# CodeBuddy > Подключите CodeBuddy к API LMU AI через models.json — укажите полный эндпоинт /chat/completions, чтобы использовать Claude, GPT и китайские модели. URL: https://docs.lmuai.com/ru/docs/tools/codebuddy CodeBuddy (помощник для программирования от Tencent Cloud) — это ИИ-редактор кода, который поддерживает пользовательский список моделей через конфигурационный файл `models.json`. Эта страница описывает подключение к LMU AI. *** ## Установка и вход [#установка-и-вход] 1. Скачайте и установите сборку для вашей операционной системы с официального сайта: [https://www.codebuddy.cn](https://www.codebuddy.cn/home/) 2. Войдите в свою учётную запись CodeBuddy при появлении запроса *** ## Настройка LMU AI [#настройка-lmu-ai] ### Шаг 1: Выберите расположение конфигурационного файла [#шаг-1-выберите-расположение-конфигурационного-файла] | Уровень | Путь | Примечания | | ---------------------------------------- | --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | | **Уровень пользователя** (рекомендуется) | `~/.codebuddy/models.json` | Глобальная конфигурация, применяется ко всем проектам | | **Уровень проекта** | `/.codebuddy/models.json` | Специфична для проекта, имеет приоритет над уровнем пользователя | Создайте файл, если он не существует. Порядок слияния от высшего к низшему: уровень проекта → уровень пользователя → встроенные значения по умолчанию. ### Шаг 2: Напишите конфигурацию [#шаг-2-напишите-конфигурацию] На примере файла уровня пользователя `~/.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 } ] } ``` Поле `url` принимает **полный путь эндпоинта**, оканчивающийся на `/chat/completions`: * ✅ Правильно: `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` * ❌ Неправильно: `https://api.lmuai.com/v1` * ❌ Неправильно: `https://api.lmuai.com` Это самая частая причина, по которой скопированный минимальный пример не работает — во многих руководствах его считают базовым URL, и тогда CodeBuddy не может достучаться до эндпоинта. В официальной документации указано, что в настоящее время поддерживаются только API формата **OpenAI**, поэтому подключайтесь к LMU AI по OpenAI-совместимому протоколу. Модели Claude тоже прекрасно работают: просто укажите ID модели, например `claude-opus-5`, и бэкенд LMU AI выполнит преобразование OpenAI ↔ Anthropic. ### Шаг 3: Выберите модель и начните чат [#шаг-3-выберите-модель-и-начните-чат] Просто сохраните файл — models.json поддерживает **горячую перезагрузку** (задержка в 1 секунду), поэтому перезапускать CodeBuddy не нужно. Выберите вашу только что настроенную модель в селекторе моделей окна чата — и всё готово. Модели, добавленные через models.json, автоматически помечаются тегом `custom`, что делает их легко узнаваемыми в интерфейсе. *** ## Справочник по полям [#справочник-по-полям] Поля, доступные для каждой записи в массиве `models`: | Поле | Тип | Обязательно | Примечания | | ------------------- | ------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `id` | string | ✓ | Уникальный идентификатор модели — используйте ID модели LMU AI | | `name` | string | - | Отображаемое имя в выпадающем списке | | `vendor` | string | - | Название поставщика; любое на ваш выбор | | `apiKey` | string | - | Ключ `sk-`, сгенерированный в консоли LMU AI (само значение ключа, а не имя переменной окружения) | | `url` | string | - | Полный путь эндпоинта; для LMU AI — `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions` | | `maxInputTokens` | number | - | Максимальное число входных токенов | | `maxOutputTokens` | number | - | Максимальное число выходных токенов | | `supportsToolCall` | boolean | - | Поддерживается ли вызов инструментов | | `supportsImages` | boolean | - | Поддерживается ли ввод изображений | | `supportsReasoning` | boolean | - | Поддерживается ли режим рассуждений | *** ## Показать только определённые модели [#показать-только-определённые-модели] Используйте поле верхнего уровня `availableModels`, чтобы управлять тем, какие модели появляются в выпадающем списке: ```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"] } ``` * Пропущено или пустой массив → показываются все модели * Задано → появляются только перечисленные ID моделей (как встроенные, так и пользовательские) * `availableModels` на уровне проекта **полностью переопределяет** значение на уровне пользователя, а не сливается с ним Согласно официальной документации: после удаления поля `availableModels` не забудьте убрать теперь уже лишнюю запятую `,` после массива `models` выше, иначе JSON станет недействительным и вся конфигурация перестанет работать. *** ## Распространённые ID моделей [#распространённые-id-моделей] | ID модели | Примечания | | --------------------- | -------------------------------------- | | `claude-opus-5` | Claude Opus 5 (флагман, рекомендуется) | | `claude-sonnet-5` | Claude Sonnet 5 (сбалансированная) | | `claude-haiku-4-5` | Claude Haiku 4.5 (быстрая) | | `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 | Не уверены, какую модель указать? Перейдите в [Галерею моделей](/ru/docs/guide/models), чтобы увидеть все доступные ID моделей и скопировать любой в один клик. Для контекстного окна в 1M напишите ID модели с суффиксом `[1M]` (например, `claude-opus-5[1M]`) и соответственно увеличьте `maxInputTokens`. *** ## Устранение неполадок [#устранение-неполадок] ### Конфигурация не применяется? [#конфигурация-не-применяется] 1. Проверьте, что **JSON корректен** (пропущенная или лишняя запятая — обычная причина) 2. Убедитесь, что **путь к файлу** правильный (`~/.codebuddy/models.json`) 3. Убедитесь, что у каждой записи есть обязательное поле `id` 4. Убедитесь, что файл действительно **сохранён на диск** (горячая перезагрузка имеет задержку в 1 секунду) ### Модель отсутствует в выпадающем списке? [#модель-отсутствует-в-выпадающем-списке] * Если задан `availableModels`, проверьте, что ID модели перечислен в нём * Проверьте, что запись в массиве `models` полная ### Получаете 401 / 404? [#получаете-401--404] * **401**: является ли `apiKey` ключом `sk-`, сгенерированным в консоли LMU AI? * **404**: в `url` почти наверняка отсутствует `/chat/completions` — это должен быть полный путь *** ## Примечания [#примечания] * `url` должен быть **полным путём эндпоинта** `https://api.lmuai.com/v1/chat/completions`, а не просто `/v1` или голым доменом * CodeBuddy поддерживает **только формат OpenAI**; модели Claude проходят через преобразование протокола LMU AI * `apiKey` принимает само значение ключа — имена переменных окружения не поддерживаются * Конфигурация **горячо перезагружается**, поэтому достаточно сохранить; перезапуск не нужен * Каждой записи модели нужны свои собственные `apiKey` и `url` * Конфигурация уровня проекта переопределяет уровень пользователя по `id`, тогда как `availableModels` заменяется целиком, а не сливается