Faites tourner vos flows Flowise sur n'importe quel modèle du catalogue via un seul Base Path.

Réponse rapide : credential, Base Path, id de modèle.

Dans le canevas Flowise, glissez un nœud ChatOpenAI depuis le panneau Chat Models, cliquez sur Connect Credential, et créez un nouveau credential OpenAI contenant votre clé APIsRouter. Ouvrez ensuite Additional Parameters sur le nœud et réglez Base Path sur https://api.apisrouter.com/v1. Chaque appel que fait le nœud va désormais vers la passerelle au lieu des hôtes d'OpenAI. Pour le champ modèle : le nœud ChatOpenAI standard offre un menu déroulant de noms de modèles OpenAI, donc pour des ids de passerelle comme claude-sonnet-4-6 ou deepseek-v4-flash utilisez plutôt le nœud ChatOpenAI Custom, qui accepte n'importe quel id de modèle en texte libre. C'est un motif Flowise documenté, décrit dans la documentation officielle exactement pour cette classe d'endpoint compatible OpenAI.

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

Comment Flowise parle à l'endpoint.

Flowise (FlowiseAI sur GitHub, environ 55 000 étoiles) est le constructeur visuel d'apps LLM : des chatflows et des flows d'agents assemblés à partir de nœuds sur un canevas, couvrant chat models, pipelines RAG sur des document stores, agents utilisant des outils, et endpoints API que vous pouvez appeler depuis vos propres produits. Chaque nœud LLM d'un flow émet des requêtes chat-completions standard, et le Base Path décide où ces requêtes atterrissent. Comme la passerelle sert de nombreux fournisseurs derrière une seule URL, un seul credential couvre tout le catalogue. Un chatflow RAG peut faire tourner sa synthèse de réponse sur claude-sonnet-4-6 tandis qu'une branche de classification du même flow tourne sur deepseek-v4-flash, chacune configurée comme son propre nœud avec son propre id de modèle, les deux facturant via la même clé. La documentation décrit le même mécanisme de Base Path pour d'autres services compatibles OpenAI, donc c'est un usage Flowise standard plutôt qu'un contournement. Une mise en garde honnête : les embeddings sont un type de nœud séparé. Si votre flow utilise des OpenAI embeddings, configurez le nœud OpenAI Embeddings Custom avec le même motif de Base Path, et vérifiez d'abord l'id du modèle d'embedding contre le catalogue, puisque les surfaces chat et embedding sont distinctes.

Flowise auto-hébergé : notes sur le réseau Docker.

La plupart des installations Flowise tournent dans Docker, et le Base Path est résolu depuis l'intérieur du conteneur. Une URL de passerelle publique comme https://api.apisrouter.com/v1 fonctionne depuis n'importe où, donc aucun réseau spécial ne s'applique ; cette mise en garde existe parce qu'une grande partie de la documentation communautaire a été écrite pour des serveurs d'inférence locaux, où les adresses host.docker.internal comptent. Contre une passerelle hébergée, vous pouvez ignorer toute cette catégorie de conseils. Ce qui compte réellement sur le plan opérationnel : les credentials dans Flowise sont stockés côté serveur et partagés entre les flows, donc un credential APIsRouter créé une fois est réutilisable par chaque nœud de chaque flow sur l'instance. Pour les équipes, cela plus l'usage par clé dans la console de la passerelle vous donne une séparation propre : un credential par environnement ou par projet, et la console attribue les tokens et la dépense à chacun.

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

Choisir des modèles par nœud.

Les flows multiplient les appels de modèle d'une façon qu'un simple chat ne fait jamais : un pipeline RAG avec réécriture de requête, notation de récupération et synthèse de réponse peut solliciter le LLM trois fois ou plus par message utilisateur. Ne mettre le modèle phare que là où il mérite son tarif, et un palier de volume partout ailleurs, est une décision de menu déroulant par nœud une fois le Base Path réglé.

• claude-sonnet-4-6 pour le nœud conversationnel ou d'agent principal, où la qualité de réponse porte le flow.
• claude-haiku-4-5-20251001 pour les branches à haut volume : routage, étiquetage, résumés courts à l'intérieur de flows plus larges.
• gpt-5.4-mini comme choix de volume de la famille GPT pour les flows construits autour d'un comportement à la OpenAI.
• gemini-3.5-flash là où une branche ingère de longs documents ou des images à un tarif intermédiaire.
• deepseek-v4-flash pour les appels utilitaires au plus haut volume, où le tarif par token est la contrainte de conception.

Paiement à l'usage · en dessous du tarif officiel

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

Modes d'échec spécifiques à Flowise.

L'ordre de débogage en deux commandes s'applique ici comme partout ailleurs : prouvez d'abord l'endpoint avec curl, le listing de modèles puis une completion avec l'id exact, et seulement ensuite déboguez à l'intérieur de Flowise. Cela sépare les problèmes de passerelle de la configuration du canevas en moins d'une minute.

• Le menu déroulant de modèle ne liste pas votre id : attendu sur le nœud ChatOpenAI standard. Utilisez ChatOpenAI Custom, qui prend des ids de modèles en texte libre.
• Erreur 401 depuis le nœud : le credential contient la mauvaise clé, ou un credential différent de celui que vous pensez est attaché à ce nœud. Les credentials sont des attachements par nœud, donc vérifiez le nœud, pas seulement le magasin de credentials.
• Erreur 404 sur chaque appel : il manque /v1 à Base Path ou il porte un segment de chemin final qu'il ne devrait pas avoir. Le nœud ajoute des chemins de route à la base que vous lui donnez.
• Fonctionne dans un flow, échoue dans un autre : chaque nœud porte son propre réglage Base Path sous Additional Parameters. Copier un nœud le copie ; construire un nœud neuf ne le fait pas.
• Les nœuds d'embedding tapent encore sur OpenAI : les nœuds de chat et d'embedding sont configurés indépendamment. Réglez le Base Path sur le nœud d'embeddings aussi, ou attendez-vous à une facturation mélangée.

Qui route Flowise via une passerelle.

• Les créateurs qui livrent des chatbots clients et veulent un choix de modèle par flow sans compte fournisseur par client.
• Les équipes très orientées RAG dont les pipelines de récupération multiplient les appels LLM par message et ont besoin de paliers de volume sur les étapes utilitaires.
• Les agences qui font tourner une seule instance Flowise pour de nombreux projets, utilisant un credential par clé de projet pour une attribution d'usage propre par client.
• Les développeurs qui comparent Claude, GPT et DeepSeek sur le même flow, où chaque candidat est une édition de champ modèle sur un nœud dupliqué.
• Les auto-hébergeurs qui veulent que toute l'instance soit facturée depuis un seul solde prépayé plutôt que plusieurs cartes fournisseur.

Questions fréquentes