# CodeBuddy > Connectez CodeBuddy à l'API LMU AI via models.json — saisissez l'endpoint complet /chat/completions pour utiliser Claude, GPT et les modèles chinois. URL: https://docs.lmuai.com/fr/docs/tools/codebuddy CodeBuddy (l'assistant de codage de Tencent Cloud) est un éditeur de code IA qui prend en charge une liste de modèles personnalisée via un fichier de configuration `models.json`. Cette page explique comment le connecter à LMU AI. *** ## Installer et se connecter [#installer-et-se-connecter] 1. Téléchargez et installez la version correspondant à votre système d'exploitation depuis le site officiel : [https://www.codebuddy.cn](https://www.codebuddy.cn/home/) 2. Connectez-vous à votre compte CodeBuddy lorsque vous y êtes invité *** ## Configurer LMU AI [#configurer-lmu-ai] ### Étape 1 : Choisir l'emplacement du fichier de configuration [#étape-1--choisir-lemplacement-du-fichier-de-configuration] | Niveau | Chemin | Remarques | | ----------------------------------- | --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | | **Niveau utilisateur** (recommandé) | `~/.codebuddy/models.json` | Configuration globale, s'applique à tous les projets | | **Niveau projet** | `/.codebuddy/models.json` | Spécifique au projet, a la priorité sur le niveau utilisateur | Créez le fichier s'il n'existe pas. Ordre de fusion, du plus élevé au plus bas : niveau projet → niveau utilisateur → valeurs par défaut intégrées. ### Étape 2 : Rédiger la configuration [#étape-2--rédiger-la-configuration] En prenant comme exemple le fichier au niveau utilisateur `~/.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 } ] } ``` Le champ `url` prend le **chemin d'endpoint complet**, se terminant par `/chat/completions` : * ✅ Correct : `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` * ❌ Faux : `https://api.lmuai.com/v1` * ❌ Faux : `https://api.lmuai.com` C'est la raison la plus fréquente pour laquelle un exemple minimal copié-collé échoue — beaucoup de tutoriels le traitent comme une URL de base, et CodeBuddy ne peut alors pas atteindre l'endpoint. La documentation officielle indique que seules les API au **format OpenAI** sont prises en charge pour l'instant, alors connectez-vous à LMU AI via le protocole compatible OpenAI. Les modèles Claude fonctionnent aussi très bien : saisissez directement un identifiant de modèle comme `claude-opus-5`, et le backend de LMU AI gère la conversion OpenAI ↔ Anthropic. ### Étape 3 : Choisir le modèle et commencer à discuter [#étape-3--choisir-le-modèle-et-commencer-à-discuter] Il suffit d'enregistrer le fichier — models.json prend en charge le **rechargement à chaud** (anti-rebond de 1 seconde), donc pas besoin de redémarrer CodeBuddy. Sélectionnez votre modèle nouvellement configuré dans le sélecteur de modèle de la zone de chat et vous êtes prêt. Les modèles ajoutés via models.json sont automatiquement étiquetés `custom`, ce qui les rend faciles à repérer dans l'interface. *** ## Référence des champs [#référence-des-champs] Champs disponibles sur chaque entrée du tableau `models` : | Champ | Type | Obligatoire | Remarques | | ------------------- | ------- | ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `id` | string | ✓ | Identifiant de modèle unique — utilisez l'identifiant de modèle LMU AI | | `name` | string | - | Nom affiché dans le menu déroulant | | `vendor` | string | - | Nom du fournisseur ; ce que vous voulez | | `apiKey` | string | - | La clé `sk-` générée dans la console LMU AI (la valeur réelle de la clé, pas un nom de variable d'environnement) | | `url` | string | - | Chemin d'endpoint complet ; pour LMU AI, `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` | | `maxInputTokens` | number | - | Nombre maximal de tokens en entrée | | `maxOutputTokens` | number | - | Nombre maximal de tokens en sortie | | `supportsToolCall` | boolean | - | Si l'appel d'outils est pris en charge | | `supportsImages` | boolean | - | Si l'entrée d'images est prise en charge | | `supportsReasoning` | boolean | - | Si le mode raisonnement est pris en charge | *** ## N'afficher que certains modèles [#nafficher-que-certains-modèles] Utilisez le champ de premier niveau `availableModels` pour contrôler quels modèles apparaissent dans le menu déroulant : ```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"] } ``` * Omis ou tableau vide → tous les modèles sont affichés * Une fois défini → seuls les identifiants listés apparaissent (modèles intégrés et personnalisés) * Un `availableModels` au niveau projet **remplace intégralement** celui au niveau utilisateur au lieu de fusionner Selon la documentation officielle : après avoir supprimé le champ `availableModels`, pensez à retirer la `,` désormais en trop après le tableau `models` au-dessus, sinon le JSON devient invalide et toute la configuration cesse de fonctionner. *** ## Identifiants de modèles courants [#identifiants-de-modèles-courants] | Identifiant de modèle | Remarques | | --------------------- | ----------------------------------------- | | `claude-opus-5` | Claude Opus 5 (produit phare, recommandé) | | `claude-sonnet-5` | Claude Sonnet 5 (équilibré) | | `claude-haiku-4-5` | Claude Haiku 4.5 (rapide) | | `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 | Pas sûr du modèle à saisir ? Rendez-vous dans la [Galerie de modèles](/fr/docs/guide/models) pour voir tous les identifiants de modèles disponibles et les copier en un clic. Pour une fenêtre de contexte de 1M, écrivez l'identifiant de modèle avec le suffixe `[1M]` (par exemple `claude-opus-5[1M]`) et augmentez `maxInputTokens` en conséquence. *** ## Dépannage [#dépannage] ### La configuration ne prend pas effet ? [#la-configuration-ne-prend-pas-effet-] 1. Vérifiez que le **JSON est valide** (une virgule manquante ou en trop est le coupable habituel) 2. Confirmez que le **chemin du fichier** est correct (`~/.codebuddy/models.json`) 3. Confirmez que chaque entrée possède le champ obligatoire `id` 4. Confirmez que le fichier a bien été **enregistré sur le disque** (le rechargement à chaud a un anti-rebond de 1 seconde) ### Modèle absent du menu déroulant ? [#modèle-absent-du-menu-déroulant-] * Si `availableModels` est défini, vérifiez que l'identifiant de modèle y figure * Vérifiez que l'entrée dans le tableau `models` est complète ### Vous obtenez une erreur 401 / 404 ? [#vous-obtenez-une-erreur-401--404-] * **401** : `apiKey` est-elle bien la clé `sk-` générée dans la console LMU AI ? * **404** : `url` manque presque certainement `/chat/completions` — ce doit être le chemin complet *** ## Remarques [#remarques] * `url` doit être le **chemin d'endpoint complet** `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions`, pas seulement `/v1` ou le domaine seul * CodeBuddy prend en charge **uniquement le format OpenAI** ; les modèles Claude passent par la conversion de protocole de LMU AI * `apiKey` prend la valeur réelle de la clé — les noms de variables d'environnement ne sont pas pris en charge * La configuration se **recharge à chaud**, donc enregistrer suffit ; aucun redémarrage nécessaire * Chaque entrée de modèle a besoin de sa propre `apiKey` et `url` * La configuration au niveau projet remplace le niveau utilisateur par `id`, tandis qu'`availableModels` est remplacé intégralement au lieu de fusionner