CodeBuddy

CodeBuddy (el asistente de programación de Tencent Cloud) es un editor de código con IA que admite una lista de modelos personalizada mediante un archivo de configuración models.json. Esta página cubre cómo conectarlo a LMU AI.

Instalar e iniciar sesión

1. Descarga e instala la versión para tu sistema operativo desde el sitio oficial: https://www.codebuddy.cn
2. Inicia sesión en tu cuenta de CodeBuddy cuando se te solicite

Configurar LMU AI

Paso 1: Elige la ubicación del archivo de configuración

Crea el archivo si no existe. Orden de fusión de mayor a menor: nivel de proyecto → nivel de usuario → valores predeterminados integrados.

Paso 2: Escribe la configuración

Usando el ~/.codebuddy/models.json a nivel de usuario como ejemplo:

{
  "models": [
    {
      "id": "claude-opus-5",
      "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)",
      "vendor": "LMU AI",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "maxInputTokens": 200000,
      "maxOutputTokens": 32000,
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": true,
      "supportsReasoning": true
    },
    {
      "id": "gpt-5.6-sol",
      "name": "GPT-5.6 Sol (LMU AI)",
      "vendor": "LMU AI",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "maxInputTokens": 400000,
      "maxOutputTokens": 32000,
      "supportsToolCall": true
    }
  ]
}

Paso 3: Elige el modelo y empieza a chatear

Solo guarda el archivo — models.json admite recarga en caliente (debounce de 1 segundo), así que no hace falta reiniciar CodeBuddy. Selecciona tu modelo recién configurado en el selector de modelos del cuadro de chat y listo.

Los modelos agregados mediante models.json se etiquetan automáticamente como custom, lo que facilita identificarlos en la interfaz.

Referencia de campos

Campos disponibles en cada entrada del arreglo models:

Mostrar solo modelos específicos

Usa el campo de nivel superior availableModels para controlar qué modelos aparecen en el desplegable:

{
  "models": [
    {
      "id": "claude-opus-5",
      "name": "Claude Opus 5 (LMU AI)",
      "apiKey": "sk-your-lmu-ai-api-key",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "supportsToolCall": true
    }
  ],
  "availableModels": ["claude-opus-5"]
}

• Omitido o un arreglo vacío → se muestran todos los modelos
• Una vez configurado → solo aparecen los IDs de modelo listados (tanto integrados como personalizados)
• Un availableModels a nivel de proyecto anula por completo el de nivel de usuario en lugar de fusionarse

IDs de modelo comunes

¿No estás seguro de qué modelo ingresar? Ve a la Galería de modelos para ver todos los IDs de modelo disponibles y copiarlos con un clic.

Para una ventana de contexto de 1M, escribe el ID de modelo con el sufijo [1M] (por ejemplo, claude-opus-5[1M]) y aumenta maxInputTokens en consecuencia.

Solución de problemas

¿La configuración no surte efecto?

1. Verifica que el JSON sea válido (una coma faltante o al final suele ser la culpable)
2. Confirma que la ruta del archivo sea correcta (~/.codebuddy/models.json)
3. Confirma que cada entrada tenga el campo obligatorio id
4. Confirma que el archivo realmente se haya guardado en disco (la recarga en caliente tiene un debounce de 1 segundo)

¿El modelo falta en el desplegable?

• Si availableModels está configurado, verifica que el ID de modelo esté listado ahí
• Verifica que la entrada en el arreglo models esté completa

¿Obtienes un 401 / 404?

• 401: ¿es apiKey la clave sk- generada en la consola de LMU AI?
• 404: url casi seguro le falta /chat/completions — debe ser la ruta completa

Notas

• url debe ser la ruta completa del endpoint https://api.lmuai.com/v1/chat/completions, no solo /v1 ni el dominio pelado
• CodeBuddy admite solo el formato OpenAI; los modelos Claude pasan por la conversión de protocolo de LMU AI
• apiKey toma el valor real de la clave — no se admiten nombres de variables de entorno
• La configuración se recarga en caliente, así que basta con guardar; no hace falta reiniciar
• Cada entrada de modelo necesita su propia apiKey y url
• La configuración a nivel de proyecto anula la de nivel de usuario por id, mientras que availableModels se reemplaza por completo en lugar de fusionarse

Última actualización: 2026-09-10