# WorkBuddy

> WorkBuddy를 Custom OpenAI 호환 모델로 LMU AI 릴레이에 연결하세요 — Base URL과 sk- 키를 설정하면 Claude, GPT, 중국 모델을 호출할 수 있습니다.

URL: https://docs.lmuai.com/ko/docs/tools/workbuddy





WorkBuddy는 Tencent의 AI 코딩 어시스턴트입니다(CodeBuddy와 동일 계열). **Custom(OpenAI 호환) 모델**을 통해 모든 OpenAI 호환 API에 연결할 수 있으므로, LMU AI 릴레이를 가리키게 하여 단일 `sk-` 키로 Claude, GPT, 중국 모델을 호출할 수 있습니다.

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## 시작하기 전에 [#시작하기-전에]

* `sk-` 로 시작하는 LMU AI API 키: [LMU AI 콘솔](https://api.lmuai.com)에서 등록하고 생성하세요.

* `/v1` 을 **포함한** LMU AI OpenAI 호환 주소(Base URL)를 확인하세요:

  ```
  https://api.lmuai.com/v1
  ```

* 사용하려는 모델의 업스트림이 키의 그룹에 있는지 확인하세요(사용 가능한 모델은 그룹에 따라 다릅니다).

<Callout type="warn" title="Claude Max 그룹 키를 사용하지 마세요">
  Claude Max 그룹은 Anthropic 프로토콜만 지원하며 `https://api.lmuai.com/v1` 같은 OpenAI 프로토콜 주소에 **입력할 수 없으므로**, WorkBuddy의 커스텀 모델과 함께 작동하지 않습니다. 대신 **종량제** 또는 **표준 구독** 그룹 키를 사용하세요.
</Callout>

***

## 방법 1: UI 에서 커스텀 모델 추가하기 (권장) [#방법-1-ui-에서-커스텀-모델-추가하기-권장]

1. WorkBuddy를 열고 모델 설정으로 이동합니다: **Settings → Model** 을 통하거나, 채팅 상자에서 모델 선택기를 열고 맨 아래로 스크롤하여 **Configure custom models** 를 선택합니다.

2. **Add Model** 을 클릭하고 제공자 / 유형을 **Custom** 으로 설정합니다.

3. 다음 세 필드를 입력합니다:

   | 필드                  | 값                                                   |
   | ------------------- | --------------------------------------------------- |
   | Endpoint / Base URL | `https://api.lmuai.com/v1`                          |
   | API Key             | 콘솔에서 생성한 `sk-` 키                                    |
   | Model Name          | LMU AI 모델 ID, 예: `gpt-5.6-sol` 또는 `claude-sonnet-5` |

4. (선택) 모델의 기능에 따라 Tool Call, Image input 등을 토글합니다.

5. 저장하고 모델 선택기로 돌아가 방금 추가한 모델을 선택한 후 채팅을 시작합니다.

<img alt="WorkBuddy &#x22;Add Model&#x22; 대화상자 입력 완료: 제공자는 Custom, 엔드포인트는 https://api.lmuai.com/v1 에서 멈춤" src="__img0" />

<Callout type="info" title="/chat/completions 를 엔드포인트에 두 번 적지 마세요">
  WorkBuddy는 엔드포인트에 `/chat/completions` 를 자동으로 덧붙입니다. 따라서 엔드포인트를 `https://api.lmuai.com/v1` 에서 멈추고 `/chat/completions` 를 추가하지 마세요 — 그렇지 않으면 `…/v1/chat/completions/chat/completions` 가 되어 404 가 반환됩니다.
</Callout>

***

## 방법 2: models.json 편집하기 (정확하고 버전 관리 가능) [#방법-2-modelsjson-편집하기-정확하고-버전-관리-가능]

WorkBuddy / CodeBuddy는 커스텀 모델을 설정 파일에도 저장하는데, 이는 대량 또는 팀 전체 설정에 적합합니다.

설정 파일은 홈 디렉터리의 `.codebuddy` 폴더에 있습니다(일부 버전은 `.workbuddy` 를 사용합니다 — 실제로 기기에 존재하는 것을 사용하세요):

* **Windows (사용자 수준)**: `C:\Users\<your-username>\.codebuddy\models.json`
* **macOS / Linux (사용자 수준)**: `~/.codebuddy/models.json`
* **프로젝트 수준**: `<your-project-dir>\.codebuddy\models.json`

처음 사용할 때는 설치하고 로그인한 후 아무 프로젝트나 한 번 열어 설정 디렉터리가 생성되도록 하세요. 예시(`apiKey` 를 본인의 `sk-` 키로 교체하세요):

```json
{
  "models": [
    {
      "id": "gpt-5.6-sol",
      "name": "LMU AI GPT-5.6 Sol",
      "vendor": "LMU AI",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "apiKey": "sk-your-key",
      "maxInputTokens": 128000,
      "maxOutputTokens": 8192,
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": false
    },
    {
      "id": "claude-sonnet-5",
      "name": "LMU AI Claude Sonnet 5",
      "vendor": "LMU AI",
      "url": "https://api.lmuai.com/v1/chat/completions",
      "apiKey": "sk-your-key",
      "maxInputTokens": 128000,
      "maxOutputTokens": 8192,
      "supportsToolCall": true,
      "supportsImages": false
    }
  ],
  "availableModels": ["gpt-5.6-sol", "claude-sonnet-5"]
}
```

참고:

* 여기서 `url` 은 전체 경로 `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` 여야 합니다(방법 1 과 달리 `/chat/completions` 를 포함합니다).
* `maxInputTokens`, `maxOutputTokens`, `supportsToolCall`, `supportsImages` 는 **클라이언트 측 선언 값**입니다 — 선택한 모델의 실제 기능에 맞게 조정하세요.
* 파일을 **BOM 없는 UTF-8** 로 저장하세요. BOM 이 있으면 로드에 실패할 수 있습니다.
* 키를 환경 변수로 설정하고 참조할 수도 있습니다. 예: `"apiKey": "${LMU_API_KEY}"` (Windows 에서는 `setx LMU_API_KEY "sk-..."`, macOS / Linux 에서는 `export LMU_API_KEY=sk-...`).
* 편집 후 WorkBuddy를 **완전히 종료했다가 다시 시작**한 다음 선택기에서 모델을 선택하세요.

***

## 사용 가능한 모델 [#사용-가능한-모델]

일반적인 모델 ID(실제로 사용 가능한 것은 그룹에 따라 다릅니다. 전체 목록은 [Models](../guide/models) 참조):

* **GPT**: `gpt-5.6-sol`, `gpt-5.6-terra`, `gpt-5.6-luna`, `gpt-5.5`
* **Claude**: `claude-opus-5`, `claude-sonnet-5`, `claude-haiku-4-5`
* **중국 모델**: `deepseek-v4-pro`, `qwen3.8-max-preview`, `glm-5.2`, `kimi-k3`

WorkBuddy는 OpenAI 호환 프로토콜을 사용하고 LMU AI 백엔드가 프로토콜 변환을 자동으로 수행하므로, 그룹에 해당 업스트림이 있다면 Claude / 중국 모델 ID 도 작동합니다.

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## FAQ [#faq]

### 401 / 403 오류 [#401--403-오류]

다음 순서로 확인하세요:

1. API Key 가 LMU AI 콘솔에서 생성한 `sk-` 키인지(공식 OpenAI / Anthropic 키가 아님).
2. 엔드포인트가 올바른지: `https://api.lmuai.com/v1` (`/v1` 포함).
3. 호출하려는 모델이 키의 그룹에 포함되어 있는지.

### 404 / Not Found [#404--not-found]

보통 엔드포인트에 `/chat/completions` 가 두 번 적혀 있거나 `/v1` 이 누락된 경우입니다:

* 방법 1 (UI): 엔드포인트를 `https://api.lmuai.com/v1` 에서 멈추세요. WorkBuddy가 `/chat/completions` 를 덧붙입니다.
* 방법 2 (models.json): `url` 을 전체 경로 `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` 로 설정하세요.

### "Model unavailable" / "No available accounts" [#model-unavailable--no-available-accounts]

그룹 범위를 벗어난 모델을 호출했습니다(예: Claude Max 그룹으로 GPT 호출). 콘솔의 "Available models" 에서 현재 그룹이 호출할 수 있는 모델을 확인하거나 그룹을 전환하세요. [API 프로토콜](../guide/api-protocols)을 참조하세요.

### 변경 사항이 적용되지 않음 [#변경-사항이-적용되지-않음]

`models.json` 을 편집한 후 WorkBuddy를 **완전히 종료했다가 다시 시작**하세요. 파일을 **BOM 없는 UTF-8** 로 저장하세요. UI 를 통해 추가한 모델의 경우, 저장 후 모델 선택기에서 다시 선택하기만 하면 됩니다.

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## 참고 사항 [#참고-사항]

* 엔드포인트에는 LMU AI 릴레이 주소만 입력하세요. 공식 OpenAI / Anthropic 주소를 입력하지 마세요.
* 동일한 `sk-` 키를 다른 도구와 동시에 사용할 수 있습니다. WorkBuddy는 OpenAI 호환 프로토콜을 사용합니다.
* LMU AI API 도메인은 중국에서 프록시 없이 직접 연결됩니다.

자세한 내용은 [API 프로토콜](../guide/api-protocols) 및 [FAQ](../guide/faq)를 참조하세요.