AIツールアクセス完全ガイド

01AIサービスがネットワーク環境に敏感な理由

よくある現象として、同じ回線で動画は問題なく見られるのに、あるAIツールを開くと「現在ご利用いただけません」と表示されたり、終わらない認証ループにはまったりすることがあります。これは回線が「壊れている」わけではなく、AIサービスのアクセス制御が一般的なウェブサイトとは異なるためです。業務ロジックの前に、少なくとも3層のネットワーク側チェックが重ねられており、どれか一つでも条件を満たさないと体験が損なわれます。

第1層:出口IPの評価

主要なAIサービスは大規模クラウド基盤やエッジネットワーク上に構築されており、リクエストはまずエッジ側のアクセス制限を通過します。ここで見られるのは、出口IPが住宅回線・モバイル回線・データセンターのどれに属するか、そのアドレス帯で過去に大量登録やスクリプト濫用、プロキシ的な特徴が見られたか、同じアドレスが直近どれだけのアカウント活動を担っているか、といった点です。データセンターのIPは基礎スコアが元々低く、共有される人数が多く行動パターンが雑になるほどスコアは悪化します。評価が基準を満たさない場合、軽ければ毎回認証が表示され、重ければサービス自体を拒否されます。「トップページは開けるのにログインは失敗する」という現象もこれが理由です。トップページは静的リソースでほとんど防御されていないのに対し、ログインで本格的なチェックが働くためです。

第2層:地域判定はIPだけでは決まらない

IPの所在地に加え、サーバー側はブラウザの言語設定、OSのタイムゾーン、アカウント登録時に記録された地域、支払い情報の所在地など複数の信号を組み合わせて判断します。これらの信号が矛盾している場合——IPはA地域、タイムゾーンはB地域、請求先はC地域といった状態——一部のサービスはアカウントの信頼度を下げ、認証頻度を上げたり、一部機能(音声や画像生成など)をひそかに制限したりします。安定して使い続けるコツは「特定の国に切り替える」ことではなく、これらの信号を長期的に一致させ、頻繁に変えないことです。

第3層:長時間接続とストリーミング出力

AIの対話回答はストリーミング形式で1文字ずつ返され、内部的にはSSE(Server-Sent Events)やチャンク転送を使っており、1回の回答が数十秒から数分続くHTTPの長時間接続に相当します。Midjourneyが利用するDiscordのゲートウェイは常駐のWebSocket接続です。一般的なウェブページの閲覧は短いリクエストの連続で、少々パケットが落ちても読み込みが遅くなる程度で済みますが、ストリーミング接続が途中で切れると、回答が途中で止まる、コード補完が止まったまま動かない、画像生成タスクの状態更新が失われるといった形で表面化します。したがって、AI用途に向いた回線を評価する際は、ピーク帯域の高さよりも長時間接続の維持能力——パケットロス率、リンクの揺れ、中間機器が「見かけ上アイドル状態」の接続をどう扱うか——が重要になります。

この3層を踏まえると、AI用途がネットワークに求める条件はクリーン(出口IPの評価が良好)、安定(長時間接続が切れない)、一貫(環境信号が矛盾しない)の3つに要約できます。以降の章では、この3点をそれぞれ扱います。第02・08章が「どの回線を選ぶか」、第03・07章が「信号の一貫性」、第04・05・06章が「接続の安定性」に対応します。

02主要ツールの利用可否対応表

AIツールによってチェックの重点は大きく異なります。IPと地域を厳しく見るもの、アカウントとサブスクリプション状態を主に見るもの、長時間接続がボトルネックになるものなど様々です。回線を選ぶ前に、まず手元のツールがどのタイプに属するかを把握しましょう。以下の表は「利用形態 / 敏感度 / ネットワーク面のポイント」で整理しています。敏感度は定性的な指標で、ネットワーク環境が万全でない場合に問題が起きる確率と深刻度を示します。

この表の読み方

「高敏感」の項目(ChatGPT、Claudeのウェブ版)は出口IPへの要求が最も厳しく、コンシューマー向けで濫用への圧力が大きいため、最も厳格な制限がかかります。これらに回線を割り当てる際は、共有度が低く出口が固定される専用線タイプを優先し、長期的に変更しないことが重要です。「中敏感」の項目(各社API、Cursor、Midjourney)はIPへの許容度がやや高い一方、接続品質への要求はむしろ高く、APIのタイムアウトやWebSocketの切断はこの層で最もよく起こります。「低敏感」のCopilotで問題が起きる場合、原因はネットワークではなくIDEがプロキシ設定を正しく継承していないことがほとんどで、第06章を参照してください。

もう一つ見落としがちな点として、同じサービスでも入口ごとに敏感度が異なります。ChatGPTのWeb版とAPIは別々のチェックロジックで動いており、GeminiのWeb版とAPIゲートウェイ経由のモデル呼び出しも同様です。「Web版は使えないがAPIは正常」あるいはその逆の場合は、まずどの入口を使っているかを確認し、第04・05章に沿って個別に切り分けてください。両方を一緒に扱うと原因がわかりにくくなります。本サービス各回線のタイプとストリーミング対応状況はノードページを、回線選びの原則は第08章を参照してください。

03アカウント登録・ログイン時の注意点

AIアカウントで問題が起きる原因の多くは、登録した瞬間に埋め込まれています。登録時のIP、地域、環境信号はアカウントのプロファイルの一部となり、その後の利用時にプロファイルから大きくずれると追加チェックが発生します。本章では登録とログインそれぞれの段階での要点を解説します。

登録前:出口環境を先に固定する

登録前に3点を確認してください。1つ目は、現在の出口IPの所在地が今後長く使う予定の地域と一致しているか——本サービスのIP検索で出口の位置と所属情報を確認できます。2つ目は、ブラウザの言語設定とシステムのタイムゾーンが出口地域と明らかに矛盾していないか。タイムゾーンが自動同期される端末は、回線を切り替えた後に特に確認すべきです。3つ目は、選んだ回線が今後も長く使い続ける予定のものか、その場しのぎで選んだものではないかという点です。登録時の地域は一度アカウントプロファイルに記録されると、多くのサービスでは変更手段が用意されておらず、変更にはサポート対応や再登録が必要になることが多く、登録前に数分確認する手間よりずっとコストがかかります。

登録中:地域選択と認証プロセス

一部のサービスは登録時に国や地域を明示的に選ぶよう求めます。この選択は出口IPの所在地と一致させるべきで、普段の居住地に合わせて選ぶべきではありません。メール認証には国際的に安定したメールサービスの利用がおすすめで、受信経路が安定します。認証メールが数分以上届かない場合は、まず迷惑メールフォルダを確認し、再送を何度も繰り返すことは避けましょう。短時間に何度も認証メールを送らせる行為自体がアクセス制限のトリガーになり得ます。登録中に認証画面が表示された場合は通常どおり完了すれば問題ありませんが、認証が何度もループして通らない場合は、現在の出口IPの評価が不十分であることが多く、同じ出口で再試行を続けるのではなく、別の回線に切り替えてやり直すべきです。同じ出口での繰り返し試行はさらに評価を下げます。

ログイン時:なぜ何度も再認証を求められるのか

ログイン時のアクセス制限は「前回と比べてどれだけ変化があるか」を核心的なロジックとしています。IPの国境を越えた急激な変化、デバイスフィンガープリントの変化、短時間での複数地域からのログインは、いずれも再認証や一時ロックの引き金になります。実際に最も多い原因は、回線ポリシーが「自動選択」に設定されていることです。クライアントが遅延に応じて自動的に出口を切り替え、今日は東京、明日はロサンゼルスとなると、サーバー側からは行動パターンが不自然なアカウントに見えます。対策は単純で、AIサービスのドメインに固定の出口回線を割り当てることです(具体的な設定方法は第08章)。これにより毎回同じ地域からログインする状態を保てます。また、ブラウザで全Cookieを頻繁に消去しないことも重要です。ログイン状態とデバイス信頼情報が消えると、次回のログインは新規デバイスからのアクセスとして扱われ、また一連の認証が必要になります。

04Web版の利用:ストリーミング出力とセッションの安定性

Web版は多くのユーザーがAIツールを使う主な形態であり、「接続の維持能力」への要求が最も分かりやすく表れる場面です。本章ではストリーミング出力が途切れやすい理由、認証ループへの対処法、セッションを安定させる設定習慣を解説します。

ストリーミング出力が途切れやすい理由

1回の回答は長時間保持されるHTTP接続に対応し、サーバー側が分割して送信し、ブラウザが受信しながら順次表示します。この接続が通過する各ホップ——ローカルクライアント、回線の中継地点、対向側の出口、エッジネットワーク——のいずれかがこの接続をアイドルとみなして回収したり、継続的なパケットロスが発生したりすると、表示上は同じ現象になります。文章が途中で止まる、または回答全体が失われるといった形です。故障箇所を見分ける簡単な方法があります。現在の回答だけが途切れて、更新後に対話を続けられる場合は多くがリンクの揺れによるもので、再試行すれば十分です。更新後もページ全体が何度も認証を求めたり読み込みに失敗したりする場合は、問題は出口IPかセッション状態にあり、第03章と次の項に沿って対処してください。長い回答(長いコードや長文の文書)を生成する場合は接続を維持すべき時間が長くなるため、中断の確率が自然と高くなります。これは「ウェブは正常なのにAIだけ切れる」回線が長時間接続の維持能力で基準を満たしていない典型的な表れです。

認証ループへの対処順序

認証画面が何度も表示され、クリアしてもまた出てくる場合は、次の順序で確認してください。まず、セッションの途中で出口が変わっていないか確認します。クライアントが自動切り替え設定になっていると、ページ読み込みが出口A、認証リクエストが出口Bを経由することがあり、この場合認証は永遠に通りません。まずポリシーを単一の固定回線に変更してください。次に、ブラウザの強力なプライバシー拡張機能を無効にして比較テストを行います。一部の拡張機能は認証スクリプトに必要なリクエストをブロックすることがあります。3番目に、同じ地域の別の回線に切り替えます。ループする認証の最も多い原因はやはり出口IPの評価不足で、同じアドレス帯を共有する人数が多すぎる場合です。4番目に、ブラウザを変えるかシークレットウィンドウを使い、ローカルキャッシュの影響を排除します。この4つを試しても解決しない場合は、そのサービスが現在使えるすべての出口に対して厳しい対応をしていると判断できます。第08章を参考に別タイプの回線への切り替えを検討してください。

セッションを維持する3つの習慣

1つ目は、AI用ドメインに固定回線を割り当て、そのルールをクライアント設定に書き込んでおき、毎回手動で選ぶことによる意図しない出口の変動を避けることです。2つ目は、長時間対話ページを開いたままにしておく場合、一部のサービスはタブが長くバックグラウンドに置かれると接続を一時停止することがある点に注意してください。フォアグラウンドに戻したとき「再接続中」と表示されるのは正常な動作なので、そのまま待てば問題ありません。すぐに更新すると未保存のコンテキストが失われてしまいます。3つ目は、同じアカウントで複数の地域の出口から同時にアクティブなセッションを保持しないことです。複数デバイスでの利用自体は問題ありません(本サービスは台数制限なし)が、各デバイスは同じ回線または同じ地域の回線を使うべきで、あるデバイスは東京、別のデバイスはフランクフルトといった状態は、サーバー側からは行動パターンの異常に見えます。

05API呼び出しとWeb版で異なる要件

APIとWeb版は同じブランドのサービスですが、チェックロジックはほぼ別のシステムと言えます。この違いを理解すると、「Webは使えるがAPIは使えない」(あるいはその逆)という問題の多くがすぐに理解できるようになります。

チェックの重点の違い

Web版のアクセス制限は「人」を中心に見ています。IP評価、ブラウザフィンガープリント、行動パターンが主で、認証がその主要な手段です。APIのアクセス制限は「アカウント」を中心に見ています。APIキーの有効性、組織の請求状況、クォータとレート制限が主で、IPは高頻度の切り替えや既知の濫用アドレス帯といった明らかな異常があるときだけ主要な判定要因になります。そのため、APIの場面では出口IPの評価基準は比較的緩やかですが、2つの点がより重要になります。1つは出口の安定性で、APIキーが長期的に少数の固定出口から呼び出される形態が最も異常検知を招きにくいです。もう1つはリンクの品質で、APIのストリーミング呼び出し(stream: true)はWeb版と同様に長時間接続に依存しますが、ブラウザによる自動再接続がないため、切れるとそのまま1回分の呼び出し失敗となり、クォータを直接消費します。

タイムアウトと再試行の正しい設定

AI APIの応答時間は生成される文章の長さに比例し、長い回答では1〜2分かかるのは正常な範囲です。HTTPクライアントのデフォルトの読み込みタイムアウトはたいてい20〜30秒程度しかなく、変更しないと「リクエスト自体は正しいのに途中で毎回タイムアウトする」という見かけ上の障害になります。推奨設定は、非ストリーミング呼び出しでは読み込みタイムアウトを例えば120秒以上に緩めること、ストリーミング呼び出しでは「総時間」ではなく「チャンク間の間隔」を監視することです。正常な生成中はチャンク間隔が秒単位ですが、間隔が数十秒に伸びた場合は接続が切れたと判断し、中断して再試行すべきです。再試行には指数バックオフを使い、ネットワーク系エラーとサーバー側の5xxエラーのみを対象にしてください。4xx(キー無効、クォータ切れ、コンテンツ拒否)の再試行は意味がなく、レートクォータを消費するだけです。最小限の接続確認は以下のとおりです(キーはご自身のものに置き換えてください、以下は例示用の仮の値です):

# API接続確認(キーは例示用の仮の値、自分のものに置き換えてください)
curl https://api.openai.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxx" \
  --max-time 60

このコマンドがモデル一覧を返せば「出口—APIゲートウェイ」間のリンクが通っていることを意味します。タイムアウトまで応答が返らない場合はネットワーク層の問題、すぐに401/403が返る場合はキーやアカウント側の問題で回線とは無関係です。この二分法によって、方向性の見えない調査に時間を浪費せずに済みます。

プロキシの適用範囲:最もよくある落とし穴

ブラウザはデフォルトでシステムのプロキシ設定を使いますが、自分で書いたコードは必ずしもそうではありません。PythonやNode.jsのHTTPライブラリはそれぞれ独自のプロキシ設定読み込みルールを持ち、https_proxy環境変数を認識するもの、コード内で明示的に渡す必要があるもの、デフォルトで完全に直接接続するものなどがあります。典型的な症状は、ブラウザ上のWeb版は正常に動くのに、自分のスクリプトは接続がタイムアウトするというものです。これはスクリプトのプロセスがそもそも回線を経由していないためです。解決方法は侵襲性の低い順に3段階あります。プロセスレベル(起動前に環境変数を設定、第06章の例を参照)、コードレベル(HTTPクライアント構築時に明示的にプロキシを指定)、システムレベル(クライアントでTUN/仮想ネットワークカードモードを有効にし、アプリがプロキシ設定を読むかどうかに関わらず全トラフィックを引き受ける)です。自分でAPIを呼ぶコードを書く場合はプロセスレベルを、他人が作ったブラックボックスのプログラムを動かす場合はシステムレベルが最も手間がかかりません。

06開発者向けシーン:コマンドライン、IDEプラグイン、CI

開発ツールチェーンのネットワーク問題は、ほぼ同じパターンに集約されます。ツールが思っているようにはプロキシ設定を継承していないのです。本章ではコマンドライン、IDE、CIの3つの環境ごとに設定の要点を解説します。

コマンドライン:環境変数は共通言語

大多数のコマンドラインツール(curl、各言語のSDK、AIベンダー公式のCLI)はhttps_proxy / http_proxy環境変数の慣習に従います。一時的に使う場合は現在のターミナルセッション内でエクスポートすれば十分です。ポート番号はクライアントの「ローカルリスニング」設定にある実際の値を使ってください:

# macOS / Linux:現在のターミナルセッションのみに有効
export https_proxy=http://127.0.0.1:7890
export http_proxy=http://127.0.0.1:7890
export all_proxy=socks5://127.0.0.1:7890

# Windows PowerShell
$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTP_PROXY  = "http://127.0.0.1:7890"

反映されているかの確認方法:変数を設定した後に本サービスのIP検索で出口を確認するか、前章のcurlによる接続確認を直接実行してください。よくある2つのミスとして、1つ目は環境変数はその後に起動したプロセスにのみ影響し、すでに起動しているプログラムには反映されないこと、2つ目は一部のツールが大文字または小文字のどちらかしか認識しないため、判断がつかない場合は両方の表記で設定しておくことです。Gitは個別の設定が必要です:git config --global http.proxy http://127.0.0.1:7890、使わないときは--unsetを忘れずに。

IDEプラグイン:CopilotとCursor

VS Code系(Copilotプラグインを含む)はsettings.json内で明示的にプロキシを指定するのが最も確実です:

{
  "http.proxy": "http://127.0.0.1:7890",
  "http.proxyStrictSSL": true
}

Copilotのログイン失敗や補完が長期間出ない現象は、9割方この設定が抜けているかポートが間違っています。設定後はIDEを再起動し、全サブプロセスに反映させてください。JetBrains系はSettings → System Settings → HTTP Proxyで設定し、HTTPSにも適用するオプションにチェックを入れてください。Cursorは独立したアプリケーションで、ネットワーク設定はアプリ自体の設定にあり、VS Codeの設定は継承しません。行内補完は高頻度な短いリクエスト、対話はストリーミングの長時間接続、コードベースのインデックス作成は一度に大量のアップロードが発生するというように、3種類のリクエストが回線にかける負荷は異なります。補完だけが時々失敗して対話は正常な場合、たいてい設定ミスではなくリンクの揺れが原因なので、より安定した回線に切り替えてください。大規模なリポジトリのインデックス作成はかなりのトラフィックを消費するため、プランの容量が厳しい場合は第08章のトラフィック計画を参考にしてください。

CI環境:まずプロキシが必要かどうかを考える

ホスト型CI(パブリッククラウド上のrunnerなど)は通常すでに海外のデータセンターにあり、AI APIへは直接アクセス可能なため、プロキシを重ねる必要はなく、むしろ避けるべきです。余分なホップが1つ増えるだけで失敗率が上がります。設定が必要なのは、自前のrunnerがアクセス制限のあるネットワーク内にある場合です。プロキシのアドレスをCIの環境変数設定(workflowのenv:セクションなど)に書き込み、ビルドステップ内のプロセスに一律継承させます。キーは必ずCIプラットフォームのsecrets機構を使って注入し、リポジトリのファイルやログ出力に書き込むことは厳禁です。また、AI呼び出しのステップには個別にタイムアウトと再試行のポリシーを設定してください。CI内で1回のAPI呼び出しがハングすると、パイプライン全体が止まってしまうため、無限に待つよりfail-fastと再試行を組み合わせるほうがはるかに効率的です。

07アカウント停止・速度制限のよくある原因と対策

先に結論を述べます。「クロスボーダー回線を使っている」ことそのものでアカウントが停止されるケースはごくまれです。ほとんどの停止や制限は、サービス側から見て「濫用のように見える」アカウント行動が原因です。アクセス制限が何を見ているかを理解すれば、リスクを日常利用と同程度まで下げられます。

原因1:共有IPプールの連座効果

停止の最も一般的な引き金は、あなた自身の行動ではなく、同じ出口を共有している他の誰かの行動です。ある出口IPの背後に大量のアカウントが紐づいていて、その中に大量登録や濫用行為が発生すると、そのアドレス帯全体の評価が下がり、帯内のすべてのアカウントが厳格な審査対象になります。「何もしていないのに認証やアカウント停止を求められる」現象の主な原因はこれです。対策としては共有度の低い回線タイプを選ぶことです。専用線タイプは出口が比較的固定され、利用者数も少ないため、共有度の高い一般的な中継回線より信頼性が明らかに優れています。本サービスの回線タイプごとの違いはノードページの説明をご覧ください。

原因2:高頻度の切り替えと行動パターンの異常

短時間での出口の国境を越えた切り替え、複数地域での同時アクティブ、ログイン地と過去のプロファイルの著しい不一致は、いずれも典型的なアカウント盗用の特徴であり、サービス側は誤検知のリスクよりも先に制限をかける傾向があります。前の章で繰り返し「出口を固定する」ことを強調しているのはこのためです。AIドメインに長期利用の回線を紐づけ、地域の変動を最小限に抑えましょう。どうしても回線を変える必要がある場合は、同じ地域内での変更を優先してください。地域をまたいで移行した場合、最初の数回のログインで追加の認証が求められることは想定内なので、素直に対応すれば問題ありません。認証が1回増えたからといってすぐ元に戻すと、往復による切り替えでさらに状況が悪化します。

原因3:環境信号の長期的な矛盾

IPが1つの地域、請求先アドレスが別の地域、システムのタイムゾーンがさらに別の地域という状態は、単独ではそれほど致命的ではありませんが、長期的に積み重なるとアカウントの信頼スコアを持続的に下げ、認証頻度の増加、新機能の段階的リリースから外れる、断続的な機能制限といった形で表れます。整合させる優先順位は、出口地域とアカウント登録地域の一致が最も重要で、タイムゾーンとブラウザ言語がそれに次ぎます。すでに矛盾が生じている古いアカウントでは、出口をアカウントプロファイルと一致する地域に固定すると、信頼スコアは時間の経過とともに緩やかに回復するのが一般的です。

対策チェックリスト

• 登録時と日常利用で同じ(または同一地域の)回線を使い、出口はできるだけ変更しない
• 共有度の低い回線タイプをAIドメイン専用に選び、動画視聴などの用途は別の回線を使う
• 複数デバイスの利用では地域をそろえ、同一アカウントが複数地域で同時にアクティブになる状況を避ける
• APIキーは固定の出口から呼び出し、漏洩したキーは即座にローテーションする
• 認証が求められたら素直に対応し、頻繁な再試行や切り替えによる「力押し」を避ける
• アカウントに問題が起きたら、まず第04・05章に沿ってネットワーク層かアカウント層かを見極めてから対応する

08回線選びとクライアント設定の推奨方法

前の7章の原則は、最終的に「正しい回線を選ぶ」と「ルールを正しく設定する」という2つの動作に集約されます。本章では本サービスにおける具体的な方法を紹介します。

回線タイプの選び方

本サービスは90+ヵ国 / 200+回線を提供しており、接続方式によってIEPL専用線、中継、直接接続の3タイプに分かれます。完全な一覧はノードページをご覧ください。AI用途に求められる3条件に当てはめると、専用線タイプは出口が固定され共有度が低く、リンクの揺れも小さいため、「クリーン」と「安定」の両面で高敏感度ツール(ChatGPT、Claudeのウェブ版)の要件に最も合致し、第一の選択肢になります。中継回線は対応地域が広くコストパフォーマンスが高いため、API呼び出しやCopilotのような中〜低敏感度の場面に向いています。直接接続の回線は遅延に敏感でない大量タスクに向いています。地域選択では、対象サービスが明確にサポートしている主要地域(アメリカ、日本、シンガポールなど)を優先し、対象サービスの公式サポート地域外のマイナーな地域は避けましょう。IPがどれだけクリーンでも、地域自体が対象外であれば意味がありません。

クライアントのルール設定:AIドメインに固定出口を割り当てる

主要なクライアントはいずれもドメイン単位でのルーティング振り分けに対応しています。推奨する設定構成は、AI関連ドメイン(openai.com、anthropic.com、githubcopilot.comとそのサブドメインなど)に専用のルールグループを作り、そのグループ内で手動選択した1本の専用線回線に固定することです。ストリーミングや一般的なブラウジングなど他のトラフィックは別のルールグループに振り分け、互いに干渉させません。この設定により、AIの出口が常に固定される(第03・07章の要件)、他のトラフィックの回線切り替えがAIのセッションに影響しない(第04章の要件)、大容量の動画視聴などがAIと同じ回線の品質を奪い合わない、という3つの課題が同時に解決します。各プラットフォームのクライアント取得とサブスクリプションのインポート手順はクイックスタートをご覧ください。ルールを変更した後は関連アプリを再起動し、新しい設定を既存の接続に反映させてください。

トラフィック計画とプラン選び

純粋なテキスト対話のトラフィック消費はごく小さく、頻繁に使っても月間数GB程度に収まることが多いです。トラフィックを多く消費するのは画像生成の完成データのダウンロード、Cursorのコードベースインデックス作成、そして日常利用の中に混ざる動画視聴などです。月額プランは¥9.9/月(60GB付き)、¥18/月(250GB付き)、¥28/月(500GB付き)の3段階で、トラフィックは契約開始日を基準に毎月リセットされ、途中でアップグレードする場合は差額が残り日数分で計算されます。AI利用が中心であれば最も安いプランから始めれば十分です。詳細はプランページをご覧ください。使用量の変動が大きい場合や、一時的に大量のトラフィックを使うタスク(複数リポジトリの一括インデックス作成など)がある場合は、追加のトラフィックパックを併用できます。¥158/300GB、¥358/1000GB、¥658/3000GBがあり、使い切るまで有効期限はなく、月間プランの容量を補う緩衝としてご利用いただけます。デバイス台数の制限はなく、仕事用パソコン、自宅のパソコン、モバイル端末を同一アカウントで併用できますが、第07章の原則に沿って地域は統一してください。支払いはAlipay / WeChat Pay / USDTに対応しています。登録にメールアドレスは不要で、ユーザー名とパスワードだけで完了します。初回の有料プランは14日間全額返金保証があるため、試すコストは2週間以内に抑えられます。まずは無料で始めるから試してから、有料化を検討することもできます。

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