Comment configurer une API tierce dans Trae ?

Étapes — ouvrez Paramètres de Trae → Modèles → Ajouter un modèle → choisissez **Anthropic** comme fournisseur → réglez Modèle sur **Modèle personnalisé** et saisissez un ID de modèle (par exemple `claude-opus-5` ou `glm-5.2`) → définissez l'URL de requête personnalisée sur `https://api.lmuai.com/v1/messages` → définissez la clé API sur la clé `sk-` de la console LMU AI → enregistrez. Tout se passe dans l'interface graphique, **sans plugin à installer ni fichier de configuration à écrire** — la façon la plus simple de connecter une API tierce dans n'importe quel éditeur.

Quel protocole d'API tierce Trae prend-il en charge ?

Il prend en charge le **protocole compatible Anthropic** (`/v1/messages`) — il suffit de choisir Anthropic dans la liste de fournisseurs intégrée de Trae. Les modèles Claude, GLM, Qwen, DeepSeek et Kimi de LMU AI utilisent tous le protocole Anthropic et se configurent exactement de la même façon ; il vous suffit de changer l'ID du modèle.

Quel est l'avantage d'utiliser un relais tiers dans Trae plutôt que d'installer le plugin Codex ?

C'est plus simple — entièrement basé sur l'interface graphique, sans fichiers config.toml / auth.json à écrire ni besoin de redémarrer l'éditeur ; il utilise aussi le protocole Anthropic, ce qui vous permet d'utiliser toute la gamme Claude et les grands modèles chinois directement (le plugin Codex utilise le protocole OpenAI et convient mieux à la série GPT / Codex). Les deux approches peuvent coexister.

Quelle est la différence entre la méthode native de Trae et l'installation du plugin Codex ?

Le plugin Codex utilise le protocole OpenAI et nécessite d'écrire à la main les fichiers config.toml et auth.json ; la méthode native de Trae utilise le protocole Anthropic et nécessite seulement de renseigner le fournisseur / l'URL / la clé via l'interface graphique. La méthode native est plus simple si vous voulez Claude ou des modèles chinois ; utilisez la méthode par plugin si vous voulez la série GPT / Codex. Les deux approches peuvent coexister.

Comment utiliser Claude Opus dans Trae ?

Paramètres → Modèles → Ajouter un modèle → choisissez Anthropic comme fournisseur → réglez Modèle sur Modèle personnalisé → saisissez l'ID de modèle `claude-opus-5` (ou `claude-sonnet-5`) → définissez l'URL de requête personnalisée sur `https://api.lmuai.com/v1/messages` → définissez la clé API sur la clé `sk-` générée dans la console LMU AI.

Trae peut-il utiliser des grands modèles chinois comme GLM / Qwen ?

Oui. Les grands modèles chinois de LMU AI utilisent tous le protocole Anthropic et se configurent exactement comme Claude — il suffit de changer l'ID du modèle en `glm-5.2`, `qwen3.8-max-preview`, `deepseek-v4-pro`, etc. Le fournisseur reste Anthropic et l'URL de requête reste `/v1/messages`.

Que faire si un modèle ne fonctionne pas ou renvoie une erreur après l'avoir ajouté dans Trae ?

Vérifiez dans l'ordre : (1) le fournisseur est-il réglé sur **Anthropic** (pas OpenAI) ; (2) avez-vous choisi Modèle personnalisé dans le menu déroulant des modèles puis saisi l'ID du modèle manuellement ; (3) l'URL de requête se termine-t-elle par `/v1/messages` ; (4) la clé API est-elle la clé `sk-` générée dans la console LMU AI. Si cela échoue toujours, enregistrez et redémarrez Trae une fois.

Ai-je besoin d'un VPN pour utiliser Trae ?

Non. Le domaine de l'API LMU AI `api.lmuai.com` se connecte directement, donc une fois la méthode native de Trae configurée, cela fonctionne tout simplement, sans proxy nécessaire.

Configurer une API tierce dans Trae

Configurez une API tierce dans Trae (relais LMU AI) — sans plugin ; dans Paramètres → Modèles → Ajouter un modèle, choisissez Anthropic et saisissez l'URL de requête et la clé sk-.

L'éditeur Trae prend en charge nativement la connexion à une API tierce (le protocole compatible Anthropic), sans plugin à installer ni fichier de configuration à écrire — la façon la plus simple de connecter une API tierce parmi tous les éditeurs. Il prend en charge à la fois les modèles Claude officiels et les grands modèles chinois (GLM, Qwen, DeepSeek, Kimi, etc.).

Méthode native ou plugin Codex — laquelle choisir ?

Vous voulez Claude / des modèles chinois → la méthode native de cette page (protocole Anthropic, quelques clics dans l'interface graphique)
Vous voulez la série GPT-5 / Codex → voir le plugin Codex officiel (protocole OpenAI, fichier de configuration écrit à la main)

Les deux approches peuvent coexister — si vous voulez utiliser les deux types de modèles, configurez simplement les deux.

Étapes de configuration

Ouvrez Trae et allez dans Paramètres → Modèles → Ajouter un modèle
Réglez Fournisseur sur Anthropic
Réglez Modèle sur Modèle personnalisé (au bas du menu déroulant), puis saisissez le nom du modèle dans le champ ID de modèle en dessous (voir le tableau des modèles courants ci-dessous)
Réglez l'URL de requête personnalisée sur :
```
https://api.lmuai.com/v1/messages
```
Réglez la clé API sur la clé que vous avez générée dans la console LMU AI (commence par sk-)
Cliquez sur Confirmer pour enregistrer, puis basculez sur ce modèle pour commencer à l'utiliser

Exemple : configurer un modèle chinois (GLM-5.1)

La capture d'écran ci-dessous utilise GLM-5.1 comme exemple pour montrer comment renseigner un modèle personnalisé. Notez que vous devez choisir Modèle personnalisé dans le menu déroulant Modèle puis saisir l'ID du modèle manuellement ; l'URL de requête est toujours https://api.lmuai.com/v1/messages :

Configuration d'un modèle chinois tel que GLM-5 dans Trae, avec Fournisseur réglé sur Anthropic, Modèle réglé sur Modèle personnalisé, et l'URL de requête personnalisée se terminant par /v1/messages

Référence des modèles courants

Modèles Claude officiels

ID de modèle	Description
`claude-opus-5`	Claude Opus 5 (fleuron, recommandé)
`claude-sonnet-5`	Claude Sonnet 5 (équilibré)
`claude-haiku-4-5`	Claude Haiku 4.5 (haute vitesse)
`claude-opus-4-8`	Claude Opus 4.8 (génération précédente)
`claude-opus-4-7`	Claude Opus 4.7 (génération précédente)
`claude-sonnet-4-6`	Claude Sonnet 4.6 (génération précédente)

Grands modèles chinois (choisissez Modèle personnalisé et saisissez l'ID manuellement)

ID de modèle	Description
`glm-5.2`	Zhipu GLM-5.2
`qwen3.8-max-preview`	Qwen 3.8 Max Preview
`deepseek-v4-pro`	DeepSeek V4 Pro
`kimi-k3`	Kimi K3
`glm-5.1`	Zhipu GLM-5.1 (génération précédente)
`qwen3.7-max`	Qwen 3.7 Max
`kimi-k2.6`	Kimi K2.6 (génération précédente)

Les modèles réellement disponibles sont déterminés par la liste Modèles disponibles dans la console LMU AI ; pour la liste complète, voir la Galerie de modèles.

Problèmes courants

Méthode native ou plugin Codex ?

Méthode native (cette page) : utilise le protocole Anthropic et ne demande que quelques clics dans l'interface graphique — idéale pour les utilisateurs qui veulent des modèles comme Claude / GLM / Qwen
Méthode par plugin Codex : utilise le protocole OpenAI et nécessite un fichier de configuration écrit à la main — idéale pour les utilisateurs qui veulent la série GPT / Codex

Les deux approches peuvent coexister — si vous voulez utiliser les deux types de modèles, configurez simplement les deux.

Pourquoi l'URL de requête doit-elle se terminer par `/v1/messages` ?

L'URL de requête personnalisée de Trae requiert le point de terminaison complet (contrairement à des outils comme Chatbox, qui ajoutent le chemin automatiquement). Le point de terminaison de conversation du protocole Anthropic est toujours /v1/messages, donc l'URL complète est https://api.lmuai.com/v1/messages.

Où trouver les ID de modèles ?

Consultez la liste complète des modèles disponibles dans la Galerie de modèles. Cliquez sur n'importe quelle carte pour copier son ID de modèle et le coller directement dans le champ ID de modèle de Trae.

Aucune réponse ou une erreur après l'ajout ?

Le fournisseur est-il réglé sur Anthropic (pas OpenAI) ?
Avez-vous choisi Modèle personnalisé dans le menu déroulant des modèles puis saisi l'ID du modèle manuellement ?
L'URL de requête se termine-t-elle par /v1/messages ?
La clé API est-elle la clé sk- générée dans la console LMU AI ?

Enregistrez et redémarrez le client Trae une fois.

Dernière mise à jour : 2026-09-10