Erstelle einen $10 Token-Monitor für LM Studio mit einem ESP32-Display
Günstige Hardware für KI-Workflows umzufunktionieren, ist eine Hacker-Tradition. Ein Reddit-Nutzer hat gerade einen 10-Dollar-ESP32-Wetterstationsbildschirm von AliExpress in einen Live-Token-pro-Sekunde-Monitor für LM Studio verwandelt. Der Bildschirm ist ein kleiner 240×240-Pixel-Display, das normalerweise als Bitcoin-Ticker verkauft wird, aber der generische Nachbau ließ die ursprünglichen GitHub-Projekte nicht laufen. Hier kommt Codex ins Spiel: Der Nutzer bat Claude Codex (wahrscheinlich Anthropics Coding-Assistenten), eine benutzerdefinierte Firmware zu schreiben, und hatte innerhalb von 15 Minuten einen funktionierenden Token-Monitor.
Das Projekt nutzt das WLAN des ESP32, um Token-Rate-Daten von der LM-Studio-API abzurufen. Während der Beitrag den genauen Code nicht enthält, ist der Ansatz unkompliziert: Den lokalen HTTP-Endpunkt von LM Studio abfragen (normalerweise http://localhost:1234), die Token-Generierungsgeschwindigkeit parsen und auf dem kleinen runden Display anzeigen. Das Display verwendet den ST7789-Treiber über SPI, der bei diesen AliExpress-Modulen üblich ist.
Wichtige Details aus dem Beitrag:
- Hardware: ESP32-basiertes 240×240 rundes LCD-Display (als Wetterstation/Bitcoin-Ticker verkauft) von AliExpress für ca. 10 €.
- Firmware: Eigenentwicklung mit Codex in etwa 15 Minuten.
- Funktion: Zeigt die Live-Token-Generierungsgeschwindigkeit (Tokens/Sekunde) von LM Studio an.
- API-Endpunkt: LM Studio stellt die Token-Rate über seine lokale API bereit; der ESP32 fragt sie über WLAN ab.
- Treiber: Wahrscheinlich ST7789 (üblich für 240×240-TFTs).
Der Nutzer merkt an, dass sein spezifischer Display-Nachbau die bestehenden GitHub-Projekte für diese Bildschirme nicht unterstützte – ein häufiges Problem mit generischer AliExpress-Hardware –, aber Codex die Anpassung schnell erledigte. Es wurden keine speziellen Bibliotheken über den standardmäßigen ESP32-Arduino-Core und TFT_eSPI hinaus erwähnt.
Dies ist ein nettes Wochenendprojekt für alle, die LM Studio lokal betreiben. Die gesamte Teileliste liegt unter 15 € inklusive des ESP32-Boards (obwohl viele dieser Displays den ESP32 integriert haben). Die Hauptherausforderung besteht darin, die Details des Token-Rate-Endpunkts von LM Studio zu ermitteln – überprüfen Sie die API-Dokumentation für den genauen Pfad.
Für wen es ist: Entwickler, die LM Studio lokal betreiben und ein physisches, Echtzeit-Token-Rate-Display wünschen, ohne mehr als 50 € für einen externen Monitor auszugeben.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch
Optimierung von Qwen 3.6 27B/35B auf RTX 3090: Flags, Quantisierung und Auto-Routing
Ein Benutzer teilt seine llama-server-Flags für die Qwen 3.6 27B- und 35B-GGUF-Modelle auf einer RTX 3090 (24 GB) mit und berichtet von langsamen Geschwindigkeiten für das 35B-Modell sowie unzuverlässiger Code-Ausgabe des 27B-Modells. Der Beitrag fragt nach besseren Quantisierungen, Flag-Optimierung und automatischem Modellwechsel.
Post-Mortem: Claude Max + OpenClaw Abrechnungsfehler durch veraltete OAuth- und isolierte Cron-Jobs
OpenClaw-Agent stürzt zufällig ab, weil ein veralteter OAuth-Token den gesamten Anthropic-Anbieter auf die Blacklist setzt und isolierte Cron-Jobs den Extra Usage-Bucket treffen. Vollständige Lösung: Manuelles Profil entfernen, Cron in Hauptsitzung verschieben, Abrechnungssperre löschen.
Behebung für das Ausführen von OpenClaw auf Android über proot Ubuntu: Hijack von networkInterfaces() zur Lösung des uv_interface_addresses Fehlers 13
Ein Entwickler teilt eine Lösung für das Ausführen von OpenClaw 2026.3.13 auf Android 16 über Termux und proot Ubuntu 25.10, bei der die App mit 'uv_interface_addresses returned Unknown system error 13' abstürzt. Die Lösung ist ein JavaScript-Hijack-Skript, das os.networkInterfaces() überschreibt.
RAG-Chatbot-Evaluierung: Wie ein Modell-Sweep und Retrieval-Fixes Kosten um 79% senkten und die Qualität um 19% steigerten
Ein Entwickler evaluierte einen RAG-Chatbot für den Kundensupport und stellte Fehlkonfigurationen bei der Abfrage, Mängel bei heuristischen Bewertern und ein günstigeres Modell fest, das das Produktionsmodell übertraf. Die Qualität verbesserte sich von 6,62 auf 7,88, während die Kosten pro Sitzung von 0,002420 $ auf 0,000509 $ sanken.