# LM Studio

來源: https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/lm-studio

Language: zh-TW

> LM Studio 是本地推理伺服器端而不是用戶端 —— 說明它的正確角色與替代做法

LM Studio 常被當成「又一個聊天用戶端」，其實方向是反的：它是**本地模型執行器**，對外暴露一個 OpenAI 相容介面（預設 `http://localhost:1234/v1`），讓別人來連它。它沒有「填一個遠端 Base URL」的入口，所以無法作為用戶端接入 aicentos。

## 為什麼不能直接接入

* 官方定位是 `Serve local models on OpenAI-like endpoints`，伺服器端角色，不是消費方。
* 桌面端、`lms` CLI 裡都沒有第三方 provider 的端點設定項。
* 它的雲端能力（LM Studio Secure Cloud、LM Link）是官方託管的算力通道，不接受自訂第三方端點。

## 需要填寫的設定

| 欄位       | 值                         |
| -------- | ------------------------- |
| API Key  | 控制台建立的 Key                |
| Base URL | `https://aicentos.com/v1` |
| 模型       | 控制台「模型廣場」中的模型名            |

上表是 aicentos 側的通用參數，供下面的替代方案使用。

## 替代方案

### 方案一：反過來用——讓用戶端連 LM Studio

如果你想跑本地模型，保持 LM Studio 當伺服器端，把 [Cherry Studio](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/cherry-studio)、[Chatbox](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/chatbox)、[Cline](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/cline) 的 Base URL 填成 `http://localhost:1234/v1`。這條鏈路和 aicentos 無關，但它是 LM Studio 的正確用法。

### 方案二：要 aicentos 的模型，就換前端

[Cherry Studio](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/cherry-studio)、[Chatbox](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/chatbox)、[LobeChat](https://docs.aicentos.com/zh-TW/clients/lobechat) 都是桌面聊天用戶端，支援多 provider 並存：一條填 aicentos，一條填本地 LM Studio，同一個介面裡切換。

### 方案三：本地與雲端混用

用 Cherry Studio 這類用戶端同時掛兩個 provider，簡單任務走本地、複雜任務走 aicentos，按需切換即可。

## 測試

把 LM Studio 當伺服器端時，先 `lms server start`，再用 `curl http://localhost:1234/v1/models` 確認介面活著，然後在用戶端裡發一句提示詞。

## 注意事項

* 別在 LM Studio 裡找 Base URL 輸入框，它只顯示自己監聽的位址。
* 本地模型的上下文與速度受本機顯示記憶體限制，長上下文任務建議走 aicentos。
* 兩個方向別混淆：**伺服器端填連接埠，用戶端填端點**。

## 相關連結

* [LM Studio OpenAI 相容介面](https://lmstudio.ai/docs/api/openai-api)
* [lms CLI](https://github.com/lmstudio-ai/lms)