はじめに
アプリで使う
コードを書かずに、お使いのアプリでキーを使えます。アプリを選んで設定をコピーすれば完了です。この手順は GPT モデル向けです。
#1. アプリを選ぶ
チャット・翻訳アプリ
コーディングツール
自分のコード
#2. 設定をコピー
Cherry Studio
開く場所：設定 → モデルプロバイダー → OpenAI
"API Host" には /v1/chat/completions が自動で付加されます。URL はホスト（または /v1）までにしてください。自動付加を無効にするには末尾に # を付けます。
API キーは非公開に
キーは環境変数かシークレットマネージャーに保管してください。永続的なキーをブラウザのコード、スクリーンショット、リポジトリに貼り付けないでください。
#3. 動作を確認
- アプリでモデルを選び、「こんにちは」などの短いメッセージを送信します。
- 返信があれば接続できています。呼び出しは コンソール → 使用量 に表示されます。
- アプリがキーを拒否する場合は、アドレスに /v1 を含めるべきかどうかを確認してください。
#MCP ツール
モデル接続と MCP は別々に設定
aisplice はモデル接続を、MCP サーバーは外部のツールとデータを提供します。Codex、Cursor などのクライアント内で、aisplice のプロバイダーと各 MCP サーバーを別々に設定してください。
Codex では、CLI でリモート MCP サーバーを追加するか、同等のブロックを ~/.codex/config.toml に記述します：
Codex MCP
# CLI
codex mcp add my-tools --url https://mcp.example.com/mcp
# equivalent ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.my-tools]
url = "https://mcp.example.com/mcp"MCP の認証は別
aisplice の API キーで認証されるのはモデルへのリクエストだけです。OAuth、ヘッダー、環境変数については MCP サーバー提供元の手順に従い、設定を再読み込みさせるためにクライアントを再起動してください。
#OpenAI SDK からの移行
#2 行の差分
ほとんどのコードベースでは、これが PR のすべてです。ワイヤーフォーマットが OpenAI 互換なので、ストリーミング、ツール呼び出し、画像認識、構造化出力も既存のコードのまま動作します。
const client = new OpenAI({- baseURL: "https://api.openai.com/v1",+ baseURL: "https://www.aisplice.store/v1",- apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,+ apiKey: process.env.GATEWAY_API_KEY,});
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