LobeChat को एक custom OpenAI-compatible endpoint पर चलाएं।

Quick answer: एक custom provider, एक endpoint, एक key।

LobeChat settings खोलें और AI service provider section पर जाएं (release के हिसाब से AI Service Provider या Language Model labeled)। चूंकि provider-management module v1.44 में आया, आप built-in OpenAI entry पर piggyback करने की बजाय एक custom provider बना सकते हैं: एक provider add करें, इसे एक id और display name दें (apisrouter / APIsRouter), OpenAI SDK type चुनें, फिर API key और endpoint proxy URL को https://api.apisrouter.com/v1 से भरें। Provider की model list में, endpoint /v1/models के through serve करने वाला हर id pull करने के लिए fetch-models action use करें, जो चाहते हैं वे enable करें, और built-in connectivity check चलाएं। उसके बाद, कोई भी assistant या conversation model picker से उन ids को select कर सकता है। Project अब lobehub/lobehub नाम से GitHub पर रहता है (lobe-chat repo name वहीं redirect करता है), और menu labels releases के बीच shift होते हैं, तो flow, provider entry, SDK type, URL, key, fetch, को stable हिस्सा मानें, exact wording को नहीं।

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

LobeChat requests को provider तक कैसे route करता है।

LobeChat (लगभग 80K GitHub stars, अब LobeHub नाम के नीचे) सबसे ज़्यादा deployed open-source chat frameworks में से एक है: एक polished web client, अपने prompts और models वाले assistants, एक plugin system, और knowledge-base features, एक browser session में या database के साथ self-hosted deployable। हर provider entry describe करती है कि requests कहां जाती हैं और कौन सा SDK dialect बोलना है। OpenAI SDK type पर एक custom provider आपके proxy URL पर standard chat-completions requests भेजता है, model id को एक plain string के तौर पर, जो बिल्कुल वह shape है जो एक multi-vendor gateway expect करता है। एक entry इसलिए पूरा catalog carry करता है: assistants careful work के लिए claude-sonnet-4-6 pin कर सकते हैं जबकि quick conversations gemini-3.5-flash पर चलती हैं, बिना कहीं भी दूसरे account के। Endpoint URL में एक documented nuance है जो quote करने लायक है: URL को /v1 suffix चाहिए या नहीं यह उसके पीछे की service पर depend करता है। LobeChat आपके दिए base पर /chat/completions जैसे route paths append करता है, तो APIsRouter के लिए सही value https://api.apisrouter.com/v1 है। Missing suffix का documented symptom यह है कि model test पर एक empty reply return करता है; अगर आपको यह दिखे, तो /v1 add करें और retry करें।

Self-hosting: environment-variable path।

अगर आप LobeChat खुद deploy करते हैं, वही routing UI में click करने की बजाय container में ship हो सकती है। Classic pair built-in OpenAI provider को override करता है: OPENAI_API_KEY gateway key लेता है और OPENAI_PROXY_URL https://api.apisrouter.com/v1 लेता है। उस deployment का हर user फिर settings छुए बिना endpoint inherit करता है। Model visibility model-list syntax से control होती है: OPENAI_MODEL_LIST +id को add करने के लिए, -id को hide करने के लिए, और id=Display Name को relabel करने के लिए accept करता है, entries comma-separated। Value को -all से शुरू करना built-in list clear कर देता है ताकि सिर्फ आपकी explicit ids दिखें, जो एक curated deployment के लिए clean shape है। नए server builds deploy time पर पूरे custom providers declare करने के लिए एक CUSTOM_PROVIDER_* family (count, id, name, type, base URL, keys) भी document करते हैं, जो UI module जो करता है उसे match करती है। इस पर rely करने से पहले अपने version के लिए current environment-variable reference check करें, क्योंकि यह surface OPENAI_* pair से नई है और अभी भी evolve हो रही है।

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

Assistants के लिए models चुनना।

चूंकि सभी assistants एक key के through bill होते हैं, model comparison एक assistant-settings change है। दो candidates को दो duplicate assistants पर pin करें, एक हफ्ते अपने real prompts run करें, और APIsRouter console में per-model spend को उस answer quality के बगल में पढ़ें जो आपने observe की।

• Assistants प्रति-role model pins हैं। एक writing assistant claude-sonnet-4-6 पर, एक quick-answer assistant claude-haiku-4-5-20251001 पर, और एक research assistant gpt-5.5 पर, सब एक provider entry के पीछे coexist करते हैं।
• gemini-3.5-flash default conversation model के लिए responsiveness pick है; chat framework में ज़्यादातर turns छोटे और fast होते हैं और fast models UI को instant महसूस कराते हैं।
• deepseek-v4-pro लंबी multilingual conversations और heavy summarization के लिए एक slot कमाता है, जहां प्रति token खर्च के हिसाब से इसका long-context behavior draw है।
• Vision conversations को एक vision-capable id चाहिए provider के model config में capability enabled के साथ; LobeChat provider module में प्रति-model capability toggles expose करता है।
• Two-tier picker deliberately enable करें, एक fast id और एक frontier id, और और ज़्यादा तभी add करें जब कोई real assistant उन्हें चाहे; हर enabled model एक row है जो users scroll करते हैं।

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

LobeChat के लिए specific failure modes।

Connectivity check पर एक empty reply base-URL suffix problem का documented signature है। /v1 add या remove करें (APIsRouter के लिए यह present होना ज़रूरी है) और किसी और चीज़ को debug करने से पहले retry करें। किसी assistant के picker से missing models का आमतौर पर मतलब है कि वे fetch तो हुईं लेकिन provider की model list में enable नहीं हुईं, या provider toggle खुद off है। दोनों same settings screen पर fetch action के साथ रहती हैं। Self-hosted deployments पर, precedence याद रखें: environment variables server-side defaults configure करती हैं, जबकि users आपकी deployment के auth और feature flags के हिसाब से client-side अपनी provider settings enter कर सकते हैं। अगर कोई deployment आपके OPENAI_PROXY_URL को ignore करता है, confirm करें कि container actually नए environment के साथ restart हुआ और client session इसे locally override नहीं कर रहा। Version drift यहां real है: settings tree एक से ज़्यादा बार reorganize हुई है (Language Model, फिर AI Service Provider, provider module v1.44 में आने के साथ), और पुराने tutorials के screenshots current menus से match नहीं करेंगे। Fields खुद, id, name, SDK type, URL, key, stable रहे हैं।

कौन LobeChat को एक gateway के through route करता है।

• Self-hosters जो एक team के लिए LobeChat चलाते हैं और container में एक endpoint और सबके लिए एक usage log चाहते हैं, per-user vendor keys की बजाय।
• Assistant power users जो प्रति role अलग-अलग vendors pin करते हैं, writing के लिए Claude, analysis के लिए GPT, volume के लिए DeepSeek, हर एक के लिए account maintain किए बिना।
• Users जो वे models चाहते हैं जो built-in provider list carry नहीं करती, upstream releases का इंतज़ार करने की बजाय gateway catalog fetch करके enable किए गए।
• Developers जिनके पास किसी given vendor की billing तक access नहीं है। बिना card requirement वाला top-up based access प्रति provider sign-up dependency हटा देता है।
• लोग जो पहले से अपने editor, launcher, या CLI tools को एक gateway के through route करते हैं और अपने chat framework को same key पर चाहते हैं।

Endpoint verify करें और पहली conversation को debug करें।

पहले models listing curl करें और output खुला रखें; यह हर id के लिए authoritative spelling है जिसे आप enable करते हैं, fetch से या हाथ से। फिर उस id के against एक chat completion run करें जिसे आप default बनाने वाले हैं। LobeChat के अंदर, real conversations से पहले connectivity check work करें। Authentication failures key field की तरफ point करती हैं। एक empty reply /v1 suffix की तरफ point करती है। किसी specific model पर not-found errors का मतलब है enabled id listing से match नहीं करती, जो ज़्यादातर तब होता है जब display names और ids को साथ-साथ हाथ से edit किया जाता है। एक बार conversations flow होने लगें, APIsRouter console प्रति-request model, token counts, और spend दिखाता है। Assistants वाला chat framework एक साथ कई models के across traffic generate करता है, और per-key usage view वह जगह है जहां हर assistant की habit प्रति model, प्रति day एक cost बन जाती है जिसे आप देख सकते 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":"gemini-3.5-flash",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न