> Markdown twin of https://conduitllm.com/pt-BR/use-cases/local-llm.html > App de chat desktop para o modelo que você roda no Ollama, LM Studio ou vLLM. Sem chave, sem fatura — documentos e ferramentas funcionam do mesmo jeito. --- 1. [Conduit](https://conduitllm.com/pt-BR/) 2. [Casos de uso](https://conduitllm.com/pt-BR/use-cases.html) 3. Modelos locais Para quem usa modelos locais # Modelos locais, com *um app de verdade* em volta 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. [Baixar Conduit](https://conduitllm.com/pt-BR/#get) Veja qual runtime combina com você - Sem chave, sem fatura para modelos locais - Pode rodar sem internet nenhuma - Ollama, LM Studio, ou qualquer endpoint compatível com OpenAI O seu servidor roda o modelo; o Conduit é o app em volta dele. Com o modo somente local ativado, a busca na web e a indexação de documentos na nuvem ficam desligadas. 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 motor que você já roda, com um app de verdade em volta O Conduit não toca nos seus arquivos de modelo. Ele é o cliente, e o seu servidor local continua sendo quem faz a inferência. ### Sem chave, sem fatura, nada para buscar 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. ### O app inteiro, não só uma caixa de chat 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. ### Um modelo na nuvem, a uma tecla de distância 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. [Cada recurso, com seus limites](https://conduitllm.com/features.html) Como funciona ## Aponte o Conduit para o servidor que você já tem Três passos. Não existe modelo para baixar através do próprio Conduit em nenhum momento. ### Inicie o seu servidor local 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. ### Aponte o Conduit para ele 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 modelo e comece a conversar 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 ## Três caminhos, uma tela de configurações As telas exatas, e quaisquer valores pré-preenchidos, estão na [documentação](https://conduitllm.com/pt-BR/docs.html#first-run) — 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](https://conduitllm.com/compare/ollama.html) aprofunda o que um cliente separado adiciona em cima do Ollama especificamente. Limites ## O que faz, e o que não faz A tabela completa de rede, para cada recurso, está na [página de privacidade](https://conduitllm.com/pt-BR/privacy.html). ### O que faz - Conecta diretamente ao Ollama, LM Studio ou qualquer servidor compatível com OpenAI — vLLM, SGLang, um proxy — pela própria API dele - O modo somente local desliga a busca na web e a indexação de documentos na nuvem em um único toggle - Com um provedor local e a verificação de atualizações deixada em manual, não faz nenhuma requisição à internet - Documentos podem ser processados totalmente no dispositivo com o Ollama, então com um modelo de chat local uma coleção nunca sai da máquina - Ferramentas MCP, artefatos, skills, memória e busca full-text funcionam igual a com um modelo na nuvem - Um provedor na nuvem fica a uma tecla de distância quando você quiser um — o provedor que você seleciona é quem responde ### O que não faz - Não baixa, instala, atualiza nem gerencia modelos — isso fica com o Ollama, o LM Studio ou o seu próprio servidor - Não forja visão em um modelo só de texto — uma imagem anexada é descartada com um motivo declarado - Não gera imagens localmente — a geração de imagens só roda na OpenAI, Gemini ou OpenRouter - Não faz um modelo pequeno raciocinar como um grande — velocidade e qualidade dependem do seu hardware e do modelo que você carregou - Não garante chamadas de ferramenta — isso depende de o modelo que você escolheu ter sido treinado para chamar ferramentas - Ainda não distribui instaladores assinados — espere um aviso do SmartScreen ou do Gatekeeper na primeira execução ## Perguntas sobre modelos locais **O Conduit roda modelos localmente?** 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. **O Conduit é uma GUI para o Ollama?** 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](https://conduitllm.com/compare/ollama.html) para saber quando cada um é o melhor uso diário. **Posso usar o Conduit com o LM Studio?** 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. **O Conduit funciona com vLLM ou SGLang?** 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. **O modo somente local é realmente offline?** 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. **Um modelo local pode usar ferramentas, ver imagens ou gerar figuras?** 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. Relacionados ## Outras formas de usar o Conduit Para quem usa muita IA ### Pague por token, não por assento Suas próprias chaves de API para cada provedor hospedado, para os dias em que um modelo local não é o bastante. [Use sua própria chave](https://conduitllm.com/pt-BR/use-cases/bring-your-own-key.html) Para desenvolvedores ### Um cliente MCP que pergunta antes Servidores locais e remotos, OAuth, e consentimento graduado pelo que uma ferramenta pode fazer — para um modelo local com algo para fazer. O Conduit como seu cliente MCP Para pesquisa e análise ### Pergunte aos seus próprios arquivos Indexe uma coleção com embeddings do Ollama e a recuperação fica tão local quanto o modelo de chat. Converse com seus documentos ## Aponte para o modelo que você já roda Gratuito e código aberto. Sem conta, sem chave necessária para Ollama ou LM Studio. [Baixar Conduit](https://conduitllm.com/pt-BR/#get) [Leia a documentação de configuração](https://conduitllm.com/pt-BR/docs.html) Um release candidate: os instaladores ainda não são assinados pelo sistema operacional, então espere um aviso do SmartScreen ou do Gatekeeper na primeira execução.