Trae 的 Base URL 必须填写为 http://localhost:11434/v1，且需确保 Ollama 服务已启动、OpenAI 兼容接口手动启用、模型名与 ollama list 输出完全一致，否则将导致 404 或超时错误。
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Trae 的 Base URL 确实可以填写本地 Ollama 服务地址，但必须严格匹配 Ollama 的 OpenAI 兼容 API 路径，否则模型加载失败、请求超时或返回 404 错误。
确认 Ollama 服务已运行并启用 OpenAI 兼容接口
打开终端，执行 ollama serve 启动服务（若已后台运行，跳过此步）。
访问 http://localhost:11434/health，返回 {"status":"ok"} 表示服务正常；若打不开，说明服务未启动或端口被占用。
Ollama 默认不自动开启 OpenAI 兼容层，【必须手动启用】：在 Ollama 安装目录下找到配置文件（Linux/macOS 在 ~/.ollama/config.json，Windows 在 %USERPROFILE%\.ollama\config.json），添加 "host": "127.0.0.1:11434" 并确保 "cors_allow_origins" 包含 "http://localhost:3000"（Trae WebUI 常用端口）。
Trae 中填写 Base URL 的正确格式
打开 Trae → 设置 → AI Settings → Models → Add Model。
在 “Custom Request URL” 输入框中，填入：http://localhost:11434/v1。
注意：结尾必须带 /v1，这是 OpenAI 兼容 API 的路径前缀，缺了会报错 404 Not Found；不能写成 http://localhost:11434 或 http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions。
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API Key 字段可留空或填任意字符串（如 ollama），Ollama 本地服务默认不校验密钥。
模型名称必须与本地 Ollama 模型名完全一致
第一步：在终端运行 ollama list，记下已拉取模型的精确名称，例如 qwen3.6:35b、llama3.2:3b。
第二步：在 Trae 新增模型的 “Model Name” 输入框中，【必须一字不差粘贴该名称】，大小写、冒号、版本号都要对齐。Ollama 对模型名区分大小写，Qwen3.6:35b 和 qwen3.6:35b 是两个不同模型。
第三步：勾选 “Is Multimodal” 仅当该模型实际支持多模态（如 llava 系列），普通文本模型不要勾选，否则 Trae 会尝试发送图像字段导致调用失败。
测试连接与验证响应
保存模型配置后，在 Trae 聊天窗口顶部选择刚添加的模型。
输入一句简单提问，例如 “你好，请说三个字”，观察右下角状态栏是否显示 “Thinking…” 并返回结果。
若提示 “Request failed: Network Error” 或 “Model not found”，请立即检查：① ollama serve 是否仍在运行；② Trae 填写的 URL 是否含 /v1；③ 模型名是否与 ollama list 输出完全一致。
