הריצו flows של Flowise על כל מודל בקטלוג דרך Base Path אחד.

תשובה מהירה: credential, Base Path, model id.

ב-canvas של Flowise, גררו צומת ChatOpenAI מפאנל Chat Models, לחצו Connect Credential, וצרו credential חדש מסוג OpenAI שמחזיק את מפתח APIsRouter שלכם. לאחר מכן פתחו Additional Parameters בצומת והגדירו את Base Path ל-https://api.apisrouter.com/v1. כל קריאה שהצומת מבצע הולכת עכשיו אל ה-gateway במקום ל-hosts של OpenAI. עבור שדה המודל: הצומת הרגיל ChatOpenAI מציע תפריט נפתח של שמות מודלי OpenAI, אז עבור ids של gateway כמו claude-sonnet-4-6 או deepseek-v4-flash השתמשו במקום זאת בצומת ChatOpenAI Custom, שמקבל כל model id כטקסט חופשי. זה תבנית מתועדת של Flowise, המתוארת בתיעוד הרשמי בדיוק עבור סוג ה-endpoint הזה תואם-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

איך Flowise מדבר עם ה-endpoint.

Flowise (FlowiseAI ב-GitHub, כ-55K כוכבים) הוא הבונה החזותי לאפליקציות LLM: chatflows ו-agent flows מורכבים מצמתים על canvas, מכסים מודלי צ'אט, צינורות RAG על מאגרי מסמכים, agents שמשתמשים בכלים, ו-API endpoints שאתם יכולים לקרוא מהמוצרים שלכם. כל צומת LLM ב-flow מוציא בקשות chat-completions סטנדרטיות, וה-Base Path מחליט לאן הבקשות האלה נוחתות. מכיוון שה-gateway משרת ספקים רבים מאחורי URL אחד, credential אחד מכסה כל מודל בקטלוג. chatflow של RAG יכול להריץ את סינתזת התשובה שלו על claude-sonnet-4-6 בעוד ענף סיווג באותו flow מריץ deepseek-v4-flash, כל אחד מוגדר כצומת משלו עם model id משלו, שניהם מחויבים דרך אותו מפתח. התיעוד מתאר את אותו מנגנון Base Path עבור שירותים תואמי-OpenAI אחרים, אז זהו שימוש רגיל ב-Flowise ולא עקיפה. אזהרה כנה אחת: embeddings הם סוג צומת נפרד. אם ה-flow שלכם משתמש ב-OpenAI embeddings, הגדירו את צומת ה-OpenAI Embeddings Custom עם אותה תבנית Base Path, ואמתו את ה-embedding model id מול הקטלוג קודם, מכיוון שממשקי צ'אט ו-embedding נבדלים.

Flowise self-hosted: הערות רשת Docker.

רוב התקנות Flowise רצות ב-Docker, וה-Base Path נפתר מבפנים ה-container. כתובת gateway ציבורית כמו https://api.apisrouter.com/v1 עובדת מכל מקום, כך שאין רשת מיוחדת שחלה כאן; ההסתייגות הזו קיימת מכיוון שרוב התיעוד הקהילתי נכתב עבור שרתי הסקה מקומיים, שם כתובות host.docker.internal חשובות. מול gateway מאוחסן אתם יכולים להתעלם מכל אותה מחלקת עצות. החלק שכן חשוב תפעולית: credentials ב-Flowise מאוחסנים בצד השרת ומשותפים בין flows, כך ש-credential אחד של APIsRouter שנוצר פעם אחת ניתן לשימוש חוזר על ידי כל צומת בכל flow במופע. לצוותים, זה בתוספת שימוש לפי מפתח בקונסולת ה-gateway נותן לכם פיצול נקי: credential אחד לכל סביבה או פרויקט, והקונסולה מייחסת טוקנים והוצאה לכל אחד.

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

בחירת מודלים לכל צומת.

flows מכפילים קריאות מודל בדרכים שצ'אט בודד לעולם לא עושה: צינור RAG עם שכתוב שאילתות, דירוג אחזור, וסינתזת תשובה יכול לפגוע ב-LLM שלוש פעמים או יותר לכל הודעת משתמש. הצבת הדגל רק היכן שהוא מרוויח את התעריף שלו, ורמת נפח בכל מקום אחר, היא החלטת תפריט נפתח לכל צומת ברגע שה-Base Path מוגדר.

• claude-sonnet-4-6 עבור צומת השיחה או ה-agent הראשי, שם איכות התשובה נושאת את ה-flow.
• claude-haiku-4-5-20251001 לענפים בנפח גבוה: ניתוב, תיוג, סיכומים קצרים בתוך flows גדולים יותר.
• gpt-5.4-mini כבחירת הנפח של משפחת GPT ל-flows שבנויים סביב התנהגות בסגנון OpenAI.
• gemini-3.5-flash היכן שענף קולט מסמכים ארוכים או תמונות בתעריף בינוני.
• deepseek-v4-flash לקריאות שירות בנפח הגבוה ביותר, שם התעריף לטוקן הוא אילוץ העיצוב.

תשלום לפי שימוש · מתחת למחיר הרשמי

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

מצבי כשל ספציפיים ל-Flowise.

סדר הדיבוג בשני-הפקודות חל כאן כמו בכל מקום: הוכיחו את ה-endpoint עם curl קודם, רשימת מודלים ואז השלמה אחת עם ה-id המדויק, ורק אז דבגו בתוך Flowise. זה מפריד בעיות gateway מהגדרת canvas תוך פחות מדקה.

• התפריט הנפתח של המודל לא מציג את ה-id שלכם: צפוי בצומת ChatOpenAI הרגיל. השתמשו ב-ChatOpenAI Custom, שלוקח model ids בטקסט חופשי.
• 401 מהצומת: ה-credential מחזיק את המפתח השגוי, או ש-credential שונה מחובר לצומת הזה ממה שאתם חושבים. credentials הם צירופים לכל צומת, אז בדקו את הצומת, לא רק את מאגר ה-credentials.
• 404 בכל קריאה: Base Path חסר לו /v1 או שיש לו מקטע נתיב עודף שלא צריך להיות שם. הצומת מוסיף נתיבי route לבסיס שאתם נותנים לו.
• עובד ב-flow אחד, נכשל באחר: כל צומת נושא את הגדרת ה-Base Path שלו תחת Additional Parameters. העתקת צומת מעתיקה אותה; בניית צומת חדש לא.
• צמתי embedding עדיין פוגעים ב-OpenAI: צמתי צ'אט ו-embedding מוגדרים באופן עצמאי. הגדירו את ה-Base Path גם על צומת ה-embeddings, או צפו לחיוב מעורב.

מי מנתב את Flowise דרך gateway.

• בונים שמשגרים chatbots ללקוחות ורוצים בחירת מודל לכל flow בלי חשבון ספק לכל לקוח.
• צוותים עתירי-RAG שצינורות האחזור שלהם מכפילים קריאות LLM להודעה וזקוקים לרמות נפח על שלבי השירות.
• סוכנויות שמריצות מופע Flowise אחד לפרויקטים רבים, משתמשות ב-credential אחד למפתח פרויקט לייחוס שימוש נקי לכל לקוח.
• מפתחים שמשווים Claude, GPT, ו-DeepSeek על אותו flow, שבו כל מועמד הוא עריכת שדה מודל על צומת משוכפל.
• self-hosters שרוצים שכל המופע יחויב מיתרה מוטענת מראש אחת במקום כמה כרטיסי ספק.

שאלות נפוצות