--- read_when: - Sie möchten OpenClaw mit Open-Source-Modellen über LM Studio ausführen - Sie möchten LM Studio einrichten und konfigurieren summary: OpenClaw mit LM Studio ausführen title: LM Studio x-i18n: generated_at: "2026-05-02T22:21:38Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: 814117ecbdc52cf67e921d0f0d67c4219f8bdc15fb8cf34b983cda775cba9b9e source_path: providers/lmstudio.md workflow: 16 --- LM Studio ist eine benutzerfreundliche und zugleich leistungsstarke App zum Ausführen von Open-Weight-Modellen auf Ihrer eigenen Hardware. Sie können damit llama.cpp-Modelle (GGUF) oder MLX-Modelle (Apple Silicon) ausführen. Es ist als GUI-Paket oder als Headless-Daemon (`llmster`) verfügbar. Produkt- und Einrichtungsdokumentation finden Sie unter [lmstudio.ai](https://lmstudio.ai/). ## Schnellstart 1. Installieren Sie LM Studio (Desktop) oder `llmster` (headless), und starten Sie dann den lokalen Server: ```bash curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash ``` 2. Starten Sie den Server Stellen Sie sicher, dass Sie entweder die Desktop-App starten oder den Daemon mit folgendem Befehl ausführen: ```bash lms daemon up ``` ```bash lms server start --port 1234 ``` Wenn Sie die App verwenden, stellen Sie sicher, dass JIT aktiviert ist, um eine reibungslose Nutzung zu gewährleisten. Weitere Informationen finden Sie im [LM Studio JIT- und TTL-Leitfaden](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/ttl-and-auto-evict). 3. Wenn die LM Studio-Authentifizierung aktiviert ist, setzen Sie `LM_API_TOKEN`: ```bash export LM_API_TOKEN="your-lm-studio-api-token" ``` Wenn die LM Studio-Authentifizierung deaktiviert ist, können Sie den API-Schlüssel während der interaktiven OpenClaw-Einrichtung leer lassen. Details zur Einrichtung der LM Studio-Authentifizierung finden Sie unter [LM Studio-Authentifizierung](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). 4. Führen Sie das Onboarding aus und wählen Sie `LM Studio`: ```bash openclaw onboard ``` 5. Verwenden Sie im Onboarding die Abfrage `Default model`, um Ihr LM Studio-Modell auszuwählen. Sie können es auch später festlegen oder ändern: ```bash openclaw models set lmstudio/qwen/qwen3.5-9b ``` LM Studio-Modellschlüssel verwenden das Format `author/model-name` (z. B. `qwen/qwen3.5-9b`). OpenClaw-Modellreferenzen stellen den Provider-Namen voran: `lmstudio/qwen/qwen3.5-9b`. Den genauen Schlüssel für ein Modell finden Sie, indem Sie `curl http://localhost:1234/api/v1/models` ausführen und sich das Feld `key` ansehen. ## Nicht interaktives Onboarding Verwenden Sie nicht interaktives Onboarding, wenn Sie die Einrichtung per Skript ausführen möchten (CI, Provisionierung, Remote-Bootstrap): ```bash openclaw onboard \ --non-interactive \ --accept-risk \ --auth-choice lmstudio ``` Oder geben Sie die Basis-URL, das Modell und den optionalen API-Schlüssel an: ```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` erwartet den von LM Studio zurückgegebenen Modellschlüssel (z. B. `qwen/qwen3.5-9b`), ohne das Provider-Präfix `lmstudio/`. Übergeben Sie für authentifizierte LM Studio-Server `--lmstudio-api-key` oder setzen Sie `LM_API_TOKEN`. Lassen Sie für nicht authentifizierte LM Studio-Server den Schlüssel weg; OpenClaw speichert eine lokale, nicht geheime Markierung. `--custom-api-key` wird aus Kompatibilitätsgründen weiterhin unterstützt, für LM Studio wird jedoch `--lmstudio-api-key` bevorzugt. Dies schreibt `models.providers.lmstudio` und setzt das Standardmodell auf `lmstudio/`. Wenn Sie einen API-Schlüssel angeben, schreibt die Einrichtung außerdem das Authentifizierungsprofil `lmstudio:default`. Die interaktive Einrichtung kann nach einer optionalen bevorzugten Lade-Kontextlänge fragen und diese auf die erkannten LM Studio-Modelle anwenden, die sie in der Konfiguration speichert. Die LM Studio-Plugin-Konfiguration vertraut dem konfigurierten LM Studio-Endpunkt für Modellanfragen, einschließlich Loopback-, LAN- und Tailnet-Hosts. Sie können dies deaktivieren, indem Sie `models.providers.lmstudio.request.allowPrivateNetwork: false` setzen. ## Konfiguration ### Kompatibilität mit Streaming-Nutzung LM Studio ist mit Streaming-Nutzung kompatibel. Wenn es kein OpenAI-förmiges `usage`-Objekt ausgibt, rekonstruiert OpenClaw die Token-Zählungen stattdessen aus llama.cpp-artigen Metadaten `timings.prompt_n` / `timings.predicted_n`. Dasselbe Verhalten für Streaming-Nutzung gilt für diese OpenAI-kompatiblen lokalen Backends: - vLLM - SGLang - llama.cpp - LocalAI - Jan - TabbyAPI - text-generation-webui ### Kompatibilität mit Thinking Wenn die Erkennung von LM Studio unter `/api/v1/models` modellspezifische Reasoning-Optionen meldet, stellt OpenClaw die passenden OpenAI-kompatiblen `reasoning_effort`-Werte in den Modellkompatibilitätsmetadaten bereit. Aktuelle LM Studio-Builds können binäre UI-Optionen wie `allowed_options: ["off", "on"]` melden, während sie diese Werte unter `/v1/chat/completions` ablehnen; OpenClaw normalisiert diese binäre Erkennungsform vor dem Senden von Anfragen zu `none`, `minimal`, `low`, `medium`, `high` und `xhigh`. Ältere gespeicherte LM Studio-Konfigurationen, die `off`/`on`-Reasoning-Zuordnungen enthalten, werden beim Laden des Katalogs auf dieselbe Weise normalisiert. ### Explizite Konfiguration ```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, }, ], }, }, }, } ``` ## Fehlerbehebung ### LM Studio wird nicht erkannt Stellen Sie sicher, dass LM Studio ausgeführt wird. Wenn die Authentifizierung aktiviert ist, setzen Sie außerdem `LM_API_TOKEN`: ```bash # Start via desktop app, or headless: lms server start --port 1234 ``` Überprüfen Sie, ob die API erreichbar ist: ```bash curl http://localhost:1234/api/v1/models ``` ### Authentifizierungsfehler (HTTP 401) Wenn die Einrichtung HTTP 401 meldet, prüfen Sie Ihren API-Schlüssel: - Prüfen Sie, ob `LM_API_TOKEN` mit dem in LM Studio konfigurierten Schlüssel übereinstimmt. - Details zur Einrichtung der LM Studio-Authentifizierung finden Sie unter [LM Studio-Authentifizierung](https://lmstudio.ai/docs/developer/core/authentication). - Wenn Ihr Server keine Authentifizierung erfordert, lassen Sie den Schlüssel während der Einrichtung leer. ### Just-in-Time-Modellladen LM Studio unterstützt Just-in-Time-Modellladen (JIT), bei dem Modelle bei der ersten Anfrage geladen werden. OpenClaw lädt Modelle standardmäßig über den nativen Lade-Endpunkt von LM Studio vor, was hilfreich ist, wenn JIT deaktiviert ist. Deaktivieren Sie den Vorlade-Schritt von OpenClaw, damit JIT, Leerlauf-TTL und Auto-Evict-Verhalten von LM Studio den Modelllebenszyklus steuern: ```json5 { models: { providers: { lmstudio: { baseUrl: "http://localhost:1234/v1", api: "openai-completions", params: { preload: false }, models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }], }, }, }, } ``` ### LAN- oder Tailnet-LM Studio-Host Verwenden Sie die erreichbare Adresse des LM Studio-Hosts, behalten Sie `/v1` bei, und stellen Sie sicher, dass LM Studio auf diesem Computer nicht nur an Loopback gebunden ist: ```json5 { models: { providers: { lmstudio: { baseUrl: "http://gpu-box.local:1234/v1", apiKey: "lmstudio", api: "openai-completions", models: [{ id: "qwen/qwen3.5-9b" }], }, }, }, } ``` Anders als generische OpenAI-kompatible Provider vertraut `lmstudio` seinem konfigurierten lokalen/privaten Endpunkt für geschützte Modellanfragen automatisch. Benutzerdefinierte Loopback-Provider-IDs wie `localhost` oder `127.0.0.1` werden ebenfalls automatisch als vertrauenswürdig behandelt; für benutzerdefinierte Provider-IDs für LAN, Tailnet oder privates DNS setzen Sie explizit `models.providers..request.allowPrivateNetwork: true`. ## Verwandte Themen - [Modellauswahl](/de/concepts/model-providers) - [Ollama](/de/providers/ollama) - [Lokale Modelle](/de/gateway/local-models)