এক Base Path দিয়ে Flowise flow-কে যেকোনো catalog model-এ চালান।

দ্রুত উত্তর: credential, Base Path, model id।

Flowise canvas-এ, Chat Models panel থেকে একটা ChatOpenAI node drag করুন, Connect Credential click করুন, এবং আপনার APIsRouter key ধরে রাখা একটা নতুন OpenAI credential তৈরি করুন। তারপর node-এ Additional Parameters খুলুন এবং Base Path-কে https://api.apisrouter.com/v1-এ সেট করুন। node-এর প্রতিটা call এখন OpenAI-এর host-এর বদলে gateway-এ যায়। model field-এর জন্য: standard ChatOpenAI node OpenAI model নামের একটা dropdown দেয়, তাই claude-sonnet-4-6 বা deepseek-v4-flash-এর মতো gateway id-র জন্য এর বদলে ChatOpenAI Custom node ব্যবহার করুন, যা যেকোনো model id free text হিসেবে accept করে। এটা একটা documented Flowise pattern, ঠিক এই class-এর OpenAI-compatible endpoint-এর জন্য official docs-এ বর্ণিত।

Connect Credential:  new OpenAI credential
                     API Key: sk-YOUR-APISROUTER-KEY

Model Name:          claude-sonnet-4-6

Additional Parameters:
  Base Path:         https://api.apisrouter.com/v1

Flowise কীভাবে endpoint-এর সাথে কথা বলে।

Flowise (GitHub-এ FlowiseAI, প্রায় 55K star) হলো LLM app-এর জন্য visual builder: canvas-এ node থেকে বানানো chatflow এবং agent flow, chat model, document store-এর উপর RAG pipeline, tool-using agent, এবং আপনার নিজের product থেকে call করা যায় এমন API endpoint কভার করে। flow-এর প্রতিটা LLM node standard chat-completions request পাঠায়, এবং Base Path ঠিক করে সেই request কোথায় গিয়ে পৌঁছায়। যেহেতু gateway এক URL-এর পেছনে অনেক vendor serve করে, এক credential catalog-এর প্রতিটা model কভার করে। একটা RAG chatflow claude-sonnet-4-6-এ তার answer synthesis চালাতে পারে যখন একই flow-এর একটা classification branch deepseek-v4-flash চালায়, প্রতিটা তার নিজস্ব model id সহ নিজস্ব node হিসেবে configured, দুটোই একই key দিয়ে bill হয়। docs অন্য OpenAI-compatible service-এর জন্যও একই Base Path mechanism বর্ণনা করে, তাই এটা একটা workaround না বরং standard Flowise usage। একটা honest caveat: embedding একটা আলাদা node type। যদি আপনার flow OpenAI embedding ব্যবহার করে, একই Base Path pattern দিয়ে OpenAI Embeddings Custom node configure করুন, এবং প্রথমে catalog-এর বিরুদ্ধে embedding model id verify করুন, যেহেতু chat এবং embedding surface আলাদা।

Self-hosted Flowise: Docker networking note।

বেশিরভাগ Flowise install Docker-এ চলে, এবং Base Path container-এর ভেতর থেকে resolve হয়। https://api.apisrouter.com/v1-এর মতো একটা public gateway URL যেকোনো জায়গা থেকে কাজ করে, তাই কোনো special networking প্রযোজ্য না; এই caveat বিদ্যমান কারণ community documentation-এর বেশিরভাগ local inference server-এর জন্য লেখা হয়েছিল, যেখানে host.docker.internal address গুরুত্বপূর্ণ। একটা hosted gateway-এর বিরুদ্ধে আপনি সেই পুরো class-এর advice ignore করতে পারেন। যেটা operationally গুরুত্বপূর্ণ: Flowise-এ credential server-side stored হয় এবং flow জুড়ে share হয়, তাই একবার তৈরি করা এক APIsRouter credential instance-এর প্রতিটা flow-এর প্রতিটা node reusable। Team-এর জন্য, সেটা প্লাস gateway console-এ per-key usage আপনাকে একটা clean split দেয়: প্রতি environment বা প্রতি project এক credential, এবং console প্রতিটাতে token এবং spend attribute করে।

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -30

প্রতি node-এ model বেছে নেওয়া।

Flow model call বহুগুণ করে এমনভাবে যা একটা single chat কখনো করে না: query rewriting, retrieval grading, এবং answer synthesis সহ একটা RAG pipeline প্রতি user message-এ তিন বা তার বেশিবার LLM-এ hit করতে পারে। flagship শুধু যেখানে এটা earn করে সেখানে বসানো, এবং বাকি সব জায়গায় একটা volume tier, একবার Base Path সেট হয়ে গেলে একটা per-node dropdown decision।

• claude-sonnet-4-6 প্রধান conversational বা agent node-এর জন্য, যেখানে answer quality flow বহন করে।
• claude-haiku-4-5-20251001 high-volume branch-এর জন্য: routing, tagging, বড় flow-এর ভেতরে ছোট summary।
• gpt-5.4-mini হলো OpenAI-style behavior-এর চারপাশে বানানো flow-এর জন্য GPT-family volume pick।
• gemini-3.5-flash যেখানে একটা branch mid-tier rate-এ লম্বা document বা image ingest করে।
• deepseek-v4-flash সবচেয়ে high-volume utility call-এর জন্য, যেখানে per-token rate design constraint।

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.

Flowise-specific failure mode।

two-command debug order এখানেও অন্য জায়গার মতোই প্রযোজ্য: প্রথমে curl দিয়ে endpoint প্রমাণ করুন, model listing তারপর exact id দিয়ে একটা completion, এবং তারপরই Flowise-এর ভেতরে debug করুন। এটা এক মিনিটের কমে gateway সমস্যাকে canvas configuration থেকে আলাদা করে।

• Model dropdown-এ আপনার id নেই: standard ChatOpenAI node-এ প্রত্যাশিত। ChatOpenAI Custom ব্যবহার করুন, যা free-text model id নেয়।
• Node থেকে 401: credential-এ ভুল key আছে, অথবা আপনার ধারণার চেয়ে ভিন্ন একটা credential এই node-এ attached। Credential per-node attachment, তাই শুধু credential store না, node check করুন।
• প্রতিটা call-এ 404: Base Path-এ /v1 নেই বা এমন একটা trailing path segment আছে যা থাকা উচিত না। Node আপনার দেওয়া base-এ route path append করে।
• এক flow-এ কাজ করে, অন্যটাতে fail করে: প্রতিটা node Additional Parameters-এর নিচে তার নিজস্ব Base Path setting বহন করে। একটা node copy করলে এটাও copy হয়; নতুন node বানালে হয় না।
• Embedding node এখনো OpenAI hit করছে: chat এবং embedding node স্বাধীনভাবে configured। embedding node-এও Base Path সেট করুন, নাহলে mixed billing আশা করুন।

কারা একটা gateway দিয়ে Flowise route করে।

• Builder যারা client chatbot ship করে এবং প্রতি client-এ vendor account ছাড়াই flow-এ model choice চায়।
• RAG-heavy team যাদের retrieval pipeline per-message LLM call বহুগুণ করে এবং utility step-এ volume tier দরকার।
• Agency যারা এক Flowise instance-এ অনেক project চালায়, clean per-client usage attribution-এর জন্য project key-তে এক credential ব্যবহার করে।
• Developer যারা একই flow-এ Claude, GPT, এবং DeepSeek তুলনা করছে, যেখানে প্রতিটা candidate একটা duplicated node-এ একটা model-field edit।
• Self-hoster যারা পুরো instance-কে একাধিক vendor card-এর বদলে এক prepaid balance থেকে bill করতে চায়।

সাধারণ প্রশ্ন