LM Studio

LM Studio は llama.cpp（GGUF）または MLX モデルをローカルで実行します。GUI アプリとしても、ヘッドレスの llmster デーモンとしても利用できます。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

lms server start --port 1234

lms daemon up

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

openclaw onboard

後で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、先頭にプロバイダーを付けます: lmstudio/qwen/qwen3.5-9b。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て 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 から返されたモデルキー（例: qwen/qwen3.5-9b）を、プロバイダー接頭辞 lmstudio/ なしで指定します。認証済みサーバーの場合は --lmstudio-api-key を渡す（または LM_API_TOKEN を設定する）必要があります。認証なしのサーバーの場合は省略すると、OpenClaw は代わりにローカルの非シークレットマーカーを保存します。互換性のために --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 キーを指定すると、認証プロファイル lmstudio:default も書き込まれます。

対話型セットアップでは、希望する読み込みコンテキスト長の入力を追加で求め、検出して設定に保存するすべてのモデルに適用できます。

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。代わりに OpenClaw は、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、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、ほか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 ディスカバリーがモデル固有の推論オプションを報告すると、OpenClaw はモデルの互換性メタデータで、対応する reasoning_effort 値（none、minimal、low、medium、high、xhigh）を公開します。一部の LM Studio ビルドは二値の UI オプション（allowed_options: ["off", "on"]）を提示しますが、/v1/chat/completions ではこれらのリテラル値を拒否します。OpenClaw はリクエストを送信する前に、この二値形式を 6 段階のスケールに正規化します。これは、推論マップに off/on が残っている古い保存済み設定にも適用されます。

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ジャストインタイム（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通じ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 ホストを含め、設定されたエンドポイントをモデルリクエスト用として自動的に信頼します（メタデータまたはリンクローカルのオリジンを除く）。カスタムまたはローカルの OpenAI 互換プロバイダーエントリにも、同一オリジンに対する同じ信頼が適用されます。別の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す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。

関連項目

• モデルの選択
• Ollama
• ローカルモデル