DifyでLM Studio経由のローカルLLMを設定

DifyでLM Studio経由のローカルLLMを設定する場合の手順を紹介いたします。

前提は

• ローカル環境（メモリは32GB以上を推奨）にLM Studioをインストールしている。
• LM StudioでローカルLLMのモデル「openai/gpt-oss:20b」をインストールしている。
  参考記事：LM Studioの導入
• Difyをローカル環境で起動している。

としています。
※他のモデルを設定の場合は、モデル名を読み替えていただければと思います。

１．LM Studioをサーバーとして起動

• LM Studioを起動して、左メニューの緑色アイコンの「Developer」をクリックします。
  画面の上部にAPIサーバー起動用のトグルボタンがあります。

  

• サーバー起動用のトグルをクリックします。
  トグルがONの状態になって、右側に起動していることを示すサーバーのアドレスが表示されます。

  

２．Difyの設定画面にアクセス

• Difyを起動し、ログインします。
• 画面右上の プロフィールアイコン をクリックします。
• 表示されたメニューから 「設定」 を選択します。
  

  

• 左側メニューから 「モデルプロバイダー」 をクリックします。
  

  

３．「OpenAI-API-compatible」をモデルプロバイダーとして追加

• 「モデルプロバイダー」画面で 「OpenAI-API-compatible」 を選択します。
  

  

  ※プラグインの「LM Studio」は存在しているのですが、2025年8月時点ではインストールが失敗しやすく、
  Visionの設定（マルチモーダルの有効化）ができない問題があります。
  そのため、ここでは別のプラグイン「OpenAI-API-compatible」 の使用としております。

  

• 「インストール」ボタンをクリックします。
  

  

• 「モデルを追加」ボタンをクリックします。
  

  

４．LLMモデルの接続情報を入力して保存

• LLMモデルの接続情報を入力します。
  

  項目	選択・入力する内容	備考
  Model Type	LLM	LLMモデルとしての登録になるので、「LLM」が選択された状態にします。
  Model Name	実モデル名 例： openai/gpt-oss-20b	LM Studioでインストールしたモデル名を入力します。 正確なモデル名はLM Studioの「My Models」の画面（インストールしたモデル一覧）で確認します。 参考記事：LM Studioの導入 モデルの追加と確認
  API endpoint URL （dockerでローカル起動の場合）	Copy http://host.docker.internal:1234/v1	固定値として反映します。 LM Studioはローカルポート1234でAPIサービスを開始します。
  Vision support	マルチモーダル対応の場合は「Support」	「google/gemma3:4b」「google/gemma3:12b」等の マルチモーダル（画像分析）対応の場合はSupportにします。
  Structured Output	「Support」または「Not Support」	ノードの「出力変数」で構造化出力を使用時に必要になるため、Supportにします。 ワークフロー等で、LLMのシステムプロンプトの中でJSONフォーマットの出力指定をする場合は、設定が「Support」の場合にエラー（例：Error: API request failed with status code 400: {\”error\”:\”‘response_format.type’ must be ‘json_schema’ or ‘text’\）になる場合があります。（OpenAI-Compatible APIに「Response Format」で「json_object」設定の項目が無い等も影響する場合有り）この場合、設定は「Not Support」とする必要があります。

  この表を参考に入力して、「保存」ボタンをクリックします。

  

• 「モデルを表示」をクリックしたときに、設定したモデルが表示されていれば設定は成功です。
  

  

関連記事

• Difyとは
• LM Studioとは
• LM Studioの導入
• ローカルLLMの実行環境「LM Studio」と「Ollama」の比較