LM Studio

LM Studio, llama.cpp (GGUF) veya MLX modellerini bir GUI uygulaması ya da başsız llmster daemon'ı olarak yerel ortamda çalıştırır. Kurulum ve ürün belgeleri için lmstudio.ai adresine bakın.

Hızlı başlangıç

lms server start --port 1234

lms daemon up

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

openclaw onboard

Varsayılan modeli daha sonra değiştirin:

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

LM Studio model anahtarları author/model-name biçimini kullanır (ör. qwen/qwen3.5-9b); OpenClaw model referansları başına sağlayıcıyı ekler: lmstudio/qwen/qwen3.5-9b. Bir modelin tam anahtarını bulmak için aşağıdaki komutu çalıştırın ve key alanına bakın:

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

Etkileşimsiz ilk kurulum

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

Alternatif olarak temel URL'yi, modeli ve API anahtarını açıkça belirtin:

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, LM Studio tarafından döndürülen model anahtarını (ör. qwen/qwen3.5-9b), lmstudio/ sağlayıcı öneki olmadan alır. Kimliği doğrulanmış sunucular için --lmstudio-api-key seçeneğini iletin (veya LM_API_TOKEN ayarlayın); kimliği doğrulanmamış sunucularda bu seçeneği atlayın; OpenClaw bunun yerine yerel, gizli olmayan bir işaretçi depolar. --custom-api-key uyumluluk amacıyla hâlâ kabul edilir, ancak --lmstudio-api-key tercih edilir.

Bu işlem models.providers.lmstudio değerini yazar ve varsayılan modeli lmstudio/<custom-model-id> olarak ayarlar. Bir API anahtarı sağlamak ayrıca lmstudio:default kimlik doğrulama profilini de yazar.

Etkileşimli kurulum ayrıca tercih edilen yükleme bağlamı uzunluğunu sorabilir ve bunu yapılandırmaya kaydettiği keşfedilmiş modellerin tümüne uygular.

Yapılandırma

Akış kullanım bilgisi uyumluluğu

LM Studio, akış yanıtlarında her zaman OpenAI biçimli bir usage nesnesi yayınlamaz. OpenClaw bunun yerine llama.cpp tarzı timings.prompt_n / timings.predicted_n meta verilerinden token sayılarını kurtarır. Yerel uç nokta (local loopback ana makinesi) olarak çözümlenen tüm OpenAI uyumlu uç noktalar aynı geri dönüş mekanizmasını kullanır; bu, vLLM, SGLang, llama.cpp, LocalAI, Jan, TabbyAPI ve text-generation-webui gibi diğer yerel arka uçları da kapsar.

Düşünme uyumluluğu

LM Studio'nun /api/v1/models keşfi modele özgü akıl yürütme seçenekleri bildirdiğinde OpenClaw, model uyumluluk meta verilerinde eşleşen reasoning_effort değerlerini (none, minimal, low, medium, high, xhigh) sunar. Bazı LM Studio derlemeleri ikili bir kullanıcı arayüzü seçeneği (allowed_options: ["off", "on"]) sunarken /v1/chat/completions üzerinde bu değişmez değerleri reddeder; OpenClaw, istekleri göndermeden önce bu ikili biçimi altı seviyeli ölçeğe dönüştürür. Bu dönüştürme, hâlâ off/on akıl yürütme eşlemelerine sahip eski kayıtlı yapılandırmalar için de uygulanır.

Açık yapılandırma

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

Ön yüklemeyi devre dışı bırakma

LM Studio, modelleri ilk istekte yükleyen tam zamanında (JIT) model yüklemeyi destekler. OpenClaw, varsayılan olarak LM Studio'nun yerel yükleme uç noktası üzerinden modelleri önceden yükler; bu, JIT devre dışıyken yardımcı olur. Bunun yerine model yaşam döngüsünü LM Studio'nun JIT, boşta kalma TTL'si ve otomatik çıkarma davranışının yönetmesine izin vermek için OpenClaw'ın ön yükleme adımını devre dışı bırakın:

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

LAN veya tailnet ana makinesi

LM Studio ana makinesinin erişilebilir adresini kullanın, /v1 bölümünü koruyun ve LM Studio'nun o makinede local loopback dışındaki adreslere bağlandığından emin olun:

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

lmstudio, meta veri/bağlantı-yerel kaynaklar hariç olmak üzere local loopback, LAN ve tailnet ana makineleri dâhil, model istekleri için yapılandırılmış uç noktasına otomatik olarak güvenir. Tüm özel/yerel OpenAI uyumlu sağlayıcı girdileri aynı tam kaynak güvenini elde eder. Farklı bir özel ana makineye veya bağlantı noktasına yönelik istekler yine de models.providers.<id>.request.allowPrivateNetwork: true gerektirir; varsayılan güvenden çıkmak için bunu false olarak ayarlayın.

Sorun giderme

LM Studio algılanmadı

LM Studio'nun çalıştığından emin olun:

lms server start --port 1234

Kimlik doğrulama etkinse LM_API_TOKEN değerini de ayarlayın. API'ye erişilebildiğini doğrulayın:

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

Kimlik doğrulama hataları (HTTP 401)

• LM_API_TOKEN değerinin LM Studio'da yapılandırılmış anahtarla eşleştiğini kontrol edin.
• Bkz. LM Studio Kimlik Doğrulaması.
• Sunucu kimlik doğrulaması gerektirmiyorsa kurulum sırasında anahtarı boş bırakın.

İlgili

• Model seçimi
• Ollama
• Yerel modeller