LM Studio

LM Studio est souvent vu comme « encore un client de chat », alors que la logique est inverse : c'est un exécuteur de modèles locaux, qui expose une interface compatible OpenAI (par défaut http://localhost:1234/v1) pour que d'autres viennent s'y connecter. Il n'offre aucune entrée pour « saisir une Base URL distante » et ne peut donc pas se connecter à aicentos en tant que client.

Pourquoi une connexion directe est impossibleCopier le lien d’ancre

• Sa position officielle est Serve local models on OpenAI-like endpoints : un rôle de serveur, pas de consommateur.
• Ni le client de bureau ni le CLI lms ne proposent de configuration d'endpoint pour un provider tiers.
• Ses capacités cloud (LM Studio Secure Cloud, LM Link) sont des canaux de calcul hébergés par l'éditeur et n'acceptent pas d'endpoint tiers personnalisé.

Configuration à renseignerCopier le lien d’ancre

Le tableau ci-dessus regroupe les paramètres génériques côté aicentos, utilisables par les alternatives ci-dessous.

AlternativesCopier le lien d’ancre

Option 1 : inverser l'usage — faire connecter un client à LM StudioCopier le lien d’ancre

Si vous voulez faire tourner des modèles locaux, gardez LM Studio comme serveur et renseignez la Base URL de Cherry Studio, Chatbox et Cline sur http://localhost:1234/v1. Cette chaîne n'a rien à voir avec aicentos, mais c'est le bon usage de LM Studio.

Option 2 : pour les modèles aicentos, changez de front-endCopier le lien d’ancre

Cherry Studio, Chatbox et LobeChat sont des clients de chat de bureau qui prennent en charge la coexistence de plusieurs providers : une entrée pour aicentos, une pour le LM Studio local, et un basculement dans la même interface.

Option 3 : combiner local et cloudCopier le lien d’ancre

Avec un client comme Cherry Studio, montez les deux providers en parallèle : les tâches simples en local, les tâches complexes sur aicentos, en basculant selon le besoin.

TestCopier le lien d’ancre

Lorsque LM Studio sert de serveur, lancez d'abord lms server start, puis vérifiez que l'interface répond avec curl http://localhost:1234/v1/models, et envoyez enfin une invite dans le client.

RemarquesCopier le lien d’ancre

• Ne cherchez pas de champ Base URL dans LM Studio : il n'affiche que l'adresse sur laquelle il écoute.
• Le contexte et la vitesse des modèles locaux dépendent de la mémoire GPU de la machine ; pour les tâches à long contexte, préférez aicentos.
• Ne confondez pas les deux sens : le serveur renseigne un port, le client renseigne un endpoint.

Liens utilesCopier le lien d’ancre

• Interface compatible OpenAI de LM Studio
• CLI lms