Activepieces flow-কে একটা OpenAI-compatible AI provider দিন।

দ্রুত উত্তর: admin AI setup-এ একটা provider entry।

Activepieces admin console-এ, AI setup page খুলুন এবং OpenAI Compatible type-এর একটা provider যোগ করুন। Form-টা নেয় একটা Display Name, একটা API Key, একটা Base URL, একটা API Key Header, optional default headers, এবং একটা model list যেখানে প্রতিটা entry-তে থাকে একটা Model ID, একটা Model Name, এবং একটা Model Type। APIsRouter-এর জন্য value: Base URL হলো https://api.apisrouter.com/v1 (codebase নিজের built-in compatible provider-এর জন্য যে shape ব্যবহার করে ঠিক সেটাই), API Key Header হলো Authorization, এবং key field আপনার gateway key নেয়। জানার যোগ্য একটা implementation detail: Activepieces আপনি যেভাবে টাইপ করেছেন ঠিক সেভাবেই সেই header-এ key পাঠায়, কোনো Bearer prefix automatically যোগ না করেই, তাই canonical form-এর জন্য এটা "Bearer sk-..." হিসেবে লিখুন; APIsRouter Authorization header-এ bare key-ও accept করে, তাই এখানে দুটো spelling-ই কাজ করে। তারপর flow যেসব model দেখতে চান প্রতিটা যোগ করুন, Model ID catalog-এর সাথে exactly মিলিয়ে।

Admin Console -> AI setup -> Add AI Provider
  -> OpenAI Compatible

Display Name:   APIsRouter
Base URL:       https://api.apisrouter.com/v1
API Key Header: Authorization
API Key:        Bearer sk-YOUR-APISROUTER-KEY

Models (Add Model):
  Model ID: claude-haiku-4-5-20251001  Type: TEXT
  Model ID: deepseek-v4-flash          Type: TEXT
  Model ID: claude-sonnet-4-6          Type: TEXT

Activepieces কীভাবে একটা কাস্টম provider ব্যবহার করে।

Activepieces (GitHub-এ প্রায় 23K star) হলো leading open-source no-code automation platform: trigger এবং piece দিয়ে বানানো flow, Zapier-এর shape-এ কিন্তু self-hostable, একটা MIT-licensed piece framework এবং একটা বড় community catalog সহ। এর AI capability (text generation step, agent, AI utility piece) তাদের model resolve করে platform-এর configured AI provider-এর মাধ্যমে, যে কারণেই provider entry একসাথে প্রতিটা flow-এর জন্য একটা routing decision হয়ে যায়। ভেতরে ভেতরে, OpenAI Compatible provider আপনার Base URL-এর বিরুদ্ধে একটা standard client বানায় এবং আপনার বেছে নেওয়া header name-এর নিচে আপনার key যুক্ত করে, প্লাস per-run metadata header যা project এবং flow identify করে। আপনার register করা Model ID chat-completions request-এ model string হিসেবে pass through হয়। এই provider type-এর জন্য কোনো model auto-discovery নেই: flow ঠিক সেই model-ই select করতে পারে যা আপনি list-এ যোগ করেছেন, যা picker-কে flooded না করে intentional রাখে। Provider configuration platform-level। একজন admin এটা একবার define করেন, এবং instance-এর প্রতিটা project এবং flow registered model থেকে select করে। সেই centralization-ই হলো governance win: কোন model আছে তা ঠিক করার একটাই জায়গা, সব AI step meter করার একটাই key, এবং প্রতিটা request-এর per-flow metadata usage-কে attributable বানায় যখন আপনি log পড়েন।

সম্পূর্ণ সেটআপ এবং save-time caveat।

Form connection validate না করেই save হয়ে যায়; provider implementation OpenAI Compatible type-এর জন্য explicitly connection check skip করে। এটা convenient (save time-এ আপনার endpoint probe করা হয় না) কিন্তু এর মানে একটা ভুল Base URL বা একটা malformed key পরে fail করে, প্রথম flow run-এ যেটা একটা AI step touch করে। Production flow-তে wire করার আগে একবার হাতে endpoint verify করুন, এবং প্রথম run-কে setup-এর অংশ হিসেবে treat করুন। কোন piece entry ব্যবহার করতে পারে তার জন্য Model Type গুরুত্বপূর্ণ: text step TEXT model চায়। catalog যেভাবে spell করে ঠিক সেভাবে id register করুন; Model Name একটা display label এবং readable যেকোনো কিছু হতে পারে। যদি আলাদা team-এর জন্য একই underlying model দুটো price-performance tier-এ চান, প্রতি Model ID-তে একবার register করুন; display name picker-এ তাদের distinguishable রাখে।

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":"claude-haiku-4-5-20251001",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

Automation step-এর জন্য model বেছে নেওয়া।

যেহেতু provider platform-wide, model governance একটা screen: যেসব id আপনি bless করেন সেগুলো যোগ করুন, per key এক সপ্তাহের usage দেখুন, এবং যা কারো ব্যবহার করা উচিত না তা prune করুন। Flow builder-রা আপনার curate করা list-এর ভেতরেই তাদের স্বাধীনতা রাখে।

• Automation AI হলো high-volume, short-prompt কাজ: একটা ticket classify করা, field extract করা, একটা message draft করা, একটা webhook payload summarize করা। claude-haiku-4-5-20251001, gpt-5.4-mini, এবং deepseek-v4-flash volume pricing-এ বেশিরভাগ step cover করে।
• Judgment step-এর জন্য একটা stronger id সংরক্ষণ করুন। একটা flow যা customer-facing reply draft করে বা routing decision নেয় তা claude-sonnet-4-6-এর যোগ্য, flow builder-এ per step selected।
• MiniMax-M2.7 এবং DeepSeek family bulk transformation flow-এর জন্য (feed, scraping cleanup, enrichment) extremely ভালো price করে যেখানে দিনে হাজার হাজার run স্বাভাবিক।
• Flow unattended চলে, তাই cost হলো একটা schedule গুণ একটা per-run token count। usage log আপনাকে per-run number দেয়; schedule আপনার নিজের।
• ইচ্ছাকৃতভাবে অল্প কিছু model register করুন। picker ঠিক তাই দেখায় যা আপনি যোগ করেছেন, এবং একটা curated list শ-খানেক flow builder-কে প্রত্যেকে ভিন্ন কিছু বেছে নেওয়া থেকে আটকায়।

ব্যবহার অনুযায়ী পেমেন্ট · অফিশিয়াল মূল্যের নিচে

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

Activepieces-specific failure mode।

Silent save, loud first run। যেহেতু OpenAI Compatible provider connection validation skip করে, প্রতিটা wiring mistake (ভুল Base URL, missing /v1, bad key, ভুল header name) একটা form error-এর বদলে flow run-এ একটা failed AI step হিসেবে surface করে। provider change-এর ঠিক পরেই যদি একটা AI step fail করে, flow-এর আগে provider entry-কে সন্দেহ করুন। Bearer prefix প্রশ্ন। key আপনার বেছে নেওয়া header-এর নিচে verbatim পাঠানো হয়। যে endpoint literal Bearer prefix require করে তার key field-এ এটা টাইপ করা দরকার; APIsRouter দুটো form-ই accept করে, কিন্তু যদি কখনো এই provider-কে অন্য কোথাও repoint করেন, মনে রাখবেন platform আপনার জন্য prefix যোগ করবে না। Model ID exact। একটা typo সহ registered id form pass করে যায় (label free text) এবং run time-এ model-not-found দিয়ে fail করে; gateway-এর /v1/models output-ই authoritative spelling। কোনো auto-discovery না থাকাটা একটা feature, bug না। যদি একটা flow-এর picker-এ কোনো model না থাকে, সেটা provider-এ register করা হয়নি; flow builder-এ খোঁজার বদলে admin console-এ এটা যোগ করুন। এবং piece-level connection-কে মনের মধ্যে আলাদা রাখুন: OpenAI piece-এর মতো individual piece প্রতি connection নিজস্ব credential রাখতে পারে, যেখানে এখানে বর্ণিত provider entry platform-এর universal AI capability চালায়। যদি একটা flow তার নিজস্ব connection সহ একটা vendor-specific piece ব্যবহার করে, সেই traffic আপনার gateway entry দিয়ে route হয় না।

কারা একটা gateway দিয়ে Activepieces route করে।

• Self-hosting team যারা কয়েক ডজন flow জুড়ে AI standardize করে, যেখানে একটা provider entry এবং একটা key scattered per-piece credential-কে replace করে।
• Platform admin যারা model governance চান: একটা curated model list, per-key usage, এবং flow touch না করেই backing endpoint swap করার ability।
• Agency যারা এক instance-এ client automation চালান, একই catalog-এ আলাদা key দিয়ে per client AI usage meter করে।
• Builder যাদের flow volume step এবং judgment step মেশায়, এক endpoint দিয়ে per step fast id-কে frontier id-এর সাথে pair করে।
• Developer যাদের কোনো নির্দিষ্ট vendor-এর billing-এ access নেই। কোনো card requirement ছাড়া Top-up based access per-provider sign-up dependency সরিয়ে দেয়।

Endpoint verify করুন এবং প্রথম AI step debug করুন।

Provider save করার আগে উপরের দুটো curl চালান; তারা একসাথে key, Base URL, এবং model id প্রমাণ করে, যা ঠিক সেটাই যা form আপনার জন্য check করবে না। setup-এর পরে যখন একটা flow-এর AI step fail করে, step error পড়ুন। Authentication failure মানে key field বা header name ভুল (অথবা যে endpoint-এ এটা দরকার সেখানে Bearer prefix missing)। একটা model-not-found error মানে একটা registered id যা catalog-এর সাথে মেলে না। একটা connection error সাধারণত মানে Base URL তার /v1 হারিয়েছে। যদি step select করার মতো কোনো model খুঁজে না পায়, provider save হয়েছে কিন্তু সেই model type-এর জন্য model list খালি। একবার flow চললে, APIsRouter console per-request model, token count, এবং spend দেখায়। Scheduled automation নীরবে compound হয়, এবং per-key usage view-ই হলো কীভাবে একজন platform admin invoice-এর আগেই দেখেন কোন flow তাদের token-এর যোগ্য।

সাধারণ প্রশ্ন