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LM Studio API 配置指南

概述​

LM Studio 是本地部署的大模型管理工具，可在本机加载模型并提供 OpenAI 兼容 API 接口。

其特点包括：

  • 本地优先推理（数据留在本机）
  • OpenAI 兼容接口（可直接接入现有工具）
  • 默认无需 API Key
  • 提供 GUI 界面进行模型加载和管理

PicoClaw 中的模型标识符映射：

LM Studio API 标识符PicoClaw 模型标识符说明适用场景
openai/gpt-oss-20blmstudio/openai/gpt-oss-20b来自 LM Studio 右侧面板日常对话与编程任务
your-model-idlmstudio/your-model-id任意已加载模型均可使用自定义本地工作流

获取 API Key​

步骤 1：打开 LM Studio 本地服务页面​

在 LM Studio 中进入 Developer -> Local Server。

步骤 2：启动服务并加载模型​

  1. 确认 Status 为 Running
  2. 点击 Load Model 并加载要使用的模型
  3. 确认本地地址（默认：http://localhost:1234/v1）

步骤 3：复制 API Model Identifier​

  1. 在右侧面板复制 API Model Identifier
  2. 在 PicoClaw 中按 lmstudio/<identifier> 使用

注意：LM Studio 默认不需要 API Key。只有在你开启了服务鉴权时，才需要在 PicoClaw 中填写 API Key。

LM Studio 本地服务

配置 PicoClaw​

方式一：使用 WebUI（推荐）​

PicoClaw 提供了 WebUI 界面，您可以在 WebUI 中轻松配置模型，无需手动编辑配置文件。

编辑预设设置，或在右上角点击 "添加模型" 按钮进行配置：

添加模型

字段填写内容
模型别名自定义名称，如 lmstudio-local
模型标识符lmstudio/openai/gpt-oss-20b（将后缀替换为你的标识符）
API Key默认留空（仅在开启鉴权时填写）
API Base URL留空即可（默认：http://localhost:1234/v1）

方式二：编辑配置文件​

在 config.json 中添加：

{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "lmstudio-local",
      "model": "lmstudio/openai/gpt-oss-20b"
    },
    {
      "model_name": "lmstudio-lan",
      "model": "lmstudio/deepseek-r1-distill-llama-8b",
      "api_base": "http://10.20.30.40:1234/v1"
    }
  ],
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "lmstudio-local"
    }
  }
}

PicoClaw 发送请求前会去掉 lmstudio/ 前缀。若未显式设置 api_base，默认使用 http://localhost:1234/v1。

限制与配额​

计费方式​

LM Studio 本地推理不涉及云端按 Token 计费，成本主要来自本机硬件资源占用。

速率限制​

  • 吞吐量取决于本机 CPU/GPU 与模型大小
  • 模型越大、并行越高，延迟通常越高
  • 局域网或远程访问还会受到网络稳定性影响

常见问题​

无法连接本地服务​

原因：LM Studio 本地服务未运行、端口错误或防火墙限制

解决：

  • 确认 Status 为 Running
  • 检查 LM Studio 中显示的地址与端口
  • 确认防火墙/网络策略允许访问

模型不存在​

原因：模型未加载，或模型标识符不匹配

解决：

  • 先在 LM Studio 中加载模型
  • 重新复制 API Model Identifier，并使用 lmstudio/<identifier>

401 Unauthorized​

原因：LM Studio 开启了鉴权，但 PicoClaw 未提供 Token

解决：

  • 在 PicoClaw 模型配置中填写 API Key