Aggiungi APIsRouter come endpoint personalizzato di LibreChat.

Risposta rapida: un blocco in librechat.yaml.

Gli endpoint personalizzati di LibreChat si configurano in librechat.yaml sotto endpoints.custom, un array dove ogni voce è un provider. I tre campi che contano sono name (l'etichetta nel selettore endpoint), apiKey (che interpola variabili d'ambiente nella forma ${VARIABLE}, così la chiave risiede in .env e mai nello YAML), e baseURL. Per APIsRouter la baseURL è https://api.apisrouter.com/v1, con /v1 incluso, perché LibreChat aggiunge percorsi di route come /chat/completions a qualunque base tu gli dia. Il blocco models decide cosa compare nel menu a tendina dei modelli. Imposta models.fetch su true e LibreChat interroga l'elenco /v1/models dell'endpoint al caricamento, quindi ogni id di catalogo diventa selezionabile senza mantenere una lista scritta a mano. models.default è comunque richiesto come array e serve da fallback mostrato prima o al posto di un fetch. Questa è configurazione a monte documentata, non una patch: la struttura dell'oggetto endpoint personalizzato nella documentazione di LibreChat definisce ogni chiave usata qui.

version: 1.2.1
endpoints:
  custom:
    - name: "APIsRouter"
      apiKey: "${APISROUTER_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.apisrouter.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-4-6"]
        fetch: true

Come LibreChat instrada gli endpoint personalizzati.

LibreChat (danny-avila su GitHub, circa 41K stelle) è l'interfaccia self-hosted in stile ChatGPT più diffusa: multi-utente, multi-modello, con ricerca nelle conversazioni, agenti, gestione file, e chiavi per utente. A differenza dei client che codificano rigidamente una lista di provider, il suo array endpoints.custom accetta qualsiasi servizio compatibile OpenAI, e diversi provider noti nella documentazione sono configurati esattamente tramite questo meccanismo. Quando un utente sceglie un modello da un endpoint personalizzato, LibreChat invia una richiesta /v1/chat/completions standard alla baseURL di quell'endpoint con il campo model come semplice stringa. Nulla nel client si preoccupa di quale fornitore abbia addestrato il modello; la stringa viene inoltrata così com'è. Quando l'endpoint dietro la baseURL serve diversi fornitori, una voce in librechat.yaml mette gli id Claude, GPT, Gemini, DeepSeek e GLM nello stesso menu a tendina, e un utente cambia fornitore a metà conversazione nello stesso modo in cui cambierebbe tra due varianti GPT. Questo comprime la solita configurazione multi-provider di LibreChat. Invece di una voce personalizzata per fornitore, ciascuna con la propria chiave in .env e la propria superficie di fatturazione, una voce con una chiave copre il catalogo, e l'admin vede l'utilizzo per modello in un unico posto invece di riconciliare diverse dashboard.

Configurazione completa: YAML, .env, e il mount Docker.

Crea librechat.yaml nella radice del progetto e metti la chiave in .env. Il riferimento ${APISROUTER_API_KEY} nello YAML si risolve dall'ambiente all'avvio, quindi il file di configurazione resta committable. Il passo che la maggior parte delle configurazioni alla prima volta manca è specifico di Docker: il container non vede il tuo librechat.yaml finché non lo monti. La documentazione ti fa creare docker-compose.override.yml con un bind mount da ./librechat.yaml a /app/librechat.yaml, poi ricreare i container. Modificare lo YAML in seguito richiede anche un riavvio, perché il file viene letto all'avvio, non osservato. Vale la pena impostare alcuni campi opzionali su una voce gateway. titleConvo abilita i titoli automatici delle conversazioni, e titleModel sceglie il modello che li scrive; il default documentato di LibreChat per titleModel è gpt-3.5-turbo, un id che un endpoint non-OpenAI potrebbe non servire, quindi impostalo esplicitamente su un id di catalogo veloce o sul valore speciale current_model. modelDisplayLabel controlla il nome mostrato sui messaggi dell'assistente. E apiKey accetta il valore speciale user_provided se vuoi che ogni utente incolli la propria chiave invece di condividere quella del server.

version: 1.2.1
endpoints:
  custom:
    - name: "APIsRouter"
      apiKey: "${APISROUTER_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.apisrouter.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-4-6", "gpt-5.5", "deepseek-v4-pro"]
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "claude-haiku-4-5-20251001"
      modelDisplayLabel: "APIsRouter"

Scegliere modelli per uno spazio di lavoro chat condiviso.

Poiché ogni modello fattura attraverso la stessa chiave, il ciclo pratico per un admin è osservare una settimana di utilizzo nella console, vedere quali modelli scelgono davvero gli utenti, e potare models.default di conseguenza, mantenendo fetch attivo così che gli utenti avanzati possano ancora raggiungere la lista completa.

• La chat daily-driver vuole un generalista forte. claude-sonnet-4-6 e gpt-5.5 portano conversazioni lunghe, discussione di file, ed esecuzioni agente senza ansia da modello per messaggio.
• Le domande brevi ad alta frequenza sono lavoro a volume. claude-haiku-4-5-20251001 e gemini-3.5-flash rispondono velocemente e impediscono a un deployment multi-utente di concentrare la spesa su turni usa-e-getta.
• La generazione dei titoli si attiva su ogni conversazione. Punta titleModel su un id veloce; pagare tariffe di frontiera per scrivere titoli di sei parole è lo spreco silenzioso più comune in un deployment LibreChat.
• I team multilingue dovrebbero testare deepseek-v4-pro e glm-5.2 sul loro mix linguistico reale; un menu a tendina multi-fornitore rende questo un confronto in-app piuttosto che una riconfigurazione.
• models.fetch significa che i nuovi modelli del catalogo compaiono senza toccare lo YAML, quindi un modello aggiunto a monte è selezionabile la prossima volta che la lista si aggiorna.

Pagamento a consumo · sotto i prezzi ufficiali

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

Modalità di errore specifiche di LibreChat.

La config che non si carica silenziosamente è il classico, ed è quasi sempre il mount Docker. Senza il bind mount di docker-compose.override.yml, il container gira senza alcun librechat.yaml, l'endpoint personalizzato non compare mai nel selettore, e nulla dà errore. Conferma che il file esista dentro il container prima di fare debug di qualsiasi altra cosa. Una apiKey che arriva letteralmente come ${APISROUTER_API_KEY} significa che la variabile non era presente nell'ambiente con cui il server è partito; l'interpolazione avviene all'avvio da .env, quindi una chiave aggiunta in seguito richiede un riavvio del container. Il sintomo è un 401 dal gateway con un bearer token privo di senso. Una baseURL senza /v1 produce 404 su ogni richiesta, perché LibreChat aggiunge /chat/completions alla base così com'è data. L'errore inverso, incollare un URL completions completo come baseURL, appartiene alla separata opzione directEndpoint e non dovrebbe essere combinato con una voce normale. Un menu a tendina dei modelli vuoto con fetch disattivato significa che models.default è mancante o vuoto; è un array richiesto. Con fetch attivo, un menu a tendina vuoto di solito significa che il fetch stesso è fallito, il che riporta alla chiave o alla baseURL. E titoli di conversazione falliti su un endpoint altrimenti funzionante sono il default di titleModel che punta a un id che il gateway non serve; impostalo esplicitamente.

Chi instrada LibreChat tramite un gateway.

• Team che self-hostano uno spazio di lavoro chat condiviso e vogliono Claude, GPT, Gemini e DeepSeek in un unico menu a tendina senza mantenere una voce endpoints.custom e un account fornitore ciascuno.
• Admin che gestiscono deployment multi-utente e hanno bisogno di un'unica superficie di utilizzo. I log per chiave mostrano quali modelli usa davvero il team, prezzati, senza unire dashboard fornitore.
• Operatori che danno ai reparti le proprie chiavi: stesso YAML, una chiave per gruppo, e il log di utilizzo diventa il report di costo per team.
• Famiglie e piccoli gruppi che sostituiscono diversi abbonamenti chat con un unico endpoint a consumo, pagando per i token usati invece che per le postazioni.
• Sviluppatori senza accesso alla fatturazione di un dato fornitore. L'accesso basato su ricarica senza obbligo di carta rimuove la dipendenza dalla registrazione per provider.

Verifica l'endpoint e fai debug del primo messaggio.

Dimostra la metà gateway prima di toccare LibreChat: elenca i modelli con la tua chiave, e conferma che gli id che hai messo in models.default compaiano. Se funziona, ogni sintomo rimanente è sul lato LibreChat del collegamento. Poi avvia lo stack e apri il selettore endpoint. La voce APIsRouter che compare affatto dimostra che lo YAML si è caricato; la lista modelli che si popola dimostra il fetch e la chiave; la prima risposta dimostra il percorso chat. Lavora su questi tre in ordine piuttosto che tutti insieme, perché ciascuno ha un insieme distinto di fallimenti, il mount, la variabile d'ambiente, e la baseURL rispettivamente. Una volta che i messaggi scorrono, la console di APIsRouter mostra modello per richiesta, conteggi dei token e spesa. Un'istanza LibreChat condivisa è esattamente il tipo di deployment dove l'utilizzo si concentra silenziosamente su due o tre modelli, e il log di utilizzo è come scopri quali prima che lo faccia la fattura.

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -50

Domande frequenti