LM Studio

LM Studio 是一款友好且强大的应用，可在你自己的硬件上运行开放权重模型。它可以运行 llama.cpp (GGUF) 或 MLX 模型 (Apple Silicon)。提供 GUI 软件包或无头守护进程 (llmster)。产品和设置文档请参阅 lmstudio.ai。

# 快速开始

1. 安装 LM Studio（桌面版）或 llmster（无头版），然后启动本地服务器：

curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash

2. 启动服务器

确保你已启动桌面应用，或使用以下命令运行守护进程：

lms daemon up

lms server start --port 1234

如果你使用的是应用，请确保已启用 JIT，以获得流畅体验。请在 LM Studio JIT 和 TTL 指南中了解更多。

3. 如果启用了 LM Studio 认证，请设置 LM_API_TOKEN：

export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"

如果禁用了 LM Studio 认证，你可以在交互式 OpenClaw 设置期间将 API key 留空。

有关 LM Studio 认证设置详情，请参阅 LM Studio 认证。

4. 运行新手引导并选择 LM Studio：

openclaw onboard

5. 在新手引导中，使用 Default model 提示选择你的 LM Studio 模型。

你也可以稍后设置或更改它：

openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b

LM Studio 模型键采用 author/model-name 格式（例如 qwen/qwen3.5-9b）。OpenClaw 模型引用会在前面加上提供商名称：lmstudio/qwen/qwen3.5-9b。你可以通过运行 curl http://localhost:1234/api/v1/models 并查看 key 字段来找到 模型的确切键。

# 非交互式新手引导

当你想编写设置脚本（CI、预配、远程引导）时，请使用非交互式新手引导：

openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio

或者指定基础 URL、模型和可选 API key：

openclaw onboard \
  --non-interactive \
  --accept-risk \
  --auth-choice lmstudio \
  --custom-base-url http://localhost:1234/v1 \
  --lmstudio-api-key "$LM_API_TOKEN" \
  --custom-model-id qwen/qwen3.5-9b

--custom-model-id 接收 LM Studio 返回的模型键（例如 qwen/qwen3.5-9b），不包含 lmstudio/ 提供商前缀。

对于启用认证的 LM Studio 服务器，请传入 --lmstudio-api-key 或设置 LM_API_TOKEN。 对于未启用认证的 LM Studio 服务器，请省略该键；OpenClaw 会存储一个本地非机密标记。

--custom-api-key 仍受支持以保持兼容性，但对于 LM Studio，首选 --lmstudio-api-key。

这会写入 models.providers.lmstudio，并将默认模型设置为 lmstudio/<custom-model-id>。当你提供 API key 时，设置还会写入 lmstudio:default 认证配置文件。

交互式设置可以提示输入可选的首选加载上下文长度，并将其应用到保存进配置的已发现 LM Studio 模型。 LM Studio 插件配置会信任已配置的 LM Studio 端点用于模型请求，包括 loopback、LAN 和 tailnet 主机。你可以通过设置 models.providers.lmstudio.request.allowPrivateNetwork: false 来退出。

# 配置

# 流式 usage 兼容性

LM Studio 兼容流式 usage。当它未发出 OpenAI 形态的 usage 对象时，OpenClaw 会改为从 llama.cpp 风格的 timings.prompt_n / timings.predicted_n 元数据中恢复令牌计数。

相同的流式 usage 行为也适用于这些 OpenAI 兼容的本地后端：

• vLLM
• SGLang
• llama.cpp
• LocalAI
• Jan
• TabbyAPI
• text-generation-webui

# 思考兼容性

当 LM Studio 的 /api/v1/models 发现报告模型特定的推理 选项时，OpenClaw 会在模型兼容性元数据中公开匹配的 OpenAI 兼容 reasoning_effort 值。当前 LM Studio 构建可以公布二进制 UI 选项，例如 allowed_options: ["off", "on"]，但在 /v1/chat/completions 上拒绝这些值；OpenClaw 会在发送请求前将该二进制发现形态规范化为 none、minimal、low、medium、high 和 xhigh。 包含 off/on 推理映射的较旧已保存 LM Studio 配置会在目录加载时 以同样方式规范化。

# 显式配置

{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        apiKey: "${LM_API_TOKEN}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          {
            id: "qwen/qwen3-coder-next",
            name: "Qwen 3 Coder Next",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 128000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

# 故障排除

# 未检测到 LM Studio

确保 LM Studio 正在运行。如果启用了认证，也请设置 LM_API_TOKEN：

# Start via desktop app, or headless:
lms server start --port 1234

验证 API 可访问：

curl http://localhost:1234/api/v1/models

# 认证错误 (HTTP 401)

如果设置报告 HTTP 401，请验证你的 API key：

• 检查 LM_API_TOKEN 是否匹配 LM Studio 中配置的键。
• 有关 LM Studio 认证设置详情，请参阅 LM Studio 认证。
• 如果你的服务器不要求认证，请在设置期间将键留空。

# 即时模型加载

LM Studio 支持即时 (JIT) 模型加载，即模型会在首次请求时加载。OpenClaw 默认通过 LM Studio 的原生加载端点预加载模型，这在禁用 JIT 时很有帮助。若要让 LM Studio 的 JIT、空闲 TTL 和自动驱逐行为接管模型生命周期，请禁用 OpenClaw 的预加载步骤：

{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        api: "openai-completions",
        params: { preload: false },
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}

# LAN 或 tailnet LM Studio 主机

使用 LM Studio 主机的可达地址，保留 /v1，并确保 LM Studio 在该机器上绑定到 loopback 之外的地址：

{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}

与通用 OpenAI 兼容提供商不同，lmstudio 会自动信任其配置的本地/私有端点，用于受保护的模型请求。自定义 loopback 提供商 ID（例如 localhost 或 127.0.0.1）也会自动受信任；对于 LAN、tailnet 或私有 DNS 自定义提供商 ID，请显式设置 models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true。

# 相关内容

• 模型选择
• Ollama
• 本地模型