qwen-oauth終了後のQwen Code：JoinGonka Gateway経由の利用

ステップ1：Qwen Codeをインストールする。プロジェクトのREADMEにある公式の方法：

# Linux and macOS: standalone build with its own Node.js
curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.ps1 | iex

# npm (requires Node.js 22 or newer)
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# Homebrew
brew install qwen-code

このスクリプトはコマンドを~/.local/bin/qwenに配置し、必要に応じてシェル設定ファイルにパスを追記します。ターミナルを開き直して確認してください：qwen --version。

ステップ2：キーを取得する。gate.joingonka.ai/registerで登録し、メールアドレスを確認したら、「APIキー」セクションでプレフィックスjg-のキーを作成します。

ステップ3：インストーラーを実行する。

npx @joingonka/setup --tool qwen-code

インストーラーがキーの入力を求め（コマンドライン引数では渡されないため、シェル履歴に残りません）、~/.qwen/settings.jsonを編集します。これはQwen Codeのドキュメントが「単一ファイル」での設定に推奨しているファイルです：

• キーをファイル自体のenvブロックにJOINGONKA_API_KEYという名前で書き込みます。独自の/authコマンドも同じ場所にキーを保存します。ファイルには600の権限が設定され、シェル環境は変更されません。
• ネットワークのモデルをmodelProviders.openaiリストに追加します。ゲートウェイのアドレス、実際のコンテキストウィンドウ、応答の上限が含まれます。このリストにある他のプロバイダーのエントリは保持されます。
• 認証タイプが未選択、または非推奨のqwen-oauthを指している場合、openaiに切り替え、デフォルトモデルをDeepSeek V4 Flashにします。他のタイプ（anthropic、gemini、vertex-ai）が有効に選択されている場合は、--modelフラグがない限り変更しません。
• 以前のファイルのコピーを保存し、コメントやその他の設定はそのままにし、最後にゲートウェイへ実際のリクエストを送信して、キー、アドレス、モデルが受け入れられたかを通知します。

qwen-oauthが残っていたインストールでの出力例（抜粋）：

Configured ~/.qwen/settings.json
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1
Default model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (replaces qwen-oauth — that free tier was discontinued on 2026-04-15)
Switched Qwen Code to JoinGonka (auth type "openai") — this replaced your previous auth type "qwen-oauth".
To go back: run /auth (and /model) inside Qwen Code, or restore ~/.qwen/settings.json.bak.2026-09-23T04-22-32-159Z.
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

別のデフォルトモデルは--modelフラグで指定します。glm、minimaxの省略形、または完全な識別子が使えます。明示的に指定されたモデルは常に書き込まれます。対話なしモードでは環境変数からキーを取得します：

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool qwen-code --model glm --non-interactive

QWEN_HOME変数で移動されたディレクトリは、インストーラーが自動的に見つけます。再実行するとモデルカタログは更新されますが、選択したネットワークモデルは保持されます：Kept your current default model。

インストーラーが行っていることはすべて手動で書けます。ファイルは~/.qwen/settings.json（または$QWEN_HOME/settings.json）で、Qwen Codeはこれをコメント付きJSONとして読み込みます。Gonkaネットワーク用の実用的な設定はこちら：

{
  "env": { "JOINGONKA_API_KEY": "jg-your-key" },
  "modelProviders": {
    "openai": [
      { "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "name": "DeepSeek V4 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 380000, "samplingParams": { "max_tokens": 32768 } } },
      { "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash", "name": "GLM 5.3 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 390000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } },
      { "id": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "name": "MiniMax M2.7 (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 200000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } }
    ]
  },
  "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } },
  "model": { "name": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1" }
}

キーの保管場所。Qwen CodeはenvKeyの変数の値を次の順で探す：シェル環境、次に見つかった最初の.env（.qwen/.env、カレントディレクトリから上方向の.env、その後~/.qwen/.envと~/.env）、そして最後にファイルのenvブロック。ここに最大の落とし穴がある：シェルでexportされた古い値のJOINGONKA_API_KEYがファイルを上書きしてしまう。settings.jsonに正しいキーがあっても401 Invalid API keyになることを意図的に検証済み。インストーラーは環境に別の値があると警告を出す。

プロジェクトに関する注意：プロジェクトの.qwen/settings.jsonに独自のmodelProvidersがある場合、ホームディレクトリのリストを補完するのではなく置き換える。そのプロジェクト内ではゲートウェイのモデルが/modelから消える。プロジェクトファイルにキーを置くべきではない。リポジトリに一緒にコミットされてしまうからだ。

modelProvidersの変更は実行中のセッションでも再起動なしで反映される。/modelを開き直すだけでよい。エディタがなければ/auth → Custom Providerウィザードでも同じことができる。

Qwen Codeには2つの独立した選択肢があります。認証タイプ（どのプロトコルを有効にし、どこからキーを取得するか）とモデルです。タイプは security.auth.selectedType に保存され、それに応じてインストーラーの挙動が変わります：

セッション内でモデルを変更するには /model コマンドを使用します。今回の実行では、プロトコルラベル付きのゲートウェイエントリがすべて表示され、リストの下部にはコンテキストウィンドウ、URL、およびAPIキーの環境変数名が表示されました：

Select Model

  1. [openai] MiniMax M2.7 (Gonka) (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)
› 2. [openai] DeepSeek V4 Flash (Gonka) (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731)
  3. [openai] GLM 5.3 Flash (Gonka) (zai-org/GLM-5.3-Flash)

Modality:       text-only
Context Window: 380,000 tokens
Base URL:       https://gate.joingonka.ai/v1
API Key:        JOINGONKA_API_KEY

/model での選択はセッションをまたいで保持されます。1回限りの起動でモデルを指定するには -m フラグとIDを使用します：qwen -m zai-org/GLM-5.3-Flash。ヒントや権限分類用の軽量な個別モデルは /model --fast で指定します。現時点では専用モデルがないため、メインモデルがこの処理を行います。

どのモデルを選ぶべきか。 ネットワーク内の全モデルの価格は同一であるため、選択は挙動に基づいて行います。Qwen Code 0.24.4での同一タスク（ファイルの読み取りとエラーの特定、2026年9月23日検証）における動作は以下の通りです：

GLM-5.3 Flashの推論。 インストーラーは各モデルに samplingParams を設定しますが、この場合、Qwen Codeはリクエストに推論レベルを追加しません。/effort コマンドはネットワークモデルには届かず、GLM-5.3 Flashは常に推論を行います。切り替えが必要な場合は、モデルエントリ内で直接レベルを定義してください：

{
  "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
  "capabilities": {
    "reasoning": { "profile": "openai-effort", "efforts": ["low", "high"], "defaultEffort": "high" }
  },
  …
}

これにより、Qwen Codeは reasoning_effort を送信するようになります。GLM-5.3 Flashにおいて low 値は推論を完全に無効にします（詳細はモデルの概要を参照）。今回の "defaultEffort": "low" を使用した実行では、Qwen Codeは reasoning_effort: "low" を送信し、モデルは推論ブロックなしで回答しました。

最速の確認方法は一度だけ実行してみることです。空のディレクトリに、実際には引き算をする足し算関数を含む calc.py を置き、バグを見つけるよう頼みます。

qwen -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

エージェントは自分で読み取りツールを呼び出し、的確に答えるはずです。GLM-5.3 Flash（-m zai-org/GLM-5.3-Flash で実行）はこう答えました。

Yes, there is a bug: the `add` function subtracts instead of adding (`return a - b`), so `print(add(2, 3))` prints `-1` instead of `5`.

インターフェース（引数なしの qwen）ではヘッダーに選択中のモデルが API Key | DeepSeek V4 Flash (Gonka) と表示され、同じリクエストは次のように処理されます。

> Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug.
  ✓ Read calc.py, README.md

  ◆ Yes, calc.py has a bug: the add function returns the difference (a - b) instead of the sum (a + b). …

  ➜ demo · DeepSeek V4 Flash (Gonka) · 380.0k Context 5.1% used

/stats コマンドでモデルごとのリクエスト数とトークン数が確認でき、Gateway のダッシュボードでも同じ消費量が「使用状況」セクションに表示されます。

-p の承認モード。 フラグなしの単発実行は Ask Permissions モードで動きます。確認する相手がいないため、権限を必要とするツール（シェルコマンド、ファイルの編集や書き込み）はモデルにそもそも渡されません。私たちの実行では、ls を実行するよう頼んでもエージェントは「そのツールはない」と答えました。編集には --approval-mode auto-edit、コマンドには --yolo を追加してください。後者には Qwen Code がサンドボックスが無効である旨の警告を添えます。

何か問題が起きたときは、たいていメッセージを読むだけで原因がわかります。

エージェントはチャットとは異なる方法でトークンを消費します。Qwen Codeは、各フレーズに対してシステムプロンプトとツール記述を追加し、タスクは複数のステップにわたります。我々のテストでは、各 qwen -p リクエストは本題に入る前に約13,000入力トークンを消費し、「ファイルを読み取ってエラーを見つけて」というタスクは2ステップで約27,000トークンを消費しました。インターフェースではツールが多く、Qwen Codeの回答後に同じモデルを使用してフォローアップリクエスト（次の一手の提案など）が行われます。/stats コマンドでは、同じタスクで4回のリクエストが発生し、約79,000入力トークンを消費しました。

JoinGonka Gateway経由の場合、トークン料金は入力100万トークンあたり$0.0069、出力100万トークンあたり$0.021です。この価格はネットワーク内のすべてのモデルで共通であり、このページのライブソースから動的に取得されます。

右列の概算は2026年9月時点の価格に基づいています。参考として、Qwen Codeの支払い方法は以下の通りです：

補助リクエストは不要な場合にオフにできます。次の一手の提案は "ui": { "enableFollowupSuggestions": false }、バックグラウンドの自動メモリは "memory": { "enableManagedAutoMemory": false, "enableManagedAutoDream": false } です。正確な消費量と残高は、管理画面の「利用状況」および「請求」セクションで確認できます。デフォルトでDeepSeek V4 Flashが選択されている理由は、モデルの概要で詳しく説明されています。

承認モード。 Qwen CodeはデフォルトでAutoモードで開始されます。プロジェクト内での読み取り、検索、編集は即座に許可されますが、シェルコマンドやその他の危険な操作は分類モデルへのリクエストによって評価されます。他のモード（Plan, Ask Permissions, Auto-Edit, YOLO）は Shift+Tab (Windowsは Tab) または /approval-mode コマンドで切り替え可能で、デフォルトモードは tools.approvalMode キーで指定します。

バックグラウンド処理。 Qwen Codeはデフォルトで自動メモリ機能を備えており、会話後にプロジェクトに関するメモやユーザーの好みを抽出します。また、1日1回同じモデルを使ってそれらを整理（Dream）します。単発の実行ではこれが顕著で、バックグラウンドタスクがモデルを待機している間、qwen -p の完了まで数分かかることがあります。スクリプトやCIの場合は自動メモリをオフにし、--max-wall-time、--max-session-turns、--max-tool-calls を設定して制限を設けてください。

画像。 ネットワークモデルはテキストベース（/model で Modality: text-only と表示）です。スクリーンショットを使用する場合は、/model --vision コマンドで別のプロバイダーの仲介モデルを指定してください。画像の内容をテキストで説明し、メインモデルが引き続き作業を行います。

統計。 Qwen Codeはデフォルトで匿名使用統計を送信します。これをオフにするには "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false } を設定してください。ゲートウェイはプロンプトや回答の内容を保存せず、消費の集計のみを行います。

ネットワーク内の仲間。 ネットワークがサポートするモデルの研究所も独自のエージェントをリリースしています。DeepSeekには DeepSeek Harness、MiniMaxにはMiniMax Code、GLMの作者であるZ.aiにはZCodeがあります。これらはすべて同じゲートウェイに同じキーで接続し、同一の残高を使用します。