# ZCode

> Adicione um provedor personalizado no editor ZCode para se conectar à API de IA da LMU — uma única entrada contém tanto os endpoints Anthropic quanto OpenAI, dando a você acesso a Claude, GPT e modelos chineses.

URL: https://docs.lmuai.com/pt/docs/tools/zcode



O ZCode é um aplicativo desktop de Ambiente de Desenvolvimento Agêntico (ADE) construído para tarefas de longo prazo. Ele suporta provedores personalizados para qualquer serviço de modelo que fale o protocolo Anthropic ou OpenAI — esta página cobre a conexão com a LMU AI.

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## Instale o ZCode [#instale-o-zcode]

Baixe e instale a versão para o seu sistema operacional a partir do site oficial:

* Website: [https://zcode.z.ai](https://zcode.z.ai)

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## Adicione a LMU AI como provedor [#adicione-a-lmu-ai-como-provedor]

Abra **Configurações → Provedores de Modelo** e clique em "**Adicionar provedor**" na **parte inferior** da lista de provedores à esquerda, então preencha:

| Campo                  | Valor                                                 |
| ---------------------- | ----------------------------------------------------- |
| **Nome**               | qualquer coisa que você quiser, por exemplo, `LMU AI` |
| **Endpoint Anthropic** | `https://api.lmuai.com`                               |
| **Endpoint OpenAI**    | `https://api.lmuai.com/v1`                            |
| **Chave de API**       | a chave `sk-` gerada no console da LMU AI             |

<Callout type="warn" title="Os dois endpoints têm formas /v1 diferentes">
  * **Endpoint Anthropic**: `https://api.lmuai.com` — **sem** `/v1`; o cliente adiciona `/v1/messages` por conta própria
  * **Endpoint OpenAI**: `https://api.lmuai.com/v1` — **deve** incluir `/v1`

  Confundi-los produz um 401 ou 404. Ambos os endereços podem coexistir na mesma entrada de provedor — o ZCode usa o protocolo que corresponder ao modelo que você escolher.
</Callout>

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## Adicione modelos [#adicione-modelos]

Provedores personalizados **não buscam uma lista de modelos automaticamente**, então adicione-os manualmente:

1. Salve a configuração do provedor
2. Clique em "**Adicionar modelo**"
3. Insira o ID do modelo manualmente, por exemplo, `claude-opus-5`
4. Ative a **chave de habilitação**

Repita para cada modelo que você quiser. IDs de modelo comuns:

| ID do modelo          | Notas                                    |
| --------------------- | ---------------------------------------- |
| `claude-opus-5`       | Claude Opus 5 (carro-chefe, recomendado) |
| `claude-sonnet-5`     | Claude Sonnet 5 (equilibrado)            |
| `claude-haiku-4-5`    | Claude Haiku 4.5 (rápido)                |
| `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                                  |

Não tem certeza de qual modelo inserir? Acesse a [Galeria de Modelos](/pt/docs/guide/models) para ver todos os IDs de modelo disponíveis e copiá-los com um clique.

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## Habilite a janela de contexto de 1M [#habilite-a-janela-de-contexto-de-1m]

Modelos de linha principal como `claude-opus-5` e `claude-sonnet-5` suportam uma janela de contexto de 1M tokens — adicione o sufixo `[1M]` ao ID do modelo para habilitá-la:

```
claude-opus-5[1M]
```

Insira o ID completo com o sufixo usando os passos "Adicionar modelo" acima.

<Callout type="info" title="A janela de contexto pode ser ajustada por modelo">
  Em **Configurações → Provedores de Modelo**, abra um modelo e expanda "**Avançado**" para definir a **janela de contexto** e o **máximo de tokens de saída** para aquele modelo individual. Ambos são editáveis para os modelos de um provedor personalizado.

  Deixar o máximo de tokens de saída vazio é recomendado (ele então segue o próprio limite do modelo). Observe que o espaço de saída compartilha o mesmo contexto do histórico da sua conversa, então quanto mais alto você o definir, menos histórico pode ser mantido e mais cedo a compactação automática entra em ação.
</Callout>

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## Verifique a configuração [#verifique-a-configuração]

**Reinicie o ZCode** após configurar, selecione seu modelo recém-adicionado no seletor de modelos da caixa de chat e envie uma instrução simples para testar. Uma resposta normal significa que está tudo pronto.

<Callout type="info" title="Não consegue conectar? Verifique o proxy primeiro">
  O proxy HTTP nas configurações do ZCode não é um proxy global, mas as **requisições de modelo passam por ele**. Se um proxy estiver quebrando a conexão, desligue-o e tente novamente. As variáveis de ambiente `HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` também se aplicam, e o ZCode precisa ser reiniciado depois que você as alterar.
</Callout>

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## Notas [#notas]

* A LMU AI é um provedor de terceiros / personalizado, então crie-a com "**Adicionar provedor**" na parte inferior da lista — não modifique as entradas de fornecedores integrados
* O **endpoint Anthropic** recebe `https://api.lmuai.com` (sem `/v1`); o **endpoint OpenAI** recebe `https://api.lmuai.com/v1` (com `/v1`)
* Para a Chave de API, insira a chave `sk-` gerada no console da LMU AI
* Provedores personalizados exigem adicionar cada modelo manualmente e ativar sua chave de habilitação antes que ele apareça no seletor
* Uma implantação de terceiros de um modelo com o mesmo nome pode oferecer **níveis de esforço de raciocínio** diferentes dos do endpoint oficial; modelos personalizados normalmente expõem apenas um par liga/desliga, ou nenhum
* Se você encontrar erros relacionados a imagens com um modelo personalizado, confirme que o próprio modelo aceita entrada de imagem e declare sua capacidade de imagem na configuração do modelo