LM Studio

LM Studio 在本地运行 llama.cpp（GGUF）或 MLX 模型，可作为 GUI 应用或无界面的 llmster 守护进程运行。有关安装和产品文档，请参阅 lmstudio.ai。

快速开始

安装并启动服务器

安装 LM Studio（桌面版）或 llmster（无界面版），然后启动服务器：

lms server start --port 1234

或运行无界面守护进程：

lms daemon up

如果使用桌面应用，请启用 JIT 以流畅加载模型；请参阅 LM Studio JIT 和 TTL 指南。

如果已启用身份验证，请设置 API key

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

如果已禁用 LM Studio 身份验证，请在设置期间将 API key 留空。请参阅 LM Studio 身份验证。

运行新手引导

openclaw onboard

选择 LM Studio，然后在 Default model 提示中选择模型。在全新的引导式设置中，OpenClaw 会先查询默认或已配置的 LM Studio 主机上的 /api/v1/models。仅当 LM Studio 报告模型已进行工具训练且有效上下文至少为 16K 时，才会自动提供现有 LLM。对于已加载的模型，已加载实例的上下文优先于公示的更大上下文上限。同一套 CLI/macOS 设置流程会在保存路由前通过真实补全验证该路由。自动检查绝不会下载模型，并会忽略仅用于嵌入的目录条目。

稍后更改默认模型：

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

LM Studio 模型键使用 author/model-name 格式（例如 qwen/qwen3.5-9b）；OpenClaw 模型引用会在前面添加提供商：lmstudio/qwen/qwen3.5-9b。运行以下命令并查看 key 字段，即可找到模型的确切键：

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

非交互式新手引导

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

或者显式指定基础 URL、模型和 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 接受 LM Studio 返回的模型键（例如 qwen/qwen3.5-9b），不包含 lmstudio/ 提供商前缀。对于经过身份验证的服务器，请传入 --lmstudio-api-key（或设置 LM_API_TOKEN）；对于未经身份验证的服务器则省略此项，OpenClaw 会改为存储本地非机密标记。为保持兼容性，仍接受 --custom-api-key，但首选 --lmstudio-api-key。这会写入 models.providers.lmstudio，并将默认模型设置为 lmstudio/<custom-model-id>。提供 API key 还会写入 lmstudio:default 身份验证配置文件。交互式设置还可以提示选择首选加载上下文长度，并将其应用于保存到配置中的所有已发现模型。

配置

流式用量兼容性

LM Studio 并不总是在流式响应中发出符合 OpenAI 格式的 usage 对象。OpenClaw 会改为从 llama.cpp 风格的 timings.prompt_n / timings.predicted_n 元数据中恢复 token 计数。任何被解析为本地端点（local loopback 主机）的 OpenAI 兼容端点都会获得相同的回退行为，涵盖 vLLM、SGLang、llama.cpp、LocalAI、Jan、TabbyAPI 和 text-generation-webui 等其他本地后端。

思考兼容性

当 LM Studio 的 /api/v1/models 设备发现报告特定于模型的推理选项时，OpenClaw 会在模型兼容性元数据中公开匹配的 reasoning_effort 值（none、minimal、low、medium、high、xhigh）。某些 LM Studio 版本会公示二元 UI 选项（allowed_options: ["off", "on"]），但在 /v1/chat/completions 上拒绝这些字面值；OpenClaw 会在发送请求前将该二元形式规范化为六级量表，这也适用于仍包含 off/on 推理映射的旧版已保存配置。

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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

禁用预加载

LM Studio 支持即时（JIT）模型加载，即在首次请求时加载模型。默认情况下，OpenClaw 会通过 LM Studio 的原生加载端点预加载模型，这在禁用 JIT 时很有帮助。若要改由 LM Studio 的 JIT、空闲 TTL 和自动驱逐行为管理模型生命周期，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 主机

使用 LM Studio 主机的可访问地址，保留 /v1，并确保该计算机上的 LM Studio 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" }],
      },
    },
  },
}

lmstudio 会自动信任为模型请求配置的端点，包括 loopback、LAN 和 tailnet 主机（元数据/链路本地来源除外）。任何自定义/本地 OpenAI 兼容提供商条目都会获得相同的精确来源信任。向其他私有主机或端口发送请求时，仍需要 models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true；将其设置为 false 可选择停用默认信任。

故障排查

未检测到 LM Studio

确保 LM Studio 正在运行：

lms server start --port 1234

如果已启用身份验证，还需设置 LM_API_TOKEN。验证 API 是否可访问：

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

身份验证错误（HTTP 401）

检查 LM_API_TOKEN 是否与 LM Studio 中配置的密钥匹配。
请参阅 LM Studio 身份验证。
如果服务器不要求身份验证，请在设置期间将密钥留空。

概览

模型概念

提供商

快速开始

非交互式新手引导

配置

流式用量兼容性

思考兼容性

显式配置

禁用预加载

LAN 或 tailnet 主机

故障排查

未检测到 LM Studio

身份验证错误（HTTP 401）

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