# CodeBuddy > Verbinden Sie CodeBuddy über models.json mit der LMU AI API – geben Sie den vollständigen /chat/completions-Endpunkt ein, um Claude, GPT und chinesische Modelle zu nutzen. URL: https://docs.lmuai.com/de/docs/tools/codebuddy CodeBuddy (der Coding-Assistent von Tencent Cloud) ist ein KI-Code-Editor, der eine benutzerdefinierte Modellliste über eine `models.json`-Konfigurationsdatei unterstützt. Diese Seite behandelt die Verbindung mit LMU AI. *** ## Installieren und anmelden [#installieren-und-anmelden] 1. Laden Sie die Version für Ihr Betriebssystem von der offiziellen Website herunter und installieren Sie sie: [https://www.codebuddy.cn](https://www.codebuddy.cn/home/) 2. Melden Sie sich bei Ihrem CodeBuddy-Konto an, wenn Sie dazu aufgefordert werden *** ## LMU AI konfigurieren [#lmu-ai-konfigurieren] ### Schritt 1: Speicherort der Konfigurationsdatei wählen [#schritt-1-speicherort-der-konfigurationsdatei-wählen] | Ebene | Pfad | Hinweise | | ----------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------- | | **Benutzerebene** (empfohlen) | `~/.codebuddy/models.json` | Globale Konfiguration, gilt für alle Projekte | | **Projektebene** | `/.codebuddy/models.json` | Projektspezifisch, hat Vorrang vor der Benutzerebene | Erstellen Sie die Datei, falls sie nicht existiert. Zusammenführungsreihenfolge von höchster zu niedrigster Priorität: Projektebene → Benutzerebene → integrierte Standardwerte. ### Schritt 2: Die Konfiguration schreiben [#schritt-2-die-konfiguration-schreiben] Am Beispiel der Benutzerebene `~/.codebuddy/models.json`: ```json { "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 } ] } ``` Das Feld `url` nimmt den **vollständigen Endpunktpfad** entgegen, der mit `/chat/completions` endet: * ✅ Richtig: `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` * ❌ Falsch: `https://api.lmuai.com/v1` * ❌ Falsch: `https://api.lmuai.com` Dies ist der häufigste Grund, warum ein kopiertes Minimalbeispiel fehlschlägt – viele Tutorials behandeln es als Basis-URL, und CodeBuddy kann den Endpunkt dann nicht erreichen. Die offizielle Dokumentation gibt an, dass derzeit nur APIs im **OpenAI-Format** unterstützt werden, verbinden Sie sich also über das OpenAI-kompatible Protokoll mit LMU AI. Claude-Modelle funktionieren ebenfalls einwandfrei: Geben Sie einfach eine Modell-ID wie `claude-opus-5` direkt ein, und das LMU AI-Backend übernimmt die Umwandlung zwischen OpenAI und Anthropic. ### Schritt 3: Modell auswählen und mit dem Chatten beginnen [#schritt-3-modell-auswählen-und-mit-dem-chatten-beginnen] Speichern Sie einfach die Datei – models.json unterstützt **Hot Reload** (1 Sekunde Entprellung), sodass CodeBuddy nicht neu gestartet werden muss. Wählen Sie Ihr neu konfiguriertes Modell im Modell-Picker des Chatfelds aus, und Sie sind startklar. Über models.json hinzugefügte Modelle werden automatisch als `custom` gekennzeichnet, sodass sie in der Oberfläche leicht zu erkennen sind. *** ## Feldreferenz [#feldreferenz] Für jeden Eintrag im `models`-Array verfügbare Felder: | Feld | Typ | Erforderlich | Hinweise | | ------------------- | ------- | ------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | `id` | string | ✓ | Eindeutiger Modellbezeichner – verwenden Sie die LMU AI-Modell-ID | | `name` | string | - | Anzeigename im Dropdown | | `vendor` | string | - | Anbietername; beliebig | | `apiKey` | string | - | Der in der LMU AI-Konsole generierte `sk-`-Schlüssel (der tatsächliche Schlüsselwert, kein Umgebungsvariablenname) | | `url` | string | - | Vollständiger Endpunktpfad; für LMU AI `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` | | `maxInputTokens` | number | - | Maximale Eingabe-Tokens | | `maxOutputTokens` | number | - | Maximale Ausgabe-Tokens | | `supportsToolCall` | boolean | - | Ob Tool-Aufrufe unterstützt werden | | `supportsImages` | boolean | - | Ob Bildeingabe unterstützt wird | | `supportsReasoning` | boolean | - | Ob der Reasoning-Modus unterstützt wird | *** ## Nur bestimmte Modelle anzeigen [#nur-bestimmte-modelle-anzeigen] Verwenden Sie das Feld `availableModels` auf oberster Ebene, um zu steuern, welche Modelle im Dropdown erscheinen: ```json { "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"] } ``` * Weggelassen oder ein leeres Array → alle Modelle werden angezeigt * Einmal gesetzt → nur die aufgeführten Modell-IDs erscheinen (sowohl integrierte als auch benutzerdefinierte Modelle) * Ein `availableModels` auf Projektebene **überschreibt vollständig** das auf Benutzerebene, statt es zusammenzuführen Gemäß der offiziellen Dokumentation: Denken Sie nach dem Löschen des Felds `availableModels` daran, das dann nachgestellte `,` nach dem `models`-Array darüber zu entfernen, sonst wird das JSON ungültig und die gesamte Konfiguration funktioniert nicht mehr. *** ## Häufige Modell-IDs [#häufige-modell-ids] | Modell-ID | Hinweise | | --------------------- | -------------------------------------- | | `claude-opus-5` | Claude Opus 5 (Flaggschiff, empfohlen) | | `claude-sonnet-5` | Claude Sonnet 5 (ausgewogen) | | `claude-haiku-4-5` | Claude Haiku 4.5 (schnell) | | `gpt-5.6-sol` | GPT-5.6 Sol | | `glm-5.2` | GLM-5.2 | | `qwen3.8-max-preview` | Qwen 3.8 Max Preview | | `deepseek-v4-pro` | DeepSeek V4 Pro | | `kimi-k3` | Kimi K3 | Nicht sicher, welches Modell Sie eingeben sollen? Gehen Sie zur [Modellgalerie](/de/docs/guide/models), um alle verfügbaren Modell-IDs zu sehen und mit einem Klick zu kopieren. Für ein Kontextfenster von 1 Mio. schreiben Sie die Modell-ID mit dem Suffix `[1M]` (z. B. `claude-opus-5[1M]`) und erhöhen Sie `maxInputTokens` entsprechend. *** ## Fehlerbehebung [#fehlerbehebung] ### Konfiguration wird nicht wirksam? [#konfiguration-wird-nicht-wirksam] 1. Prüfen Sie, dass das **JSON gültig** ist (ein fehlendes oder nachgestelltes Komma ist meist die Ursache) 2. Bestätigen Sie, dass der **Dateipfad** korrekt ist (`~/.codebuddy/models.json`) 3. Bestätigen Sie, dass jeder Eintrag das erforderliche Feld `id` enthält 4. Bestätigen Sie, dass die Datei tatsächlich **auf die Festplatte gespeichert** wurde (Hot Reload hat 1 Sekunde Entprellung) ### Modell fehlt im Dropdown? [#modell-fehlt-im-dropdown] * Wenn `availableModels` gesetzt ist, prüfen Sie, dass die Modell-ID dort aufgeführt ist * Prüfen Sie, dass der Eintrag im `models`-Array vollständig ist ### 401 / 404 erhalten? [#401--404-erhalten] * **401**: Ist `apiKey` der in der LMU AI-Konsole generierte `sk-`-Schlüssel? * **404**: Bei `url` fehlt fast sicher `/chat/completions` – es muss der vollständige Pfad sein *** ## Hinweise [#hinweise] * `url` muss der **vollständige Endpunktpfad** `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` sein, nicht nur `/v1` oder die bloße Domain * CodeBuddy unterstützt **nur das OpenAI-Format**; Claude-Modelle laufen über die Protokollumwandlung von LMU AI * `apiKey` nimmt den tatsächlichen Schlüsselwert entgegen – Umgebungsvariablennamen werden nicht unterstützt * Die Konfiguration wird **hot geladen**, sodass Speichern ausreicht; kein Neustart nötig * Jeder Modelleintrag benötigt seinen eigenen `apiKey` und `url` * Die Konfiguration auf Projektebene überschreibt die Benutzerebene pro `id`, während `availableModels` als Ganzes ersetzt statt zusammengeführt wird