LM Warden

Grok CLI на ваших собственных GPU.

Grok Build CLI от xAI с LM Warden в качестве модели со своим ключом (BYOK).

Куда идет запрос от Grok CLI Grok CLI отправляет запросы в LM Warden: в base_url указан адрес сервера LM Warden, а в env_key — ключ LM Warden. LM Warden проверяет ключ, принимает запросы в формате OpenAI Chat Completions, ставит их в очередь по приоритету ключа и передает маршрутизатору реплик. Маршрутизатор закрепляет каждую сессию за репликой, на которой уже лежит ее кэш; на каждом GPU работает своя копия модели. Grok CLI base_url the warden, at /v1 env_key LMWARDEN_KEY holds vw_… POST /v1/chat/completions LM Warden checks the key: one per app speaks OpenAI Chat Completions scheduler, key priority usage, latency and live stats per key Replica router a session goes back to the replica that holds its cache one model copy per GPU your GPUs: vLLM or llama.cpp replica 0, GPU 0 replica 1, GPU 1 replica 2, GPU 2 a conversation stays on its replica
Куда идет запрос от Grok CLI Grok CLI отправляет запросы в LM Warden: в base_url указан адрес сервера LM Warden, а в env_key — ключ LM Warden. LM Warden проверяет ключ, принимает запросы в формате OpenAI Chat Completions, ставит их в очередь по приоритету ключа и передает маршрутизатору реплик. Маршрутизатор закрепляет каждую сессию за репликой, на которой уже лежит ее кэш; на каждом GPU работает своя копия модели. Grok CLI base_url the warden, at /v1 env_key LMWARDEN_KEY holds vw_… POST /v1/chat/completions LM Warden checks the key: one per app speaks OpenAI Chat Completions scheduler, key priority usage, latency, live stats per key Replica router a session goes back to the replica that holds its cache replica 0 GPU 0 replica 1 GPU 1 replica 2 GPU 2 your GPUs: vLLM or llama.cpp a conversation stays on its replica
Путь запроса от Grok CLI: две настройки, которые создает Connect, затем сервер LM Warden и по копии модели на каждом GPU.

Иначе говоря: Grok CLI отправляет запросы в LM Warden: в base_url указан адрес сервера LM Warden, а в env_key — ключ LM Warden. LM Warden проверяет ключ, принимает запросы в формате OpenAI Chat Completions, ставит их в очередь по приоритету ключа и передает маршрутизатору реплик. Маршрутизатор закрепляет каждую сессию за репликой, на которой уже лежит ее кэш; на каждом GPU работает своя копия модели.

Протокол
OpenAI Chat Completions
Поддержка
Только локально

Только локальные модели через Chat Completions (api_backend = chat_completions). Сквозной передачи в xAI нет, и для модели BYOK учетная запись xAI не нужна. Благодаря session_summary запросы Grok на генерацию заголовков сессий тоже идут на эту модель; без этой настройки Grok запрашивает у сервера LM Warden модель grok-4.6 и получает 404. При запуске Grok добавляет в config.toml собственные разделы. Неофициальный grok-cli от сообщества (npm grok-dev) — это другой инструмент: чат в нем работает, вызовы инструментов — нет.

Требования

  • Нужна модель с вызовом инструментов (агентное редактирование).
  • Лучше всего работает с контекстом не меньше 32 768 токенов.

Настройка

В консоли раздел Connect создает эти файлы с адресом вашего сервера LM Warden, вашим ключом и выбранной моделью. Здесь они показаны с заполнителями.

Grok Build (официальный)

Запись модели в ~/.grok/config.toml; ключ берется из LMWARDEN_KEY. Установка: curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash или npm i -g @xai-official/grok

config.toml (~/.grok/config.toml)
[model.lmwarden]
model = "your-served-model-name"
name = "LM Warden · your-served-model-name"
base_url = "https://your-warden/v1"
env_key = "LMWARDEN_KEY"
api_backend = "chat_completions"
context_window = 32768

[models]
default = "lmwarden"
session_summary = "lmwarden"
# The model's context window is unknown: 32768 is a guess. Set it to the model's real window.
Оболочка
export LMWARDEN_KEY=vw_YOUR_KEY
grok -m lmwarden

grok-cli от сообщества

Неофициальный grok-cli от сообщества берет базовый URL, ключ и модель из переменных окружения, и для него нужен установленный Bun. Чат работает, а вызовы инструментов — нет: его xAI SDK не принимает вызовы инструментов, переданные по частям, а vLLM в потоковом режиме передает их именно так.

Оболочка
export GROK_BASE_URL=https://your-warden/v1
export GROK_API_KEY=vw_YOUR_KEY
export GROK_MODEL=your-served-model-name
npx -y grok-dev

Официальная документация: https://docs.x.ai/build/settings/reference (дата обращения: 2026-10-04).