Para quem usa modelos locais
O Conduit não roda, baixa nem gerencia modelos — é um app desktop que se conecta ao servidor local que você já tem rodando: Ollama ou LM Studio diretamente, ou qualquer endpoint compatível com OpenAI, como uma instância própria de vLLM ou SGLang. Sem chave, sem fatura, e o resto do app — documentos, ferramentas MCP, artefatos, skills, memória — funciona exatamente igual a como funciona com um modelo na nuvem.
O problema
Você já tem um modelo rodando — baixado no Ollama, carregado no LM Studio, ou servido pela sua própria instância de vLLM. O que falta não é um modelo. É tudo em volta dele: um lugar para pesquisar conversas antigas, anexar um arquivo, chamar uma ferramenta ou alcançar um modelo na nuvem sem trocar completamente de janela.
O que você ganha
O Conduit não toca nos seus arquivos de modelo. Ele é o cliente, e o seu servidor local continua sendo quem faz a inferência.
O Conduit não baixa nem gerencia modelos — ele se conecta ao servidor que você já tem rodando, então não há credencial para colar nem uso para medir. Modelos locais custam $0 no gráfico de custo, porque não custam nada a você.
Documentos com embeddings do Ollama, ferramentas MCP, artefatos, skills, prompts salvos, busca full-text, apps e fluxos de trabalho — tudo funciona igual, seja o modelo por trás na sua máquina ou na nuvem.
Quando uma pergunta precisa de um modelo de fronteira, troque de provedor sem sair da conversa. Fique no provedor local e essa opção simplesmente nunca é usada.
Como funciona
Três passos. Não existe modelo para baixar através do próprio Conduit em nenhum momento.
Abra o Ollama, o LM Studio, ou o seu próprio servidor vLLM ou SGLang do jeito que você já faz, com o modelo que quiser carregado ou baixado.
Em Settings → Providers & Keys, escolha Ollama ou LM Studio diretamente, ou selecione o provedor compatível com OpenAI e cole a URL base do seu servidor. Nenhum dos dois provedores locais precisa de chave.
Escolha-o na lista que o Conduit busca do seu servidor. Documentos, ferramentas MCP, artefatos e tudo mais no app funcionam exatamente como funcionam com um modelo hospedado.
Escolha o seu runtime
As telas exatas, e quaisquer valores pré-preenchidos, estão na documentação — aqui está o que cada um precisa de você.
| Runtime | O que você cola | Credencial |
|---|---|---|
| Ollama | A URL base dele — editável se você mudou a porta ou o roda em outro lugar | Nenhuma — local |
| LM Studio | A URL base do servidor local dele | Nenhuma — local |
| Qualquer servidor compatível com OpenAI — vLLM, SGLang, um proxy como LiteLLM | A URL base daquele endpoint | Opcional, só se o endpoint exigir uma |
Os três são provedores de URL base editável, então apontar o Conduit para uma porta não padrão ou outra máquina na sua rede é uma mudança de configuração, não uma recompilação. Conduit vs o próprio app do Ollama aprofunda o que um cliente separado adiciona em cima do Ollama especificamente.
Limites
A tabela completa de rede, para cada recurso, está na página de privacidade.
Não — o Conduit nunca roda, baixa ou gerencia pesos de modelo por conta própria. É um app de chat desktop que se conecta a um servidor local que você já tem rodando — Ollama ou LM Studio diretamente, ou qualquer endpoint compatível com OpenAI, como uma instância própria de vLLM ou SGLang. Baixar, apagar e atualizar modelos fica com aquele servidor, não com o Conduit.
É um cliente que roda sobre o Ollama, e não uma GUI construída pelo próprio projeto Ollama. O Ollama precisa continuar instalado e rodando — o Conduit chama a API dele para listar os modelos que você baixou e transmitir o chat com eles, sem chave nem conta separada. Veja Conduit vs o próprio app do Ollama para saber quando cada um é o melhor uso diário.
Sim. Escolha LM Studio na lista de provedores em Settings, do mesmo jeito que o Ollama — sem credencial necessária, e o Conduit busca quaisquer modelos que ele estiver servindo. Aponte o campo de URL base para o endereço do servidor local do LM Studio se você não estiver usando o padrão.
Sim, através do provedor compatível com OpenAI — o décimo sétimo provedor que o Conduit traz, feito exatamente para isso. Aponte-o para a URL base do seu servidor e adicione uma chave só se a sua configuração exigir uma; a mesma rota cobre qualquer proxy auto-hospedado que fale a API de chat completions da OpenAI.
Com um provedor local selecionado e a verificação de atualizações deixada no modo manual padrão, sim — o modelo roda na sua máquina, e o modo somente local também desliga a busca na web e a indexação de documentos na nuvem, então nada mais no app se conecta sozinho. Ligar a verificação de atualizações em segundo plano, ou escolher um provedor na nuvem, é o que muda isso.
O uso de ferramentas e a visão dependem do modelo, não do Conduit — as ferramentas MCP e integradas funcionam com qualquer modelo cujo adaptador suporte chamadas de ferramenta, e anexos de imagem vão para modelos que os aceitam; um modelo só de texto como o DeepSeek recebe uma imagem anexada descartada com um motivo declarado, em vez de uma resposta forjada. A geração de imagens em si só roda na OpenAI, Gemini ou OpenRouter hoje, nunca em um modelo local.
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