LM Studio

LM Studio は llama.cpp（GGUF）または MLX モデルを、GUI アプリまたはヘッドレス llmster デーモンとしてローカルで実行します。インストールおよび製品ドキュメントについては、lmstudio.ai を参照してください。

クイックスタート

サーバーをインストールして起動

LM Studio（デスクトップ）または llmster（ヘッドレス）をインストールし、サーバーを起動します。

lms server start --port 1234

または、ヘッドレスデーモンを実行します。

lms daemon up

デスクトップアプリを使用する場合は、モデルをスムーズに読み込めるように JIT を有効にしてください。詳細は LM Studio の JIT と TTL のガイドを参照してください。

認証が有効な場合は API キーを設定

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

LM Studio の認証が無効な場合は、セットアップ時に API キーを空欄のままにします。詳細は LM Studio の認証を参照してください。

オンボーディングを実行

openclaw onboard

LM Studio を選択し、Default model プロンプトでモデルを選びます。新規のガイド付きセットアップでは、OpenClaw はまず、デフォルトまたは設定済みの LM Studio ホスト上の /api/v1/models に問い合わせます。LM Studio がツールトレーニングと 16K 以上の有効コンテキストを報告した場合にのみ、既存の LLM が自動的に提示されます。読み込み済みモデルでは、読み込み済みインスタンスのコンテキストが、公開されているより大きな最大値より優先されます。同じ CLI/macOS セットアップ手順で、保存前に実際の補完を使ってルートを検証します。自動チェックではモデルをダウンロードせず、埋め込み専用のカタログエントリは無視します。

後からデフォルトモデルを変更するには、次を実行します。

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

LM Studio のモデルキーは author/model-name 形式（例: qwen/qwen3.5-9b）を使用します。OpenClaw のモデル参照では、プロバイダーを先頭に付けて lmstudio/qwen/qwen3.5-9b とします。モデルの正確なキーを確認するには、次のコマンドを実行し、key フィールドを確認します。

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

非対話型オンボーディング

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

または、ベース URL、モデル、API キーを明示的に指定します。

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 には、LM Studio が返したモデルキー（例: qwen/qwen3.5-9b）を、 lmstudio/ プロバイダープレフィックスなしで指定します。認証済みサーバーでは --lmstudio-api-key を渡す（または LM_API_TOKEN を設定する）必要があります。未認証サーバーでは省略すると、OpenClaw は代わりにローカルの非機密マーカーを保存します。互換性のため --custom-api-key も引き続き使用できますが、--lmstudio-api-key を推奨します。これにより models.providers.lmstudio が書き込まれ、デフォルトモデルが lmstudio/<custom-model-id> に設定されます。 API キーを指定した場合は、lmstudio:default 認証プロファイルも書き込まれます。対話型セットアップでは、読み込み時の推奨コンテキスト長の入力を追加で求め、検出されて設定に保存されるすべてのモデルにその値を適用できます。

設定

ストリーミング使用量の互換性

LM Studio は、ストリーミング応答で OpenAI 形式の usage オブジェクトを常に出力するとは限りません。OpenClaw は、代わりに llama.cpp 形式の timings.prompt_n / timings.predicted_n メタデータからトークン数を復元します。ローカルエンドポイント（ループバックホスト）として解決される OpenAI 互換エンドポイントには、すべて同じフォールバックが適用されます。これには vLLM、SGLang、llama.cpp、LocalAI、Jan、TabbyAPI、 text-generation-webui などの他のローカルバックエンドも含まれます。

思考の互換性

LM Studio の /api/v1/models 検出でモデル固有の推論オプションが報告されると、OpenClaw は対応する reasoning_effort 値（none、minimal、low、medium、high、xhigh）をモデル互換性メタデータで公開します。一部の LM Studio ビルドでは、バイナリ UI オプション（allowed_options: ["off", "on"]）を提示する一方で、 /v1/chat/completions ではそれらのリテラル値を拒否します。OpenClaw はリクエスト送信前に、そのバイナリ形式を 6 段階のスケールに正規化します。これには、off/on 推論マップが残っている古い保存済み設定も含まれます。

明示的な設定

{
  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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

プリロードの無効化

LM Studio は、最初のリクエスト時にモデルを読み込む Just-In-Time（JIT）モデル読み込みをサポートしています。OpenClaw はデフォルトで LM Studio のネイティブ読み込みエンドポイントを介してモデルをプリロードします。これは JIT が無効な場合に役立ちます。代わりに LM Studio の JIT、アイドル TTL、自動退避動作にモデルのライフサイクルを管理させるには、 OpenClaw のプリロード手順を無効にします。

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

LAN または tailnet ホスト

LM Studio ホストの到達可能なアドレスを使用し、/v1 を維持したうえで、そのマシン上の LM Studio がループバック以外にもバインドされていることを確認します。

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

lmstudio は、ループバック、LAN、tailnet ホストを含む、モデルリクエスト用に設定されたエンドポイントを自動的に信頼します（メタデータ／リンクローカルオリジンを除く）。カスタム／ローカルの OpenAI 互換プロバイダーエントリにも、同じ完全一致オリジンの信頼が適用されます。異なるプライベートホストまたはポートへのリクエストには、引き続き models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true が必要です。デフォルトの信頼を無効にするには、これを false に設定します。

トラブルシューティング

LM Studio が検出されない

LM Studio が実行中であることを確認します。

lms server start --port 1234

認証が有効な場合は、LM_API_TOKEN も設定します。API に到達できることを確認します。

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

認証エラー（HTTP 401）

LM_API_TOKEN が LM Studio で設定されたキーと一致していることを確認します。
LM Studio の認証を参照してください。
サーバーが認証を必要としない場合は、セットアップ時にキーを空欄のままにします。

Overview

Concepts and configuration

Providers

クイックスタート

非対話型オンボーディング

設定

ストリーミング使用量の互換性

思考の互換性

明示的な設定

プリロードの無効化

LAN または tailnet ホスト

トラブルシューティング

LM Studio が検出されない

認証エラー（HTTP 401）

関連項目

​クイックスタート

​非対話型オンボーディング

​設定

​ストリーミング使用量の互換性

​思考の互換性

​明示的な設定

​プリロードの無効化

​LAN または tailnet ホスト

​トラブルシューティング

​LM Studio が検出されない

​認証エラー（HTTP 401）

​関連項目

クイックスタート

非対話型オンボーディング

設定

ストリーミング使用量の互換性

思考の互換性

明示的な設定

プリロードの無効化

LAN または tailnet ホスト

トラブルシューティング

LM Studio が検出されない

認証エラー（HTTP 401）

関連項目