Nutzen Sie einen LM Studio-Server von überall aus – sicher und zuverlässig

Standardmäßig lauscht der integrierte Server von LM Studio auf http://127.0.0.1:1234/v1 – von anderen Geräten ist er jedoch nicht erreichbar. LM Studio bietet zwar eine serve on local network-Option, doch diese dient lediglich der Nutzung im lokalen Netzwerk: Sie ermöglicht Verbindungen zu Geräten innerhalb derselben Netzwerkumgebung, wobei die Authentifizierung standardmäßig deaktiviert bleibt. Lassen Sie LM Studio stattdessen auf dem lokalen Host laufen und starten Sie den Tokios-Connector daneben: Dieser verbindet sich mit https://api.tokios.com, sodass Ihre Tools, Teammitglieder oder Agenten von überall aus ein authentifiziertes Endpunkt aufrufen können.

Einfach für Einsteiger. LM Studio ist eine grafisch gestaltete Desktop-Anwendung – laden Sie ein Modell herunter, klicken Sie auf Start server, und schon stellen Sie den Server bereit. Ideal als erstes Backend, falls Sie eine grafische Oberfläche statt der Kommandozeile bevorzugen.

Die Netzwerkfreigabe von LM Studio beschränkt sich auf Ihr lokales Netzwerk

Der serve on local network-Schalter in LM Studio dient explizit der Freigabe im lokalen Netzwerk. Bei Aktivierung bindet sich der Server an die Netzwerkschnittstelle Ihres Geräts (nicht nur an 127.0.0.1), sodass andere Geräte im selben WLAN oder LAN darauf zugreifen können. LM Studio gibt zudem eine Warnung aus, da die Authentifizierung standardmäßig ausgeschaltet bleibt. Das ist durchaus sinnvoll, um den eigenen Server von anderen Geräten im selben Netzwerk aus zu nutzen – doch es reicht nicht aus, um Teammitglieder in anderen Netzwerken, gehostete Agenten oder externe Nutzer über das öffentliche Internet zu bedienen.

Dies ist keineswegs eine Kritik an der Netzwerkfreigabe von LM Studio – sie erfüllt ihren Zweck für Geräte im lokalen Netzwerk. Tokios löst ein anderes Problem: Es stellt ein authentifiziertes Endpunkt bereit, das von überall aus erreichbar ist, ohne dass LM Studio für externe Zugriffe geöffnet werden muss. LM Studio fungiert dabei als erstklassiges Tokios-Backend neben Ollama, llama.cpp und vLLM.

Der rein ausgehende Ansatz

Laden Sie ein Modell und starten Sie den Server von LM Studio

Öffnen Sie LM Studio, wechseln Sie zum Developer- (oder Local Server-)Reiter, laden Sie ein Modell und starten Sie den Server. Deaktivieren Sie dabei serve on local network – Tokios benötigt es nicht. LM Studio bleibt weiterhin auf dem Standard-http://127.0.0.1:1234/v1 lauschen.

Verknüpfen Sie den Tokios-Connector

Melden Sie sich bei tokios.com/console an, öffnen Sie den Reiter Setup und klicken Sie auf Start pairing. Anschließend zeigt Tokios einen einmalig gültigen Pairing-Code wie TKS-XXXX-XXXX, der etwa 15 Minuten lang verwendbar ist.Auf dem Rechner, auf dem LM Studio läuft, führen Sie die Installationsanweisung für Ihr Betriebssystem aus.

Windows

irm https://tokios.com/downloads/install/windows | iex; tokios-install -Code 'TKS-XXXX-XXXX'

macOS

curl -fsSL https://tokios.com/downloads/install/macos | sh -s -- --code TKS-XXXX-XXXX

Linux

curl -fsSL https://tokios.com/downloads/install/linux | sh -s -- --code TKS-XXXX-XXXX

Ist tokios-connector bereits installiert? Geben Sie den Code direkt ein.

tokios-connector TKS-XXXX-XXXX

Back in the console, approve the device on the Setup or Connectors tab. The connector’s token is delivered over the tunnel once approved — you never see it on screen or paste it into a file.

Richten Sie den Connector auf die /v1-API von LM Studio aus.

Der integrierte Server von LM Studio unterstützt bereits die OpenAI-kompatible Schnittstelle, die Tokios erwartet. Bei der einfachen Variante mit nur einem Modell verwendet der Einrichtungsassistent der Konsole automatisch http://127.0.0.1:1234/v1 als Upstream-Modell-ID. Falls Sie mehrere Modelle mittels einer tokios-connector.json-Konfiguration bereitstellen, müssen Sie die Upstream-Modell-ID BaseUrl explizit festlegen:

{
  "Upstream": {
    "BaseUrl": "http://127.0.0.1:1234/v1"
  }
}

Weitere Informationen zum vollständigen Dateiformat für mehrere Modelle finden Sie unter Connector-Konfiguration.

Erstellen Sie eine neue Deployment.

Im Reiter Models registrieren Sie das LM-Studio-Modell und wählen Sie einen öffentlichen Namen – etwa lmstudio-tunnel. Dieser öffentliche Name, nicht die lokale Modell-ID von LM Studio, wird von Clients im Feld model übermittelt.

Generieren Sie einen API-Schlüssel.

Im Reiter Keys klicken Sie auf Create key. Optional können Sie den Schlüssel auf bestimmte Deployments beschränken, indem Sie Modellnamenmuster angeben (durch Komma getrennt; mit * gilt er für alle). Kopieren Sie anschließend den sk-tok-…-Schlüssel – er wird nur einmal angezeigt.

Tokios funktioniert unabhängig davon, welches Modellformat LM Studio geladen hat — sei es GGUF oder MLX — da der Connector ausschließlich mit der OpenAI-kompatiblen /v1-Schnittstelle von LM Studio kommuniziert und nicht direkt mit der Modelldatei.

Nutzen Sie es von überall aus

Sobald Sie einen Deployment-Namen sowie einen API-Schlüssel besitzen, kann jeder OpenAI- oder Anthropic-kompatible Client auf Ihr LM Studio-Modell zugreifen – sei es von einem anderen Rechner, dem Laptop eines Teammitglieds oder einem gehosteten Agenten.

curl https://api.tokios.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-tok-YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "lmstudio-tunnel",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokios.com/v1",
    api_key="sk-tok-YOUR_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="lmstudio-tunnel",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    stream=True,
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.tokios.com
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-tok-YOUR_KEY
claude --model lmstudio-tunnel

Das Feld model enthält stets den registrierten Deployment-Namen (siehe lmstudio-tunnel oben); niemals die lokale Modell-ID aus LM Studio. Weitere Informationen zur Beibehaltung der Umgebungsvariablen über Sitzungen hinweg finden Sie unter Verwendung mit Claude Code.

Häufig gestellte Fragen

Funktioniert das Streaming?

Ja. Wenn Sie "stream": true festlegen, liefert Tokios Server-Sent Events im OpenAI- oder Anthropic-Format, je nachdem, welche API-Schnittstelle Sie nutzen.

Kann ich mehrere in LM Studio geladene Modelle verfügbar machen?

Ja. Registrieren Sie weitere Deployment-Einträge im Reiter Models oder nutzen Sie eine tokios-connector.json-Konfigurationsdatei, um mehrere Upstream-Modelle und Routen für einen einzigen Connector zu definieren. Nähere Einzelheiten finden Sie unter Connector-Konfiguration.

Muss die LM Studio-Anwendung ständig geöffnet sein, oder kann der Connector als Dienst laufen?

Der Server von LM Studio benötigt die laufende App, um Anfragen zu bearbeiten. Der tokios-connector-Prozess selbst kann jedoch unbeaufsichtigt nebenher ausgeführt werden. In der Datei Connector-Konfiguration finden Sie Optionen zur langfristigen Nutzung des Connectors, etwa für mehrere Modelle oder als Hintergrunddienst.

Ist die Option „LM Studio auf dem lokalen Netzwerk bereitstellen“ weiterhin erforderlich?

Nein. Deaktivieren Sie diese Einstellung. Der Connector greift über Loopback (127.0.0.1:1234) auf LM Studio zu; daher muss LM Studio nicht über localhost hinaus erreichbar sein. Dank Tokios ist Ihr Modell von anderen Geräten aus zugänglich – dabei dient Ihr sk-tok-…-Schlüssel zur Authentifizierung.

Ihr Modell verlässt niemals Ihren Rechner – Ihr Endpunkt funktioniert überall.

LM Studio arbeitet weiterhin exakt so wie bisher auf dem lokalen Rechner, ohne dass eingehende Ports oder Netzwerkfunktionen aktiviert werden müssen. Der Connector initiiert lediglich ausgehende Verbindungen. Alles Weitere – Authentifizierung, Routing sowie Datenübertragung – geschieht über einen einzigen Endpunkt, den Sie von jedem beliebigen Rechner, Teammitglied oder Agenten aus aufrufen können, dem Sie einen API-Schlüssel zuweisen.

Schnellstart

Verknüpfen Sie einen Connector und registrieren Sie Ihr erstes Modell in nur wenigen Schritten.

API-Schlüssel

Erstellen, definieren und wechseln Sie sk-tok-… API-Schlüssel für Teammitglieder sowie Agenten.

Hardware und Kompatibilität

Runtime bereitstellen und verbinden

Client oder App verbinden

Vergleich

Nutzen Sie einen LM Studio-Server von überall aus – sicher und zuverlässig

Die Netzwerkfreigabe von LM Studio beschränkt sich auf Ihr lokales Netzwerk

Der rein ausgehende Ansatz

Nutzen Sie es von überall aus

Häufig gestellte Fragen

Ihr Modell verlässt niemals Ihren Rechner – Ihr Endpunkt funktioniert überall.

Schnellstart

API-Schlüssel

​Die Netzwerkfreigabe von LM Studio beschränkt sich auf Ihr lokales Netzwerk

​Der rein ausgehende Ansatz

​Nutzen Sie es von überall aus

​Häufig gestellte Fragen

​Ihr Modell verlässt niemals Ihren Rechner – Ihr Endpunkt funktioniert überall.

Schnellstart

API-Schlüssel

Die Netzwerkfreigabe von LM Studio beschränkt sich auf Ihr lokales Netzwerk

Der rein ausgehende Ansatz

Nutzen Sie es von überall aus

Häufig gestellte Fragen

Ihr Modell verlässt niemals Ihren Rechner – Ihr Endpunkt funktioniert überall.