接続ドキュメント
666 AI は主要な 3 つのプロトコルに対応しています。お使いのツールはほぼそのまま接続できます。アドレスを 1 か所変え、API Key を 1 つ貼るだけで、ほかは触る必要がありません。
以下の例にある
YOUR-ENDPOINT は、ご自身の接続先アドレスに置き換えてください。コンソールのトップページで確認できます。はじめてガイドに設定を自動生成させることもできます。3ステップで接続
ご登録から最初のリクエストが通るまで、通常 3 分もかかりません。
1. API Key を取得する
コンソールの「API Key」ページで新規作成してください。プロジェクトごとに 1 つ作成し、利用上限を設定することをおすすめします。
2. アドレスを入力する
BASE URL
https://YOUR-ENDPOINT/v1
3. 動作を確認する
curl
curl https://YOUR-ENDPOINT/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"deepseek-v4-flash", "messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' # A JSON response means it works
対応プロトコル
1 つの API Key、1 つの残高で、3 つのプロトコルを自由にお使いいただけます。ツールごとに別々の API Key をご用意いただく必要はありません。
利用可能
OpenAI
最も広く使われている形式です。ほとんどのツールと SDK が標準で対応しています。
/v1/chat/completions
利用可能
Anthropic
Claude Code や Cline のネイティブ形式です。変換レイヤーは不要です。
/v1/messages
準備中
Gemini
Google のネイティブ形式です。すでに Gemini 向けに書かれたプロジェクトに適しています。
/v1beta/models
迷われる場合は OpenAI 形式をお選びください。互換性が最も高く、モデルを変更してもコードの修正は不要です。
OpenAI 形式
公式の openai ライブラリがそのまま使えます。変更するのは base_url だけです。
Python
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_KEY", base_url="https://YOUR-ENDPOINT/v1" ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4-flash", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) print(resp.choices[0].message.content)
Node.js
import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "YOUR_KEY", baseURL: "https://YOUR-ENDPOINT/v1" }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "deepseek-v4-flash", messages: [{ role: "user", content: "你好" }] }); console.log(resp.choices[0].message.content);
Anthropic 形式
Claude Code や Anthropic 公式 SDK をお使いの場合はこの形式をお選びください。変換レイヤーは不要です。なお、このアドレスに /v1 は付きません。
Claude Code
# Add to ~/.zshrc or ~/.bashrc export ANTHROPIC_BASE_URL="https://YOUR-ENDPOINT" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_KEY" # Reopen the terminal, then just run claude
Python SDK
from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="YOUR_KEY", base_url="https://YOUR-ENDPOINT" ) msg = client.messages.create( model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) print(msg.content[0].text)
Gemini 形式
準備中です。それまでの間も、Gemini 系モデルは上記の OpenAI 形式からご利用いただけます。機能は同一です。
curl
# Call Gemini like this curl https://YOUR-ENDPOINT/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"gemini-3.5-flash","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'
エディタとエージェント
Cursor
- Settings → Models → OpenAI API Key
- Override Base URL を有効にする
- アドレスと API Key を入力し、Verify をクリック
Claude Code
- ANTHROPIC_BASE_URL を設定
- ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を設定
- ターミナルを開き直して claude を実行
Cline / Roo Code
- Provider で OpenAI Compatible を選択
- Base URL と API Key を入力
- Model ID にカタログ記載の ID を入力
Continue
- config.json を編集
- provider に openai を指定
- apiBase 項目を追加
アプリと拡張機能
ChatBox / NextChat
- モデルサービスで OpenAI を選択
- API ドメインにゲートウェイのアドレスを入力
- モデル名は手動で入力
Immersive Translate
- カスタム AI インターフェースを追加
- アドレスは /v1/chat/completions
- 速くて安価なモデルをおすすめします
Open WebUI
- 設定 → 外部接続
- OpenAI API 接続を追加
- アドレスと API Key を入力して保存
開発フレームワーク
Dify
- モデルプロバイダーで OpenAI-API-compatible を選択
- API endpoint と API Key を入力
- ほかのノード設定は変更不要
n8n
- OpenAI の認証情報を新規作成
- Base URL にゲートウェイのアドレスを入力
- ノードでその認証情報を選択
LangChain
- ChatOpenAI を使用
- base_url を渡す
- ほかの処理は変更不要
ストリーミング / ツール呼び出し / ビジョン
この 3 つは公式インターフェースとまったく同じ使い方で、パラメータの変更は不要です。対応の可否はモデルによって異なり、モデルカタログに記載しています。
ストリーミング出力
stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-flash",
messages=[{"role":"user","content":"写一首诗"}],
stream=True
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
プロンプトキャッシュ
毎回のリクエストが同じ長い前置き(システムプロンプト、プロジェクトのコード、資料など)を含む場合、キャッシュに当たった部分は大幅な割引で課金されます。開発やエージェント用途で効果が最も大きくなります。
変わらない内容を先に、変わる内容を後に置いてください。ヒット率を左右するのは順序です。
エラーコード
| コード | 意味 | 対処方法 |
|---|---|---|
401 | API Key が無効、または停止されています | API Key が最後までコピーされているか、削除されていないかをご確認ください |
402 | 残高が不足しています | コンソールからチャージしてください |
404 | モデルが見つかりません | モデルカタログと照合し、ID の綴りをご確認ください |
429 | リクエストが多すぎます | 同時実行数を下げるか、しばらく経ってからお試しください |
500 | 上流側のエラーです | ゲートウェイが自動で予備回線に切り替えて再試行します。解消しない場合はお問い合わせください |
利用枠と制限
API Key ごとに利用上限と使用可能なモデルの範囲を個別に設定できます。プロジェクトごとに 1 つ作成しておけば、万一漏洩しても損害は上限までにとどまり、削除して作り直すだけで済みます。
失敗したリクエストは課金されません。タイムアウトや上流のエラーが請求に含まれることはありません。