API Many新モデル：Qwen 3.8 Max, Claude Haiku 5.5, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5

連携

OpenAI または Anthropic のベース URL を設定できる環境なら、どこでも API Many を使えます。ツールを選ぶと具体的な設定を確認できます。

OpenAI 互換ベース URLhttps://apimany.com/v1
Anthropic ベース URLhttps://apimany.com
API キーを取得

Claude Code

コーディングエージェント
  1. 環境変数2つで Claude Code を API Many に向け、任意の Claude モデルを選びます。
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://apimany.com
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOUR_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-5-5
claude

Codex CLI

コーディングエージェント
  1. ~/.codex/config.toml に API Many をモデルプロバイダーとして追加します。
model = "gpt-6.1-sol"
model_provider = "apimany"

[model_providers.apimany]
name = "API Many"
base_url = "https://apimany.com/v1"
env_key = "APIMANY_API_KEY"
wire_api = "chat"

Cline / Roo Code

コーディングエージェント
  1. プロバイダー設定を開き「OpenAI Compatible」を選びます。
  2. ベース URL：https://apimany.com/v1、API キー：あなたのキー、モデル ID：claude-sonnet-5-5 など任意の ID。

Continue

コーディングエージェント
  1. ~/.continue/config.yaml にモデルを追加します：
models:
  - name: Claude Sonnet 5.5 (API Many)
    provider: openai
    model: claude-sonnet-5-5
    apiBase: https://apimany.com/v1
    apiKey: YOUR_API_KEY

Aider

コーディングエージェント
  1. OpenAI 互換の設定を使います：
export OPENAI_API_BASE=https://apimany.com/v1
export OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY
aider --model openai/deepseek-v4.1-flash

Cherry Studio

チャットアプリ
  1. 設定 → モデルプロバイダー → 追加、種類「OpenAI」。
  2. API ホスト https://apimany.com とキーを入力し、「管理」からモデル ID を追加します。

LobeChat

チャットアプリ
  1. 設定 → 言語モデル → OpenAI。
  2. API プロキシ URL https://apimany.com/v1 とキーを入力し、カスタムモデル ID を追加します。

Open WebUI

チャットアプリ
  1. 管理者設定 → 接続 → OpenAI API。
  2. URL https://apimany.com/v1 とキーを入力すると、モデルが自動で一覧表示されます。

NextChat

チャットアプリ
  1. 設定 → カスタムエンドポイント。
  2. エンドポイント https://apimany.com、キー、gpt-6.1-sol,claude-opus-5-5 などのカスタムモデル。

Chatbox

チャットアプリ
  1. 設定 → モデルプロバイダー → カスタムプロバイダーを追加（OpenAI API 互換）。
  2. API ホスト https://apimany.com/v1 とキー。

OpenAI SDK

SDK・フレームワーク
  1. base_url と api_key を設定するだけで、ほかは変わりません。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://apimany.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY")

Anthropic SDK

SDK・フレームワーク
  1. Claude モデルでは /v1 を付けないベース URL を使います。
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk'
const client = new Anthropic({ baseURL: 'https://apimany.com', apiKey: process.env.APIMANY_API_KEY })

Vercel AI SDK

SDK・フレームワーク
  1. OpenAI 互換プロバイダーを作成します。
import { createOpenAICompatible } from '@ai-sdk/openai-compatible'
import { generateText } from 'ai'

const apimany = createOpenAICompatible({ name: 'apimany', baseURL: 'https://apimany.com/v1', apiKey: process.env.APIMANY_API_KEY })
const { text } = await generateText({ model: apimany('gemini-4-argon'), prompt: 'Hello' })

LangChain

SDK・フレームワーク
  1. カスタムベース URL で ChatOpenAI を使います。
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="claude-sonnet-5-5", base_url="https://apimany.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY")
print(llm.invoke("Hello").content)

LlamaIndex

SDK・フレームワーク
  1. キーを指定して OpenAILike を使います。
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike
llm = OpenAILike(model="deepseek-v4.1-flash", api_base="https://apimany.com/v1", api_key="YOUR_API_KEY", is_chat_model=True)

Dify

ワークフロー
  1. 設定 → モデルプロバイダー → OpenAI-API-compatible → モデルを追加。
  2. API エンドポイント https://apimany.com/v1、キー、モデル ID。

n8n

ワークフロー
  1. ベース URL https://apimany.com/v1 とキーで OpenAI の認証情報を作成します。
  2. OpenAI Chat Model ノード、画像・動画タスクには HTTP Request ノードを使います。

MCP clients

ワークフロー
  1. Claude Desktop・Cursor・VS Code・Windsurf から MCP 経由で API Many のツールを使えます。
MCP 設定ガイド →