Activepieces flows को एक OpenAI-compatible AI provider दें।

Quick answer: admin AI setup में एक provider entry।

Activepieces admin console में, AI setup page खोलें और OpenAI Compatible type का एक provider add करें। Form में एक Display Name, एक API Key, एक Base URL, एक API Key Header, optional default headers, और एक model list लगती है जहां हर entry में एक Model ID, एक Model Name, और एक Model Type होता है। APIsRouter के लिए values: Base URL https://api.apisrouter.com/v1 है (यही shape codebase अपने built-in compatible providers के लिए इस्तेमाल करता है), API Key Header Authorization है, और key field आपकी gateway key लेती है। जानने लायक एक implementation detail: Activepieces उस header में key को exactly वैसे ही भेजता है जैसे आपने टाइप की, कोई Bearer prefix अपने-आप add नहीं होता, तो canonical form के लिए इसे "Bearer sk-..." के रूप में enter करें; APIsRouter Authorization header में bare key भी accept करता है, तो यहां दोनों spelling काम करती हैं। फिर हर वह model add करें जिसे flows देखें, जिसका Model ID catalog से exactly match करे।

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

Activepieces एक custom provider कैसे इस्तेमाल करता है।

Activepieces (GitHub पर लगभग 23K stars) leading open-source no-code automation platform है: triggers और pieces से बने flows, Zapier जैसे shape में लेकिन self-hostable, एक MIT-licensed piece framework और एक बड़े community catalog के साथ। इसकी AI capabilities (text generation steps, agents, AI utility pieces) अपना model platform के configured AI providers के through resolve करती हैं, यही वजह है कि provider entry एक साथ हर flow के लिए एक routing decision बन जाती है। Under the hood, OpenAI Compatible provider आपके Base URL के against एक standard client बनाता है और आपकी key को चुने गए header name के तहत attach करता है, साथ ही per-run metadata headers जो project और flow को identify करते हैं। जो Model ID आपने register किया वह chat-completions requests पर model string के रूप में pass through होता है। इस provider type के लिए कोई model auto-discovery नहीं है: flows exactly वही models select कर सकते हैं जो आपने list में add किए, जिससे picker intentional रहता है, flooded नहीं। Provider configuration platform-level है। एक admin इसे एक बार define करता है, और instance पर हर project और flow registered models में से select करता है। यही centralization governance win है: models कौन-से exist करते हैं यह तय करने की एक जगह, सभी AI steps meter करने के लिए एक key, और हर request में per-flow metadata जो logs पढ़ते समय usage को attributable बनाती है।

पूरा setup और save-time caveat।

Form connection validate किए बिना save हो जाता है; provider implementation OpenAI Compatible type के लिए connection checks को explicitly skip करता है। यह convenient है (save time पर आपके endpoint को probe नहीं करता) लेकिन इसका मतलब है कि गलत Base URL या malformed key बाद में fail होती है, पहली flow run पर जो किसी AI step को छूती है। Endpoint को production flows में wire करने से पहले एक बार हाथ से verify करें, और पहली run को setup का हिस्सा मानें। Model Type इस बात के लिए matter करता है कि pieces entry को क्या इस्तेमाल कर सकती हैं: text steps को TEXT models चाहिए। id को exactly वैसे register करें जैसे catalog spell करता है; Model Name एक display label है और कुछ भी readable हो सकता है। अगर आप अलग-अलग teams के लिए same underlying model को दो price-performance tiers पर चाहते हैं, तो इसे per Model ID एक बार register करें; display names उन्हें picker में distinguishable रखते हैं।

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"}]}'

Automation steps के लिए models चुनना।

चूंकि provider platform-wide है, model governance एक screen में है: जिन ids को आप bless करते हैं उन्हें add करें, एक हफ्ते का usage per key देखें, और जो किसी को इस्तेमाल नहीं करना चाहिए उसे prune करें। Flow builders आपकी curated list के अंदर अपनी freedom रखते हैं।

• Automation AI high-volume, short-prompt work है: एक ticket classify करना, fields extract करना, एक message draft करना, एक webhook payload summarize करना। claude-haiku-4-5-20251001, gpt-5.4-mini, और deepseek-v4-flash volume pricing पर ज़्यादातर steps cover करते हैं।
• Judgment steps के लिए एक stronger id reserve करें। जो flow customer-facing replies draft करता है या routing decisions लेता है वह claude-sonnet-4-6 का हकदार है, flow builder में per step select किया गया।
• MiniMax-M2.7 और DeepSeek family bulk transformation flows (feeds, scraping cleanups, enrichment) के लिए बेहद अच्छा price करते हैं, जहां रोज़ाना हज़ारों runs सामान्य बात है।
• Flows unattended चलते हैं, तो cost एक schedule है जो per-run token count से multiply होता है। Usage log आपको per-run number देता है; schedule आपका है।
• जान-बूझकर कम models register करें। Picker exactly वही दिखाता है जो आपने add किया, और एक curated list सौ flow builders को हर बार अलग choice करने से रोकती है।

जितना उपयोग उतना भुगतान · आधिकारिक मूल्य से कम

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

Activepieces के लिए specific failure modes।

Silent save, loud first run। चूंकि OpenAI Compatible provider connection validation skip करता है, हर wiring mistake (गलत Base URL, missing /v1, bad key, गलत header name) एक form error की बजाय flow run में एक failed AI step के तौर पर सामने आता है। जब provider changes के ठीक बाद कोई AI step fail हो, तो flow से पहले provider entry पर शक करें। Bearer prefix वाला सवाल। Key आपके चुने हुए header के तहत verbatim भेजी जाती है। जिन endpoints को literal Bearer prefix चाहिए उन्हें key field में यह टाइप करना होगा; APIsRouter दोनों forms accept करता है, लेकिन अगर आप कभी इस provider को कहीं और repoint करें, याद रखें platform आपके लिए prefix add नहीं करेगा। Model IDs exact होती हैं। Typo वाला registered id form pass कर जाता है (labels free text हैं) और run time पर model-not-found के साथ fail होता है; gateway का /v1/models output authoritative spelling है। No auto-discovery एक feature है, bug नहीं। अगर कोई model किसी flow के picker में missing है, तो वह provider पर register नहीं हुआ था; flow builder में ढूंढने की बजाय उसे admin console में add करें। और piece-level connections को दिमाग में अलग रखें: OpenAI piece जैसी individual pieces अपनी credentials per connection रख सकती हैं, जबकि यहां describe की गई provider entry platform की universal AI capabilities को power करती है। अगर कोई flow अपने connection वाली vendor-specific piece इस्तेमाल करता है, तो वह traffic आपकी gateway entry के through route नहीं होता।

कौन Activepieces को एक gateway के through route करता है।

• Self-hosting teams जो दर्जनों flows में AI standardize कर रही हैं, जहां एक provider entry और एक key बिखरी हुई per-piece credentials की जगह लेते हैं।
• Platform admins जो model governance चाहते हैं: एक curated model list, per-key usage, और flows छुए बिना backing endpoint बदलने की क्षमता।
• Agencies जो एक instance पर client automations चलाती हैं, same catalog पर separate keys से प्रति client AI usage meter करते हुए।
• Builders जिनके flows volume steps और judgment steps mix करते हैं, प्रति step एक endpoint के through fast ids को frontier ids के साथ pair करते हुए।
• Developers जिनके पास किसी given vendor की billing तक access नहीं है। बिना card requirement वाला top-up based access per-provider sign-up dependency हटा देता है।

Endpoint verify करें और पहले AI step को debug करें।

Provider save करने से पहले ऊपर वाले दोनों curls चलाएं; वे key, Base URL, और model id को साथ में साबित करते हैं, जो exactly वही है जो form आपके लिए check नहीं करेगा। जब setup के बाद किसी flow का AI step fail हो, तो step error पढ़ें। Authentication failures का मतलब है key field या header name गलत है (या जिस endpoint को इसकी ज़रूरत है वहां Bearer prefix missing है)। एक model-not-found error एक registered id है जो catalog से match नहीं करता। एक connection error आमतौर पर मतलब है Base URL ने अपना /v1 खो दिया। अगर step को select करने के लिए कोई model नहीं मिलता, तो provider save हुआ लेकिन उस model type के लिए model list खाली है। जब flows चलने लगें, APIsRouter console per-request model, token counts, और spend दिखाता है। Scheduled automations चुपचाप compound होते हैं, और per-key usage view वह तरीका है जिससे एक platform admin invoice से पहले देख लेता है कि कौन-सी flows अपने tokens का हक कमा रही हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न