شغّل تطبيقات FastGPT على base URL مخصص متوافق مع OpenAI.

إجابة سريعة: قناة واحدة في صفحة Model Providers.

منذ الإصدار v4.8.23، يشحن FastGPT طبقة تجميع نماذج خاصة به (AI Proxy) وواجهة إعداد نماذج، لذا نقطة نهاية مخصصة لم تعد تحتاج نشر OneAPI منفصلاً أو تعديل config.json يدوياً. افتح Account، ثم Model Providers، انتقل إلى تبويب Model Channels، وانقر Add Channel. اضبط نوع البروتوكول على OpenAI، سمِّ القناة، ضع https://api.apisrouter.com/v1 في حقل عنوان البروكسي (الـ base URL، لا مسار الطلب الكامل)، الصق مفتاحك، واختر أو اكتب معرّفات النماذج التي يجب أن تخدمها القناة. عُد إلى تبويب النماذج، فعّل المعرّفات التي أضفتها وشغّل اختبار الاتصال المدمج. من حينها، يمكن لكل تطبيق FastGPT وقاعدة معرفة وعُقدة تدفق عمل اختيار تلك النماذج. التوثيق ثنائي اللغة والتسميات تتغيّر بين الإصدارات (doc.fastgpt.io هو المدخل الإنجليزي)، لذا عامل التدفق، قناة، بروتوكول، base URL، مفتاح، نماذج، كالجزء الثابت بدلاً من الصياغة الدقيقة.

Channel Name:   APIsRouter
Protocol Type:  OpenAI
Proxy URL:      https://api.apisrouter.com/v1
API Key:        sk-YOUR-APISROUTER-KEY
Models:         claude-sonnet-4-6, deepseek-v4-flash,
                glm-5.2, qwen3.7-plus, kimi-k2.6

then: enable the models + run the connection test

كيف يوجّه FastGPT حركة النماذج.

FastGPT (labring على GitHub، بنحو 29 ألف نجمة) هو منصة قواعد معرفة وتدفقات عمل من أصل صيني: مجموعات بيانات باستخراج أسئلة وأجوبة وبحث متجهي، تنسيق Flow مرئي، وتطبيقات منشورة بمشاركة ووصول API. كل ذلك يحل نماذج مُسجَّلة في طبقة الإعداد. القناة قاعدة توجيه: هذه معرّفات النماذج، هذا الـ base URL، هذا المفتاح. تخرج الطلبات من FastGPT كـ chat completions قياسية بمعرّف النموذج كسلسلة نصية عادية، ولهذا تدخل بوابة متعددة البائعين كقناة واحدة. طبقة القناة تحمل أيضاً ميزات تشغيلية كنت ستبنيها بنفسك خلاف ذلك: يمكن لنموذج واحد أن يعيش في عدة قنوات لموازنة الحِمل، وتخطيط النموذج يسمح لـ FastGPT بعرض اسم واحد بينما يرسل للمزوّد سلسلة معرّف مختلفة. بالنسبة للمستضيفين ذاتياً على إصدارات أقدم، لا يزال الربط المباشر موجوداً: زوج البيئة الكلاسيكي في FastGPT يوجّه المنصة نحو أي base متوافق مع OpenAI، OPENAI_BASE_URL وCHAT_API_KEY في بيئة docker-compose، مع نماذج مُعلَنة في config.json تحت llmModels. يعمل، لكن مسار الواجهة هو حيث انتقل المشروع، والنشرات الجديدة يجب أن تبدأ هناك.

زاوية آسيا: رصيد واحد لعالمَي النماذج.

قاعدة مستخدمي FastGPT ناطقة بالصينية بكثافة، ونشرها النموذجي يمزج نماذج إقليمية بأخرى غربية: GLM أو Qwen لقواعد المعرفة الصينية، DeepSeek للحجم، Claude أو GPT حيث صقل الإجابة هو المنتج. عند الخدمة المباشرة، يعني هذا المزيج حسابات في Zhipu وAlibaba وDeepSeek وAnthropic وOpenAI، كل واحد بفوترته الخاصة، بعضها صعب الدفع من جانب واحد من العالم أو الآخر. عبر قناة واحدة، المزيج هو مجرد قائمة نماذج: glm-5.2 وqwen3.7-plus وkimi-k2.6 وdeepseek-v4-flash وclaude-haiku-4-5-20251001 جنباً إلى جنب، رصيد مدفوع مسبقاً واحد، بدون شرط بطاقة، معرّفات مباشرة من الكتالوج. الفرق في آسيا تحصل على Claude وGPT بدون بطاقة غربية؛ الفرق الغربية تحصل على النماذج الصينية بدون تسجيلات إقليمية. يمكن لنفس قاعدة المعرفة الإجابة على استعلامات صينية على GLM واستعلامات إنجليزية على Claude، موجَّهة لكل تطبيق. إذا شغّلت ربط البيئة القديم بدلاً من ذلك، تدخل نفس نقطة النهاية مباشرة؛ اصطلاح الـ base URL يتضمن لاحقة /v1، ويُلحِق FastGPT مسارات مثل /chat/completions به.

# docker-compose environment, pre-AI-Proxy versions
OPENAI_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
CHAT_API_KEY=sk-YOUR-APISROUTER-KEY
# models declared in config.json under llmModels

اختيار النماذج لقواعد المعرفة وتدفقات العمل.

لأن كل معرّف مُفعَّل يُفوتَر عبر مفتاح واحد، مقارنة النماذج هي تغيير إعداد عُقدة. ثبّت مرشَّحَين في نسختين من نفس التطبيق، شغّل أسبوعاً من الأسئلة الحقيقية، واقرأ التقسيم لكل نموذج في لوحة APIsRouter بجانب حُكمك الخاص على جودة الإجابة.

• الأسئلة والأجوبة على مجموعة البيانات وتوليد الإجابات فوق مقاطع مسترجَعة عمل حجمي: deepseek-v4-flash وglm-5.2 يُبقيان تكلفة كل سؤال ثابتة على مجموعات البيانات ثنائية اللغة.
• qwen3.7-plus وkimi-k2.6 هما الخياران الإقليميان اللذان يستحقان الاختبار عندما يجب أن تُقرأ الإجابات بشكل طبيعي بالصينية؛ فروق جودة التوليد بين النماذج الصينية أكبر من فروق الاسترجاع.
• claude-haiku-4-5-20251001 هو المستوى الغربي السريع للنشرات ثنائية اللغة؛ ارتقِ إلى claude-sonnet-4-6 في التطبيقات المحددة حيث جودة التركيب هي المنتج.
• عُقَد تدفق العمل تُطلَق لكل تشغيل، لذا تدفق من خمس عُقَد يُضاعِف أي معرّف يجلس في كل عُقدة؛ ضع معرّفات سريعة في عُقَد التصنيف والتوجيه، وأنفق على عُقدة الإجابة.
• نماذج الفهرسة والاستخراج تُعَدّ منفصلة عن نماذج المحادثة؛ تأكّد من أن نقطة النهاية تخدم أي معرّف تضمين تربطه قبل إعادة بناء فهرس حوله.

ادفع حسب الاستخدام · أقل من السعر الرسمي

Selected models are priced below official list prices. Exact input, output, cache, and per-request prices are shown for each model.

أنماط الفشل الخاصة بـ FastGPT.

اصطلاح الـ base URL يُعثِر من يعبر من أدوات أخرى: يتوقع FastGPT الـ base بلاحقة /v1 في حقل البروكسي ويُلحِق /chat/completions بنفسه، بينما نموذج النموذج المخصص فيه (ميزة مختلفة، لنماذج فردية تتجاوز القنوات) يريد عنوان الطلب الكامل بما فيه /v1/chat/completions. اعرف في أي حقل أنت قبل اللصق. نموذج موجود في القناة لكن غير قابل للاختيار في التطبيقات يعني أنه أُضيف إلى القناة لكن لم يُفعَّل في جانب النماذج من الإعداد؛ القائمتان منفصلتان، واختبار الاتصال يثبت القناة فقط. الدروس القديمة هي الخطر الأكبر. سنوات من أدلة FastGPT تفترض جانب OneAPI وتعديلات config.json؛ في الإصدارات الحالية تحل واجهة Model Providers محل كليهما، ومزج النهجَين (ربط بيئة زائد قنوات) يجعل الطلبات تتوجّه إلى مكان لا تراقبه. اختر طبقة واحدة وأعِدّها بالكامل. أخطاء model-not-found هي مشكلة النص الحر المعتادة: يجب أن يطابق المعرّف في القناة هجاء /v1/models الخاص بالبوابة تماماً، بما في ذلك لواحق الإصدار. انسخ، لا تكتب.

من يوجّه FastGPT عبر بوابة.

• الفرق ثنائية اللغة التي تمزج GLM وQwen وKimi وDeepSeek بمعرّفات Claude وGPT في نشرة واحدة، رصيد واحد، سجل استخدام واحد.
• الفرق في آسيا التي تريد نماذج غربية حديثة على رصيد مدفوع مسبقاً بدون بطاقة غربية، والفرق الغربية التي تريد نماذج صينية بدون فوترة إقليمية.
• المستضيفون ذاتياً الذين يستبدلون جانب OneAPI: تخدم البوابة الجزء متعدد البائعين، وقنوات FastGPT المدمجة تخدم جزء التوجيه.
• الوكالات التي تشغّل قواعد معرفة العملاء على FastGPT، تقيس كل عميل بمفتاحه الخاص بحيث يُبلِّغ إنفاق النموذج عن نفسه لكل مشروع.
• المُنشِئون الذين يقارنون نماذج الإجابة على مجموعات بيانات ثابتة، حيث كل مرشّح مُدخَل قناة بدلاً من حساب بائع.

تحقق من نقطة النهاية وصحّح أخطاء السؤال الأول.

أجرِ curl على قائمة النماذج أولاً وانسخ المعرّفات من المخرجات إلى القناة؛ ثم شغّل إكمال محادثة واحد مقابل المعرّف الذي تنوي جعله افتراضياً. إذا نجح كلاهما، يثبت نصف البوابة. داخل FastGPT، استخدم اختبار اتصال القناة، ثم اسأل سؤالاً واحداً في تطبيق بسيط قبل إشراك مجموعات البيانات. أخطاء المصادقة تشير إلى مفتاح القناة؛ not-found إلى هجاء المعرّف؛ أخطاء الاتصال إلى عنوان البروكسي أو خروج الحاوية، لأن خادم FastGPT هو الذي يجب أن يصل إلى نقطة النهاية. إذا فشل تطبيق مجموعة بيانات حيث يعمل تطبيق محادثة عادي، فالمشكلة في ربط النموذج الخاص بمجموعة البيانات، لا في القناة. بمجرد تدفّق الأسئلة، تعرض لوحة APIsRouter النموذج لكل طلب، وعدد tokens، والإنفاق. حركة قاعدة المعرفة هي طلبات صغيرة كثيرة وثقيلة بالمدخل، وعرض الاستخدام لكل مفتاح هو حيث يظهر ملف التكلفة الحقيقي لنشرة ما، لكل نموذج، لكل يوم، معرّفات صينية وغربية على صفحة واحدة.

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -50

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"glm-5.2",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

الأسئلة الشائعة