LobeChat auf einem Custom OpenAI-kompatiblen Endpoint betreiben.

Kurzantwort: ein Custom Provider, ein Endpoint, ein Key.

Öffne die LobeChat-Settings und gehe zum Abschnitt AI Service Provider (je nach Release als AI Service Provider oder Language Model bezeichnet). Seit das Provider-Management-Modul in v1.44 gelandet ist, kannst du einen Custom Provider anlegen, statt dich an den eingebauten OpenAI-Eintrag zu hängen: Füge einen Provider hinzu, gib ihm eine ID und einen Anzeigenamen (apisrouter / APIsRouter), wähle den SDK-Typ OpenAI und fülle dann den API-Key sowie die Endpoint-Proxy-URL mit https://api.apisrouter.com/v1. Nutze in der Provider-Modellliste die Fetch-Models-Aktion, um jede ID abzurufen, die der Endpoint über /v1/models bedient, aktiviere die gewünschten und führe den eingebauten Connectivity Check aus. Ab dann kann jeder Assistent oder jede Konversation diese IDs im Model-Picker auswählen. Das Projekt liegt inzwischen unter lobehub/lobehub auf GitHub (der Repo-Name lobe-chat leitet dorthin um), und Menü-Labels verschieben sich zwischen Releases — behandle daher den Ablauf (Provider-Eintrag, SDK-Typ, URL, Key, Fetch) als den stabilen Teil, nicht den exakten Wortlaut.

Provider ID:    apisrouter
Provider Name:  APIsRouter
SDK Type:       OpenAI
API Key:        sk-YOUR-APISROUTER-KEY
API Proxy URL:  https://api.apisrouter.com/v1

Model List → Fetch models → enable ids → check

Wie LobeChat Requests an einen Provider routet.

LobeChat (rund 80K GitHub-Stars, mittlerweile unter dem Namen LobeHub) ist eines der am häufigsten deployten Open-Source-Chat-Frameworks: ein ausgereifter Web-Client, Assistenten mit eigenen Prompts und Modellen, ein Plugin-System und Knowledge-Base-Features, einsetzbar in einer Browser-Session oder self-hosted mit eigener Datenbank. Jeder Provider-Eintrag beschreibt, wohin Requests gehen und welchen SDK-Dialekt er spricht. Ein Custom Provider vom SDK-Typ OpenAI sendet Standard-Chat-Completions-Requests an deine Proxy-URL, mit der Modell-ID als reinem String — genau die Form, die ein Multi-Vendor-Gateway erwartet. Ein einziger Eintrag trägt daher den gesamten Katalog: Assistenten können claude-sonnet-4-6 für sorgfältige Arbeit pinnen, während schnelle Gespräche gemini-3.5-flash laufen lassen, ohne irgendwo ein zweites Konto. Die Endpoint-URL hat eine dokumentierte Feinheit, die es wert ist, zitiert zu werden: Ob die URL ein /v1-Suffix braucht, hängt vom dahinterliegenden Dienst ab. LobeChat hängt Routen-Pfade wie /chat/completions an die angegebene Base an, für APIsRouter ist der korrekte Wert also https://api.apisrouter.com/v1. Das dokumentierte Symptom eines fehlenden Suffixes ist eine leere Antwort des Modells beim Test; siehst du das, füge /v1 hinzu und versuche es erneut.

Self-Hosting: der Weg über Umgebungsvariablen.

Deployst du LobeChat selbst, kann dasselbe Routing im Container mitgeliefert werden, statt es in der UI zusammenzuklicken. Das klassische Paar überschreibt den eingebauten OpenAI-Provider: OPENAI_API_KEY nimmt den Gateway-Key, OPENAI_PROXY_URL nimmt https://api.apisrouter.com/v1. Jeder Nutzer dieses Deployments erbt dann den Endpoint, ohne die Settings anzufassen. Die Sichtbarkeit von Modellen wird über die Modelllisten-Syntax gesteuert: OPENAI_MODEL_LIST akzeptiert +id zum Hinzufügen, -id zum Ausblenden und id=Anzeigename zum Umbenennen, die Einträge kommagetrennt. Beginnt der Wert mit -all, wird die eingebaute Liste geleert, sodass nur deine expliziten IDs erscheinen — die saubere Form für ein kuratiertes Deployment. Neuere Server-Builds dokumentieren zudem eine CUSTOM_PROVIDER_*-Familie (count, id, name, type, base URL, keys), um vollständige Custom Provider bereits zur Deploy-Zeit zu deklarieren — analog zu dem, was das UI-Modul tut. Prüfe die aktuelle Umgebungsvariablen-Referenz deiner Version, bevor du dich darauf verlässt, da diese Oberfläche neuer ist als das OPENAI_*-Paar und sich noch weiterentwickelt.

OPENAI_API_KEY=sk-YOUR-APISROUTER-KEY
OPENAI_PROXY_URL=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_MODEL_LIST=-all,+claude-sonnet-4-6=Claude Sonnet 4.6,+gpt-5.5,+gemini-3.5-flash,+deepseek-v4-pro

Modellwahl für Assistenten.

Da alle Assistenten über einen Key abgerechnet werden, ist der Modellvergleich eine Änderung in den Assistant-Settings. Pinne zwei Kandidaten auf zwei duplizierte Assistenten, lass deine echten Prompts eine Woche laufen und lies die Kosten pro Modell in der APIsRouter-Konsole neben der beobachteten Antwortqualität.

• Assistenten sind Modell-Pins pro Rolle. Ein Schreibassistent auf claude-sonnet-4-6, ein Schnellantwort-Assistent auf claude-haiku-4-5-20251001 und ein Recherche-Assistent auf gpt-5.5 koexistieren alle hinter einem Provider-Eintrag.
• gemini-3.5-flash ist die Wahl für Reaktionsschnelligkeit als Standard-Konversationsmodell; die meisten Turns in einem Chat-Framework sind kurz, und schnelle Modelle lassen die UI sofort reagieren wirken.
• deepseek-v4-pro verdient sich einen Platz für lange mehrsprachige Konversationen und aufwendige Zusammenfassungen, wo sein Long-Context-Verhalten pro ausgegebenem Token der Vorteil ist.
• Vision-Konversationen brauchen eine vision-fähige ID mit aktivierter Capability in der Modell-Config des Providers; LobeChat bietet Per-Modell-Capability-Toggles im Provider-Modul.
• Aktiviere bewusst einen zweistufigen Picker, eine schnelle ID und eine Frontier-ID, und füge weitere nur hinzu, wenn ein echter Assistent sie braucht; jedes aktivierte Modell ist eine Zeile, durch die Nutzer scrollen müssen.

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, die spezifisch für LobeChat sind.

Eine leere Antwort beim Connectivity Check ist das dokumentierte Signal für ein Problem mit dem Base-URL-Suffix. Füge das /v1 hinzu oder entferne es (für APIsRouter muss es vorhanden sein) und versuche es erneut, bevor du tiefer debuggst. Fehlen Modelle im Picker eines Assistenten, wurden sie meist abgerufen, aber in der Modellliste des Providers nicht aktiviert, oder der Provider-Toggle selbst ist aus. Beides liegt auf demselben Settings-Screen wie die Fetch-Aktion. Bei self-hosted Deployments beachte die Rangfolge: Umgebungsvariablen konfigurieren die serverseitigen Defaults, während Nutzer je nach Auth- und Feature-Flags deines Deployments weiterhin clientseitig eigene Provider-Settings eintragen können. Ignoriert ein Deployment deine OPENAI_PROXY_URL, bestätige, dass der Container tatsächlich mit der neuen Umgebung neu gestartet wurde und dass die Client-Session sie nicht lokal überschreibt. Version-Drift ist hier real: Der Settings-Baum wurde mehr als einmal umorganisiert (Language Model, dann AI Service Provider, mit dem Provider-Modul ab v1.44), und Screenshots aus älteren Tutorials passen nicht mehr zu aktuellen Menüs. Die Felder selbst — id, name, SDK-Typ, URL, Key — sind stabil geblieben.

Wer LobeChat über ein Gateway routet.

• Self-Hoster, die LobeChat für ein Team betreiben und einen Endpoint im Container sowie ein Usage-Log für alle wollen, statt Vendor-Keys pro Nutzer.
• Assistant-Power-User, die pro Rolle unterschiedliche Anbieter pinnen — Claude fürs Schreiben, GPT für Analysen, DeepSeek für Volumen —, ohne für jeden ein eigenes Konto zu pflegen.
• Nutzer, die Modelle wollen, die die eingebaute Provider-Liste nicht führt, freigeschaltet durch das Abrufen des Gateway-Katalogs, statt auf Upstream-Releases zu warten.
• Entwickler ohne Zugang zur Abrechnung eines bestimmten Anbieters. Guthabenbasierter Zugang ohne Kartenpflicht entfernt die Abhängigkeit von der Anmeldung bei jedem einzelnen Provider.
• Leute, die ihren Editor, Launcher oder ihre CLI-Tools bereits über ein Gateway routen und ihr Chat-Framework auf demselben Key haben wollen.

Den Endpoint verifizieren und das erste Gespräch debuggen.

Curl zuerst das Models-Listing und halte die Ausgabe offen; sie ist die maßgebliche Schreibweise für jede ID, die du aktivierst, ob per Fetch oder von Hand. Führe dann eine Chat-Completion gegen die ID aus, die du als Standard vorgesehen hast. Führe in LobeChat vor echten Gesprächen den Connectivity Check durch. Authentifizierungsfehler deuten auf das Key-Feld hin. Eine leere Antwort deutet auf das /v1-Suffix hin. Not-Found-Fehler bei einem bestimmten Modell bedeuten, dass die aktivierte ID nicht mit dem Listing übereinstimmt, was meist passiert, nachdem Anzeigenamen und IDs gemeinsam von Hand bearbeitet wurden. Sobald Gespräche fließen, zeigt die APIsRouter-Konsole Modell, Token-Zahlen und Kosten pro Request. Ein Chat-Framework mit Assistenten erzeugt gleichzeitig Traffic über mehrere Modelle, und die Per-Key-Usage-Ansicht ist der Ort, an dem die Gewohnheit jedes Assistenten zu einer Kostengröße wird, die du pro Modell und pro Tag siehst.

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":"gemini-3.5-flash",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

Häufige Fragen