されない |
| `ANTHROPIC_API_KEY` | `x-api-key: <值>` | 対話モードでは初回に、この API キーを使用するか確認するダイアログが表示される |
どちらも当社はサポートしており、`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` を推奨します。**どちらか一方だけを設定してください**。システムに以前の公式の `ANTHROPIC_API_KEY` が残っている場合は削除し、混在による 401 を避けてください。
また、注意すべきルールが 2 つあります。
- `env` の `settings.json` と、ターミナルの export で同じ変数を設定した場合、**settings.json が優先されます**。ターミナルの変更が反映されない場合は、まず settings.json を確認してください。
- プロジェクトの `.claude/settings.json` に API キーを書かないでください。このファイルは通常リポジトリにコミットされます。プロジェクトごとに区別したい場合は、コミットされない `.claude/settings.local.json` を使用してください。
## モデルマッピング
Claude Code 内の `opus`、`sonnet`、`haiku`、`fable` はエイリアスであり、環境変数でそれぞれに対応する具体的なモデルを指定できます。Haiku の階層は Claude Code が一部のバックグラウンドの小タスクを実行するためにも使われます。
| 変数 | 役割 | 例の値 |
|---|---|---|
| `ANTHROPIC_MODEL` | 起動時に使用するモデル | `claude-sonnet-5-5` |
| `ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL` | `opus` エイリアスの指す先 | `claude-opus-5-5` |
| `ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL` | `sonnet` エイリアスの指す先 | `claude-sonnet-5-5` |
| `ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL` | `haiku` エイリアスおよびバックグラウンドタスクで使うモデル | `claude-haiku-5-5` |
| `ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL` | `fable` エイリアスの指す先 | `claude-fable-5-1` |
```json title="~/.claude/settings.json（带模型映射）"
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://1zheai.com",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key",
"ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5-5",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5-5",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-5-5",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-5-5"
}
}
```
モデル ID は[サポートされているモデル](/ja/docs/models/) のいずれかである必要があります。実行中でも `/model claude-opus-5-5` で一時的に切り替えられます。
## VS Code 拡張
Claude Code の VS Code 拡張は起動前に認証情報をチェックします。公式では、変数を VS Code 自身のユーザー設定（コマンドパレット → Preferences: Open User Settings (JSON)）に書くことを推奨しています。
```json title="VS Code settings.json"
{
"claudeCode.environmentVariables": [
{ "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "https://1zheai.com" },
{ "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "sk-你的Key" }
]
}
```
`~/.claude/settings.json` にのみ書いた場合、拡張自体のログインチェックが読み取れない可能性があります。
## オプション設定
| 変数 | 役割 |
|---|---|
| `API_TIMEOUT_MS` | リクエストのタイムアウト。デフォルトは 600000（10 分）。長時間のタスクでタイムアウトしやすい場合は値を大きくしてください |
| `CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1` | 自動更新、テレメトリ、エラー報告などの不要な通信を無効化します。`0` や `false` を設定しても有効とみなされるため、無効化するにはこの変数を削除してください |
| `CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1` | "Extra inputs are not permitted" のような 400 エラーが発生した際に使用します |
| `CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1` | `/model` の一覧を `/v1/models` から取得して利用可能なモデルを表示します |
`CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1` は動作確認済みです（Claude Code 2.1.296、2026-10-15）：起動後に debug ログに `[gatewayDiscovery] cached 14 models` が表示され、14 個のモデルが[サポートされているモデル](/ja/docs/models/) と一致しました。
`DISABLE_PROMPT_CACHING` は設定しないでください。キャッシュが無効になり、請求額が明確に増加します。詳細は [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/) を参照してください。
## よくある問題
Claude Code が API キーを読み取っていません。変数名のスペルを確認してください。環境変数を使う場合は新しく開いたターミナルで起動したか確認し、settings.json を使う場合は JSON 形式が正しいか確認してください（カンマが 1 つ多いだけで全体が無効になります）。
API キーのコピーが不完全か、`ANTHROPIC_API_KEY` と `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` が同時に存在し、どちらかが古い値です。どちらか一方だけ残してください。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/) を参照してください。
`ANTHROPIC_BASE_URL` に `/v1` が余分に付いています。`https://1zheai.com` に修正してください。
これは Claude Code が Haiku 階層でバックグラウンドの小タスクを実行しているものです。別のモデルに変更したい場合は `ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL` を設定してください。
上記の 2 つの変数を削除（またはコメントアウト）すれば公式ログインに戻ります。頻繁に切り替える場合は [CC Switch](/ja/docs/quickstart-cc-switch/) を使い、クリック 1 つで切り替えられます。
関連付けは発生しません。1折AI に接続する際、Claude Code は当方の API キーを使用し、お客様の Anthropic アカウントにはログインしません。
---
# Codex CLI 接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-codex/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-codex.md
---
title: "Codex CLI 接続"
description: "OpenAI Codex CLI 接続 1折AI の設定方法（~/.codex/config.toml の model_providers）、Responses インターフェース経由で GPT モデルを呼び出す。"
headingIds: {"設定ファイル":"section-1","Codex のインストール":"section-2","よくある質問":"section-3"}
---
OpenAI / GPT モデルが公開されました。Codex CLI は OpenAI Responses インターフェース（`/v1/responses`）を使用し、当サイトの API キーで接続します。利用可能なモデルと価格は[モデルカタログ](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja)をご覧ください。
まず Codex のカスタムプロバイダーの設定方法を説明します。形式は [Codex 公式設定ドキュメント](https://developers.openai.com/codex/config-reference) に由来します。
## 設定ファイル
Codex の設定は `~/.codex/config.toml` にあります。カスタムプロバイダーはこのユーザーレベルのファイルにのみ記述でき、プロジェクト内の `.codex/config.toml` で `model_provider` を設定しても無視されます。
```toml title="~/.codex/config.toml"
model_provider = "onezhe"
model = "gpt-6-astra"
[model_providers.onezhe]
name = "1折AI"
base_url = "https://1zheai.com/v1"
env_key = "ONEZHE_API_KEY"
wire_api = "responses"
```
例では `gpt-6-astra` を使用していますが、お使いのキーが対応する他の GPT モデル ID に置き換えてください。
各フィールドの意味：
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| `model_provider` | 使用するプロバイダー。下記 `[model_providers.]` の id に対応。`openai`、`ollama`、`lmstudio` は予約名のため使用不可 |
| `base_url` | `/v1` を付与する |
| `env_key` | Codex はこの環境変数から API キー（API key）を読み取る。名前は export したものと完全に一致させる必要がある |
| `wire_api` | 公式ドキュメントによれば現時点で `responses` のみ対応。省略時もこれになる |
次に API キーを環境変数に設定します：
```bash title="macOS / Linux"
export ONEZHE_API_KEY="sk-你的Key"
```
```powershell title="Windows PowerShell"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ONEZHE_API_KEY", "sk-你的Key", "User")
```
## Codex のインストール
以下のコマンドは Codex 公式ドキュメントより：
```bash title="npm"
npm install -g @openai/codex
```
```bash title="Homebrew"
brew install --cask codex
```
```bash title="macOS / Linux 脚本"
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
```
```powershell title="Windows"
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
```
## よくある質問
`env_key` に書かれた変数名が実際に export したものと一致していないか、環境変数を設定する前にターミナルを開いています。両方の名前を照合し、ターミナルを再起動して再試行してください。
できません。Codex 公式設定ドキュメントでは `wire_api` は `responses` のみ受け付けます。Chat Completions インターフェースのみを提供するサービスは、Codex に接続するには追加のプロトコル変換ツールが必要です。
[モデルカタログ](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja)で現在のモデルを確認し、モデル ID を `model` に入力してください。Codex を起動して短いリクエストを送信し、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)でモデルとステータスを確認してください。
---
# OpenCode から Claude API に接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-opencode/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-opencode.md
---
title: "OpenCode から Claude API に接続"
description: "OpenCode で 1折AI の接続先、API キー、モデルを設定します。プロトコルの選択、設定例、接続確認、エラーの調べ方を説明します。"
headingIds: {"OpenCode v1 設定":"section-1","OpenCode v2 設定":"section-2","接続の検証とトラブルシューティング":"section-3","費用とその他の接続方法":"section-4"}
---
OpenCode のカスタムプロバイダー機能を使用して 1折AI に接続します。まず [API キーを作成](/ja/docs/api-keys/) し、[現在利用可能なモデル](/ja/docs/models/) を確認してください。以下のモデル ID は例であり、ご自身のキーの権限に合わせて調整してください。
公式設定の確認日：2026-10-15。以下の設定は公式ドキュメントに基づいて整理したもので、当サイトでのエンドツーエンド検証は未完了です。長時間のタスクに使用する前に、まず簡単な質問応答とツール呼び出しの検証を完了してください。OpenAI / GPT モデルはリリース済みで、モデル一覧と価格は[モデル説明](/ja/docs/models/)をご覧ください。
## OpenCode v1 設定
[公式 v1 Providers](https://opencode.ai/docs/providers/)に基づき、`/connect` を実行し、Other を選択、provider ID に `onezhe` を入力し、当サイトの API Key を記入します。プロジェクトの `opencode.json` にマージ：
```json
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"provider": {
"onezhe": {
"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
"name": "1折AI",
"options": { "baseURL": "https://1zheai.com/v1" },
"models": {
"claude-sonnet-4-6": { "name": "Claude Sonnet 4.6" }
}
}
}
}
```
その後、`/models` でこの provider のモデルを選択します。`/connect` は認証情報のみを保存し、provider 設定の代わりにはなりません。ここでは Chat Completions 用の SDK を明示的に選択しており、Responses 用の `@ai-sdk/openai` に誤って変更してはいけません。公式では `options.apiKey: "{env:ONEZHE_API_KEY}"` で環境変数を参照することも許可されています。
## OpenCode v2 設定
[公式 v2 Providers](https://opencode.ai/v2/docs/providers)に基づき、ネイティブな v2 フィールドを使用します。上記の v1 と混在させてはいけません。プロジェクトの `opencode.jsonc` にマージ：
```json
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"providers": {
"onezhe": {
"name": "1折AI",
"env": ["ONEZHE_API_KEY"],
"package": "@opencode/ai/providers/openai-compatible",
"settings": { "baseURL": "https://1zheai.com/v1" },
"models": {
"claude-sonnet-4-6": { "name": "Claude Sonnet 4.6" }
}
}
}
}
```
OpenCode を起動するプロセスの環境で `ONEZHE_API_KEY` を提供し、その後 `/models` で `onezhe/claude-sonnet-4-6` を選択します。v2 の主な違いは `providers`、`package`、`settings` であり、v1 の `provider`、`npm`、`options` ではありません。まず `opencode --version` で使用しているメジャーバージョンを確認してください。
ネイティブな Anthropic を使用する場合、v1 公式では `provider.anthropic.options.baseURL` の上書きが許可されており、例に `/v1` が含まれます。v2 では `@opencode/ai/providers/anthropic-compatible` が列挙されています。本チュートリアルは明示的な OpenAI 互換設定を使用しており、モデル名から独自にプロトコルを変更したり、キャッシュやツール呼び出しがすべて検証済みであると約束したりしてはいけません。
## 接続の検証とトラブルシューティング
1. 設定を保存して再読み込みし、現在選択されているのが `onezhe` プロバイダー、またはご自身で追加したカスタムモデルであることを確認します。
2. 簡単な質問を 1 つ送信し、応答が返ることを確認します。その後、取り消し可能な小さなタスクを試し、ツール呼び出しとマルチターン会話を個別に確認します。
3. [呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) を開き、リクエスト時刻、モデル、ステータス、使用量を照合します。1 回のテキスト応答が成功しただけで、すべての Agent 機能が互換であるとは限りません。
4. 404 が発生した場合は、本記事のアドレスとプロトコルが対応しているかを確認します。401 が発生した場合は、キーの出典とプロセスが環境変数を読み取っているかを確認します。429 が発生した場合は、レート制限情報を確認してから再試行します。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)をご覧ください。
キーはローカル環境またはツールの認証情報ストアにのみ保存し、コードリポジトリ、スクリーンショット、公開ログにコミットしないでください。バックグラウンドサービスはターミナルの環境変数を継承しない場合があります。補助モデル、検索、その他のツールには個別のプロバイダー設定がある場合があり、個別に確認する必要があります。
## 費用とその他の接続方法
[Claude API のリアルタイム価格](https://1zheai.com/en/pricing/)と[課金規則](/ja/docs/pricing-explained/)をご確認ください。他のクライアントが必要な場合は[ツール接続ディレクトリ](/ja/docs/integrations/)に戻ってください。自分でプログラムを書く場合は[SDK と開発ガイド](/ja/docs/guides/)をご利用ください。
---
# Cursor連携
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cursor/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cursor.md
---
title: "Cursor連携"
description: "カスタムのOpenAI APIキーとBase URLを使って、Cursorから1折AIのClaudeモデルを呼び出す方法と、カスタムAPIキーが使用されない機能について。"
headingIds: {"設定":"section-1","既知の問題":"section-2","よくある質問":"section-3"}
---
Cursorでは設定画面から独自のAPIキーを入力でき、チャットモデルはこのAPIキーを使ってリクエストを送信します。以下は1折AIへの接続方法と、事前に知っておくべきいくつかの制限事項です。
始める前に、次の3点を理解してください。
- Cursorの公式ドキュメントによると、**カスタムAPIキーはチャットモデルにのみ適用され、Tab補完は常にCursor独自のモデルを使用します**。
- リクエストはCursorのサーバーを経由してから、入力したアドレスに送信されるため、Base URLは公開アクセス可能でなければなりません（`https://1zheai.com/v1`は問題ありませんが、ローカルの`localhost`プロキシは使用できません）。
- 「Override OpenAI Base URL」トグルはCursorの公式ドキュメントには記載されていません。以下のインターフェースの説明はCursorフォーラムやコミュニティのチュートリアルに基づいており、Cursorのアップデート後に変更される可能性があります。
## 設定
Cursor → **Cursor Settings** → **Models** と進み、Keysセクションを見つけます。
```text
OpenAI API Key sk-你的Key（1折AI 的 Key）
Override OpenAI Base URL https://1zheai.com/v1
```
Base URLには`/v1`を含める必要があります。
モデル一覧の**Add model**をクリックし、モデルIDを入力します（例：`claude-sonnet-5-5`）。その後、トグルをオンにします。モデルIDについては[対応モデル ](/ja/docs/models/)を参照してください。
チャットパネルで新しく追加したモデルを選択し、メッセージを送信します。返信が正常に戻ってきたら、コンソールの[呼び出しログ ](/ja/docs/usage-logs/)でこの呼び出しを確認してください。
## 既知の問題
Cursorフォーラムには次のフィードバックがあります。Override OpenAI Base URLを設定した後、名前が`claude-`で始まるモデルはCursorによってAnthropicモデルとして扱われ、Anthropic APIキーで処理されるか、エラーが直接発生することがあります。Claudeを選択する場合、モデルIDは`claude-`で始まります。この問題に遭遇した場合は、まずCursorに入力済みのAnthropic APIキーをすべてクリアしてから再試行してください。
参考：[フォーラム投稿144899 ](https://forum.cursor.com/t/anthropic-models-break-when-override-openai-baseurl-is-set/144899)、[フォーラム投稿146998 ](https://forum.cursor.com/t/override-anthropic-base-url-automatically-switches-on-when-using-anthropic-byok/146998)。
## よくある質問
いいえ。Cursorの公式ドキュメントによると、Tab補完は常にCursorの組み込みモデルを使用し、あなたのAPIキーを経由しません。
まず、Base URLに`/v1`が含まれていることを確認してください。コミュニティのフィードバックによると、VerifyボタンはOpenAI以外のモデル名では必ずしも通過するとは限りません。チャットで直接メッセージを送信してテストできます。判定基準は呼び出しログに記録があるかどうかです。
コミュニティのチュートリアルでは、一般的にカスタムAPIキーを使用するのはChatのみで、Agent、Apply、Inline Editなどの機能は依然としてCursor独自のバックエンドを経由する可能性があると報告されています。実際に呼び出しログに表示される記録を頼りにしてください。
主にClaudeでコードを書きたい場合は、[Claude Code ](/ja/docs/quickstart-claude-code/)（コマンドラインまたはVS Code拡張機能）や[Cline ](/ja/docs/quickstart-cline/)の方が、カスタムアドレスのサポートがより完全です。
---
# Cline との連携
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cline/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cline.md
---
title: "Cline との連携"
description: "VS Code の拡張機能 Cline に 1折AI を統合します。Anthropic のカスタム Base URL または OpenAI Compatible のいずれかの方法で接続できます。"
headingIds: {"方法 1: Anthropic（推奨）":"section-1","方法 2: OpenAI Compatible":"section-2","よくある質問":"section-3"}
---
Cline は VS Code 向けのコーディングエージェント拡張機能です。どちらの方法でも 1折AI に接続できますが、Claude のネイティブな機能（キャッシュを含む）がより完全に利用できるため、Anthropic の方法を推奨します。
## 方法 1: Anthropic（推奨）
Cline の設定を開き、**API Provider** で **Anthropic** を選択します。
- **Anthropic API Key**（API キーを入力）: `sk-你的Key`
- **Use custom base URL** にチェックを入れ、`https://1zheai.com` を入力します（`/v1` は追加しないでください）
モデルのドロップダウンから 1折AI が対応するモデルを選択します [対応モデル ](/ja/docs/models/)、例: `claude-sonnet-5-5`。
## 方法 2: OpenAI Compatible
**API Provider** で **OpenAI Compatible** を選択します。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Base URL | `https://1zheai.com/v1` |
| API Key | `sk-你的Key` |
| Model ID | `claude-sonnet-5-5` |
**Verify** をクリックして接続を確認し、その後 Cline で小さなタスクを送信します。
Model Configuration でコンテキストウィンドウと最大出力長を記入できます。該当するモデルの値を [Anthropic 公式モデルドキュメント ](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) に従って入力してください。
## よくある質問
Anthropic の方法はネイティブの `/v1/messages` を使用するため、キャッシュや思考（thinking）などの機能が最も完全です。OpenAI Compatible は `/v1/chat/completions` を使用しており、より汎用的です。Claude モデルを使用する場合は、Anthropic を優先してください。
Anthropic の方法のアドレスには `/v1` を含めてはならず、OpenAI Compatible の方法のアドレスには `/v1` を含める必要があります。両者は完全に逆になります。
---
# Cherry Studio の接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cherry-studio/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cherry-studio.md
---
title: "Cherry Studio の接続"
description: "Cherry Studio に 1折AI をカスタムプロバイダーとして追加し、Anthropic または OpenAI の接続先、API キー、モデルを設定します。"
headingIds: {"一括インポート":"section-1","設定":"section-2","Anthropic と OpenAI エンドポイントのどちらを選ぶか":"section-3","よくある質問":"section-4"}
---
Cherry Studio はデスクトップ用の AI チャットクライアントで、1折AI をカスタムプロバイダーとして追加できます。
## 一括インポート
コンソールの **API API キー → 使用工具 → Cherry Studio** で Anthropic または OpenAI プロトコルを選択し、**Open Cherry Studio** をクリックします。アプリ内でインポートを確認した後、モデルを取得し、プロバイダーを有効化してテストします。同名の設定が既にある場合は上書きの警告を確認してください。インポートリンクには完全なキーが含まれているため、転送しないでください。
ブラウザはアプリがインストールされているかどうかを確認できません。起動しない場合は、まずクライアントをインストールして一度起動するか、以下の手動手順を使用してください。プロトコル形式は公式実装と照合済みですが、実際の推論は実際のバージョンとモデルで検証する必要があります。
## 設定
設定（歯車アイコン）→ **モデルサービス** → リスト下部の **+ プロバイダーを追加**。
| 項目 | 入力内容 |
|---|---|
| 提供商名称 | `1折AI` |
| API API キー | `sk-你的Key` |
| 端点 | **Anthropic**（推奨）または **OpenAI** を選択 |
| API 接続先 | `https://1zheai.com` |
API 接続先にはルートアドレスのみを入力してください。Cherry Studio は選択したプロトコルに応じて自動的に `/v1/...` を補完します。`/v1/messages`、`/v1/chat/completions` のような完全なパスを貼り付けず、末尾に `#`（`#` で終わるとパスが自動補完されなくなります）も追加しないでください。
**获取模型列表** をクリックし、返されたリストから使用するモデルを追加するか、**+** をクリックしてモデル ID を手動入力してください（例：`claude-sonnet-5-5`）。リストに追加したモデルのみがチャットのモデル選択に表示されます。
プロバイダーページ右上の有効化スイッチをオンにし、チャット画面に戻って 1折AI 配下のモデルでメッセージを送信します。
## Anthropic と OpenAI エンドポイントのどちらを選ぶか
| エンドポイント | 適している用途 |
|---|---|
| Anthropic | extended thinking などの Claude ネイティブ機能を使いたい場合。Agent のプロトコル制限は現在のバージョンに従ってください |
| OpenAI | OpenAI 形式に慣れている場合、または他の OpenAI 互換サービスと統一管理したい場合 |
どちらのエンドポイントも同じ API API キー（API key）と同じモデル ID セットを使用します。
## よくある質問
まず API API キーに余分な空白がないか確認し、次に API 接続先が `https://1zheai.com` で余分なパスが書かれていないか確認してください。取得できなくても使用には影響せず、モデル ID を手動入力しても動作します。
API 接続先に完全なパスが書かれているか、末尾に `#` が追加されています。ルートアドレス `https://1zheai.com` に戻してください。
---
# Dify の接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-dify/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-dify.md
---
title: "Dify の接続"
description: "Dify の公式 OpenAI-API-compatible プラグインで 1折AI を設定し、モデルの接続、会話テスト、初回呼び出しの確認を行います。"
headingIds: {"準備":"section-1","モデルの追加":"section-2","最初の会話から始める":"section-3","サンプル Chatflow のインポート":"section-4","よくある問題":"section-5","接続サポートの入手方法":"section-6","検証範囲":"section-7","English / Русский":"section-8"}
---
Dify ユーザーは公式の **OpenAI-API-compatible** モデルプラグインを使用して、1折AI の OpenAI 互換インターフェースを設定できます。まずテキストモデルを検証し、その後ワークフローで使用します。出所不明のサードパーティプラグインのインストールは不要です。
## 準備
- モデルプラグインをインストールできる Dify ワークスペース。
- 自分の 1折AI API キーと、そのキーが呼び出し権限を持つモデル ID。[コンソール](https://1zheai.com/console?lng=ja)で確認してください。
- アカウントに十分な利用可能クレジットがあること。モデル保存時の検証リクエストやアプリのテストは通常の API 費用が発生する場合があります。
完全なキーをサポートに送信したり、ワークフローの説明・スクリーンショット・公開リポジトリに書き込んだりしないでください。Dify の API Key キーフィールドにのみ保存してください。サードパーティがホストする Dify を使用する場合、そのインスタンスはあなたのキーを保持し、リクエストを転送します。
## モデルの追加
1. Dify プラグインマーケットで **OpenAI-API-compatible** を見つけ、公開者が **langgenius** であることを確認します。
2. ワークスペース設定のモデルプロバイダーを開き、このプラグインを見つけ、LLM モデルを追加します。
3. 下の表に従って入力し、保存します。画面の名称は Dify のバージョンによって変わる場合があります。
| フィールド | 入力方法 |
| --- | --- |
| Model Name / モデル名 | 1折AI コンソールから完全なモデル ID をコピーし、表示名で代用しない |
| API Key | 自分の 1折AI キー |
| API Base URL | `https://1zheai.com/v1` |
| Completion mode / 会話タイプ | `Chat` |
| API endpoint 内のモデル名 | 通常は空欄のまま；設定する場合は実際のモデル ID と一致させること |
| Model context size | 選択したモデルの実際の能力に従って入力；他のモデルのコンテキスト長をそのままコピーしない |
ここには `/v1` が必要です。完全な `/v1/chat/completions` を入力せず、`/v1/v1` と重複させないでください。ルートアドレスのみを入力する他のクライアントの説明をそのまま適用しないでください。
## 最初の会話から始める
空白のチャットアプリを作成し、先ほど保存したモデルを選択し、「一句の中国語で、あなたにできることを紹介してください」と入力します。完全なテキストが返ることを確認した後、ストリーミング出力を検証します。
1折AI コンソールの呼び出しログで、対応するリクエスト時刻・モデル・結果を確認してください。Dify の「保存成功」だけをアプリ接続の根拠にしないでください。最初の成功後にツール呼び出し・視覚入力・ナレッジベース検索を設定してください。これらの能力は特定のモデルとインターフェースに依存し、テキスト会話が成功したからといってすべて利用可能とは限りません。
## サンプル Chatflow のインポート
[キーなし Chatflow テンプレートをダウンロード](/ja/docs/downloads/1zheai-dify-chatflow.yml)し、Dify Studio で **Create → Import DSL file** を選択してアップロードします。テンプレートは `User Input → LLM → Answer`、DSL バージョン 0.7.0、公式互換プラグイン 0.0.68 を使用します。
まず上記の手順で自分の認証情報を追加してください。インポート後、LLM ノードを開き、Dify の試用モデルではなく自分のプロバイダーとモデルが選択されていることを確認します。サンプルモデル ID は `claude-haiku-4-5-20251001` で、アカウントで利用できない場合は自分の権限を持つモデルに変更し、能力設定を確認してください。テンプレートに API キーは含まれず、無料の呼び出しクレジットも提供されません。
## よくある問題
| 症状 | 最初に確認すること |
| --- | --- |
| 503 / No available accounts | 現在のアップストリームが制限中か、利用可能な容量がない可能性があります。まずサービスステータスと呼び出しログを確認し、後で間隔を空けて再試行するかサポートに連絡してください。高頻度での再試行を続けず、キーの再生成を繰り返さないでください |
| 401 / キーが無効 | 余分な空白がないか、キーが失効していないか、他のプラットフォームの Key を誤用していないか |
| 404 | Base URL が正確に `https://1zheai.com/v1` か；モデル ID が存在するか |
| モデルへの権限なしまたはクレジット不足 | 現在のキーのモデル制限、アカウントの利用可能クレジット、選択したモデル |
| 保存は成功したがアプリから呼び出せない | アプリが正しいプロバイダーとモデルを選択しているか；ワークスペースのサーバーから API にアクセスできるか |
| 通常の回答は正常だがストリーミングが異常 | プロキシの SSE サポート、プラグインバージョン、ストリーミング usage 設定を確認；調査用にマスキングしたエラーを保持してください |
| ツール呼び出しまたは視覚が失敗 | 選択したモデルがその能力を実際にサポートしていることをまず確認し、プラグインのスイッチだけを変更して強制的に有効化しないでください |
セルフホスト Dify のリクエストはそのサーバーから送信されます。ブラウザで公式サイトを開けることと、Dify サーバーが API に接続できることは別です。
## 接続サポートの入手方法
公式サイトのオンラインサポートに、Dify バージョン、プラグインバージョン、モデル ID、エラー発生時刻、リクエスト ID、マスキング済みエラー情報を提供してください。完全な Key、顧客データ、ワークフロー内の機密プロンプトは送信しないでください。
## 検証範囲
2026-10-19 に公式プラグイン 0.0.68 を使用し、Dify Cloud で Haiku のテキスト会話とストリーミング呼び出しを完了し、ゲートウェイログと対応しました。エクスポートしたキーなし DSL は同じワークスペースに新規アプリとしてインポートされました。インポート後の再テストでアップストリームの制限による 503 に遭遇したため、このラウンドをインポート後の実行成功とは記録しません。
これは明確な期間を定めた内部テストであり、継続的な可用性の保証ではありません。新規ワークスペース、旧版 Dify、ツール呼び出し、視覚、ナレッジベース検索は未検証です。自分の制限付きキーで最初のテストを完了してください。
[公式プラグインソースコード](https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/models/openai_api_compatible) · [Dify プラグインマーケット](https://marketplace.dify.ai/)
## English / Русский
**English:** Install the official OpenAI-API-compatible plugin by langgenius. Set API Base URL to `https://1zheai.com/v1`, use your own API key and an exact model ID available to your account, and select Chat mode. Test a simple conversation before adding tools or vision. Text and streaming calls were verified in Dify Cloud on 2026-10-19. DSL import into a new app in the same workspace succeeded; its subsequent run encountered an upstream-capacity 503. Fresh-workspace import and advanced capabilities remain unverified. Never share your key with support.
**Русский:** Установите официальный плагин OpenAI-API-compatible от langgenius. Укажите API Base URL `https://1zheai.com/v1`, собственный API-ключ и точный ID модели, доступной вашему аккаунту; выберите режим Chat. Сначала проверьте простой диалог, затем потоковый вывод. Текстовые и потоковые вызовы проверены в Dify Cloud 19 октября 2026 года. Импорт DSL в новое приложение того же рабочего пространства прошёл, но повторный вызов вернул 503 из-за недоступной мощности upstream. Новое рабочее пространство и расширенные функции ещё не проверены. Не отправляйте ключ службе поддержки. Доступность из конкретной сети и способы оплаты проверяются отдельно.
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# WorkBuddy での Claude API 接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-workbuddy/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-workbuddy.md
---
title: "WorkBuddy での Claude API 接続"
description: "WorkBuddy で 1折AI Claude API リレーのアドレス、キー、モデルを設定するチュートリアル。プロトコル選択、設定例、検証手順、よくあるエラーを含みます。"
headingIds: {"接続の検証とトラブルシューティング":"section-1","費用とその他の接続方法":"section-2"}
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WorkBuddy のカスタムプロバイダー機能を使用して 1折AI に接続します。まず [API キーを作成](/ja/docs/api-keys/) し、[現在利用可能なモデル](/ja/docs/models/) を確認してください。以下のモデル ID は例です。お使いのキーの権限に合わせて調整してください。
公式設定の確認日：2026-10-15。以下の設定は公式ドキュメントに基づいて整理したもので、当サイトでのエンドツーエンド検証はまだ完了していません。長時間のタスクに使用する前に、まず簡単な質問応答とツール呼び出しの検証を行ってください。OpenAI / GPT モデルはすでに提供されており、モデル一覧と価格は[モデル説明](/ja/docs/models/)をご覧ください。
[公式のモデル設定](https://www.workbuddy.cn/docs/workbuddy/From-Beginner-to-Expert-Guide/Function-Description/Model)に基づき：設定 → モデル → モデルを追加 → カスタム/Custom。当サイトのキーとモデル `claude-sonnet-4-6` を入力します。
完全なリクエストアドレスによる設定を採用します：詳細設定で「カスタムプロトコル」を有効にし、URL に `https://1zheai.com/v1/chat/completions` を入力し、保存後に会話のモデルセレクターでそのモデルを選択します。公式の説明によると、このスイッチを有効にすると入力した URL をそのまま使用し、パスの検証や自動補完は行いません。無効にすると標準的な `/chat/completions` に基づいて補完されます。したがって、完全な URL とスイッチはセットで記述する必要があります。
ここでの「カスタムプロトコル」は、OpenAI リクエストを Anthropic リクエストに自動変換できることを意味しません。`/v1/messages` を入力しただけでネイティブな Claude プロトコルが接続できたと主張することはできません。UI を優先し、未検証の `models.json` の手動フォーマットは提供しません。公式ページには現在のローカル設定パスと旧 `~/.codebuddy/models.json` の移行説明が同時に記載されているため、これを根拠に旧パスを一般的な現行パスとして記載しないでください。UI 上のツール能力表示も当サイトのエンドツーエンド検証の代わりにはなりません。
## 接続の検証とトラブルシューティング
1. 設定を保存して再読み込みし、現在選択されているのが `onezhe` プロバイダー、または追加したカスタムモデルであることを確認します。
2. 簡単な質問を 1 つ送信し、応答が返ることを確認します。その後、取り消し可能な小さなタスクを試し、ツール呼び出しとマルチターン会話を個別に確認します。
3. [呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) を開き、リクエスト時刻、モデル、ステータス、使用量を照合します。テキスト応答が 1 回成功しただけで、すべての Agent 機能が互換性を持つわけではありません。
4. 404 が発生した場合は、本文のアドレスとプロトコルがセットになっているか確認します。401 が発生した場合は、キーの出所とプロセスが環境変数を読み取っているか確認します。429 が発生した場合は、レート制限情報を確認してから再試行します。その他の状況は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)をご覧ください。
キーはローカル環境またはツールの資格情報ストレージにのみ保存し、コードリポジトリ、スクリーンショット、公開ログにコミットしないでください。バックグラウンドサービスはターミナルの環境変数を継承しない場合があります。補助モデル、検索、その他のツールには個別のプロバイダー設定がある場合もあるため、それぞれ確認が必要です。
## 費用とその他の接続方法
[Claude API のリアルタイム価格](https://1zheai.com/en/pricing/)と[課金規則](/ja/docs/pricing-explained/)をご確認ください。他のクライアントが必要な場合は[ツール接続ディレクトリ](/ja/docs/integrations/)に戻ってください。自分でプログラムを書く場合は[SDK と開発ガイド](/ja/docs/guides/)をご利用ください。
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# Chatbox ワンクリックインポートと設定
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-chatbox/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-chatbox.md
---
title: "Chatbox ワンクリックインポートと設定"
description: "API キーページから Chatbox をインポートし、API Host、パス、モデル、キーを確認します。"
headingIds: {"ワンクリックインポート":"section-1","クリップボードと手動設定":"section-2","トラブルシューティング":"section-3"}
---
Chatbox 1.15.1 以降、プロバイダー JSON と `chatbox://provider/import` に対応しています。デスクトップ版は先にインストールし、一度起動してください。ウェブ版、または登録プロトコルのないシステムでは、クリップボードからのインポートを使用してください。
## ワンクリックインポート
1. コンソールの **API キー** を開き、使用するキーを見つけ、**使用ツール → Chatbox** に入ります。
2. このキーで利用可能なチャットモデルを選択し、**Chatbox を開く** をクリックして、ブラウザでアプリを開くことを許可します。
3. Chatbox でインポートを確認し、プロバイダーのアドレスとモデルをチェックします。同名の設定が既にある場合は、まず上書き範囲を確認してください。
4. 簡単なメッセージを 1 通送信し、当サイトの呼び出しログでモデルとリクエスト時刻を確認してください。
## クリップボードと手動設定
アプリが起動しない場合は、同じパネルで **Chatbox JSON** をコピーし、Chatbox 設定のプロバイダー管理からクリップボードからのインポートを選択してください。他者に共有する前に `settings.apiKey` を必ず削除してください。
| フィールド | 値 |
| --- | --- |
| タイプ | OpenAI API compatible |
| API Host | `https://1zheai.com` |
| API Path | `/v1/chat/completions` |
| API Key | 現在のキー |
| Model ID | 現在のキーで利用可能なチャットモデル |
Host と Path は別々に入力し、`/v1` を両方のフィールドに同時に追加しないでください。モデルがない場合は、まずモデル一覧を取得するか手動で追加してください。画像、埋め込み、ツール呼び出しなどの機能はそれぞれ別に検証し、任意のモデルをチャットモデルとして扱わないでください。
## トラブルシューティング
- アプリがポップアップしない：インストール済みか、アプリを起動したことがあるかを確認し、ブラウザによるこのプロトコルのブロックを解除するか、クリップボードからのインポートを使用してください。
- インポート後に 401：キーが有効か、空白がないかを確認してください。
- 404：最終パスが `/v1/chat/completions` であり、重複して連結されていないことを確認してください。
- モデルが存在しない：モデル一覧に記載されている正確な ID を使用してください。表示上のニックネームから推測しないでください。
公式：[設定インポートプロトコル](https://docs.chatboxai.app/guides/providers/import-config)、[クライアントソースコード](https://github.com/chatboxai/chatbox/blob/main/src/renderer/utils/provider-config.ts)。
プロトコルと公式資料の照合は 2026-10-19 に実施しました。当サイトは設定生成とフロントエンドの回帰テストを実装済みです。すべてのクライアント、システム、モデルでの実際の推論検証は完了していません。クライアントのアップグレード後は再検証してください。カスタム接続は公式提携や組み込み推奨を意味しません。
詳細：[API キー](/ja/docs/api-keys/)、[モデル一覧](/ja/docs/models/)、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)、[アドレス説明](/ja/docs/base-url/)。
---
# RikkaHub QRコードインポート
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-rikkahub/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-rikkahub.md
---
title: "RikkaHub QRコードインポート"
description: "Android の RikkaHub で QRコードを読み取り、OpenAI互換プロバイダーをインポートし、モデルを設定してトラブルシューティングを行います。"
headingIds: {"QRコードで設定":"section-1","手動設定の代替":"section-2","トラブルシューティング":"section-3"}
---
RikkaHub は Android 向けの AI クライアントです。このサイトは `ai-provider:v1:` の共有形式を使用してローカルで QRコードを生成し、第三者の QRコードサイトを呼び出しません。
## QRコードで設定
1. コンソールの **API キー → ツール → RikkaHub** に移動します。
2. プライベートな環境で **インポート用 QRコードを表示** をタップします。QRコードは完全なキーに相当するため、スクリーンショットを共有してはいけません。
3. RikkaHub の **設定 → プロバイダー設定 → インポート** で QRコード読み取りを選択します。両端が同じスマートフォンにある場合は、クライアントの画像からのインポート機能を使用し、インポート後、キーを含むスクリーンショットを削除してください。
4. インポート後、モデル一覧を取得し、チャット用モデルを選択して短いメッセージを送信し、このサイトの呼び出しログで確認します。
5. 完了したら QRコードを非表示にします。誤って他人に送信した場合は、そのキーを取り消して新しく作成してください。
## 手動設定の代替
| フィールド | 値 |
| --- | --- |
| タイプ | OpenAI |
| Base URL | `https://1zheai.com/v1` |
| Chat Completions Path | `/chat/completions` |
| API キー | 現在のキー |
インポートはモデルの能力やコンテキスト長を事前設定せず、Responses スイッチも有効にしません。Responses が必要な場合は、選択したモデルとクライアントのバージョンを先に確認してから個別に検証してください。
## トラブルシューティング
QRコード読み取りに失敗した場合は、まず QRコードが完全であること、画面が鮮明であること、クライアントのバージョンを確認してください。それでもダメな場合は手動フィールドを使用してください。モデル一覧の取得に失敗した場合は、キーとアドレスを確認してください。権限不足は QRコードの再読み取りでは解決できません。
公式：[クイックスタート](https://github.com/rikkahub/docs/blob/main/quickstart.mdx)、[共有形式の実装](https://github.com/rikkahub/rikkahub/blob/master/app/src/main/java/me/rerere/rikkahub/ui/components/ui/ShareSheet.kt)。
プロトコルと公式資料の照合は 2026-10-19 に実施しました。このサイトは設定生成とフロントエンドの回帰テストを実装済みです。すべてのクライアント、システム、モデルでの実際の推論検証は完了していません。クライアントのアップグレード後は再検証してください。カスタム接続は公式提携や組み込み推奨を意味しません。
詳細：[API キー](/ja/docs/api-keys/)、[モデル一覧](/ja/docs/models/)、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)、[アドレスの説明](/ja/docs/base-url/)。
---
# ChatWise カスタムプロバイダー
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-chatwise/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-chatwise.md
---
title: "ChatWise カスタムプロバイダー"
description: "ChatWise の設定で OpenAI 互換プロバイダーを追加し、キー、アドレス、モデルを入力します。"
headingIds: {"インポート機能と検証":"section-1"}
---
ChatWise の **Settings → Providers → +** でカスタム OpenAI-compatible プロバイダーを作成します。コンソールの **API キー → ツール → ChatWise** にコピー可能な項目があります。
| 項目 | 値 |
| --- | --- |
| API URL / Base URL | `https://1zheai.com/v1` |
| API Key | 現在のキー |
| モデル | モデル取得後に選択するか、モデル ID を手動入力 |
モデル一覧 API は `/v1/models` です。現行バージョンが Base URL ではなく完全なリクエストアドレスを要求する場合は `https://1zheai.com/v1/chat/completions` を入力してください。項目の説明に従ってください。不要なサードパーティプロキシを無効にしてから直接接続をテストしてください。
## インポート機能と検証
公式公開の `chatwise://chat` は会話を開くためのもので、プロバイダーキーのインポートには使用しません。当サイトはそれを設定インポートボタンとして装飾しません。画像、推論、ツールの機能はモデルが実際にサポートする範囲に合わせて設定し、すべてを既定で有効にしないでください。
短いメッセージを送信し、当サイトのログを確認してください。401 はキーを確認し、404 はアドレス項目が完全なパスを期待しているかを確認し、モデルがない場合は現在利用可能な ID を手動で入力してください。
公式：[カスタムプロバイダー](https://docs.chatwise.app/custom-provider)、[アプリを開く](https://docs.chatwise.app/open-from-other-apps)。
プロトコルと公式資料の照合は 2026-10-19 です。当サイトは設定生成とフロントエンド回帰テストを実装済みです。すべてのクライアント、システム、モデルでの実際の推論検証は未完了です。クライアントのアップグレード後は再検証してください。カスタム接続は公式提携や組み込み推奨を意味しません。
詳細：[API キー](/ja/docs/api-keys/)、[モデル一覧](/ja/docs/models/)、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)、[アドレス説明](/ja/docs/base-url/)。
---
# LibreChat カスタムエンドポイント
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-librechat/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-librechat.md
---
title: "LibreChat カスタムエンドポイント"
description: "管理者が LibreChat のカスタムエンドポイントを構成し、ユーザーが各自の API キーを入力します。"
headingIds: {"管理者による構成":"section-1","検証とトラブルシューティング":"section-2"}
---
LibreChat では、デプロイ管理者がカスタムエンドポイントを許可する必要があります。一般ユーザーは本サイトのボタンでリモートサーバーの構成を上書きできません。コンソールの **API キー → ツールを使用 → LibreChat** で構成スニペットが提供されます。
## 管理者による構成
既存の `librechat.yaml` に `endpoints.custom` をマージし、他のエンドポイントを上書きしないでください：
```yaml
endpoints:
custom:
- name: '1折AI'
apiKey: user_provided
baseURL: 'https://1zheai.com/v1'
models:
default: []
fetch: true
```
現行バージョンで要求される構成検証を適用し、サービスを再起動してから、ユーザーに LibreChat の API キー設定で各自のキーを入力させます。共有構成に実際のキーは含まれていません。モデルの取得に失敗した場合、管理者が `default` に検証済みで利用可能なモデル ID を設定し、サーバー側の外部接続を確認できます。
## 検証とトラブルシューティング
新規エンドポイントとモデルを選択し、短いリクエストを送信してから、本サイトの呼び出しログを確認してください。エンドポイントが表示されない場合は、まず構成のマウント場所と再起動が有効かを確認します。401 の場合はユーザーが入力したキーを、404 の場合は Base URL が完全なリクエストパスではなく `/v1` であることを確認します。信頼できない公開 LibreChat インスタンスにキーを保管しないでください。
公式：[カスタムエンドポイントのフィールド](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/object_structure/custom_endpoint)。
プロトコルと公式資料の照合は 2026-10-19 に実施しました。本サイトでは構成生成とフロントエンドの回帰テストを実装済みですが、すべてのクライアント、システム、モデルに対する実際の推論検証は完了していません。クライアントのアップグレード後は再検証してください。カスタム接続は公式提携や組み込み推奨を意味しません。
詳細：[API キー](/ja/docs/api-keys/)、[モデル一覧](/ja/docs/models/)、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)、[アドレス説明](/ja/docs/base-url/)。
---
# OpenClaw での Claude API 接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-openclaw/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-openclaw.md
---
title: "OpenClaw での Claude API 接続"
description: "OpenClaw で 1折AI の Claude API 中継のアドレス、API キー、モデルを設定する手順。プロトコル選択、設定例、検証手順、よくあるエラーを含む。"
headingIds: {"接続の検証とトラブルシューティング":"section-1","費用とその他の接続方法":"section-2"}
---
OpenClaw のカスタムプロバイダー機能を使って 1折AI に接続します。まず [API キーを作成](/ja/docs/api-keys/) し、[現在利用可能なモデル](/ja/docs/models/) を確認してください。以下のモデル ID は例です。あなたのキーの権限に合わせて調整してください。
公式設定の確認日：2026-10-15。以下の設定は公式ドキュメントに基づいて整理したものです。当サイトでのエンドツーエンド検証は未完了です。まず簡単な質問応答とツール呼び出しの検証を済ませてから、長時間のタスクに使用してください。OpenAI / GPT モデルは提供開始済みです。モデル一覧と価格は[モデル説明](/ja/docs/models/)を参照してください。
[カスタムプロバイダー](https://docs.openclaw.ai/gateway/config-tools/custom-providers) と [設定例](https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration-examples) に基づき、`~/.openclaw/openclaw.json` に以下を追加します：
```json
{
"agents": {
"defaults": {
"model": { "primary": "onezhe/claude-sonnet-4-6" },
"models": { "onezhe/claude-sonnet-4-6": { "alias": "1折AI Claude" } }
}
},
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"onezhe": {
"baseUrl": "https://1zheai.com",
"apiKey": "${ONEZHE_API_KEY}",
"api": "anthropic-messages",
"models": [
{ "id": "claude-sonnet-4-6", "name": "Claude Sonnet 4.6" }
]
}
}
}
}
```
実際に Gateway を実行しているプロセスが `ONEZHE_API_KEY` を読み取れることを確認してください。ターミナルの環境変数が既存のバックグラウンドサービスに渡るとは限りません。[公式 Synthetic ドキュメント](https://docs.openclaw.ai/providers/synthetic) によると、Anthropic クライアントは自動的に `/v1` を追加するため、ここでは `/v1` を付けず、完全な `/v1/messages` も入力しません。
Chat Completions を使う場合は、ペアで `baseUrl: "https://1zheai.com/v1"` と `api: "openai-completions"` に置き換えます。名称に completions と含まれていますが、このアダプターは `/v1/chat/completions` に対応します。`openai-responses` を誤って選択しないでください。既存のモデル許可リストには他のエントリを残したまま新しいモデルを追加してください。例ではコストやコンテキストのパラメータを捏造していません。現在のインストール済みバージョンの検証に追加のメタデータが必要な場合は、実際のモデルの能力を確認してから追加してください。
## 接続の検証とトラブルシューティング
1. 設定を保存して再読み込みし、現在選択されているのが `onezhe` プロバイダー、またはあなたが追加したカスタムモデルであることを確認します。
2. 短い質問を 1 つ送信し、応答が返ることを確認します。その後、取り消し可能な小さなタスクを試し、ツール呼び出しとマルチターン会話を個別に確認します。
3. [呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) を開き、リクエスト時刻、モデル、ステータス、使用量を照合します。テキスト応答が 1 回成功しただけで、すべての Agent 機能が互換性を持つわけではありません。
4. 404 が発生した場合は、本文のアドレスとプロトコルが対応しているか確認してください。401 が発生した場合は、キーの出所とプロセスが環境変数を読み取れているか確認してください。429 が発生した場合は、レート制限情報を確認してから再試行してください。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
API キーはローカル環境またはツールの資格情報ストアにのみ保存し、コードリポジトリ、スクリーンショット、公開ログにコミットしないでください。バックグラウンドサービスはターミナルの環境変数を継承しない場合があります。補助モデル、検索、その他のツールには個別のプロバイダー設定がある場合があり、それぞれ確認が必要です。
## 費用とその他の接続方法
[Claude API のリアルタイム価格](https://1zheai.com/en/pricing/) と [課金規則](/ja/docs/pricing-explained/) を確認してください。他のクライアントが必要な場合は[ツール接続ディレクトリ](/ja/docs/integrations/)に戻ってください。自分でプログラムを書く場合は[SDK と開発ガイド](/ja/docs/guides/)を利用できます。
---
# Hermes Agent での Claude API 接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-hermes/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-hermes.md
---
title: "Hermes Agent での Claude API 接続"
description: "1折AI の Claude API リレーのアドレス、API キー、モデルを Hermes Agent に設定する手順。プロトコルの選択、設定例、検証手順、よくあるエラーを含む。"
headingIds: {"接続の検証とトラブルシューティング":"section-1","費用とその他の接続方法":"section-2"}
---
Hermes Agent のカスタムプロバイダー機能を使って 1折AI に接続します。まず [API キーを作成](/ja/docs/api-keys/) し、[現在利用可能なモデル](/ja/docs/models/) を確認してください。以下のモデル ID は例です。お使いのキーの権限に合わせて調整してください。
公式設定の確認日：2026-10-15。以下の設定は公式ドキュメントに基づいて整理したものです。当サイトでのエンドツーエンド検証は未完了です。長時間のタスクに使用する前に、簡単な質問応答とツール呼び出しの検証を済ませてください。OpenAI / GPT モデルは提供開始済みで、モデル一覧と価格は[モデル説明](/ja/docs/models/)を参照してください。
[公式 Providers](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers)に基づき：ターミナルで `hermes model` を実行 → Custom endpoint を選択し、API mode で明示的に `chat_completions` を選択、Base URL に `https://1zheai.com/v1` を入力し、キーとモデルを記入します。ChatGPT/Codex のログインは選ばないでください。これは別の接続方式です。
再利用可能な名前付き provider 設定（`~/.hermes/config.yaml` にマージ）：
```yaml
providers:
onezhe:
api: https://1zheai.com/v1
key_env: ONEZHE_API_KEY
transport: chat_completions
default_model: claude-sonnet-4-6
model:
provider: custom:onezhe
default: claude-sonnet-4-6
```
`~/.hermes/.env` でローカルに提供：
```dotenv
ONEZHE_API_KEY=sk-替换为本站密钥
```
設定後、会話内で `/model custom:onezhe:claude-sonnet-4-6` に切り替えられます。`/model` では、ターミナルの `hermes model` で新しい provider を作成することはできません。公式は `anthropic_messages` での転送に対応していますが、本チュートリアルでは URL からプロトコルを自動推測しないよう Chat Completions を使用します。`OPENAI_BASE_URL` はすべてのカスタム provider に共通する設定ではありません。上記の明示的な設定を使用してください。
## 接続の検証とトラブルシューティング
1. 設定を保存して再読み込みし、現在選択されているのが `onezhe` プロバイダー、または追加したカスタムモデルであることを確認します。
2. 簡単な質問を 1 件送信し、応答が返ることを確認します。その後、取り消し可能な小さなタスクを試し、ツール呼び出しとマルチターン会話を個別に確認します。
3. [呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) を開き、リクエスト時刻、モデル、ステータス、使用量を照合します。テキスト応答が 1 回成功しただけで、すべての Agent 機能が互換であるとは限りません。
4. 404 が発生した場合は、本ページのアドレスとプロトコルが対応しているか確認します。401 が発生した場合は、キーの出所とプロセスが環境変数を読み取っているか確認します。429 が発生した場合は、レート制限情報を確認してから再試行します。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
キーはローカル環境またはツールの資格情報ストレージにのみ保存し、コードリポジトリ、スクリーンショット、公開ログにコミットしないでください。バックグラウンドサービスはターミナルの環境変数を継承しない場合があります。補助モデル、検索、その他のツールには個別のプロバイダー設定がある場合があり、それぞれ確認が必要です。
## 費用とその他の接続方法
[Claude API のリアルタイム価格](https://1zheai.com/en/pricing/)と[課金ルール](/ja/docs/pricing-explained/)を確認してください。他のクライアントが必要な場合は[ツール接続カタログ](/ja/docs/integrations/)に戻ってください。自分でプログラムを書く場合は[SDK と開発ガイド](/ja/docs/guides/)を利用できます。
---
# CC Switch経由で接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cc-switch/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cc-switch.md
---
title: "CC Switch経由で接続"
description: "CC Switchに1折AIをカスタム設定として追加すれば、settings.jsonを手動で編集せずに、Claude Codeのプロバイダーをワンクリックで切り替えられます。"
headingIds: {"インストール":"section-1","Claude Codeに1折AIを追加する":"section-2","モデル一覧の取得":"section-3","Codex":"section-4","よくある質問":"section-5"}
---
CC Switch](https://github.com/farion1231/cc-switch)は、Claude CodeやCodexなどのコマンドラインツールのプロバイダー設定を管理するデスクトップツールです。一度追加すれば、公式アカウント、1折AI、その他のプロバイダー間の切り替えはワンクリックで完了します。
## インストール
- macOS: `brew install --cask cc-switch`
- Windows / Linux: [GitHub Releases](https://github.com/farion1231/cc-switch/releases)からインストーラーをダウンロードします。
## Claude Codeに1折AIを追加する
サイドバーで **Claude Code** を選択し、ページヘッダー右上の **プロバイダーを追加**（+）をクリックします。
1折AIは現在CC Switchのプリセットリストに含まれていないため、リスト先頭の **カスタム設定** を選択します。
名前として `1折AI` を入力し、設定エディターの `env` に以下を設定します。
```json
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://1zheai.com",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的Key"
}
}
```
モデルも固定したい場合は、`ANTHROPIC_MODEL` などの変数を追加してください。構文については[Claude Code連携](/ja/docs/quickstart-claude-code/)のモデルマッピングの項を参照してください。
フッターの **追加** をクリックし、プロバイダー一覧で1折AIを有効にします。CC Switchは設定をClaude Codeの `~/.claude/settings.json` に書き込み、Claude Codeは再起動なしで新しいプロバイダーを使用します。
Claude Codeで `/status` を実行し、ベースURLが `https://1zheai.com` であることを確認します。別のメッセージを送信し、コンソールの[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)に記録があるか確認してください。
CC Switchの公式例では `ANTHROPIC_API_KEY` を使用していますが、どちらの変数でも動作します。当サイトでは `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` を推奨します。理由は[Claude Code連携](/ja/docs/quickstart-claude-code/)を参照してください。
## モデル一覧の取得
プロバイダーを編集する際、モデル入力欄の横にある **モデル一覧を取得** ボタンを押すと、APIキー（APIキー）を使って `/v1/models` を呼び出し、利用可能なモデルを一覧表示し、選択して自動入力できます。
## Codex
CC SwitchはCodexのプロバイダーも管理できます。当サイトのBase URL、APIキー、GPTモデルの設定方法については[Codex CLI連携](/ja/docs/quickstart-codex/)を参照してください。
## よくある質問
まずCC Switchで1折AIが有効になっているか確認してください。次に、ターミナルで `ANTHROPIC_BASE_URL` や `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` がエクスポートされていないか確認します。Claude Codeはsettings.jsonに従いますが、手動でエクスポートされた古い変数は誤判定を招きやすいため、すべてクリアしてCC Switchに管理させるのがおすすめです。
APIキーの入力ミス、または削除済みです。APIキーを再コピーし、スペースが混入しないように注意してください。
---
# CC Provider 設定
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cc-provider/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-cc-provider.md
---
title: "CC Provider 設定"
description: "VS Code の CC Provider 拡張機能でカスタム Anthropic プロバイダーを管理します。"
headingIds: {"設定手順":"section-1","範囲とトラブルシューティング":"section-2"}
---
ここでは **onetooken/cc-provider** の VS Code 拡張機能について述べており、CC Switch ではありません。カスタム Anthropic 互換エンドポイントをサポートします。
## 設定手順
1. 公式リポジトリのリンクから拡張機能をインストールし、そのプロバイダーパネルを開きます。
2. カスタムプロバイダーを新規作成します。コンソールの **API キー → ツールを使用 → CC Provider** から対応するフィールドをコピーできます。
3. 名前には `1折AI`、Base URL には `https://1zheai.com`、API Token には自分のキーを入力します。
4. 現在利用可能なモデルに基づいて主モデルと必要なモデルスロットを入力します。他のプロバイダーのモデル ID や `[1m]` の能力サフィックスをそのままコピーしないでください。
5. 適用前に既存の Claude Code 設定をバックアップし、変更されるフィールドを確認してください。設定を読み取る必要のあるセッションを再起動した後、短いリクエストでテストしてください。
## 範囲とトラブルシューティング
当サイトはフィールドのコピーを提供していますが、この拡張機能のプロバイダー一括インポートプロトコルは未検証です。このクライアントが Claude Code 設定に書き込む動作は、組み込みプロバイダーの収録とは異なります。
401 の場合はトークンを確認し、404 の場合は Anthropic ルートアドレスに `/v1/messages` が誤って入力されていないか確認してください。モデルが存在しない場合は、現在のキーで利用可能なモデルに変更してください。リクエストが当サイトの呼び出しログに表示されることを確認してから、長時間のタスクを使用してください。
公式：[CC Provider](https://github.com/onetooken/cc-provider)。
プロトコルと公式資料の照合は 2026-10-19 に実施しました。当サイトは設定生成とフロントエンドの回帰テストを実装済みですが、すべてのクライアント、システム、モデルでの実際の推論検証は完了していません。クライアントのアップグレード後は再検証してください。カスタム接続は公式提携や組み込み推奨を意味しません。
詳細：[API キー](/ja/docs/api-keys/)、[モデル一覧](/ja/docs/models/)、[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)、[アドレス説明](/ja/docs/base-url/)。
---
# 開発ガイド
Source: https://1zheai.com/ja/docs/guides/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/guides.md
---
title: "開発ガイド"
description: "SDK または HTTP 接続方法を選択し、最初のリクエストからストリーミング出力とキャッシュまで。"
headingIds: {"接続後のさらなる整備":"section-1","サンプルからアプリケーションへ":"section-2"}
---
既にコードがある場合は、対応する SDK から始めてください。技術スタックが未選択の場合は、まず curl で呼び出しを検証し、その後アプリケーションに組み込んでください。
Claude ネイティブプロトコルを使用し、Python と TypeScript のサンプルを確認します。
OpenAI SDK を使用して GPT または Claude を呼び出し、モデル ID とエンドポイントを設定します。
HTTP リクエストを直接確認し、SDK 設定の差異を切り分けます。
エンドポイント、プロトコル、適用範囲を確認します。
## 接続後のさらなる整備
- [ストリーミング出力](/ja/docs/streaming/)：増分応答と切断の処理。
- [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/)：使用条件と結果の照合方法を確認します。
- [エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)：具体的なエラーから設定または上流の問題を特定します。
- [使用量ログと照合](/ja/docs/usage-logs/)：リクエスト記録を照合します。
既製ソフトウェアを使用する場合は、[ツール連携](/ja/docs/integrations/)に直接進むことができます。
## サンプルからアプリケーションへ
Python / Node.js で、環境変数の設定からプログラムの実行まで。
設定エラー、一時的な障害、不確定な結果を区別します。
アドレス、キー、モデル、プロトコルを項目ごとに検証します。
Images インターフェースを使用し、生成結果を保存します。
---
# Anthropic SDK の接続
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk.md
---
title: "Anthropic SDK の接続"
description: "Anthropic 公式 SDK の base_url を https://1zheai.com に設定します。キャッシュ、ストリーミング、ツール呼び出し、thinking に対応します。"
headingIds: {"インストール":"section-1","呼び出し":"section-2","ストリーミング出力":"section-3","キャッシュ付き呼び出し":"section-4","環境変数の使用":"section-5","よくある問題":"section-6","リクエストとレスポンスの構造":"section-7"}
---
Anthropic 公式 SDK はネイティブの `/v1/messages` を使用し、Claude のすべてのパラメータをそのまま利用できます。変更が必要なのは `base_url` と `api_key` のみです。
## インストール
```bash title="Python"
pip install anthropic
```
```bash title="TypeScript / Node.js"
npm install @anthropic-ai/sdk
```
## 呼び出し
```python title="Python"
import os
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
base_url="https://1zheai.com",
api_key=os.environ["ONEZHE_API_KEY"],
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "用一句话介绍你自己"}],
)
print(message.model)
print(message.content[0].text)
print(message.usage)
```
```typescript title="TypeScript"
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const client = new Anthropic({
baseURL: "https://1zheai.com",
apiKey: process.env.ONEZHE_API_KEY,
});
const message = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-5-5",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "用一句话介绍你自己" }],
});
console.log(message.model);
console.log(message.content);
console.log(message.usage);
```
`base_url` にルートアドレスを指定し、`/v1` を追加しないでください。
## ストリーミング出力
```python title="Python"
with client.messages.stream(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "写一首四行的诗"}],
) as stream:
for text in stream.text_stream:
print(text, end="", flush=True)
```
```typescript title="TypeScript"
const stream = client.messages.stream({
model: "claude-sonnet-5-5",
max_tokens: 1024,
messages: [{ role: "user", content: "写一首四行的诗" }],
});
stream.on("text", (text) => process.stdout.write(text));
await stream.finalMessage();
```
## キャッシュ付き呼び出し
長く固定された内容を `system` に入れ、`cache_control` を追加します：
```python title="Python"
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-5-5",
max_tokens=1024,
system=[
{
"type": "text",
"text": LONG_PROJECT_CONTEXT, # 每次都一样的长文本
"cache_control": {"type": "ephemeral"},
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "根据上面的说明回答：..."}],
)
print(message.usage.cache_creation_input_tokens, message.usage.cache_read_input_tokens)
```
2回目の呼び出しで `cache_read_input_tokens` が 0 より大きければヒットです。詳細は [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/) を参照してください。
## 環境変数の使用
公式 SDK は `ANTHROPIC_BASE_URL` と `ANTHROPIC_API_KEY` を読み取ります。クライアント構築時にパラメータを渡さなくても構いません：
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://1zheai.com"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-你的Key"
```
次にクライアント構築時にパラメータを渡しません：
```python
client = anthropic.Anthropic() # 自动读取上面两个变量
```
このマシンで Claude Code もこの2つの変数を読み取る場合、それらは一緒に 1折AI に切り替わります。通常、これが望む結果です。
## よくある問題
`base_url` に `/v1` を余計に書き込んでいます。Anthropic SDK は `/v1/messages` を自動的に組み立てます。
API キー（API key）を確認してください。また、環境に `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`（以前 Claude Code に設定した古い値など）が同時に存在する場合、SDK もそれを読み取ります。古い値を削除してから再試行してください。
## リクエストとレスポンスの構造
system、コンテンツブロック、停止理由を照会する場合は、[Messages インターフェースの詳細](/ja/docs/api-messages/) を参照してください。完全なプログラムでは、コンテンツブロックの型に応じてテキストを読み取り、最初のブロックが常に text であると仮定しないでください。
---
# OpenAI SDK 接続（Python / Node）
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-openai-sdk/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-openai-sdk.md
---
title: "OpenAI SDK 接続（Python / Node）"
description: "用 OpenAI 官方 SDK 调 1折AI の GPT と Claude モデル：base_url と api_key のみ変更、ストリーミング例と環境変数の設定方法付き。"
headingIds: {"インストール":"section-1","呼び出し":"section-2","ストリーミング出力":"section-3","環境変数を使用してコードを変更せずに切り替える":"section-4","Anthropic SDK に切り替えるべきタイミング":"section-5","よくある質問":"section-6","Responses と完全なプログラム":"section-7"}
---
OpenAI SDK で書いた既存コードを 1折AI に切り替えるには、2 つのパラメータ `base_url` と `api_key` を変更するだけです。モデル名には、現在利用可能な GPT または Claude のモデル ID を指定します。
## インストール
```bash title="Python"
pip install openai
```
```bash title="Node.js"
npm install openai
```
## 呼び出し
```python title="Python"
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://1zheai.com/v1",
api_key=os.environ["ONEZHE_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 prompt caching"}],
)
print(resp.model)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)
```
```javascript title="Node.js"
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://1zheai.com/v1",
apiKey: process.env.ONEZHE_API_KEY,
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "用一句话解释什么是 prompt caching" }],
});
console.log(resp.model);
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage);
```
`base_url` には `/v1` を付けてください。
## ストリーミング出力
```python title="Python"
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "写一首四行的诗"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
```
```javascript title="Node.js"
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "写一首四行的诗" }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}
```
## 環境変数を使用してコードを変更せずに切り替える
OpenAI 公式 SDK（Python および Node）は、`OPENAI_BASE_URL` と `OPENAI_API_KEY` を読み取ります。コードでパラメータを渡さない場合、この 2 つの変数を設定するだけで切り替えられます：
```bash
export OPENAI_BASE_URL="https://1zheai.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-你的Key"
```
注意：この設定は、同じ環境内の OpenAI SDK を使用するすべてのプログラムに影響します。
## Anthropic SDK に切り替えるべきタイミング
OpenAI 互換インターフェースは「既存コードがあり、モデルを変えたいだけ」の場合に適しています。Prompt Caching の `cache_control`、extended thinking、Claude のツール呼び出し形式が必要な場合は、[Anthropic SDK](/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk/) でネイティブインターフェースを使う方が適切です。
## よくある質問
`base_url` に `/v1` がありません。OpenAI SDK は後ろに `/chat/completions` を付加するだけです。
可能です。OpenAI / GPT モデルはすでに提供されています。[サポートされているモデル](/ja/docs/models/) から、あなたのキーで呼び出せるモデル ID を使用してください。
## Responses と完全なプログラム
Responses プロトコルが必要な場合は [Responses インターフェース](/ja/docs/api-responses/) を参照してください。Python または Node.js を初めて使う場合は、[完全な例](/ja/docs/code-examples/) をそのまま実行できます。本番運用前に[タイムアウトと制限付きリトライ](/ja/docs/retries/) を設定してください。
---
# curl での呼び出し
Source: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-curl/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/quickstart-curl.md
---
title: "curl での呼び出し"
description: "SDKを一切インストールせずに、curlで1折AIの /v1/messages と /v1/chat/completions を呼び出し、モデル一覧の取得、キャッシュのテスト、ストリーミング出力の確認を行います。"
headingIds: {"Anthropicネイティブ：/v1/messages":"section-1","OpenAI互換：/v1/chat/completions":"section-2","モデル一覧：/v1/models":"section-3","ストリーミング出力":"section-4","キャッシュのテスト":"section-5","トラブルシューティング時は -i を追加":"section-6"}
---
curlは「APIキー（API key）とアドレスが実際に通っているか」を確認する最速の方法です。以下のコマンドはすべてそのままコピーして実行できます。まずAPIキーを環境変数に設定します：
```bash
export ONEZHE_API_KEY="sk-你的Key"
```
Windowsユーザーは、これらのコマンドをWSLまたはGit Bashで実行することをお勧めします。PowerShellでの書き方は[クイックスタート](/ja/docs/quickstart/)を参照してください。
## Anthropicネイティブ：/v1/messages
```bash
curl https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 128,
"messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
}'
```
## OpenAI互換：/v1/chat/completions
```bash
curl https://1zheai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
}'
```
## モデル一覧：/v1/models
```bash
curl https://1zheai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY"
```
## ストリーミング出力
`"stream": true`を追加し、`-N`でcurlのバッファリングを無効にすると、逐次返信を確認できます：
```bash
curl -N https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 128,
"stream": true,
"messages": [{"role": "user", "content": "从一数到五"}]
}'
```
イベント形式は[ストリーミング出力](/ja/docs/streaming/)を参照してください。
## キャッシュのテスト
同じリクエストを2回連続で送信し、2回目のレスポンスの`usage.cache_read_input_tokens`が0より大きければヒットしたことを意味します。`system`内のテキストはモデルの最小キャッシュ可能長に達している必要があります。完全なスクリプトは[モデルと使用量の確認](/ja/docs/verify-model/)、仕組みは [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/)を参照してください。
```bash
curl https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 32,
"system": [{
"type": "text",
"text": "把一段至少 512 token、每次都一样的长文本放在这里",
"cache_control": {"type": "ephemeral"}
}],
"messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
}'
```
## トラブルシューティング時は -i を追加
```bash
curl -i https://1zheai.com/v1/models -H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY"
```
`-i`はステータスコードとレスポンスヘッダーを出力します。ステータスコードの意味は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
---
# すぐに実行できるコード例
Source: https://1zheai.com/ja/docs/code-examples/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/code-examples.md
---
title: "すぐに実行できるコード例"
description: "PythonとNode.jsによる完全なChat Completionsプログラム。環境設定、モデル選択、エラー処理、実行コマンドを網羅しています。"
headingIds: {"1. 環境変数の準備":"section-1","2. 言語を選んで実行":"section-2","Python":"section-3","Node.js":"section-4","3. 結果の確認":"section-5","続けて拡張する":"section-6"}
---
以下の2つのプログラムは同じ動作をします。環境変数を読み込み、非ストリーミングのテキストリクエストを1回送信し、応答または特定可能なエラーを出力します。例では自動リトライを無効にしているため、1回のリクエストの結果を確認できます。
## 1. 環境変数の準備
プログラムを実行するのと同じターミナルで設定してください。`ONEZHE_MODEL`は[利用可能なキーのあるモデル ](/ja/docs/api-models/)からIDに差し替えられます。
```bash title="macOS / Linux"
export ONEZHE_API_KEY="sk-你的Key"
export ONEZHE_MODEL="gpt-5.6-sol"
```
```powershell title="Windows PowerShell"
$env:ONEZHE_API_KEY = "sk-你的Key"
$env:ONEZHE_MODEL = "gpt-5.6-sol"
```
## 2. 言語を選んで実行
### Python
`python -m pip install openai`をインストールし、`chat.py`として保存して、`python chat.py`を実行します。
```python
import os
import sys
import openai
api_key = os.environ.get("ONEZHE_API_KEY")
if not api_key:
sys.exit("请先设置 ONEZHE_API_KEY 环境变量。")
client = openai.OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://1zheai.com/v1",
timeout=120.0,
max_retries=0,
)
try:
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ.get("ONEZHE_MODEL", "gpt-5.6-sol"),
messages=[{"role": "user", "content": "用一句中文解释 DNS。"}],
)
if not response.choices:
sys.exit("响应没有 choices，请检查响应协议。")
choice = response.choices[0]
print(choice.message.content or "本次响应没有普通文本。")
print("finish_reason:", choice.finish_reason)
print("response_id:", response.id)
except openai.APIStatusError as exc:
print("HTTP:", exc.status_code, "request_id:", exc.request_id, file=sys.stderr)
print("请查看控制台日志和错误码文档；不要公开密钥。", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
except openai.APIConnectionError:
sys.exit("连接失败或超时：检查网络与代理，再核对调用日志。")
```
### Node.js
`npm install openai`をインストールし、`chat.mjs`として保存して、`node chat.mjs`を実行します。`.mjs`拡張子を直接使うとES Modulesが有効になります。
```javascript
import OpenAI from "openai";
if (!process.env.ONEZHE_API_KEY) {
console.error("请先设置 ONEZHE_API_KEY 环境变量。");
process.exit(1);
}
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ONEZHE_API_KEY,
baseURL: "https://1zheai.com/v1",
timeout: 120_000,
maxRetries: 0,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: process.env.ONEZHE_MODEL || "gpt-5.6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "用一句中文解释 DNS。" }],
});
const choice = response.choices[0];
if (!choice) throw new Error("响应没有 choices，请检查响应协议。");
console.log(choice.message.content || "本次响应没有普通文本。");
console.log("finish_reason:", choice.finish_reason);
console.log("response_id:", response.id);
} catch (error) {
if (error instanceof OpenAI.APIError) {
console.error("HTTP:", error.status, "request_id:", error.request_id);
console.error("请检查网络、控制台日志和错误码文档。");
} else {
console.error(error instanceof Error ? error.message : "未知错误");
}
process.exitCode = 1;
}
```
## 3. 結果の確認
応答と終了理由が表示されるはずです。`finish_reason`が`stop`でない場合は、ツール呼び出しか切り詰めかを確認してください。SDKのリクエストIDは空の場合があります。サーバーがエラーボディにトレースIDを含めることもあるため、デバッグ時はマスクされた生レスポンスから補ってください。
[呼び出しログ ](/ja/docs/usage-logs/)で呼び出しを確認してください。プログラムの終了ステータスやプレーンテキストの有無だけでは、すべての業務上の成功条件をカバーできません。タスクに応じて構造と内容を確認してください。
## 続けて拡張する
- [Chat Completions ](/ja/docs/api-chat-completions/):マルチターン履歴とフィールドの説明。
- [Messages ](/ja/docs/api-messages/):Claudeネイティブのコンテンツブロック。
- [Responses ](/ja/docs/api-responses/):GPT Responsesとストリーミングイベント。
- [画像生成 ](/ja/docs/api-images/):画像ファイルの生成と保存。
- [タイムアウトとリトライ ](/ja/docs/retries/):公開前に失敗時の処理を設定。
---
# ストリーミング出力
Source: https://1zheai.com/ja/docs/streaming/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/streaming.md
---
title: "ストリーミング出力"
description: "1折AIでのストリーミング出力：AnthropicネイティブのSSEイベントシーケンス、OpenAI互換のchunk形式、および切断時の対処。"
headingIds: {"Anthropicネイティブ":"section-1","OpenAI互換":"section-2","ストリームが途切れたらどうするか":"section-3","中途切断時の課金":"section-4"}
---
長い回答にはストリーミング出力（`"stream": true`）を使います。最初の文字がより早く表示され、単一リクエストの時間が長すぎるために中間ネットワークから切断されるリスクも低くなります。両方のプロトコルに対応しており、形式はそれぞれ公式と一致しています。
## Anthropicネイティブ
リクエストに`"stream": true`を追加すると、Server-Sent Eventsが返されます。正常なストリームは次の順序になります（[Anthropic Streamingドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/streaming)より）：
| イベント | 意味 |
|---|---|
| `message_start` | メッセージの開始。モデルと初期の`usage`を含む |
| `content_block_start` | コンテンツブロックの開始（テキスト、thinking、tool_use） |
| `content_block_delta` | コンテンツの増分。テキストは`delta.text`にある |
| `content_block_stop` | このコンテンツブロックの終了 |
| `message_delta` | メッセージレベルの更新。`stop_reason`と最終的な出力トークン数を含む |
| `message_stop` | メッセージ全体の終了 |
途中に`ping`イベントが挟まる場合があり、無視できます。エラー時には`error`イベントが届きます。
```bash
curl -N https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-5-5","max_tokens":128,"stream":true,
"messages":[{"role":"user","content":"从一数到五"}]}'
```
SDKを使う場合はイベントを自分でパースする必要はありません。[Anthropic SDK](/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk/)のストリーミング例を参照してください。
## OpenAI互換
`/v1/chat/completions`に`"stream": true`を追加すると、`data: {...}`形式のchunkが返され、テキストは`choices[0].delta.content`にあり、最後は`data: [DONE]`で終了します。SDKの例は[OpenAI SDK](/ja/docs/quickstart-openai-sdk/)を参照してください。
`[DONE]`の前の最後のchunkには`usage`が付き、`choices`は空配列です。`stream_options.include_usage`を渡さなくても返されます。2026-10-15に実測した完全なストリーム：
```text
data: {"id":"msg_011Cg3ERqM8nN58LxLt7TVuG","object":"chat.completion.chunk","created":1792031230,"model":"claude-sonnet-4-6","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"msg_011Cg3ERqM8nN58LxLt7TVuG","object":"chat.completion.chunk","created":1792031230,"model":"claude-sonnet-4-6","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"ok"},"finish_reason":null}]}
data: {"id":"msg_011Cg3ERqM8nN58LxLt7TVuG","object":"chat.completion.chunk","created":1792031230,"model":"claude-sonnet-4-6","choices":[{"index":0,"delta":{"content":""},"finish_reason":"stop"}]}
data: {"id":"msg_011Cg3ERqM8nN58LxLt7TVuG","object":"chat.completion.chunk","created":1792031230,"model":"claude-sonnet-4-6","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":370,"completion_tokens":4,"total_tokens":374}}
data: [DONE]
```
chunkを処理する際は、まず`choices`が空かどうかを判断してください。上記のOpenAI SDKページの例はすでにそのように書かれています。
## ストリームが途切れたらどうするか
- まずプロキシかどうかを確認します：プロキシをオフにして直接接続して再試行します。
- クライアントの読み取りタイムアウトはモデルの生成時間より長くしてください。長い出力の場合はタイムアウト設定を増やします。
- `error`イベント内の`overloaded_error`を受け取ったら、数秒待って再試行します。[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
## 中途切断時の課金
途中で切断されたリクエストが丸ごと無料になるわけではなく、切断前に生成された出力トークンに基づいて課金され、呼び出しログに記録されます。課金される出力は、クライアントが実際に受け取ったものより少し多くなる場合があります。2026-10-15に実測したところ、モデルに1から600まで数えさせ、クライアントが4秒目で切断した場合、188行（約300個の出力トークン）を受け取りましたが、呼び出しログに記録された出力は750トークンでした。不要な長い出力は、途中で切断されるくらいなら、最初から`max_tokens`を小さく設定する方が良いでしょう。
---
# Prompt Caching の使用と課金
Source: https://1zheai.com/ja/docs/prompt-caching/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/prompt-caching.md
---
title: "Prompt Caching の使用と課金"
description: "1折AI で Claude Prompt Caching を使う方法：有効化の手順、最小長、ヒットの確認方法、ヒット後の課金、および Claude Code のキャッシュ挙動。"
headingIds: {"結論を先に":"section-1","有効化の方法":"section-2","最小キャッシュ可能長":"section-3","ヒットの確認":"section-4","課金方法":"section-5","1 時間キャッシュ":"section-6","Claude Code のキャッシュ":"section-7","OpenAI 互換インターフェースでキャッシュは使えますか":"section-8","よくある質問":"section-9"}
---
Prompt Caching により、繰り返し送信される長いプレフィックス（システムプロンプト、ツール定義、長いドキュメント、会話履歴）は、初回のみ書き込みとして課金され、以降は読み取りとして課金されます。当サイトのキャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは公式定価で課金され、入出力割引は適用されません。各モデルのキャッシュ単価は[モデルと価格](https://1zheai.com/en/pricing/) を参照してください。
## 結論を先に
- **Claude Code はデフォルトでキャッシュが有効**です。接続すれば即座に機能します。
- 自分でコードを書いて呼び出す場合は、キャッシュしたいコンテンツブロックに `cache_control` を追加し、ネイティブの `/v1/messages` を使用します。OpenAI 互換インターフェースは現時点でキャッシュされません。
- ヒットしたかどうかは、レスポンスの `usage.cache_read_input_tokens` が 0 より大きいかどうかだけを見ます。
- キャッシュはデフォルトで 5 分間有効で、ヒットするたびにタイマーがリセットされます。`"ttl": "1h"` を使用して 1 時間キャッシュを書き込むこともできますが、書き込み価格は高くなります。
## 有効化の方法
system、tools、または messages のコンテンツブロックに `"cache_control": {"type": "ephemeral"}` を追加すると、そのブロックとそれ以前の内容がキャッシュされます。1 リクエストあたり最大 4 個のキャッシュブレークポイントを設定できます。
```bash
curl https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 256,
"system": [
{
"type": "text",
"text": "这里放一段很长、每次都一样的内容：项目说明、代码规范、参考文档……",
"cache_control": {"type": "ephemeral"}
}
],
"messages": [{"role": "user", "content": "根据上面的规范，审查这段代码：..."}]
}'
```
キャッシュされるプレフィックスが短すぎる場合、リクエストは通常どおり処理されますが、キャッシュされず、エラーも発生しません。最小長はモデルによって異なり、下の表を参照してください。
## 最小キャッシュ可能長
以下は [Anthropic 公式ドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)（2026-10-14）より：
| 最小トークン数 | モデル |
|---|---|
| 512 | Fable 5.1、Fable 5、Opus 5.5、Opus 5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5 |
| 1,024 | Opus 4.8、Sonnet 5、Sonnet 4.6、Sonnet 4.5 |
| 2,048 | Opus 4.7 |
| 4,096 | Opus 4.6、Opus 4.5、Haiku 4.5 |
## ヒットの確認
同じリクエストを 2 回連続で送信し（間隔 5 分以内）、2 回の `usage` を比較します。以下は 2026-10-15 に `claude-sonnet-5-5` で実測した結果で、system に約 1.8 万トークンの固定テキストを入れた場合です：
```json title="第一次：写入缓存"
{
"input_tokens": 23,
"cache_creation_input_tokens": 17920,
"cache_read_input_tokens": 0,
"cache_creation": {"ephemeral_5m_input_tokens": 17920, "ephemeral_1h_input_tokens": 0},
"output_tokens": 4
}
```
```json title="第二次：命中缓存"
{
"input_tokens": 23,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 17920,
"cache_creation": {"ephemeral_5m_input_tokens": 0, "ephemeral_1h_input_tokens": 0},
"output_tokens": 4
}
```
2 回目の `cache_read_input_tokens` が 0 より大きい場合、キャッシュが読み取られていることを意味します。各リクエストのキャッシュ書き込み・読み取りトークンは[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) のトークン列にも表示され、読み取りは「キャッシュ↓」、書き込みは「↑」と記録されます。
## 課金方法
| 種類 | 公式単価 | 1折AI 単価 |
|---|---|---|
| キャッシュ書き込み（5 分） | 入力価格 × 1.25 | 公式定価、割引なし |
| キャッシュ書き込み（1 時間） | 入力価格 × 2 | 公式定価、割引なし |
| キャッシュ読み取り | 入力価格 × 0.1（Opus 5.5、Sonnet 5.5 は 0.05、Fable 5.1 は 0.025） | 公式定価、割引なし |
5 分キャッシュ書き込みの公式価格は通常、公式入力価格の 1.25 倍です。当サイトは入力に割引があり、キャッシュは割引なしのため、公式倍数だけで 1 回のキャッシュ読み取りで元が取れると判断することはできません。モデル割引、書き込みコスト、繰り返し読み取り回数を組み合わせて比較する必要があります。完全な計算例は[価格と課金](/ja/docs/pricing-explained/) を参照してください。
### 1 時間キャッシュ
`cache_control` に `"ttl": "1h"` を追加すると、キャッシュが 1 時間保持されます。間隔が 5 分を超えるが、繰り返し使用されるプレフィックスに適しています：
```json
"cache_control": {"type": "ephemeral", "ttl": "1h"}
```
書き込みは公式入力価格の 2 倍で課金され、割引後の入力価格は使用されません。読み取りは 5 分キャッシュと同じです。レスポンス内の書き込みトークンは `cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens` に表示されます。1 時間キャッシュを選択するかどうかは、2 つのリクエストの間隔、書き込みコスト、繰り返し読み取り回数を考慮して判断する必要があります。
## Claude Code のキャッシュ
Claude Code はシステムプロンプト、ツール定義、会話履歴に自動的にキャッシュブレークポイントを設定します。[公式の説明はこちら](https://code.claude.com/docs/zh-CN/prompt-caching)。ヒット率を高めるには：
- 1 つのセッション内で連続して作業し、途中で長時間停止しないでください。キャッシュは 5 分間使用されないと期限切れになります。
- 同じセッション内の後続リクエストはキャッシュを読み取ります。2026-10-15 の実測では、2 ラウンドの Claude Code タスクで、2 ラウンド目のキャッシュ読み取りは 31,440 トークン、書き込みは 115 トークンでした。新しいセッションを開始すると、最初のラウンドはプレフィックス全体を再書き込みする必要がある場合があります（実測で約 3 万トークン）。このリクエストは後続のものより高額になります。
- セッションの途中で `CLAUDE.md` の変更、MCP サーバーの切り替え、モデルの変更を減らしてください。これらはすべてプレフィックスの変化を招きます。
- `DISABLE_PROMPT_CACHING=1` を設定しないでください。この環境変数はすべてのモデルのキャッシュを無効にします。
## OpenAI 互換インターフェースでキャッシュは使えますか
現時点では使えません。2026-10-15 の実測では、`/v1/chat/completions` の system メッセージに約 3,100 トークンの固定テキストを入れて 2 回連続で送信し、コンテンツブロックに `cache_control` を追加するかどうかに関わらず、2 回の `usage` はいずれも次のとおりでした：
```json
{"prompt_tokens": 3167, "completion_tokens": 4, "total_tokens": 3171}
```
`prompt_tokens_details.cached_tokens` が存在せず、呼び出しログのキャッシュ読み取り・書き込みもいずれも 0 で、全段が入力価格で課金されます。キャッシュが必要な場合は `/v1/messages`（Anthropic SDK または Claude Code）を使用してください。
## よくある質問
キャッシュは書き込まれたが、次回読み取られなかった。順に確認してください：2 つのリクエストの間隔が 5 分を超えているか；ブレークポイント前の内容が一字一句同じか（タイムスタンプやランダム ID を system に入れると毎回異なります）；モデルを変更していないか；プレフィックスが上記の最小長に達しているか。
各リクエストのキャッシュ読み取り・キャッシュ書き込みトークンは呼び出しログにあり、自分で計算できます：キャッシュ読み取り ÷（入力 + キャッシュ書き込み + キャッシュ読み取り）。
---
# タイムアウト、レート制限とリトライ
Source: https://1zheai.com/ja/docs/retries/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/retries.md
---
title: "タイムアウト、レート制限とリトライ"
description: "SDKのタイムアウトと限定的なリトライを設定し、リトライ可能なエラーと設定エラーを区別して、重複送信を防ぎます。"
headingIds: {"リトライすべき状況":"section-1","まずSDK組み込みのリトライを使う":"section-2","自分でリトライを実装する場合":"section-3","デバッグに十分な情報を記録する":"section-4"}
---
まず設定エラーを修正し、その後に一時的な障害に対処します。リトライ回数、並列数、総待機時間をまとめて制限し、短時間に同じ失敗リクエストを何度も再送信しないようにします。
## リトライすべき状況
| 状況 | 推奨対応 |
| --- | --- |
| 400 / 401 / 403 / 404 | まずリクエスト、権限、モデルを修正する。元のリクエストを自動的に再送しない |
| 429 | レスポンスのヒントを確認する。`Retry-After` がある場合は待機時間に従い、並列数を下げる |
| 500 / 502 / 503 / 504 / 529 | 限定的にリトライ可能。継続的に失敗する場合は停止し、リクエストIDを報告する |
| 接続失敗 | DNS、プロキシ、ネットワークを確認し、タスクが許容する時間内で限定的にリトライする |
| リクエスト送信後のタイムアウトやストリーム切断 | 結果が不確定な場合があるため、まずログを確認する。上流側がまだ処理していないと仮定してはならない |
クライアントライブラリのリトライ範囲が上表と完全に同じとは限りません。どの層でリトライする場合も、その層で明示的にポリシーを設定してください。
## まずSDK組み込みのリトライを使う
PythonとNode.jsのタイムアウトの単位は異なります。Pythonは秒、Node.jsはミリ秒を使用します。次の例では120秒のタイムアウトと最大2回の自動リトライを設定しています。初回接続時のデバッグ時は0に変更できます。
```python title="Python"
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ONEZHE_API_KEY"],
base_url="https://1zheai.com/v1",
timeout=120.0,
max_retries=2,
)
```
```javascript title="Node.js"
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.ONEZHE_API_KEY,
baseURL: "https://1zheai.com/v1",
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
```
タイムアウト設定はビジネスタスク全体の総所要時間の上限ではありません。リトライと待機により総所要時間は増加します。外側の層でタスクを再実行する場合は、別途総締め切り時間とキャンセル機構を設定してください。
## 自分でリトライを実装する場合
SDKの自動リトライを無効にし、重複を防ぎます。段階的に増加する待機間隔とランダムジッターを加え、試行回数、最長待機時間、並列キューを明示的に制限します。`Retry-After` を解析する際は、秒数の場合とHTTP日付の場合の両方があり得ることに注意してください。
すでにユーザーに部分的なストリーミング結果を表示している場合、自動的に最初から再生し直して古いテキストの後に追加しないでください。「未完了」状態を維持し、ユーザーに再生成するか継続するかを判断させてください。
画像生成、ツール実行、その他の外部結果を生み得るタスクでは、重複送信に特に注意してください。任意のリクエストIDを設定すればサーバー側が自動的に重複排除すると仮定してはなりません。
## デバッグに十分な情報を記録する
時間、エンドポイント、モデル、ステータスコード、所要時間、試行番号、サーバーから返されたリクエストIDを記録します。認証リクエストヘッダーと完全なプライベートプロンプトの記録は避けてください。これらの情報を[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) と照合してください。
SDKの設定は [OpenAI Python SDK](https://github.com/openai/openai-python#retries) と [Node SDK](https://github.com/openai/openai-node#retries) を参照してください。具体的なエラーについては[エラーコードとデバッグ](/ja/docs/troubleshooting/) を参照してください。
---
# APIリファレンス
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-reference/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-reference.md
---
title: "APIリファレンス"
description: "ドキュメント化されたエンドポイント、リクエスト例、プロトコル間の違いを確認し、互換性の範囲を明確にします。"
headingIds: {"エンドポイント一覧":"section-1","互換性の範囲":"section-2","レスポンスとトラブルシューティング":"section-3"}
---
このページには、当サイトに既存のエンドポイントドキュメントとリクエスト例を集約しています。当サイトはClaudeおよびOpenAI / GPTの両モデルを提供しています。モデルとツールに応じて対応するプロトコルを選択してください。利用可能な具体的なモデルは、お使いのキーに対して提供されるリストに従います。
## エンドポイント一覧
| エンドポイント | 目的 | 説明と例 |
| --- | --- | --- |
| `POST /v1/messages` | Anthropicネイティブ会話 | [リクエストとレスポンス](/ja/docs/api-messages/)、[Anthropic SDK](/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk/)、[curl](/ja/docs/quickstart-curl/) |
| `POST /v1/chat/completions` | OpenAI互換の会話 | [リクエストとレスポンス](/ja/docs/api-chat-completions/)、[OpenAI SDK](/ja/docs/quickstart-openai-sdk/)、[curl](/ja/docs/quickstart-curl/) |
| `POST /v1/responses` | OpenAI Responses | [リクエストとレスポンス](/ja/docs/api-responses/)、[Codex CLI](/ja/docs/quickstart-codex/) |
| `GET /v1/models` | お使いのキーで利用可能なモデルの照会 | [リスト形式と照会](/ja/docs/api-models/)、[モデルの選択](/ja/docs/models/) |
| `POST /v1/messages/count_tokens` | 入力トークンのカウント | [エンドポイントの説明](/ja/docs/base-url/) |
| `POST /v1/images/generations` | テキストから画像の生成 | [画像生成の連携](/ja/docs/api-images/) |
## 互換性の範囲
Claudeのネイティブ機能については、まずAnthropic連携チュートリアルを参照してください。プロトコルを切り替える前に、必要な機能が対応するチュートリアルに記載されていることを確認してください。リクエストが成功するという理由だけで、ツール呼び出し、キャッシュ、長時間実行タスクがサポートされていると推測しないでください。
Codexは`/v1/responses`を使用します。詳細は[Codex CLIの連携](/ja/docs/quickstart-codex/)を参照してください。現在利用可能なモデルは、[モデルの説明](/ja/docs/models/)およびお使いのキーから実際に返されるリストに従います。
## レスポンスとトラブルシューティング
両プロトコルのイベント形式とストリーム切断時の処理。
ステータスコードとエラーメッセージで問題を特定。
エンドポイントの詳細には、最小限のリクエスト、一般的なフィールド、結果の読み取り方法、互換性の境界が記載されています。完全なパラメータについては、選択したモデルのプロトコルドキュメントと組み合わせて参照する必要があります。当サイトは、ダウンロード可能な完全なOpenAPI仕様書はまだ提供していません。
埋め込み（Embeddings）、バッチ（Batch）、ファイルホスティング、および公開ディレクトリで確認されていないサードパーティの独自モデルは、このページのコミットメント範囲外です。これらの機能が必要な場合は、まずサポートにお問い合わせください。
---
# Base URL、インターフェースと認証
Source: https://1zheai.com/ja/docs/base-url/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/base-url.md
---
title: "Base URL、インターフェースと認証"
description: "1折AI の Base URL、利用可能なインターフェース、リクエストヘッダーの書き方、および各ツールで /v1 を付けるかどうか。"
headingIds: {"利用可能なインターフェース":"section-1","/v1 を付けるかどうか":"section-2","認証リクエストヘッダー":"section-3","API キーが利用可能かの確認":"section-4","レート制限":"section-5","ネットワーク":"section-6"}
---
すべてのリクエストは同じドメインに送信され、プロトコルごとに2つのパス体系に分かれます。
```text
https://1zheai.com
```
## 利用可能なインターフェース
| インターフェース | プロトコル | 用途 |
|---|---|---|
| `POST /v1/messages` | Anthropic ネイティブ | 対話。Claude Code、Anthropic SDK、Cline（Anthropic モード）はこちらを使用 |
| `POST /v1/chat/completions` | OpenAI 互換 | 対話。OpenAI SDK、Cursor、Cherry Studio（OpenAI モード）はこちらを使用 |
| `GET /v1/models` | OpenAI 互換 | API キーで利用できるモデルの一覧を取得 |
| `POST /v1/messages/count_tokens` | Anthropic ネイティブ | 入力のトークン数を計算。対話は発生せず、課金もされない |
`count_tokens` のリクエストボディは `/v1/messages` と同じです（`model`、`messages`、`system` と `tools` を付加可能）。レスポンスには1つのフィールドのみが含まれます：
```json
{"input_tokens":19}
```
`count_tokens` は送信した内容のみをカウントします。SDK、curl、またはサードパーティツールで実際に呼び出す場合、各リクエストにはシステムプロンプトが付加され、入力トークンとして課金されます（Claude Code は付加されません）。詳細は[システムプロンプトの課金](/ja/docs/pricing-explained/#section-3)を参照してください。
Prompt Caching、extended thinking、ツール呼び出しなど Claude 固有の機能は、ネイティブの `/v1/messages` を使うのが最も安定します。OpenAI 互換インターフェースは、既に OpenAI コードがあり、モデルを変えたいだけのケースに適しています。
## /v1 を付けるかどうか
ツールごとに Base URL の解釈が異なり、これは接続時の最も一般的な落とし穴です：
| ツール / SDK | 入力する値 | 理由 |
|---|---|---|
| Claude Code（`ANTHROPIC_BASE_URL`） | `https://1zheai.com` | ツール自身が `/v1/messages` を連結する |
| Anthropic SDK（`base_url`） | `https://1zheai.com` | 同上 |
| OpenAI SDK（`base_url`） | `https://1zheai.com/v1` | SDK は `/chat/completions` のみを連結する |
| Cursor（Override OpenAI Base URL） | `https://1zheai.com/v1` | OpenAI SDK と同じ |
| Cherry Studio | `https://1zheai.com` | `/v1/...` を自動補完する |
| Cline（OpenAI Compatible） | `https://1zheai.com/v1` | OpenAI SDK と同じ |
ルール：Anthropic 系はルートアドレスを入力し、OpenAI 系は `/v1` まで入力します。入力間違えの典型的な症状は 404 です。
## 認証リクエストヘッダー
API キーはリクエストヘッダーに置きます。次の2つの書き方のどちらでも構いません：
```text title="Anthropic 原生"
x-api-key: sk-你的Key
anthropic-version: 2023-06-01
content-type: application/json
```
```text title="Bearer（两种协议都支持）"
Authorization: Bearer sk-你的Key
content-type: application/json
```
- `/v1/messages` を呼び出す際は、公式プロトコルに従い `anthropic-version` を付加してください。現在の値は `2023-06-01` です。実測では付けていなくても呼び出せますが、公式 SDK とツールはすべて付加するため、自前でリクエストを書く場合も同様に付けてください。
- Claude Code の `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` は `Authorization: Bearer` を送信し、`ANTHROPIC_API_KEY` は `x-api-key` を送信します。どちらも受け付けます。
- beta 機能が必要な場合は、公式ドキュメントに従い `anthropic-beta` ヘッダーを付加してください。認識されない値を付けてもエラーにはならないため、ある beta 機能が有効かどうかはレスポンスの実際の効果で判断してください。
## API キーが利用可能かの確認
```bash
curl https://1zheai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-你的Key"
```
モデル一覧が返れば、API キーとアドレスの両方が正しいことを意味します。401 が返った場合は API キーの問題で、レスポンスは次のようになります（2026-10-15 実測）：
```json
{"error":{"code":"","message":"Invalid token (request id: 202610150244361675490398268d9d6eKJPmcph)","type":"authentication_error"}}
```
`x-api-key` と `anthropic-version` ヘッダーを付けて `/v1/models` をリクエストすると、Anthropic 形式のモデル一覧（`data[].id`、`display_name`、`has_more`）が返ります。Claude Code のモデル自動検出はこの形式を読み取ります。
その他の場合は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
## レート制限
現在、API キーに対してレート制限は設けていません。429 を受け取った場合、通常は上流の負荷が高いため、少し待ってから再試行してください。バッチタスクには指数バックオフを追加してください。詳細は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
## ネットワーク
接続タイムアウトや TLS エラーが発生した場合は、まず端末が利用しているネットワークを確認してください。グローバルプロキシが有効な場合は、プロキシをオフにして直接接続で再試行してください。会社のネットワークに出口ホワイトリストがある場合は、`1zheai.com` の許可が必要です。
---
# 利用可能なモデルのAPIクエリ
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-models/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-models.md
---
title: "利用可能なモデルのAPIクエリ"
description: "GET /v1/models の2つのレスポンス形式、モデルIDの読み取り、およびモデルの可視性と実際に呼び出し可能であることの違い。"
headingIds: {"OpenAI 形式":"section-1","Anthropic 形式":"section-2","クエリ結果の使い方":"section-3","リストが空の場合、またはモデルが欠落している場合":"section-4"}
---
まずモデルを確認し、次にリクエストを作成します。`GET https://1zheai.com/v1/models` は、現在のキー、グループ、およびモデル制限の下で可視なモデルを返します。推論リクエストを送信する必要はありません。
## OpenAI 形式
```bash
curl --fail-with-body --connect-timeout 10 --max-time 30 \
https://1zheai.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY"
```
以下は簡略化した構造の概要です。リストは実際の返却値に従います。
```json
{
"object": "list",
"data": [{"id": "gpt-5.6-sol", "object": "model"}]
}
```
`jq` をインストールしている場合、リクエストの後に `| jq -r '.data[].id'` を追加すると、1行に1つのモデルIDが表示されます。公開価格APIの `model_name` とここでの `id` を混同しないでください。
## Anthropic 形式
以下の2つのリクエストヘッダーを使用すると、同じパスがAnthropicスタイルのデータを返します。
```bash
curl --fail-with-body https://1zheai.com/v1/models \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01"
```
`data[].id`、`data[].display_name`、および `has_more` に注目してください。認証方式を切り替えたら、もう一方のレスポンス構造で解析し続けないでください。
## クエリ結果の使い方
1. `data[].id` から完全なIDをコピーし、大文字・小文字、ハイフン、日付サフィックスを保持します。
2. [コンソールのモデルカタログ](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja)で、そのモデルのインターフェース型を照合します。
3. 最小限のテキストリクエストで検証し、その後、画像、ツール、その他のパラメータを段階的に追加します。
モデルリストはリアルタイムのヘルスチェックではなく、すべてのパラメータ制限も含みません。モデルは可視ですが一時的に利用可能なアップストリームがない場合、リクエストは失敗する可能性があります。公式サイトのHTTP可用性監視が、すべてのモデルが成功裏に推論できることを意味するわけではありません。
## リストが空の場合、またはモデルが欠落している場合
キーのモデル制限とグループを確認してください。公開価格ページに掲載されているモデルが、すべてのキーに対して開かれているとは限りません。401の場合はまずキーの状態を確認し、403の場合はアクセス条件を確認してください。詳細な手順は[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を参照してください。
モデルシリーズと選択の推奨事項は[サポートされているモデル](/ja/docs/models/)を参照してください。
---
# Chat Completions 対話インターフェース
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-chat-completions/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-chat-completions.md
---
title: "Chat Completions 対話インターフェース"
description: "POST /v1/chat/completions の最小リクエスト、よく使うフィールド、レスポンスの読み取り、マルチターン対話の書き方。"
headingIds: {"最小リクエスト":"section-1","よく使うフィールド":"section-2","レスポンスの読み取り方":"section-3","マルチターン対話":"section-4","ストリーミングと次のステップ":"section-5"}
---
OpenAI 互換クライアントを使う場合、または既に `chat.completions.create` のコードがある場合は、このインターフェースから始めます。完全なアドレスは `https://1zheai.com/v1/chat/completions` です。SDK の Base URL は `/v1` まで記入します。
## 最小リクエスト
まずターミナルで `ONEZHE_API_KEY` をこのサイトのキーに設定します。以下のモデルは[利用可能なモデル一覧](/ja/docs/api-models/)に存在している必要があります。
```bash
curl --fail-with-body --connect-timeout 10 --max-time 120 \
https://1zheai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "请用一句中文解释 DNS 的作用。"}]
}'
```
`--fail-with-body` は HTTP エラー時に非ゼロの終了コードを返し、エラーボディを保持します。curl 7.76 以降が必要です。古いバージョンでは、まず `-i` でステータスコードを確認できます。
## よく使うフィールド
| フィールド | 型 | 使い方 |
| --- | --- | --- |
| `model` | string | 必須。このサイトのモデル ID をコピーし、他プラットフォームのプロバイダ接頭辞を追加しないこと |
| `messages` | array | 必須。今回の質問と保持する必要のある履歴メッセージを順番に送信する |
| `messages[].role` | string | 通常の対話には `user` / `assistant` を使用。システム指示の役割のサポートはモデルによって異なる |
| `messages[].content` | string またはコンテンツブロックの配列 | テキストのみならまず文字列を使用。画像入力には対応するコンテンツブロックのサポートが必要 |
| `stream` | boolean | `true` に設定すると SSE を読み、レスポンス全体を 1 つの JSON として扱わなくなる |
| `temperature` | number | 任意。一部の推論モデルは変更に対応していない。まず省略し、項目ごとに検証する |
| `tools` / `tool_choice` | array / string または object | 任意。モデルと上流の両方のサポートが必要。ツールの実際の実行は自分のプログラムで行う |
出力上限パラメーターはモデルによって異なります。Claude の `max_tokens`、Responses の `max_output_tokens`、Chat Completions のパラメーターを機械的に相互変換しないでください。選択したモデルの要件を参照し、400 が返されたらまずエラーボディを確認してください。
## レスポンスの読み取り方
通常のテキスト結果は `choices[0].message.content` にあります。終了理由は `choices[0].finish_reason` にあります。ツール呼び出しが返された場合、テキストが空の場合があり、`message.tool_calls` を読む必要があります。レスポンスの `id`、`model`、`usage` は今回の呼び出しの照合に使えます。
以下は注目すべき構造のみを示しており、省略されたフィールドと数値は実際のリクエスト結果を表すものではありません：
```json
{
"id": "example-completion",
"object": "chat.completion",
"model": "gpt-5.6-sol",
"choices": [{
"index": 0,
"message": {"role": "assistant", "content": "DNS 将域名解析为网络地址。"},
"finish_reason": "stop"
}]
}
```
## マルチターン対話
同じキーを繰り返し使用しても、インターフェースが前回のラウンドを自動的に記憶することはありません。保持する必要のある履歴を一緒に送信してください：
```json
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [
{"role": "user", "content": "我正在学习 DNS。"},
{"role": "assistant", "content": "我们可以从域名解析开始。"},
{"role": "user", "content": "它和 HTTP 有什么区别？"}
]
}
```
履歴が長いほどリクエストは大きくなります。アプリケーションはコンテキスト制限に応じて切り詰めまたは要約し、ツール呼び出しと結果のペアを完全に保持してください。
## ストリーミングと次のステップ
`"stream": true` を追加すると、テキストの増分は `choices[].delta.content` から得られます。テキストがないイベントや `choices` が空のイベントもあるため、読み取り時に判断が必要です。詳細は[ストリーミング出力](/ja/docs/streaming/)を参照してください。
[Python / Node.js の完全な例](/ja/docs/code-examples/)を直接実行するか、[Responses](/ja/docs/api-responses/)に切り替えることもできます。Claude ネイティブパラメーターは [Messages](/ja/docs/api-messages/) を参照してください。
---
# Messages ネイティブ対話インターフェース
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-messages/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-messages.md
---
title: "Messages ネイティブ対話インターフェース"
description: "Claude Messages のリクエストヘッダー、system と messages の違い、コンテンツブロック、終了理由。"
headingIds: {"最小リクエスト":"section-1","リクエスト構造":"section-2","コンテンツブロックの読み取り":"section-3","マルチターンとストリーミング":"section-4"}
---
Claude Code、Anthropic SDK、および Claude のネイティブコンテンツブロックを保持したいアプリケーションは `POST https://1zheai.com/v1/messages` を使用します。SDK Base URL には `https://1zheai.com` を設定します。
## 最小リクエスト
まずこのサイトの API キーの環境変数 `ONEZHE_API_KEY` を設定し、次を実行します：
```bash
curl --fail-with-body --connect-timeout 10 --max-time 120 \
https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 256,
"system": "请用简短的中文回答。",
"messages": [{"role": "user", "content": "什么是域名解析？"}]
}'
```
## リクエスト構造
| フィールド | 型 | 使用方法 |
| --- | --- | --- |
| `model` | string | 必須。API キーで利用可能な Claude モデルを選択 |
| `max_tokens` | integer | 必須。出力上限。選択したモデルの制限に合わせて設定 |
| `messages` | array | 必須。時系列順に `user` と `assistant` のメッセージを送信 |
| `system` | string またはコンテンツブロックの配列 | 任意。システム指示はトップレベルに置き、`role: system` メッセージは使用しない |
| `stream` | boolean | 任意。コンテンツブロックの差分をストリーミングで読み取る |
| `tools` | array | 任意。ツール名、用途、入力スキーマを宣言 |
`thinking`、キャッシュ制御、beta パラメータは、具体的なモデルと上流のサポート状況によります。まず通常のテキストで検証し、必要に応じて追加してください。すべてのモデルを同じパラメータ群として扱わないでください。
## コンテンツブロックの読み取り
返される `content` は配列であり、テキスト、ツールリクエスト、その他のコンテンツブロックが同時に含まれる場合があります。無条件に `content[0].text` を読み取らないでください。たとえば Anthropic Python SDK を使用する場合：
```python
for block in message.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
```
ここでの `message` は [Anthropic SDK チュートリアル](/ja/docs/quickstart-anthropic-sdk/) の `client.messages.create(...)` から取得しています。
| `stop_reason` | アプリケーションでの処理 |
| --- | --- |
| `end_turn` | 今回の回答が終了 |
| `max_tokens` | 出力が上限で打ち切られており、完全な回答として扱えない |
| `tool_use` | ツールリクエストを確認し、許可されたツールを実行して結果を返送 |
| その他の値 | レスポンスを保持し、選択したモデルのプロトコルに従って処理。テキスト完了とは限らないと仮定しない |
ツール呼び出しループでは、まず完全な assistant コンテンツブロックを履歴に追加し、次に user コンテンツ内の `tool_result` で結果を返送します。`tool_use_id` は元のリクエストに対応していなければなりません。ツールリクエストをそのまま通常のテキストに変換しないでください。
## マルチターンとストリーミング
毎回、保持する必要のある履歴を送信してください。インターフェース自体はアプリケーションの代わりに会話を保存しません。ストリーミングでは `message_stop` がメッセージの終了を示します。部分的なテキストを受信しただけではリクエストが完了したことを意味しません。詳細は[ストリーミング出力](/ja/docs/streaming/) を参照してください。
プロトコルの詳細は [Anthropic Messages 使用説明](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/working-with-messages) を参照してください。このサイトの拡張パラメータが利用可能かどうかは、モデルカタログと実際のレスポンスによります。
---
# Responses インターフェース
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-responses/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-responses.md
---
title: "Responses インターフェース"
description: "OpenAI Responses を使用して 1折AI に接続し、input、output、ストリーミングイベントと互換性の範囲を理解します。"
headingIds: {"最小リクエスト":"section-1","Chat Completions との違い":"section-2","Python SDK":"section-3","ストリーミング読み取り":"section-4","互換性の範囲":"section-5"}
---
Codex CLI は Responses プロトコルを使用します。独自のアプリケーションを作成する場合でも、`POST https://1zheai.com/v1/responses` を通じて、このインターフェースをサポートする GPT モデルにリクエストできます。OpenAI SDK の Base URL には `https://1zheai.com/v1` を設定します。
## 最小リクエスト
```bash
curl --fail-with-body --connect-timeout 10 --max-time 120 \
https://1zheai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $ONEZHE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-astra",
"input": "用三句话解释 API 网关。",
"store": false
}'
```
実行前に `ONEZHE_API_KEY` を設定し、モデルが[利用可能なモデル一覧](/ja/docs/api-models/)に含まれていることを確認してください。`store: false` はプロトコル上の保存オプションであり、すべてのサービス層でログやデータ保持が存在しないことを意味しません。これに基づいてプライバシーの約束を推測しないでください。
## Chat Completions との違い
| 項目 | Chat Completions | Responses |
| --- | --- | --- |
| 入力 | `messages` | `input`、文字列または構造化入力項目が可能 |
| テキスト結果 | `choices[].message.content` | `output` 内の message コンテンツブロック |
| SDK のテキスト補助属性 | 自分で choice を抽出 | `response.output_text` |
| ストリーミングテキスト | `choices[].delta.content` | `response.output_text.delta` イベント |
| 終了判定 | `finish_reason` とストリーム終了 | レスポンスのステータスと終了イベントを確認 |
`output_text` は SDK が提供する便利な属性であり、生の HTTP JSON のトップレベルにこのフィールドが存在すると仮定すべきではありません。HTTP を直接呼び出す場合は、`output` を走査し、`type: message` を選択してから、その `content` 内の `type: output_text` の `text` を読み取ります。
## Python SDK
`python -m pip install openai` をインストールした後：
```python
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ONEZHE_API_KEY"],
base_url="https://1zheai.com/v1",
timeout=120.0,
max_retries=0,
)
response = client.responses.create(
model=os.environ.get("ONEZHE_MODEL", "gpt-6-astra"),
input="用三句话解释 API 网关。",
store=False,
)
print(response.output_text)
print("status:", response.status)
```
ここでは自動リトライを無効にしており、初回接続時に単一リクエストの問題を特定しやすくしています。本番導入前に[タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/)に従ってポリシーを設定してください。
## ストリーミング読み取り
上記で初期化した `client` の後に使用します：
```python
with client.responses.create(
model=os.environ.get("ONEZHE_MODEL", "gpt-6-astra"),
input="用三句话解释 API 网关。",
store=False,
stream=True,
) as stream:
for event in stream:
if event.type == "response.output_text.delta":
print(event.delta, end="", flush=True)
elif event.type == "response.completed":
print("\n完成")
elif event.type in {"response.failed", "response.incomplete", "error"}:
raise RuntimeError(f"响应未完成：{event.type}")
```
完了イベントを受信せずに切断した場合、結果を未完了としてマークする必要があります。出力されたテキストだけで成功と判断してはいけません。
## 互換性の範囲
このページはレスポンスの作成とテキストの読み取りを対象としています。これからバックグラウンドタスク、履歴レスポンスの取得、`previous_response_id`、マネージドツール、ファイルストレージなどの機能がすべて利用可能であると推測しないでください。セッションの継続が必要な場合は、明示的な履歴入力で先に検証してください。特定のツールが必要な場合は、モデルとクライアントごとに個別に検証してください。
既製ツールの設定については [Codex CLI ](/ja/docs/quickstart-codex/) を参照してください。SDK の使用方法は [OpenAI Python SDK ](https://github.com/openai/openai-python) を参照してください。
---
# 画像生成の統合
Source: https://1zheai.com/ja/docs/api-images/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/api-images.md
---
title: "画像生成の統合"
description: "OpenAI Images APIを使用して画像を生成し、Base64の結果を保存し、モデルの権限とタイムアウトをトラブルシューティングします。"
headingIds: {"APIと準備":"section-1","画像を1枚生成して保存する":"section-2","パラメータを追加する前にモデルのサポートを確認する":"section-3","よくある問題":"section-4"}
---
本サイトの公開モデルカタログには現在 `gpt-image-1.5` と `chatgpt-image-latest` が掲載されています（2026-10-16 確認）。使用前にまず[利用可能なキーモデルの確認](/ja/docs/api-models/)を照会し、次に[コンソールのモデルカタログ](https://1zheai.com/model-catalog?lng=ja)で画像APIとパラメータを確認してください。
このページはOpenAI Imagesプロトコルに準拠した統合サンプルを提供しています。今回のドキュメント更新では有料の画像生成は実行していないため、以下のサンプルをすべてのモデル、サイズ、品質の組み合わせが実測済みであると見なさないでください。
## APIと準備
- 完全なアドレス：`POST https://1zheai.com/v1/images/generations`
- OpenAI SDK Base URL：`https://1zheai.com/v1`
- 本サイトの `ONEZHE_API_KEY` 環境変数を使用します。
- Python SDKのインストール：`python -m pip install openai`。
## 画像を1枚生成して保存する
`generate-image.py` として保存し、ターミナルで `python generate-image.py` を実行します：
```python
import base64
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ONEZHE_API_KEY"],
base_url="https://1zheai.com/v1",
timeout=300.0,
max_retries=0,
)
result = client.images.generate(
model=os.environ.get("ONEZHE_IMAGE_MODEL", "gpt-image-1.5"),
prompt="一只白色陶瓷茶杯放在浅灰色桌面上，柔和自然光，无文字。",
)
if not result.data:
raise RuntimeError("响应没有图片数据，请检查错误信息与调用日志。")
item = result.data[0]
if item.b64_json:
target = Path("generated-image.png")
target.write_bytes(base64.b64decode(item.b64_json, validate=True))
print(f"图片已保存到 {target.resolve()}")
elif item.url:
print("返回的是图片地址，请及时下载：", item.url)
else:
raise RuntimeError("响应没有 b64_json 或 url。")
```
サンプルはデフォルトの出力形式を使用しています。JPEG / WebP などを別途指定する場合は、保存時にも対応するファイル拡張子に変更してください。Base64文字列をそのままテキストファイルに書き出し、PNGにリネームしないでください。
## パラメータを追加する前にモデルのサポートを確認する
まず `model` と `prompt` のみのリクエストで検証してください。サイズ、品質、透明背景、出力形式などのパラメータはすべての画像モデルに共通ではありません。他のベンダーのモデル名や独自パラメータをそのままコピーしないでください。
`data[].b64_json` が返された場合はBase64デコードを行い、`data[].url` が返された場合は速やかにダウンロードし、一時的なURLを永続的なストレージとして扱わないでください。アプリケーションは結果の保存を自ら管理する必要があります。
## よくある問題
| 状況 | トラブルシューティング方法 |
| --- | --- |
| 400 パラメータ非対応 | カスタムサイズ、品質などのオプションパラメータを削除し、1つずつ検証する |
| 403 / 404 | 画像モデルID、キーの権限、完全なAPIパスを確認する |
| 待機時間が長い | 生成に適切なタイムアウトを設定し、進行中の状態を表示して、連続クリックによる重複送信を防ぐ |
| タイムアウト後に画像がない | まず呼び出しログを確認する。結果が受信されないことは、上流でリクエストが処理されなかったことを意味しない |
| 既存の画像を編集したい | 画像編集は別のAPIと入力方式であり、このページのテキストから画像を生成するサンプルでは直接代替できない |
プロトコルパラメータの参考：[OpenAI 画像生成リファレンス](https://developers.openai.com/api/reference/resources/images/methods/generate)。料金は本サイトのリアルタイムモデルカタログに準拠します。リトライ戦略については[タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/)を参照してください。
---
# アカウントとサポート
Source: https://1zheai.com/ja/docs/support/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/support.md
---
title: "アカウントとサポート"
description: "料金と呼び出し記録の管理、接続問題の特定、および必要なトラブルシューティング情報の提供。"
headingIds: {"ショッピングカートの注文":"section-1","料金とアカウント":"section-2","呼び出しで問題が発生した場合":"section-3","セルフサービスの参照":"section-4"}
---
## ショッピングカートの注文
[購入ガイド](/ja/docs/store-guide/) · [注文の問題のトラブルシューティング](/ja/docs/store-orders/) · [取引とアフターサービスのルール](/ja/docs/store-rules/)
設定済みアカウント、有効化、ギフトカードに関する問題は、まず[マイオーダー](https://1zheai.com/store-orders?lng=ja)でステータスを確認してください。サポートに連絡する際は、注文番号とマスキングされたエラー情報を提供し、パスワード、認証コード、または完全なセッション情報を送信しないでください。
## 料金とアカウント
料金の内訳と計算方法を確認できます。
支払いとアフターサービスのルールを確認できます。
各呼び出しを特定し、料金を照合できます。
作成、保管、ローテーションの手順を確認できます。
## 呼び出しで問題が発生した場合
まず[エラーコードとトラブルシューティング](/ja/docs/troubleshooting/)を確認し、次に[アドレスとプロトコル](/ja/docs/base-url/)および[ツールの制限](/ja/docs/integrations/)を照合してください。モデルと使用量の確認方法は[モデルと使用量の照合](/ja/docs/verify-model/)を参照してください。
それでもサポートが必要な場合は、コンソールまたは公式サイトに掲載されているサポート窓口を通じて以下を提供してください：発生時刻とタイムゾーン、ツールとバージョン、モデル ID、HTTP ステータスコード、リクエスト ID（存在する場合）、マスキングされたエラー情報、および最小リクエストで再現できるかどうか。
完全な API キー、認証ヘッダー、またはプライベートな内容を含む完全な会話は送信しないでください。
## セルフサービスの参照
- [接続のよくある質問](/ja/docs/faq/)：アドレス、モデル、レスポンスの読み取り、および監視の意味。
- [タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/)：クライアントの待機時間と失敗時の処理の設定。
- [移行ガイド](/ja/docs/migration/)：元のプロバイダーから項目ごとに切り替える方法。
---
# 価格と課金
Source: https://1zheai.com/ja/docs/pricing-explained/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/pricing-explained.md
---
title: "価格と課金"
description: "Claude の入力と出力はモデルごとの割引価格で課金され、キャッシュの読み書きは公式定価で課金されます。分類別の課金計算例で呼び出し費用を照合できます。"
headingIds: {"1 回の呼び出しでいくら課金されるか":"section-1","計算例":"section-2","システムプロンプトの課金":"section-3","残高と通貨":"section-4","割引と費用の照合方法":"section-5","よくある質問":"section-6"}
---
**Claude の入力と出力は当該モデルの割引価格で課金され、キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは公式定価で割引なしで課金されます。** 各モデルの単価と割引は[モデルと価格](https://1zheai.com/en/pricing/)をご覧ください。GPT、MiMo および画像生成モデルはそれぞれの課金単位と報価をご確認ください。本ページのトークン計算例は Claude を対象としています。
## 1 回の呼び出しでいくら課金されるか
各呼び出しは、応答 `usage` 内の 4 種類のトークンごとに個別に課金されます。
```text
费用 = ( 输入 token × 输入单价
+ 缓存写入 token × 缓存写单价
+ 缓存读取 token × 缓存读单价
+ 输出 token × 输出单价 ) ÷ 1,000,000
输入单价、输出单价 = 对应官方单价 × 该模型折扣
缓存读取单价、缓存写入单价 = 对应官方原价
```
4 種類のトークンは応答内の以下のフィールドに対応します。
| 課金項目 | `usage` フィールド（Anthropic ネイティブ） | 公式単価（入力価格との比率） |
|---|---|---|
| 入力 | `input_tokens` | 1× |
| キャッシュ書き込み | `cache_creation_input_tokens` | 1.25×（5 分キャッシュ）、2×（1 時間キャッシュ、`"ttl": "1h"`） |
| キャッシュ読み取り | `cache_read_input_tokens` | 0.1×（Opus 5.5、Sonnet 5.5 は 0.05×、Fable 5.1 は 0.025×） |
| 出力 | `output_tokens` | モデルごと、価格ページをご覧ください |
キャッシュの公式倍率は [Anthropic Prompt Caching ドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching) に記載されています。当サイトのキャッシュは対応する公式定価で課金され、入出力の割引は再適用されません。
1 時間キャッシュの書き込みトークンは `cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens` に別途記録され、公式入力価格の 2 倍で課金され、入出力の割引は適用されません。価格ページに記載されているキャッシュ書き込み単価は 5 分キャッシュのものです。
## 計算例
以下の単価はデモ用に取った整数であり、特定のモデルに対応するものではありません。実際の単価は価格ページをご覧ください。
あるモデルの公式単価（100 万トークンあたり）を入力 $3、出力 $15、キャッシュ書き込み $3.75、キャッシュ読み取り $0.30 と仮定します。1 回の Claude Code リクエストの `usage` は次のとおりです。
```json
{
"input_tokens": 2000,
"cache_creation_input_tokens": 1500,
"cache_read_input_tokens": 30000,
"output_tokens": 800
}
```
公式価格で計算すると：
| 項目 | トークン | 公式単価 | 公式費用 |
|---|---|---|---|
| 入力 | 2,000 | $3 | $0.006 |
| キャッシュ書き込み | 1,500 | $3.75 | $0.005625 |
| キャッシュ読み取り | 30,000 | $0.30 | $0.009 |
| 出力 | 800 | $15 | $0.012 |
| 合計 | | | $0.032625 |
このサンプルモデルの入出力が公式価格の 2 割（計算例のみであり、現在のモデル価格を示すものではありません）と仮定すると：
```text
输入费用 = $0.006 × 0.2 = $0.0012
输出费用 = $0.012 × 0.2 = $0.0024
缓存费用 = $0.005625 + $0.009 = $0.014625
合计 = $0.018225
```
キャッシュ部分は割引されないため、公式総費用に直接続出力の割引を掛けることはできません。
同じリクエストでキャッシュがヒットしなかった場合、その 30,000 トークンは当該モデルの割引後入力価格で計算されます。費用が節約されるかどうかは、モデルの割引、キャッシュ書き込みコスト、繰り返し読み取り回数を組み合わせて比較する必要があり、公式価格だけの比較では判断できません。設定と確認方法は [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/) をご覧ください。
## システムプロンプトの課金
Claude API は公式サブスクリプションアカウントプールから提供されます。Claude Code 経由の呼び出しには追加の内容が付属しません。その他のクライアント（SDK、curl、サードパーティツール）の各リクエストにはシステムプロンプトが付属し、入力トークンとして課金されます：Sonnet 4.6 は約 350 トークン、5.x シリーズは約 500 トークン。この部分はあなた自身が送信した内容と一緒に、応答 `usage` の `input_tokens` に算入されます。
2026-10-15 に curl で「Reply with just: ok」と 1 文送信した実測：
| モデル | `count_tokens` カウント | 実際の `input_tokens` | 付属のシステムプロンプト（約） |
|---|---|---|---|
| Sonnet 4.6 | 19 | 370 | 350 トークン |
| 5.x シリーズ | 18–19 | 510–530 | 約 500 トークン |
- `count_tokens` はあなたが送信した内容のみを数え、このシステムプロンプトは含みません。SDK、curl またはサードパーティツールで費用を見積もる場合は、上表の数値を加算してください。Claude Code では不要です。
- 呼び出しログに記録される入力トークンにはすでにこの部分が含まれています。上記の式で再計算すると、ログの課金額と一致します。
- リクエストが短いほどこの部分の割合が高くなり、長文コンテキストのリクエストでは割合は小さくなります。
## 残高と通貨
- 課金は上記の米ドル計算に基づき、アカウント残高から差し引かれます。残高は米ドルで管理されます。
- チャージの元本は米ドルで計上され、決済処理手数料は別途表示され払い戻し対象外です。利用可能な支払い方法と金額制限はウォレット注文ページに従います。
## 割引と費用の照合方法
まず当該モデルの入出力割引を確認し、入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みをそれぞれ計算します。各課金は[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/) で対応する単価を使って再計算できます。
## よくある質問
最も一般的な原因はキャッシュのミスです：2 回のリクエストの間隔が長すぎる（デフォルトのキャッシュは 5 分）、コンテキストの前半部分が変更された、またはモデルが変更された。呼び出しログを開いて 2 件のキャッシュ読み取りトークンを比較すれば分かります。
割引はありません。キャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みは公式定価で課金され、入力と出力は各モデルの割引価格で課金されます。
Claude Code 経由の呼び出しには追加の内容が付属しません。その他のクライアント（SDK、curl、サードパーティツール）の各リクエストにはシステムプロンプトが付属し、入力トークンとして課金されます：Sonnet 4.6 は約 350 トークン、5.x シリーズは約 500 トークン。実測データは[システムプロンプトの課金](#section-3) をご覧ください。
呼び出しログで該当のレコードを見つけ、4 種類のトークン数と価格ページの単価を上記の式に代入してください。結果はログの課金額と一致するはずです。一致しない場合は、このログの日時とモデルをお知らせください。
---
# 用量日志と対帳
Source: https://1zheai.com/ja/docs/usage-logs/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/usage-logs.md
---
title: "用量日志と対帳"
description: "1折AIコンソールの呼び出しログで、各呼び出しのモデル、4種類のトークン、課金額を確認し、公式で1件の請求を再計算します。"
headingIds: {"どこで確認するか":"section-1","各ログに含まれる内容":"section-2","1件の請求を対帳する":"section-3","ログでキャッシュ効果を確認する":"section-4","自分の集計と一致しない場合":"section-5"}
---
各呼び出しは呼び出しログに明細として1行残ります。このページでは、確認方法と対帳方法を説明します。
## どこで確認するか
[コンソール](https://1zheai.com/console?lng=ja) 左側メニュー →「呼び出しログ」（アドレス `https://1zheai.com/usage-logs`）、ページタイトルは「汎用ログ」です。
上部で時間範囲で絞り込み、「展開」をクリックすると、モデル名、APIキー名（「トークン名」）、リクエストID、ログタイプでも絞り込めます。絞り込み後、「検索」をクリックします。「エクスポート」で現在の絞り込み結果をダウンロードでき、スプレッドシートでの対帳に便利です。
## 各ログに含まれる内容
| 列 | 内容 |
|---|---|
| 時間 | リクエストが発生した時刻 |
| トークン | この呼び出しで使用したAPIキー名 |
| モデル | 実際に呼び出されたモデルID |
| ストリーム | 「ストリーム」または「非ストリーム」、および出力速度（t/s） |
| Token | 1行目は「入力 / 出力」トークン。キャッシュがある場合は下に1行増え、「キャッシュ↓」の後はキャッシュ読み取りトークン、「↑」の後はキャッシュ書き込みトークン |
| 費用 | この呼び出しで差し引かれた米ドル金額 |
| 所要時間 | 総所要時間。ストリーミングリクエストには最初の文字までの時間も表示 |
| 詳細 | この呼び出しの単価などの明細 |
ゲートウェイで拒否されたリクエスト（APIキー無効、残高不足、モデル名の誤記など）は課金されません。上流からエラーが返ったリクエストの費用は0です。ストリーミングリクエストが途中で切断された場合、全額無料になるわけではありません。詳細は[ストリーム出力](/ja/docs/streaming/)を参照してください。
## 1件の請求を対帳する
時間とモデルで照合したい行を見つけ、Token列の入力、出力、キャッシュ読み取り（キャッシュ↓）、キャッシュ書き込み（↑）の4つの数値を記録します。
[価格ページ](https://1zheai.com/en/pricing/)で、該当モデルの入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みの単価を確認します（入力・出力はモデル割引が適用済み、キャッシュは公式定価）。
```text
扣费 = ( 输入 × 输入单价
+ 缓存写入 × 缓存写单价
+ 缓存读取 × 缓存读单价
+ 输出 × 输出单价 ) ÷ 1,000,000
```
結果はログの課金額と一致するはずです。四捨五入により最下位桁に差が出る場合があります。
一致しない場合は、このログの時間、モデル、スクリーンショットをお送りください。
## ログでキャッシュ効果を確認する
Claude Code のようなツールでは、入力の大部分が「キャッシュ読み取り」列に該当するはずです。連続する行が大量の「キャッシュ書き込み」で「キャッシュ読み取り」が非常に少ない場合、キャッシュが再利用されていないことを示します。原因と対処法は [Prompt Caching](/ja/docs/prompt-caching/) を参照してください。
おおよそのヒット率：キャッシュ読み取り ÷（入力 + キャッシュ書き込み + キャック読み取り）。
## 自分の集計と一致しない場合
- Claude Code は Haiku レベルのモデルでいくつかのバックグラウンドの小タスクを行うため、ログには自分で選択していないモデルが表示されることがあります。[Claude Code 接続](/ja/docs/quickstart-claude-code/)のモデルマッピングを参照してください。
- ログの入力トークンが送信内容より数百多い場合：SDK、curl、またはサードパーティツールで呼び出すと、各リクエストにシステムプロンプトが付加され、入力として課金されます（Claude Code は付加しません）。[システムプロンプトの課金](/ja/docs/pricing-explained/#section-3)を参照してください。
- ツール内の1回の「会話」は複数回のAPI呼び出しに対応する場合があります（ツール呼び出しごとに1ラウンド）。ログはAPI呼び出し単位で記録されます。
---
# 充值、退款と請求書
Source: https://1zheai.com/ja/docs/billing/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/billing.md
---
title: "充值、退款と請求書"
description: "1折AI のチャージ方法、最低金額、対応支払い方法、7日以内の未使用残高の返金ルール、および各支払い方法で発行可能な請求書について。"
headingIds: {"チャージ":"section-1","API 残高返金":"section-2","請求書":"section-3","よくある質問":"section-4"}
---
このページでは API アカウント残高について説明します。まずチャージし、呼び出し時に使用量に応じて課金されます。AI アカウント商品は商品仕様に従って購入し、アフターサービスは[アカウントストア](https://1zheai.com/en/store/)を参照してください。本ページの API 残高返金ルールは適用されません。
本文書の残高返金ルールは、モデル API のチャージに適用されます。設定済みアカウント、代行チャージ、ギフトカードの注文については[ストア取引とアフターサービスルール](/ja/docs/store-rules/)を確認してください。API の 7 日ルールを直接適用しません。
## チャージ
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 金額制限 | ウォレットの注文ページに従います |
| 支払い方法 | WeChat Pay、Alipay、Stripe（クレジットカード）、USDT |
| 入口 | [コンソール](https://1zheai.com/console?lng=ja) 左側メニュー「ウォレット」→「資金を追加」 |
| 課金方法 | Claude の入出力はモデル割引、キャッシュは公式定価。その他のモデルは対応する価格に従い、[価格と課金](/ja/docs/pricing-explained/)を参照 |
チャージ元本は米ドルで計上され、支払い処理手数料は別途請求され、返金されません。
## API 残高返金
**チャージ後 7 日以内に、未使用元本を元の支払い方法に返金申請できます。消費済みの部分と支払い処理手数料は返金されません。**
呼び出しログでこのチャージ以降の消費を確認し、ウォレットの返金可能な未使用元本を基準とします。支払い処理手数料は返金可能な元本に含まれません。
support@1zheai.com にメールを送り、アカウント、チャージ時間、支払い方法を明記してください。
初めて使う場合は、ウォレットで許可された金額で先にチャージし、[モデルと使用量の確認](/ja/docs/verify-model/)でチェックを実行し、その後実際のタスクで数日間使用してください。7 日以内に未使用元本の返金申請が可能で、支払い処理手数料は返金されません。
## 請求書
| 支払い方法 | 発行可能なもの |
|---|---|
| WeChat Pay / Alipay | 請求書発行可能、支払い金額の 6% を別途徴収 |
| Stripe（クレジットカード） | Stripe invoice（英語） |
| USDT | 請求書は提供されません |
請求書発行、法人購入、法人振込については、support@1zheai.com にメールでご連絡ください。
## よくある質問
金額制限はウォレットの注文ページに従います。支払い前にチャージ元本、支払い処理手数料、着金額を確認してください。
残高がなくなると、リクエストは HTTP 403 を返し、レスポンス内は `Insufficient user quota`（`/v1/messages` 上の `error.type` は `billing_error`、`/v1/chat/completions` 上は `insufficient_quota`）。拒否されたリクエストは課金されず、チャージ着金後は引き続き使用できます。
Claude Code 経由の呼び出しには追加の内容が付加されません。その他のクライアント（SDK、curl、サードパーティツール）の各リクエストにはシステムプロンプトが付加され、入力トークンとして課金されます。Sonnet 4.6 は約 350 トークン、5.x シリーズは約 500 トークンです。説明と実測データは[システムプロンプトの課金](/ja/docs/pricing-explained/#section-3)を参照してください。
API 残高返金ルールは、チャージ後 7 日以内の未使用元本で、消費済みの部分と支払い処理手数料は返金されません。7 日を超過した場合は個別にご連絡のうえご説明ください。
---
# モデルと使用量の確認
Source: https://1zheai.com/ja/docs/verify-model/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/verify-model.md
---
title: "モデルと使用量の確認"
description: "呼び出しログと五つの確認項目で、各リクエストのモデル、トークン使用量、料金を確認します。"
headingIds: {"调用日志":"section-1","五つのチェック":"section-2","スクリプトで前4項目を実行":"section-3","thinking ブロック":"section-4","不一致を発見した場合":"section-5","よくある質問":"section-6"}
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## 调用日志
每次调用都记入控制台的[調用ログ](/ja/docs/usage-logs/)、モデル、入力・出力・キャッシュ読み取り・キャッシュ書き込みのトークン使用量、および料金を一覧表示します。
## 五つのチェック
以下のチェックは Anthropic API の公開フォーマットと照合し、返却フィールドやフォーマットの差異を発見するために使用します。
| チェック | 期待される結果 | 留意すべき点 |
|---|---|---|
| 1. 返却される `model` フィールド | リクエストのモデル ID と一致 | 別のモデル名が返る、または当該フィールドが存在しない |
| 2. キャッシュ読み取り | キャッシュ条件を満たす同一リクエストをキャッシュ有効期間内に2回送信し、2回目の `cache_read_input_tokens` が 0 より大きい | 常に 0、または `usage` にキャッシュフィールドが存在しない |
| 3. ツール呼び出し ID | `tool_use` ブロックの `id` が `toolu_` で始まる | 他のフォーマット、またはモデルが要求どおりにツールを呼び出さない |
| 4. ストリーミングイベントの順序 | `message_start`、`content_block_start`、`content_block_delta`、`message_delta`、`message_stop` の順に出現 | OpenAI フォーマットの `data:` ブロックのみ、またはイベントの欠落・順序の乱れ |
| 5. 実タスクとの照合 | 固定のタスクを1つ用い、公式 API またはその他の信頼できるソースと結果を比較 | 結果の明確な悪化、拒否の異常、頻繁な打ち切り |
これらのチェックはフィールドとフォーマットの差異を発見するだけで、実際に使用されているモデルを単独で確認するものではありません。`model` フィールドは改変でき、フォーマットも模倣できます。
## スクリプトで前4項目を実行
`bash`、`curl`、`jq` が必要です。スクリプトは5回の小規模な呼び出しを行い、そのうち1回は約 1.8 万トークンのキャッシュ書き込みを行い、通常の価格で課金されます。
```bash title="verify.sh"
#!/usr/bin/env bash
# 用法：ONEZHE_API_KEY=sk-你的API密钥 bash verify.sh [模型ID]
set -euo pipefail
BASE="https://1zheai.com"
MODEL="${1:-claude-sonnet-5-5}"
H=(-H "x-api-key: $ONEZHE_API_KEY" -H "anthropic-version: 2023-06-01" -H "content-type: application/json")
echo "== 1. model 字段"
curl -s "$BASE/v1/messages" "${H[@]}" \
-d "$(jq -n --arg m "$MODEL" '{model:$m,max_tokens:16,messages:[{role:"user",content:"ping"}]}')" \
| jq 'if .error then .error else {id, model, usage} end'
echo "== 2. 缓存：同一请求发两次，看第二次的 cache_read_input_tokens"
LONG=$(printf '这是一段用来测试缓存的固定文本，内容不重要，长度够就行。%.0s' {1..600})
BODY=$(jq -n --arg m "$MODEL" --arg t "$LONG" '{model:$m,max_tokens:16,
system:[{type:"text",text:$t,cache_control:{type:"ephemeral"}}],
messages:[{role:"user",content:"ping"}]}')
for i in 1 2; do
curl -s "$BASE/v1/messages" "${H[@]}" -d "$BODY" | jq -c 'if .error then .error else .usage end'
done
echo "== 3. 工具调用 ID"
curl -s "$BASE/v1/messages" "${H[@]}" \
-d "$(jq -n --arg m "$MODEL" '{model:$m,max_tokens:256,
tools:[{name:"get_weather",description:"查询城市天气",
input_schema:{type:"object",properties:{city:{type:"string"}},required:["city"]}}],
tool_choice:{type:"auto"},
messages:[{role:"user",content:"北京今天天气怎么样"}]}')" \
| jq -r 'if .error then .error.message else (.content[]? | select(.type=="tool_use") | .id) end'
echo "== 4. 流式事件序列"
curl -sN "$BASE/v1/messages" "${H[@]}" \
-d "$(jq -n --arg m "$MODEL" '{model:$m,max_tokens:32,stream:true,messages:[{role:"user",content:"数到三"}]}')" \
| grep '^event:' | uniq
```
項目3は `tool_choice: auto` を使用します。Sonnet 5.5 などの 5.x モデルはツールの強制指定（`{"type":"tool"}` または `{"type":"any"}`）に対応しておらず、400 `does not support forced tool_choice` を返します。
2026-10-15 に `claude-sonnet-5-5` で実測した出力は以下のとおりです（項目1は主要フィールドのみを残しています）：
```text
== 1. model 字段
{
"id": "msg_011Cg3Esh8zeEdLeXAPVALKe",
"model": "claude-sonnet-5-5",
"usage": {
"input_tokens": 518,
"cache_creation_input_tokens": 0,
"cache_read_input_tokens": 0,
"output_tokens": 12,
...
}
}
== 2. 缓存：同一请求发两次，看第二次的 cache_read_input_tokens
{"input_tokens":23,"cache_creation_input_tokens":17920,"cache_read_input_tokens":0,"cache_creation":{"ephemeral_5m_input_tokens":17920,"ephemeral_1h_input_tokens":0},"output_tokens":4,"output_tokens_details":{"thinking_tokens":0},"service_tier":"standard","inference_geo":"global"}
{"input_tokens":23,"cache_creation_input_tokens":0,"cache_read_input_tokens":17920,"cache_creation":{"ephemeral_5m_input_tokens":0,"ephemeral_1h_input_tokens":0},"output_tokens":4,"output_tokens_details":{"thinking_tokens":0},"service_tier":"standard","inference_geo":"global"}
== 3. 工具调用 ID
toolu_01UPsdyKX8M9fJTTkDoSKHXA
== 4. 流式事件序列
event: message_start
event: content_block_start
event: ping
event: content_block_delta
event: content_block_stop
event: message_delta
event: message_stop
```
`ping` イベントの有無や出現位置は固定ではなく、判定には影響しません。
## thinking ブロック
thinking を有効にすると、返却される `thinking` ブロックに `signature` フィールドが付き、フォーマットチェックの1項目としても使用できます。5.x モデルの書き方は 4.x と異なり、2026-10-15 の実測結果は以下のとおりです：
| モデル | `thinking` パラメータ | 結果 |
|---|---|---|
| `claude-sonnet-4-6` | `{"type":"enabled","budget_tokens":1024}` | `thinking` ブロックが返り、思考テキストと `signature` が含まれる |
| `claude-sonnet-5` | `{"type":"enabled","budget_tokens":1024}` または `{"type":"adaptive"}` | どちらも使用可能 |
| `claude-sonnet-5-5` | `{"type":"adaptive"}` | 使用可能。`enabled` を渡すと 400 が返り、adaptive のみサポートと表示される |
5.x モデルの `thinking` ブロックはデフォルトで `signature` のみで、思考テキストは空文字列です。思考の要約を表示するには、`"display": "summarized"` を追加します：
```json
"thinking": {"type": "adaptive", "display": "summarized"}
```
サードパーティの検証サイトを使用する場合は、専用の API キーを新規作成し、測定後に削除することを推奨します。
## 不一致を発見した場合
support@1zheai.com にメールで、リクエスト時刻、モデル ID、完全な返却内容（API キーは削除）、および該当するチェック項目を添付してください。返却内容やエラーメッセージ内の request id は、当該呼び出しの特定に役立ちます。
## よくある質問
信頼できません。モデルの自己紹介はシステムプロンプトの影響を受け、特定のプロンプト下では自分のバージョンを誤答することがあります。返却されるフィールドとイベントフォーマットの照合の方が参考になります。
Claude Code は一部のバックグラウンドタスクを Haiku モデルで処理するため、呼び出しログに対応する記録が表示されます。`ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL` 環境変数でこの種のタスクに使用するモデルを指定できます。詳細は [Claude Code 接続](/ja/docs/quickstart-claude-code/) を参照してください。Claude Code を使用していないのにこの状況が発生した場合は、リクエスト時刻を support@1zheai.com までお知らせください。
---
# エラーコードとトラブルシューティング
Source: https://1zheai.com/ja/docs/troubleshooting/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/troubleshooting.md
---
title: "エラーコードとトラブルシューティング"
description: "1折AI を呼び出す際に 401、404、429、529、5xx、タイムアウト、および Claude Code のエラーが発生した場合の原因と対処方法。"
headingIds: {"トラブルシューティングの順序":"section-1","エラーコード早見表":"section-2","実測レスポンス":"section-3","症状別トラブルシューティング":"section-4","401 / Invalid token":"section-5","404 / Invalid URL":"section-6","403 / error code: 1010":"section-7","429 太多リクエスト":"section-8","529 / overloaded_error":"section-9","タイムアウト、ストリーミングの途中切断":"section-10","Claude Code：ログイン画面が直接表示される":"section-11","Claude Code：Extra inputs are not permitted / context_management が 400 を返す":"section-12","残高は十分なのに呼び出しに失敗する":"section-13","有限リトライとフィードバックテンプレート":"section-14","それでも解決しない場合":"section-15"}
---
まず以下のチェックリストを順に確認してください。ほとんどの問題は最初の 3 ステップで特定できます。
## トラブルシューティングの順序
1. **アドレス**：Anthropic 系ツールには `https://1zheai.com`、OpenAI 系には `https://1zheai.com/v1` を入力します。詳細は [Base URL と認証](/ja/docs/base-url/) を参照してください。
2. **API キー（API key）**：完全か（余分なスペースや改行がないか）、削除されていないか、正しいフィールドに入力されているかを確認します。
3. **残高**：コンソールの残高が十分かを確認します。
4. **モデル ID**：[サポートされているモデル](/ja/docs/models/) と完全に一致しているかを確認します。
5. **ネットワーク**：プロキシをオフにして直接接続で再試行します。
6. **それでも解決しない場合**：最小限の curl で再現（下記参照）し、レスポンスと所要時間をお知らせください。
```bash title="最小复现"
curl -i https://1zheai.com/v1/messages \
-H "x-api-key: sk-你的Key" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{"model":"claude-sonnet-5-5","max_tokens":16,"messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'
```
`-i` はステータスコードとレスポンスヘッダーを一緒に出力するため、トラブルシューティングに役立ちます。
## エラーコード早見表
| ステータスコード | よくある原因 | 対処方法 |
|---|---|---|
| 400 | リクエストボディに問題：パラメータ名の誤り、フィールド型の誤り、`max_tokens` がモデルの上限を超える、上流が認識しない beta フィールドが含まれる | `message` が指摘するフィールドを確認；Claude Code の場合は下記「Extra inputs are not permitted」を参照 |
| 401 | API キーが無効、削除済み、無効化済み、期限切れ、自身のクォータを使い切った、または未送信・リクエストヘッダーの配置ミス | レスポンスはすべて `Invalid token` なので、項目ごとに確認；Anthropic ネイティブの場合は `x-api-key` または `Authorization: Bearer` |
| 403 | アカウント残高不足（`billing_error` / `insufficient_quota`）；この API キーで当該モデルが有効になっていない；リクエスト元 IP がこの API キーのホワイトリストにない（いずれも `permission_error`） | 課金するか、「API キー」ページでこの API キーのモデル制限と IP ホワイトリストを編集 |
| 404 | パスが不正、またはモデルが存在しない／現在利用不可 | `Invalid URL` でアドレスを確認；`not_found_error` / `model_not_found` でモデル ID と利用可能リストを確認 |
| 413 | リクエストボディが大きすぎる | 1 回に送信する内容を減らし、大きなファイルは分割 |
| 429 | 上流による一時的なレート制限。現時点で API キーに対するレート制限は設けていません | 後で再試行；バッチ処理には指数バックオフを追加 |
| 503 | モデルは存在するが、一時的に健全な上流サービスがない、またはサービスの一時的な障害 | 後で再試行；継続的に失敗する場合はリクエスト ID を添えてサポートに連絡 |
| 500 / 502 | ゲートウェイまたは上流の一時的な障害 | 後で再試行；継続的に発生する場合は support@1zheai.com にメール送信 |
| 504 | リクエストがタイムアウト | 長い出力にはストリーミングを使用；クライアントのタイムアウトを延長 |
| 529 | 上流 Anthropic の過負荷（`overloaded_error`） | 数秒待って再試行、または一時的に別のモデルに切り替え |
Anthropic 公式のエラータイプ（`invalid_request_error`、`authentication_error`、`rate_limit_error`、`overloaded_error` など）の完全な意味は[公式 Errors ドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/api/errors) を参照してください。
上流から返されたエラーは、ステータスコードと `message` をそのまま返し、`message` の末尾に今回のリクエストの request id を追加します。`/v1/messages` を使う場合は外側が公式の `{"type":"error","error":{...}}` 構造で、`error.type` はステータスコードに応じて公式の型が入ります。`/v1/chat/completions` を使う場合は OpenAI の `{"error":{...}}` 構造です。
## 実測レスポンス
以下は 2026-10-15 に `/v1/messages` に対して実測した実際のレスポンスです。`/v1/chat/completions` を使う場合は内容は同じで、外側に `"type":"error"` がなく、`error` に `code` フィールドが 1 つ追加されます。
```json title="401 API 密钥无效、禁用、过期或额度用完"
{"error":{"message":"Invalid token (request id: 202610150244355244812608268d9d6T1pY7T84)","type":"authentication_error"},"type":"error"}
```
```json title="403 账户余额不足"
{"error":{"type":"billing_error","message":"Insufficient user quota, remaining quota: ＄0.000000 (request id: 202610150244418753787808268d9d67YNhvwXd)"},"type":"error"}
```
```json title="403 API 密钥没开通该模型"
{"error":{"message":"This token has no access to model claude-sonnet-4-6 (request id: 202610150244377127013108268d9d6yCiFOxJA)","type":"permission_error"},"type":"error"}
```
```json title="403 IP 不在白名单"
{"error":{"message":"Your IP address is not on this token's allowlist (request id: 202610150244409011371208268d9d63tJvd5GD)","type":"permission_error"},"type":"error"}
```
```json title="400 上游参数错误"
{"error":{"type":"invalid_request_error","message":"messages: Unexpected role \"robot\". Allowed roles are \"user\", \"assistant\" or \"system\" (request id: 202610150245008404167198268d9d6sajV9TX3)"},"type":"error"}
```
```json title="404 路径不存在"
{"error":{"message":"Invalid URL (POST /v1/nonexistent)","type":"invalid_request_error","param":"","code":""}}
```
モデルが存在しない／利用不可の場合の 404 の説明は[サポートされているモデル](/ja/docs/models/) を参照してください。レスポンス内の request id は今回のリクエストに対応するため、問題を報告する際は添付してください。
## 症状別トラブルシューティング
### 401 / Invalid token
- API キーのコピー時にスペースや改行が含まれていた場合、再コピーしてください。
- API キーがコンソールで削除または無効化された、期限切れ、または自身のクォータを使い切った場合。これらのいずれの場合もレスポンスは同じ `Invalid token` です。
- Claude Code で `ANTHROPIC_API_KEY` と `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` の両方が設定され、一方が古い値の場合：どちらか一方だけ残し、`ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` を推奨します。
- `settings.json` の `env` はターミナルで export した同名変数を上書きします。ターミナル変数の変更が反映されない場合は `~/.claude/settings.json` を確認してください。
### 404 / Invalid URL
まずエラータイプを確認してください：`not_found_error` または `model_not_found` の場合は[モデル ID と利用可能リスト](/ja/docs/models/) を確認します。`Invalid URL` の場合は `/v1` を確認します：OpenAI SDK、Cursor、Cline（OpenAI Compatible）は `https://1zheai.com/v1` に入力；Claude Code と Anthropic SDK は `https://1zheai.com` のみを入力し、`/v1` を入力すると `/v1/v1/messages` になります。
### 403 / error code: 1010
レスポンスに `error code: 1010` の行のみがあり JSON がない場合、リクエストはゲートウェイに到達する前にブロックされたことを意味します。現時点で Python 標準ライブラリの `urllib` で直接リクエストを送ると発生することが知られています（デフォルトの User-Agent は `Python-urllib/3.x`）。リクエストヘッダーに独自の `User-Agent` を追加するか、公式 SDK、`requests`、`httpx` に切り替えてください。
### 429 太多リクエスト
現時点で API キーに対するレート制限は設けていません。429 を受け取った場合、通常は上流の負荷が高いため、後で再試行してください。バッチ処理には指数バックオフを推奨します：失敗後、一定時間待ってから再試行し、待機時間を毎回倍増させ、並列数は自分でキューで制御してください。
### 529 / overloaded_error
上流 Anthropic が一時的に過負荷状態で、API キーや残高とは無関係です。数秒待って再試行してください。急ぎの場合は同一シリーズの別のモデルに一時的に切り替えてください。
### タイムアウト、ストリーミングの途中切断
- 長い回答には可能な限りストリーミング（`"stream": true`）を使用してください。中間のネットワーク機器に切断されにくくなります。
- Claude Code では `API_TIMEOUT_MS` でタイムアウトを延長できます。デフォルトは 600000（10 分）です。
- プロキシを有効にしている場合は、一度プロキシをオフにして試してください。切断の多くはプロキシノードに起因します。
### Claude Code：ログイン画面が直接表示される
Claude Code が API キーを読み取っていないことを意味します。Claude Code で `/status` を実行し、base URL と認証情報のソースの 2 行を確認してください。空の場合は [Claude Code 接続](/ja/docs/quickstart-claude-code/) に戻って環境変数または `settings.json` を確認してください。
### Claude Code：Extra inputs are not permitted / context_management が 400 を返す
Claude Code はリクエストに実験的な beta フィールドを含めるため、厳格な上流が認識しないと 400 が返されます。以下の環境変数を設定して無効化してください（Claude Code 公式 LLM gateway ドキュメントより）：
```bash
export CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1
```
### 残高は十分なのに呼び出しに失敗する
- 特定のモデルのみ失敗する場合、そのモデルが一時的に利用不可、ID の入力誤り、またはこの API キーにモデル制限が設定されている可能性があります（403 `This token has no access to model …`）。
- すべて失敗し 401 の場合、この API キーにクォータ上限が設定され使い切ったか、期限切れになっていないかを確認してください。「API キー」ページの「クォータ ($)」と「期限」の列で確認できます。
- その他の場合は上記のエラーコード表を参照してください。
## 有限リトライとフィードバックテンプレート
無限ループで設定エラーを隠さないでください。SDK のタイムアウト、自動リトライ回数、バックオフの扱いは[タイムアウトとリトライ](/ja/docs/retries/) を参照してください。
サポートに連絡する際は以下のテンプレートをコピーし、キー、認証リクエストヘッダー、個人情報を削除してから送信してください：
```text
发生时间与时区：
客户端及版本：
请求方法与完整路径：
模型 ID：
HTTP 状态码：
request id（如有）：
脱敏后的错误正文：
最小请求能否复现：
是否使用代理 / 是否仅某个模型失败：
```
## それでも解決しない場合
support@1zheai.com にメール送信し、日時、モデル ID、使用したツールとバージョン、`curl -i` の完全な出力（API キーは削除）を添付してください。
---
# AI と自動化
Source: https://1zheai.com/ja/docs/ai/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/ai.md
---
title: "AI と自動化"
description: "AI アシスタントが必要に応じてドキュメントを読み取れるようにし、既存の機械可読エントリポイントとドキュメント MCP の状態を把握します。"
headingIds: {"利用可能な機械可読エントリポイント":"section-1","AI に渡す接続タスク":"section-2","ドキュメント MCP の状態":"section-3"}
---
AI アシスタントにまずこのサイトのドキュメントを読ませてから、ツールの設定や呼び出しコードの作成を支援させることができます。通常のドキュメントの読み取りとモデル API の呼び出しは別物です。公開ドキュメントの読み取りには API キーの提供は不要です。
## 利用可能な機械可読エントリポイント
| エントリポイント | 用途 |
| --- | --- |
| [llms.txt](/ja/docs/llms.txt) | カテゴリ別にドキュメントを発見し、読み取るページを選択する |
| [ドキュメント一覧](/ja/docs/docs-manifest.json) | ページタイトル、所属カテゴリ、Web と Markdown のアドレスを取得する |
| [完全なドキュメントテキスト](/ja/docs/llms-full.txt) | すべてのページを一度に読み取る。内容が長いため、ページ単位での読み取りを優先する |
| [トップページ Markdown](/ja/docs/index.md) | サイトナビゲーションを含まないソースドキュメントの内容を読む |
各記事には対応する Markdown アドレスがあり、たとえば `/ja/docs/quickstart-claude-code/` は `/ja/docs/quickstart-claude-code.md` に対応します。ページ上部の「このページをコピー」も使用できます。Markdown にはカードなどのドキュメントコンポーネントのマークアップが残っている場合があります。
## AI に渡す接続タスク
タスク説明をコピーし、アシスタントにまず対応範囲を確認させ、その後設定と検証を行わせる。
ツールに応じてプロトコル、アドレス、モデル設定を選択する。
## ドキュメント MCP の状態
このサイトでは現在、接続可能なドキュメント MCP サーバーは提供されていません。上記のドキュメントアドレスを使用するか、ページの内容をアシスタントにコピーしてください。モデル API の Base URL を MCP アドレスとして扱わないでください。
ドキュメント MCP の用途は公開資料の検索と読み取りです。アカウント照会やキー管理などの操作は別の種類の能力であり、公開ドキュメントのエントリポイントからは取得できません。
---
# AIに接続を手伝ってもらう
Source: https://1zheai.com/ja/docs/agent-workflow/
Markdown: https://1zheai.com/ja/docs/agent-workflow.md
---
title: "AIに接続を手伝ってもらう"
description: "コピー可能なタスク説明。AIが先に資料を読み、制限を確認してから、設定と検証を完了できるようにします。"
headingIds: {"タスク説明をコピーする":"section-1","完了かどうかを判断する":"section-2"}
---
## タスク説明をコピーする
以下の説明を、Webページを読み取れるAIアシスタントに渡し、ツール名とオペレーティングシステムを追記してください。アシスタントがネットワークにアクセスできない場合は、まず[機械可読エントリ](/ja/docs/ai/)から該当する記事の内容を取得してください。
```text
请帮助我将现有工具或应用接入 1折AI。
目标工具与版本：[填写]
操作系统或编程语言：[填写]
先读取 https://1zheai.com/ja/docs/llms.txt，找到目标工具或 SDK 的文档。
再读取该页 Markdown，以及 API 参考和模型说明。
要求：
1. 先说明当前支持范围和工具配置要求。
2. 根据目标工具确定 Base URL，不要统一添加或删除 /v1。
3. 模型 ID 以当前文档和密钥可用模型列表为准，不要猜测。
4. 查看现有配置，只修改必要字段，保留其他供应商配置。
5. 使用环境变量或工具提供的凭据存储方式；不要把密钥写入源码、
对话、日志或提交记录。需要密钥时，让我在本地安全配置。
6. 执行会产生费用的测试前，说明测试内容并取得我的同意。
7. 用一次最小请求验证，再提示我在调用日志里核对记录。
8. 如果验证失败，保留脱敏的状态码与请求 ID，按排错文档处理；
不要用反复重试掩盖配置问题。
9. 最后说明修改位置、验证结果、剩余限制及恢复原配置的方法。
```
## 完了かどうかを判断する
設定が完了したことは、接続が完了したことを意味しません。ツールが正常に応答すること、実際に使用されるモデルが期待どおりであること、そして[呼び出しログ](/ja/docs/usage-logs/)で対応する記録が見つかることを、同時に確認する必要があります。
このページはコピー可能なタスク説明であり、インストール済みのAgent SkillやMCPサービスではありません。あらゆるアシスタントには、ドキュメントを読み取り、ローカル設定を操作するための相応の能力が引き続き必要です。
---