Activepieces-Flows einen OpenAI-kompatiblen AI-Provider geben.

Kurzantwort: ein Provider-Eintrag im Admin-AI-Setup.

In der Activepieces-Admin-Console öffnest du die AI-Setup-Seite und fügst einen Provider vom Typ OpenAI Compatible hinzu. Das Formular nimmt einen Display Name, einen API Key, eine Base URL, einen API Key Header, optionale Default Headers und eine Modell-Liste entgegen, in der jeder Eintrag eine Model ID, einen Model Name und einen Model Type hat. Die Werte für APIsRouter: Base URL ist https://api.apisrouter.com/v1 (dieselbe Form, die die Codebase für ihre eigenen eingebauten kompatiblen Provider nutzt), API Key Header ist Authorization, und das Key-Feld nimmt deinen Gateway-Key. Ein Implementierungsdetail, das du kennen solltest: Activepieces schickt den Key exakt so, wie du ihn eingegeben hast, in diesem Header, ohne automatisch ein Bearer-Präfix hinzuzufügen, also gib ihn für die kanonische Form als „Bearer sk-..." ein; APIsRouter akzeptiert im Authorization-Header auch den bloßen Key, sodass hier beide Schreibweisen funktionieren. Füge dann jedes Modell hinzu, das Flows sehen sollen, wobei die Model ID exakt zum Katalog passen muss.

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

Wie Activepieces einen Custom Provider nutzt.

Activepieces (rund 23.000 GitHub-Stars) ist die führende Open-Source-No-Code-Automation-Plattform: Flows, gebaut aus Triggern und Pieces, in der Form von Zapier, aber selbst hostbar, mit einem MIT-lizenzierten Piece-Framework und einem großen Community-Katalog. Seine AI-Fähigkeiten (Text-Generation-Steps, Agents, AI-Utility-Pieces) lösen ihr Modell über die konfigurierten AI-Provider der Plattform auf, weshalb der Provider-Eintrag eine Routing-Entscheidung für alle Flows gleichzeitig ist. Unter der Haube baut der OpenAI-Compatible-Provider einen Standard-Client gegen deine Base URL und hängt deinen Key unter dem von dir gewählten Header-Namen an, plus Per-Run-Metadaten-Header, die Projekt und Flow identifizieren. Die von dir registrierte Model ID wird als model-String bei Chat-Completions-Requests durchgereicht. Für diesen Provider-Typ gibt es keine Modell-Auto-Discovery: Flows können exakt die Modelle wählen, die du zur Liste hinzugefügt hast, was den Picker bewusst kuratiert statt überflutet hält. Die Provider-Konfiguration ist plattformweit. Ein Admin definiert sie einmal, und jedes Projekt und jeder Flow auf der Instanz wählt aus den registrierten Modellen. Diese Zentralisierung ist der Governance-Gewinn: eine Stelle, um zu entscheiden, welche Modelle existieren, ein Key, um alle AI-Steps zu messen, und die Per-Flow-Metadaten in jedem Request machen die Nutzung nachvollziehbar, wenn du die Logs liest.

Vollständiges Setup und die Save-Time-Falle.

Das Formular speichert, ohne die Verbindung zu validieren; die Provider-Implementierung überspringt Connection-Checks für den Typ OpenAI Compatible ausdrücklich. Das ist praktisch (kein Abtasten deines Endpoints beim Speichern), bedeutet aber, dass eine falsche Base URL oder ein fehlerhafter Key erst später auffällt, beim ersten Flow-Run, der einen AI-Step berührt. Verifiziere den Endpoint einmal von Hand, bevor du ihn in Produktions-Flows verdrahtest, und behandle den ersten Run als Teil des Setups. Model Type bestimmt, welche Pieces den Eintrag nutzen können: Text-Steps wollen TEXT-Modelle. Registriere die ID exakt so, wie der Katalog sie schreibt; der Model Name ist ein Anzeige-Label und darf beliebig lesbar sein. Willst du dasselbe zugrunde liegende Modell in zwei Preis-Leistungs-Stufen für verschiedene Teams, registriere es einmal pro Model ID; die Anzeigenamen halten sie im Picker unterscheidbar.

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"}]}'

Modelle für Automation-Steps wählen.

Weil der Provider plattformweit ist, ist Modell-Governance ein Screen: füge die IDs hinzu, die du absegnest, beobachte eine Woche Nutzung pro Key, und entferne, was niemand nutzen sollte. Flow-Builder behalten ihre Freiheit innerhalb der Liste, die du kuratiert hast.

• Automation-AI ist High-Volume-Arbeit mit kurzen Prompts: ein Ticket klassifizieren, Felder extrahieren, eine Nachricht entwerfen, ein Webhook-Payload zusammenfassen. claude-haiku-4-5-20251001, gpt-5.4-mini und deepseek-v4-flash decken die meisten Steps zu Volumenpreisen ab.
• Reserviere eine stärkere ID für Judgment-Steps. Ein Flow, der kundenseitige Antworten entwirft oder Routing-Entscheidungen trifft, verdient sich claude-sonnet-4-6, gewählt pro Step im Flow-Builder.
• MiniMax-M2.7 und die DeepSeek-Familie sind preislich stark für Bulk-Transformation-Flows (Feeds, Scraping-Cleanups, Enrichment), wo täglich Tausende Runs normal sind.
• Flows laufen unbeaufsichtigt, also ist Kosten ein Zeitplan multipliziert mit einer Token-Zahl pro Run. Das Nutzungslog gibt dir die Zahl pro Run; der Zeitplan gehört dir.
• Registriere wenige Modelle bewusst. Der Picker zeigt exakt das, was du hinzugefügt hast, und eine kuratierte Liste bewahrt hundert Flow-Builder davor, jeweils anders zu wählen.

Nutzungsbasiert · unter offiziellem Preis

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

Fehlerbilder speziell für Activepieces.

Stilles Speichern, lauter erster Run. Weil der OpenAI-Compatible-Provider die Connection-Validierung überspringt, taucht jeder Verdrahtungsfehler (falsche Base URL, fehlendes /v1, falscher Key, falscher Header-Name) als fehlgeschlagener AI-Step in einem Flow-Run auf statt als Formularfehler. Schlägt ein AI-Step direkt nach Provider-Änderungen fehl, verdächtige zuerst den Provider-Eintrag, nicht den Flow. Die Bearer-Präfix-Frage. Der Key wird wortwörtlich unter dem von dir gewählten Header gesendet. Endpoints, die das literale Bearer-Präfix verlangen, brauchen es im Key-Feld getippt; APIsRouter akzeptiert beide Formen, aber wenn du diesen Provider je woanders hinzeigst, denk daran, dass die Plattform das Präfix nicht für dich ergänzt. Model IDs sind exakt. Eine registrierte ID mit Tippfehler passiert das Formular (Labels sind Freitext) und scheitert zur Laufzeit mit model-not-found; die /v1/models-Ausgabe des Gateways ist die maßgebliche Schreibweise. Keine Auto-Discovery ist ein Feature, kein Bug. Fehlt ein Modell im Picker eines Flows, wurde es nicht auf dem Provider registriert; füge es in der Admin-Console hinzu, statt im Flow-Builder danach zu suchen. Und halte Piece-Level-Connections gedanklich getrennt: einzelne Pieces wie das OpenAI-Piece können ihre eigenen Credentials pro Connection halten, während der hier beschriebene Provider-Eintrag die universellen AI-Fähigkeiten der Plattform speist. Nutzt ein Flow ein vendor-spezifisches Piece mit eigener Connection, läuft dieser Traffic nicht über deinen Gateway-Eintrag.

Wer Activepieces über ein Gateway routet.

• Self-Hosting-Teams, die AI über Dutzende Flows standardisieren, wo ein Provider-Eintrag und ein Key verstreute Per-Piece-Credentials ersetzen.
• Platform-Admins, die Modell-Governance wollen: eine kuratierte Modell-Liste, Nutzung pro Key und die Möglichkeit, den zugrunde liegenden Endpoint zu tauschen, ohne Flows anzufassen.
• Agenturen, die Client-Automations auf einer Instanz betreiben und AI-Nutzung pro Client mit getrennten Keys auf demselben Katalog messen.
• Builder, deren Flows Volume-Steps und Judgment-Steps mischen und schnelle IDs mit Frontier-IDs pro Step über einen Endpoint paaren.
• Entwickler ohne Zugang zum Billing eines bestimmten Vendors. Guthabenbasierter Zugang ohne Kartenpflicht entfernt die Sign-up-Abhängigkeit pro Provider.

Endpoint verifizieren und den ersten AI-Step debuggen.

Führe die zwei curls oben aus, bevor du den Provider speicherst; sie beweisen Key, Base URL und Model ID zusammen, genau das, was das Formular für dich nicht prüft. Schlägt der AI-Step eines Flows nach dem Setup fehl, lies den Step-Fehler. Authentifizierungsfehler bedeuten, dass Key-Feld oder Header-Name falsch sind (oder das Bearer-Präfix bei einem Endpoint fehlt, der es verlangt). Ein model-not-found-Fehler ist eine registrierte ID, die nicht zum Katalog passt. Ein Connection-Fehler bedeutet meist, dass die Base URL ihr /v1 verloren hat. Kann der Step gar kein Modell zur Auswahl finden, hat der Provider gespeichert, aber die Modell-Liste ist für diesen Model Type leer. Sobald Flows laufen, zeigt die APIsRouter-Konsole Modell, Token-Zahlen und Ausgaben pro Anfrage. Geplante Automations summieren sich still, und die Nutzungsansicht pro Key ist, wie ein Platform-Admin sieht, welche Flows ihre Token verdienen, bevor es die Rechnung tut.

Häufige Fragen