---
read_when:
    - Anda ingin menjalankan OpenClaw dengan model sumber terbuka melalui LM Studio
    - Anda ingin menyiapkan dan mengonfigurasi LM Studio
summary: Jalankan OpenClaw dengan LM Studio
title: LM Studio
x-i18n:
    generated_at: "2026-07-12T14:37:09Z"
    model: gpt-5.6
    postprocess_version: locale-links-v1
    provider: openai
    source_hash: b4223f90e786e285651fc889985dd61124c60758b4e9c3599d76201d9ac20b46
    source_path: providers/lmstudio.md
    workflow: 16
---

LM Studio menjalankan model llama.cpp (GGUF) atau MLX secara lokal, sebagai aplikasi GUI atau daemon `llmster`
tanpa antarmuka grafis. Untuk dokumentasi instalasi dan produk, lihat [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/).

## Mulai cepat

<Steps>
  <Step title="Instal dan jalankan server">
    Instal LM Studio (desktop) atau `llmster` (tanpa antarmuka grafis), lalu jalankan server:

    ```bash
    lms server start --port 1234
    ```

    Atau jalankan daemon tanpa antarmuka grafis:

    ```bash
    lms daemon up
    ```

    Jika menggunakan aplikasi desktop, aktifkan JIT agar pemuatan model berjalan lancar; lihat
    [panduan JIT dan TTL LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict).

  </Step>
  <Step title="Tetapkan kunci API jika autentikasi diaktifkan">
    ```bash
    export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token"
    ```

    Jika autentikasi LM Studio dinonaktifkan, biarkan kunci API kosong selama penyiapan. Lihat
    [Autentikasi LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).

  </Step>
  <Step title="Jalankan orientasi awal">
    ```bash
    openclaw onboard
    ```

    Pilih `LM Studio`, lalu pilih model pada permintaan `Default model`.

  </Step>
</Steps>

Ubah model default nanti:

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

Kunci model LM Studio menggunakan format `author/model-name` (misalnya `qwen/qwen3.5-9b`); referensi model OpenClaw
menambahkan penyedia di awal: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Temukan kunci yang tepat untuk suatu model dengan menjalankan
perintah berikut dan melihat bidang `key`:

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

## Orientasi awal noninteraktif

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

Atau tentukan URL dasar, model, dan kunci API secara eksplisit:

```bash
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` menerima kunci model yang dikembalikan oleh LM Studio (misalnya `qwen/qwen3.5-9b`), tanpa
awalan penyedia `lmstudio/`. Berikan `--lmstudio-api-key` (atau tetapkan `LM_API_TOKEN`) untuk server yang menggunakan
autentikasi; abaikan untuk server tanpa autentikasi dan OpenClaw akan menyimpan penanda lokal nonrahasia sebagai gantinya.
`--custom-api-key` masih diterima demi kompatibilitas, tetapi `--lmstudio-api-key` lebih disarankan.

Ini menulis `models.providers.lmstudio` dan menetapkan model default ke `lmstudio/<custom-model-id>`.
Memberikan kunci API juga akan menulis profil autentikasi `lmstudio:default`.

Penyiapan interaktif juga dapat meminta panjang konteks pemuatan yang diinginkan dan menerapkannya ke seluruh
model yang ditemukan dan disimpan ke konfigurasi.

## Konfigurasi

### Kompatibilitas penggunaan streaming

LM Studio tidak selalu menghasilkan objek `usage` berbentuk OpenAI pada respons yang dialirkan. OpenClaw
memulihkan jumlah token dari metadata bergaya llama.cpp `timings.prompt_n` / `timings.predicted_n`
sebagai gantinya. Setiap titik akhir yang kompatibel dengan OpenAI dan ditetapkan sebagai titik akhir lokal (host local loopback) memperoleh
mekanisme cadangan yang sama, yang mencakup backend lokal lain seperti vLLM, SGLang, llama.cpp, LocalAI, Jan, TabbyAPI,
dan text-generation-webui.

### Kompatibilitas penalaran

Saat penemuan `/api/v1/models` LM Studio melaporkan opsi penalaran khusus model, OpenClaw
menyediakan nilai `reasoning_effort` yang sesuai (`none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`) dalam
metadata kompatibilitas model. Beberapa versi LM Studio menampilkan opsi UI biner (`allowed_options: ["off",
"on"]`) tetapi menolak nilai literal tersebut pada `/v1/chat/completions`; OpenClaw menormalkan
bentuk biner tersebut ke skala enam tingkat sebelum mengirim permintaan, termasuk untuk konfigurasi lama tersimpan yang
masih memiliki pemetaan penalaran `off`/`on`.

### Konfigurasi eksplisit

```json5
{
  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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

### Menonaktifkan pramuat

LM Studio mendukung pemuatan model tepat waktu (JIT), yaitu memuat model pada permintaan pertama. Secara default, OpenClaw
memuat model terlebih dahulu melalui titik akhir pemuatan native LM Studio, yang membantu saat JIT
dinonaktifkan. Agar JIT, TTL saat tidak aktif, dan perilaku pengeluaran otomatis LM Studio yang mengelola siklus hidup model,
nonaktifkan langkah pramuat OpenClaw:

```json5
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://localhost:1234/v1",
        api: "openai-completions",
        params: { preload: false },
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

### Host LAN atau tailnet

Gunakan alamat host LM Studio yang dapat dijangkau, pertahankan `/v1`, dan pastikan LM Studio terikat di luar
loopback pada mesin tersebut:

```json5
{
  models: {
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-completions",
        models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }],
      },
    },
  },
}
```

`lmstudio` secara otomatis memercayai titik akhir yang dikonfigurasi untuk permintaan model, termasuk host loopback,
LAN, dan tailnet (kecuali asal metadata/link-local). Setiap entri penyedia kustom/lokal yang kompatibel dengan OpenAI
mendapatkan kepercayaan asal-persis yang sama. Permintaan ke host privat atau porta yang berbeda tetap
memerlukan `models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true`; tetapkan ke `false` untuk menolak
kepercayaan default.

## Pemecahan masalah

### LM Studio tidak terdeteksi

Pastikan LM Studio sedang berjalan:

```bash
lms server start --port 1234
```

Jika autentikasi diaktifkan, tetapkan juga `LM_API_TOKEN`. Verifikasi bahwa API dapat dijangkau:

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

### Kesalahan autentikasi (HTTP 401)

- Periksa bahwa `LM_API_TOKEN` cocok dengan kunci yang dikonfigurasi di LM Studio.
- Lihat [Autentikasi LM Studio](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication).
- Jika server tidak memerlukan autentikasi, biarkan kunci kosong selama penyiapan.

## Terkait

- [Pemilihan model](/id/concepts/model-providers)
- [Ollama](/id/providers/ollama)
- [Model lokal](/id/gateway/local-models)