# Claude Code Source: https://aiand-docs-staging.pages.dev/ja/integrations/claude-code/ [Claude Code](https://claude.com/claude-code) は Anthropic の Messages API と通信します。ai& は Anthropic 互換の `/v1/messages` エンドポイントを公開しているため、[カタログ](/ja/models/catalog/) 内の `tool_calling` 対応モデルであればエージェントループを駆動できます。 設定方法は 2 つあります: - **[セッション](#セッションこのターミナルのみ)** — 現在のシェルに環境変数を `export` します。ターミナルを閉じると失われます。お試し用。 - **[永続化](#永続化-settingsjson)** — 同じ内容を `settings.json` に書き込みます。セッションをまたいで有効になり、プロジェクト単位または全体に適用できます。 ## セッション(このターミナルのみ) **1. Claude Code をインストール** 前提: [Node.js 22 以上](https://nodejs.org/) ```bash npm install -g @anthropic-ai/claude-code ``` インストール確認 — `claude --version` がバージョン番号を表示すれば成功です: ```bash claude --version ``` **2. このターミナルで環境変数を設定** ```bash export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.aiand.com" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-aiand-api-key" export ANTHROPIC_API_KEY="" export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="moonshotai/kimi-k3" export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="moonshotai/kimi-k3" export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="google/gemma-4-31b-it" export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="moonshotai/kimi-k3" ``` **3. Claude Code を起動** ```bash claude ``` **1. Claude Code をインストール** 前提: - [Node.js 22 以上](https://nodejs.org/) - [Git for Windows](https://git-scm.com/download/win) ```powershell npm install -g @anthropic-ai/claude-code ``` インストール確認 — `claude --version` がバージョン番号を表示すれば成功です: ```powershell claude --version ``` **2. このターミナルで環境変数を設定** ```powershell $env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.aiand.com" $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "sk-your-aiand-api-key" $env:ANTHROPIC_API_KEY = "" $env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL = "moonshotai/kimi-k3" $env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "moonshotai/kimi-k3" $env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL = "google/gemma-4-31b-it" $env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL = "moonshotai/kimi-k3" ``` **3. Claude Code を起動** ```powershell claude ``` ## 永続化 (settings.json) Claude Code は起動時に `settings.json` の設定を読み込みます。同じ `env` ブロックを記述しておけば、以降 export し直す必要はありません: ```json { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aiand.com", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-aiand-api-key", "ANTHROPIC_API_KEY": "", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "moonshotai/kimi-k3", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "moonshotai/kimi-k3", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "google/gemma-4-31b-it", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "moonshotai/kimi-k3" } } ``` スコープは 2 つ — どちらか一方を選びます: - **プロジェクト単位 (`.claude/settings.local.json`)** — そのリポジトリで `claude` を起動したときだけ適用されます。このファイルには API キーが平文で保存されるため、下のコマンドはリポジトリの `.gitignore` にもこのファイルを追加します (同じ行がすでにあれば追加しません)。`.gitignore` の変更はコミットしてください。最初に ai& を試すならこちらがおすすめ。 - **全体 (`~/.claude/settings.json`)** — マシン全体に適用されます。Claude Code のすべての利用面が同じ ai& バックエンドを参照するようになります — 任意のターミナルセッションで起動する `claude` CLI、[Claude Code VS Code 拡張](https://code.claude.com/docs/en/vs-code)(拡張と CLI は[このファイルを共有する](https://code.claude.com/docs/en/vs-code#configure-settings)設計です)、**および** Claude Desktop アプリ。ai& をマシン全体のデフォルトにしたい場合はこちら。 以下のコマンドは `env` ブロックを**安全にマージ**します — 既存のキー(`permissions`、`hooks` など)はそのまま保持されます。ステップ 1 で Claude Code を npm からインストールしているため、Node はすでにマシンにあります。実行前に `sk-your-aiand-api-key` を実際のキーに置き換えてください。 ### プロジェクト単位 (お試しに最適) プロジェクトのルートで実行します: ```bash mkdir -p .claude && node -e ' const fs = require("fs"), p = ".claude/settings.local.json"; const d = fs.existsSync(p) ? JSON.parse(fs.readFileSync(p, "utf8")) : {}; d.env = Object.assign(d.env || {}, { ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.aiand.com", ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: "sk-your-aiand-api-key", ANTHROPIC_API_KEY: "", ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: "google/gemma-4-31b-it", CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL: "moonshotai/kimi-k3" }); fs.writeFileSync(p, JSON.stringify(d, null, 2)); const g = ".gitignore", gi = fs.existsSync(g) ? fs.readFileSync(g, "utf8") : ""; if (!gi.split(/\r?\n/).includes(p)) fs.appendFileSync(g, (gi && !gi.endsWith("\n") ? "\n" : "") + p + "\n"); ' ``` プロジェクトのルートで実行します: ```powershell New-Item -ItemType Directory -Force -Path .claude | Out-Null $script = @' const fs = require("fs"), p = ".claude/settings.local.json"; const d = fs.existsSync(p) ? JSON.parse(fs.readFileSync(p, "utf8")) : {}; d.env = Object.assign(d.env || {}, { ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.aiand.com", ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: "sk-your-aiand-api-key", ANTHROPIC_API_KEY: "", ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: "google/gemma-4-31b-it", CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL: "moonshotai/kimi-k3" }); fs.writeFileSync(p, JSON.stringify(d, null, 2)); const g = ".gitignore", gi = fs.existsSync(g) ? fs.readFileSync(g, "utf8") : ""; if (!gi.split(/\r?\n/).includes(p)) fs.appendFileSync(g, (gi && !gi.endsWith("\n") ? "\n" : "") + p + "\n"); '@ node -e $script ``` ### 全体スコープ (すべてのプロジェクト) ```bash mkdir -p ~/.claude && node -e ' const fs = require("fs"), os = require("os"), path = require("path"); const p = path.join(os.homedir(), ".claude", "settings.json"); const d = fs.existsSync(p) ? JSON.parse(fs.readFileSync(p, "utf8")) : {}; d.env = Object.assign(d.env || {}, { ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.aiand.com", ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: "sk-your-aiand-api-key", ANTHROPIC_API_KEY: "", ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: "google/gemma-4-31b-it", CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL: "moonshotai/kimi-k3" }); fs.writeFileSync(p, JSON.stringify(d, null, 2)); ' ``` ```powershell New-Item -ItemType Directory -Force -Path $HOME\.claude | Out-Null $script = @' const fs = require("fs"), os = require("os"), path = require("path"); const p = path.join(os.homedir(), ".claude", "settings.json"); const d = fs.existsSync(p) ? JSON.parse(fs.readFileSync(p, "utf8")) : {}; d.env = Object.assign(d.env || {}, { ANTHROPIC_BASE_URL: "https://api.aiand.com", ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: "sk-your-aiand-api-key", ANTHROPIC_API_KEY: "", ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: "moonshotai/kimi-k3", ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: "google/gemma-4-31b-it", CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL: "moonshotai/kimi-k3" }); fs.writeFileSync(p, JSON.stringify(d, null, 2)); '@ node -e $script ``` ## 動作確認 Claude Code 内で以下を実行します: ```text /status ``` 現在のベース URL とモデルがパネルに表示されます。`https://api.aiand.com` と `moonshotai/kimi-k3` が見えれば成功です。 シェルから直接エンドポイントを叩いて確認することもできます: ```bash curl -sS https://api.aiand.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer sk-your-aiand-api-key" \ | grep -o 'moonshotai/kimi-k3' ``` ```powershell (Invoke-RestMethod https://api.aiand.com/v1/models ` -Headers @{ Authorization = "Bearer sk-your-aiand-api-key" }).data.id ` | Select-String "moonshotai/kimi-k3" ``` 一致すればキーの認証が通り、モデルが組織で利用可能であることを確認できます。 ## 動作上の注意 - **Effort。** `/effort` と `CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL` は反映されます。Claude Code はレベルを `output_config.effort` として送信し、ai& はそれをモデルの [`reasoning_effort`](/ja/models/catalog/) として適用します。`none` 以外でモデルの一覧にないレベルは一つ上のレベル(なければ最も高いレベル)で実行されるため(一覧にない `none` は 400)、最上位が `max` のモデルで `/effort xhigh` を指定すると `max` で実行され、コストが上がる場合があります。適用されたレベルは `X-Reasoning-Effort` で返され、各モデルのレベルは `reasoning_efforts` に記載されています。レベルが送信されない場合、ai& は何も指定せずに転送し、モデルは自身のデフォルト(最も高コストなレベルの場合もあります)で動作するため、明示的に設定してください。 - **コンテキスト上限。** 会話がモデルのウィンドウを超えると、ai& は Anthropic 本家と同じ「prompt is too long」の文言で応答するため、Claude Code は自動で圧縮(compact)して再試行します。Claude Code は認識しないモデル名に対して 200K のウィンドウを仮定するため、`context_window` がそれより小さいモデルでは上限に早く達し、この圧縮と再試行に頼ることになります。 - **Thinking。** Claude Code はメインのチャットリクエストで adaptive thinking を要求し、バックグラウンドの呼び出しでは `thinking` を送りません。ai& はモデルの推論を `thinking` ブロックとしてストリーミングで返します。thinking ブロックはレベルを指定しませんが、`thinking: { "type": "disabled" }` は、`none` を公開している名前付きの推論モデルでは推論を無効にし、公開していないモデルでは 400 になります([詳細](/ja/api/messages/#reasoning)、[エラー文](/ja/errors/#reasoning-をオフにする))。それ以外の場合、推論の深さは effort で決まります。 - **WebSearch などのサーバーサイドツール。** Anthropic のサーバーサイドツール(ウェブ検索、ウェブ取得、コード実行)は Anthropic の API 内部で実行されるため、ai& 経由では利用できません。これらを含むリクエストはツール名を示す 400 で拒否されるため、Claude Code の `WebSearch` ツールは捏造された結果ではなくエラーを報告します。代わりに MCP のウェブ検索サーバーを利用してください。 - **スクリーンショット。** ツール結果内の画像(PNG に対する `Read` ツールなど)は、vision 対応モデルではモデルに渡され、テキストのみのモデルでは短いプレースホルダーに置き換えられます。