Cursor、Claude Code、Codex 向けLLM APIのセットアップ方法

# pip install anthropic from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io", ) message = client.messages.create( model="claude-opus-5", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Write a fizzbuzz in Python."} ], ) print(message.content)

# pip install anthropic from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io", ) with client.messages.stream( model="claude-opus-5", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Tell me a short story."} ], ) as stream: for text in stream.text_stream: print(text, end="", flush=True) print()

# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io/v1", ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.4", messages=[ {"role": "user", "content": "Hello from CKEY"} ], ) print(response.choices[0].message.content)

# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io/v1", ) stream = client.chat.completions.create( model="gpt-5.4", stream=True, messages=[ {"role": "user", "content": "Write a short poem."} ], ) for chunk in stream: delta = chunk.choices[0].delta.content or "" if delta: print(delta, end="", flush=True) print()

// npm install @anthropic-ai/sdk import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const client = new Anthropic({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io", }); const message = await client.messages.create({ model: "claude-opus-5", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Write a fizzbuzz in Python." }], }); console.log(message.content);

// npm install @anthropic-ai/sdk import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const client = new Anthropic({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io", }); const stream = client.messages .stream({ model: "claude-opus-5", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Tell me a short story." }], }) .on("text", (text) => { process.stdout.write(text); }); await stream.finalMessage(); process.stdout.write("\n");

// npm install openai import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io/v1", }); const response = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.4", messages: [{ role: "user", content: "Hello from CKEY" }], }); console.log(response.choices[0]?.message?.content);

// npm install openai import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io/v1", }); const stream = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.4", stream: true, messages: [{ role: "user", content: "Write a short poem." }], }); for await (const chunk of stream) { const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content ?? ""; if (delta) { process.stdout.write(delta); } } process.stdout.write("\n");

curl https://api.xah.io/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model":"claude-opus-5", "max_tokens":1024, "messages":[ {"role":"user","content":"Write a fizzbuzz in Python."} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ --no-buffer \ -d '{ "model":"claude-opus-5", "max_tokens":1024, "stream":true, "messages":[ {"role":"user","content":"Tell me a short story."} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"gpt-5.4", "messages":[ {"role":"user","content":"Hello from CKEY"} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ --no-buffer \ -d '{ "model":"gpt-5.4", "stream":true, "messages":[ {"role":"user","content":"Write a short poem."} ] }'

curl "https://api.xah.io/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-goog-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "contents":[ {"role":"user","parts":[{"text":"Write a fizzbuzz in Python."}]} ] }'

curl https://api.xah.io/api/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"glm-5.2", "stream":false, "messages":[ {"role":"user","content":"Hello from CKEY"} ] }'

curl https://api.xah.io/api/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"glm-5.2", "prompt":"Hello from CKEY", "stream":false }'

OpenAI-compatible chat/completions /v1

Cursor

Cursorは、カスタムAPIキーとカスタムベースURLを使ったOpenAI互換モードで設定してください。

入力が必要な情報

プロバイダー: OpenAI-compatible
APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: deepseek-v4-flash-0731
ルート: chat/completions
プラン要件: カスタムAPIエンドポイントに対応したCursorプランが必要です。

推奨手順

1Cursorの設定を開き、AI / Models / API Keys のセクションに進みます。
2お使いのCursorで名称が異なる場合は、カスタムOpenAIキーまたはカスタムプロバイダーを有効にしてください。
3下記のAPIキーとベースURLを貼り付けます。
4料金表でアクティブなモデルまたは推奨モデルを選択します。

設定サンプル

Provider: OpenAI-compatible
API Key: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
Model: deepseek-v4-flash-0731
Route: chat/completions

注意事項

CursorはOpenAI互換方式のため、ベースURLには `/v1` が必要です。
Cursorで動作しないモデルがある場合は、アクティブリストの別のOpenAI互換モデルを試してください。
保存後、短いプロンプトでテストして、`chat/completions` ルートが動作することを確認してください。

Anthropic-compatible messages root URL

Claude Code

Claude CodeはAnthropicの環境変数で設定し、ベースURLはルートドメインにする必要があります。

Claude Codeのインストール

macOS / Linux / Windows（Node 18+）： npm install -g @anthropic-ai/claude-code
インストール後、`claude` を実行して確認してください。設定は `~/.claude/settings.json` に保存されます。
Linux / macOS：`~/.claude/settings.json`
Windows：`%USERPROFILE%\\.claude\\settings.json`

入力が必要な情報

APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io
モデル: claude-opus-5
ルート: messages
最大トークン数: 1024

注意事項

`ANTHROPIC_BASE_URL` には `/v1` を付けません。
`messages` ルートに対応したモデルを優先してください。
先にログインを求められた場合は、一度ログインフローを完了してから、下記の環境変数付きで再度開いてください。
`messages` ルートを通過するリクエストには `max_tokens` フィールドを追加で送信する必要があります。

一時ターミナル

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.xah.io"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_API_KEY"
claude --bare

一時PowerShell

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.xah.io"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "sk-YOUR_API_KEY"
claude --bare

恒久設定

{
    "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.xah.io",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-YOUR_API_KEY",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-4.6",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4.5"
    }
}

VS Code 拡張機能

VS Codeの拡張機能は、通常、カスタムベースURLを使ったOpenAI互換モードが最も安定します。

入力が必要な情報

プロバイダー: OpenAI-compatible
APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: claude-opus-5
ルート: messages or chat/completions
最大トークン数: 1024

Continue

name: CKEY API
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: claude-opus-5
    provider: anthropic
    model: claude-opus-5
    apiBase: https://api.xah.io/v1
    apiKey: sk-YOUR_API_KEY
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

Cline

OpenAI互換プロバイダーを使用し、Base URLは `/v1` 付き、APIキーはConsoleから取得します。

Roo Code

OpenAI互換プロバイダーを使用し、Base URLは `/v1` 付き、APIキーはConsoleから取得します。

Kilo Code

OpenAI互換プロバイダーを使用し、Base URLは `/v1` 付き、APIキーはConsoleから取得します。

注意事項

OpenAI互換プロバイダーを使用し、Base URLは `/v1` 付き、APIキーはConsoleから取得します。
CursorはOpenAI互換方式のため、ベースURLには `/v1` が必要です。
保存後、短いプロンプトでテストして、`chat/completions` ルートが動作することを確認してください。
`messages` ルートを通過するリクエストには `max_tokens` フィールドを追加で送信する必要があります。

OpenAI-compatible ~/.codex /v1

Codex CLI

VS Code向けCodex拡張機能は、カスタムベースURLとAPIキーを使ったOpenAI互換APIに対応しています。

Codex CLIのインストール

macOS / Linux / Windows（Node 18+）： npm install -g @openai/codex
インストール後、`codex` を実行して確認してください。Codexの認証情報は `~/.codex/auth.json`、設定は `~/.codex/config.toml` から読み込みます。
設定：`~/.codex/config.toml`（Windows：`%USERPROFILE%\\.codex\\config.toml`）
認証：`~/.codex/auth.json`（Windows：`%USERPROFILE%\\.codex\\auth.json`）

入力が必要な情報

プロバイダー: OpenAI-compatible
APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: deepseek-v4-flash-0731
ルート: chat/completions

推奨手順

1VS Code MarketplaceからCodex拡張機能をインストールします。
2VS Code設定を開き、Codex設定セクションを見つけます。
3Codex設定セクションにAPIキーとベースURLを入力します。
4アクティブなモデルリストからモデルを選択します。

`~/.codex/config.toml` の内容

model = "deepseek-v4-flash-0731"
model_reasoning_effort = "high"
personality = "pragmatic"

openai_base_url = "https://api.xah.io/v1"

`~/.codex/auth.json` の内容

{
    "auth_mode": "apikey",
    "OPENAI_API_KEY": "sk-YOUR_API_KEY"
}

注意事項

CodexはOpenAI互換エンドポイントを使用するため、ベースURLには /v1 が必要です。
設定完了後、VS Codeをリロードして変更を適用します。
コードファイルを開いてCodexとチャットしてテストします。

OpenAI-compatible ~/.factory /v1

Factory Droid

Factory Droidは、`settings.json` でカスタムモデルを設定できるCLIアシスタントです。

Droid CLIのインストール

macOS / Linux： curl -fsSL https://app.factory.ai/cli | sh
Windows（PowerShell）： iwr -useb https://app.factory.ai/cli/install.ps1 | iex
インストール後、`droid` を実行して確認してください。
Linux / macOS：`~/.factory/settings.json`
Windows：`%USERPROFILE%\\.factory\\settings.json`

入力が必要な情報

プロバイダー: openai
APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: deepseek-v4-flash-0731
ルート: chat/completions

注意事項

`customModels` 内の各エントリには一意の `id` と、0、1、2... と増えていく `index` が必要です。
`provider` は `openai` に設定すると、DroidはOpenAI互換フローで動作します。
配列内のオブジェクトを複製し、`model` と `id` を変更することで、複数のモデルを追加できます。

`~/.factory/settings.json` の内容

{
    "customModels": [
        {
            "model": "deepseek-v4-flash-0731",
            "id": "custom:ckey-0",
            "index": 0,
            "baseUrl": "https://api.xah.io/v1",
            "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY",
            "displayName": "deepseek-v4-flash-0731",
            "maxOutputTokens": 131072,
            "noImageSupport": false,
            "provider": "openai"
        }
    ]
}

OpenCode

OpenCodeのAnthropicプロバイダーを、同じAPIキーを使うあなたのエンドポイントに向けることができます。

OpenCodeのインストール

npmでインストール： npm install -g opencode-ai
インストール後、`opencode` を実行して確認してください。設定は `~/.config/opencode/opencode.json`（または `.jsonc`）にあります。

設定ファイルのパス

Windows：`%USERPROFILE%\\.config\\opencode\\opencode.json`
Linux / macOS：`~/.config/opencode/opencode.json`

入力が必要な情報

APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: claude-opus-5
ルート: messages
最大トークン数: 1024

設定サンプル

{
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "provider": {
        "ckey": {
            "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
            "options": {
                "baseURL": "https://api.xah.io/v1",
                "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY"
            },
            "models": {
                "claude-opus-5": {
                    "name": "claude-opus-5"
                },
                "gpt-5.4": {
                    "name": "gpt-5.4"
                },
                "deepseek-v4-flash": {
                    "name": "deepseek-v4-flash"
                },
                "gpt-5.5": {
                    "name": "gpt-5.5"
                },
                "claude-haiku-4.5": {
                    "name": "claude-haiku-4.5"
                },
                "claude-opus-4.6": {
                    "name": "claude-opus-4.6"
                }
            }
        }
    },
    "model": "ckey/claude-opus-5",
    "agent": {
        "explorer": {
            "description": "Fast explorer subagent for codebase exploration",
            "mode": "subagent",
            "model": "ckey/claude-opus-5"
        }
    }
}

注意事項

OpenCodeは `/v1` 付きのエンドポイントに向ける必要があります。
anthropic スタイルのツールを使用するワークフローでは、アクティブなClaudeモデルを優先してください。
設定の別の場所でモデルを変更する場合も、base URLとAPIキーは下記のままにしてください。
`messages` ルートを通過するリクエストには `max_tokens` フィールドを追加で送信する必要があります。

OpenAI-compatible openclaw.json /v1

OpenClaw

OpenClawは `openclaw.json` で providers エイリアス `ckey` のOpenAI互換プロバイダーを使用できます。

設定ファイルのパス

プロジェクトルート：`./openclaw.json`
Windows：`%USERPROFILE%\\.openclaw\\openclaw.json`
Linux / macOS：`~/.openclaw/openclaw.json`

入力が必要な情報

プロバイダー: ckey / OpenAI-compatible
APIキー: sk-YOUR_API_KEY
ベースURL: https://api.xah.io/v1
モデル: ckey/gpt-5.4
ルート: chat/completions

設定サンプル

{
    "agents": {
        "defaults": {
            "model": {
                "primary": "ckey/gpt-5.4"
            }
        }
    },
    "models": {
        "providers": {
            "ckey": {
                "baseUrl": "https://api.xah.io/v1",
                "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY",
                "api": "openai-completions",
                "models": [
                    {
                        "id": "gpt-5.4",
                        "name": "gpt-5.4"
                    },
                    {
                        "id": "claude-opus-5",
                        "name": "claude-opus-5"
                    },
                    {
                        "id": "deepseek-v4-flash",
                        "name": "deepseek-v4-flash"
                    },
                    {
                        "id": "gpt-5.5",
                        "name": "gpt-5.5"
                    },
                    {
                        "id": "claude-haiku-4.5",
                        "name": "claude-haiku-4.5"
                    },
                    {
                        "id": "claude-opus-4.6",
                        "name": "claude-opus-4.6"
                    }
                ]
            }
        }
    }
}

注意事項

OpenClawは `/v1` 付きの `baseUrl` を使用してください。
`api` は `openai-completions` のままにして、OpenAI互換フローを維持してください。
リスト内のモデルは自由に追加・削除できますが、エイリアス `ckey/` とAPIキーはサンプル通りに保ってください。

クライアントをツールごとに設定

設定前の準備

ベースURLのルール

SDK

Anthropic API リクエスト

Anthropic API ストリーミング

OpenAI互換 リクエスト

OpenAI互換 ストリーミング

Anthropic API リクエスト

Anthropic API ストリーミング

OpenAI互換 リクエスト

OpenAI互換 ストリーミング

Anthropic API リクエスト

Anthropic API ストリーミング

OpenAI互換 リクエスト

OpenAI互換 ストリーミング

Gemini（Google）リクエスト

Ollama リクエスト

Ollama Generate（/api/generate）

ローカル画像をbase64で送信

URLで画像を送信

ベースURL

モデル

APIキー

Cursor

入力が必要な情報

推奨手順

設定サンプル

おすすめのモデル

注意事項

Claude Code

Claude Codeのインストール

入力が必要な情報

注意事項

一時ターミナル

一時PowerShell

恒久設定

おすすめのモデル

VS Code 拡張機能

入力が必要な情報

Continue

Cline

Roo Code

Kilo Code

おすすめのモデル

注意事項

Codex CLI

Codex CLIのインストール

入力が必要な情報

推奨手順

`~/.codex/config.toml` の内容

`~/.codex/auth.json` の内容

おすすめのモデル

注意事項

Factory Droid

Droid CLIのインストール

入力が必要な情報

注意事項

`~/.factory/settings.json` の内容

おすすめのモデル

OpenCode

OpenCodeのインストール

設定ファイルのパス

入力が必要な情報

設定サンプル

おすすめのモデル

注意事項

OpenClaw

設定ファイルのパス

入力が必要な情報

設定サンプル

おすすめのモデル

注意事項

OpenAI互換リクエスト

OpenAI互換ストリーミング

OpenAI互換リクエスト

OpenAI互換ストリーミング

OpenAI互換リクエスト

OpenAI互換ストリーミング