LobeChat を、カスタムの OpenAI 互換エンドポイントで動かす。

早わかり: カスタムプロバイダー1つ、エンドポイント1つ、キー1つ。

LobeChat の設定を開き、AI サービスプロバイダーのセクションに進みます(リリースによって AI Service Provider や Language Model と表示が異なります)。プロバイダー管理モジュールが v1.44 で導入されて以降、組み込みの OpenAI エントリに間借りするのではなく、カスタムプロバイダーを作成できます。プロバイダーを追加し、id と表示名(apisrouter / APIsRouter)を設定し、SDK タイプに OpenAI を選び、API キーとエンドポイントのプロキシ URL に https://api.apisrouter.com/v1 を入力します。 そのプロバイダーのモデルリストで、fetch-models アクションを使ってエンドポイントが /v1/models で提供するすべての id を取得し、使いたいものを有効にして、組み込みの接続確認を実行してください。以降は、どのアシスタントやどの会話でも、それらの id をモデルピッカーから選べます。プロジェクトは現在 GitHub 上で lobehub/lobehub として存在しており(旧 lobe-chat の名前はそこにリダイレクトされます)、メニューのラベルはリリースごとに揺れるため、フロー(プロバイダーエントリ・SDK タイプ・URL・キー・fetch)を、正確な文言よりも安定した部分として扱ってください。

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 がプロバイダーへどうリクエストをルーティングするか。

LobeChat(GitHub スター数はおよそ80K、現在は LobeHub の名前のもとにあります)は、最も導入されているオープンソースのチャットフレームワークの一つです。洗練された Web クライアント、独自のプロンプトとモデルを持つアシスタント、プラグインシステム、ナレッジベース機能を備え、ブラウザセッションでもデータベース付きのセルフホストでも動作します。 各プロバイダーエントリは、リクエストの行き先とどの SDK 方言を話すかを記述します。OpenAI SDK タイプのカスタムプロバイダーは、モデル id をプレーンな文字列として、標準のチャット補完リクエストをあなたのプロキシ URL に送ります。これはまさにマルチベンダーのゲートウェイが期待する形です。エントリ1つでカタログ全体が扱えるため、アシスタントは丁寧な作業には claude-sonnet-4-6 を固定しつつ、素早い会話には gemini-3.5-flash を使う、といったことが、どこにも2つ目のアカウントを作らずにできます。 エンドポイント URL には、引用に値するドキュメント上の注意点が一つあります。URL に /v1 サフィックスが必要かどうかは、背後のサービス次第だということです。LobeChat は与えられたベースに /chat/completions のようなルートパスを付け足すので、APIsRouter の場合の正しい値は https://api.apisrouter.com/v1 です。サフィックスが欠けているときにドキュメントが挙げている症状は、テスト時にモデルが空の応答を返すことです。それを見たら /v1 を追加して再試行してください。

セルフホスト: 環境変数による経路。

自分でデプロイする場合、同じルーティングを UI でクリックして設定する代わりに、コンテナに組み込んでおくこともできます。組み込みの OpenAI プロバイダーを上書きする定番の組み合わせは、OPENAI_API_KEY にゲートウェイのキーを、OPENAI_PROXY_URL に https://api.apisrouter.com/v1 を設定するものです。その導入のすべてのユーザーが、設定を触らずにそのエンドポイントを継承します。 モデルの表示は、モデルリストの構文で制御します。OPENAI_MODEL_LIST は +id で追加、-id で非表示、id=Display Name でラベル変更を受け付け、エントリはカンマ区切りです。値を -all から始めれば組み込みリストがクリアされ、明示的に指定した id だけが表示されるため、キュレーションされた導入にはこの形がすっきりします。 新しいサーバービルドでは、UI モジュールと同等のことをデプロイ時に宣言できる CUSTOM_PROVIDER_* 系の変数(count・id・name・type・base URL・keys)もドキュメント化されています。この面は OPENAI_* のペアより新しく今も発展途上なので、頼る前にお使いのバージョンの最新の環境変数リファレンスを確認してください。

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

アシスタント向けのモデル選び。

すべてのアシスタントが1つのキーを経由して課金されるため、モデルの比較はアシスタント設定の変更で済みます。2つの候補を2つの複製アシスタントに固定し、あなたの実際のプロンプトを1週間走らせ、APIsRouter コンソールでモデルごとの支出を、あなたが観察した回答品質と並べて読んでみてください。

• アシスタントは役割ごとにモデルを固定できます。claude-sonnet-4-6 を使う執筆アシスタント、claude-haiku-4-5-20251001 を使う即答アシスタント、gpt-5.5 を使うリサーチアシスタントが、1つのプロバイダーエントリの背後で共存します。
• gemini-3.5-flash は既定の会話モデルとしての即応性を重視した選択です。チャットフレームワークでのやり取りの大半は短く速いもので、高速なモデルが UI を軽快に感じさせます。
• deepseek-v4-pro は、長い多言語会話や重い要約作業でトークンあたりの長文脈処理の性能が魅力となる枠です。
• ビジョン対応の会話には、そのモデルのプロバイダー設定で機能を有効にした、ビジョン対応の id が必要です。LobeChat はプロバイダーモジュール内でモデルごとの機能トグルを公開しています。
• 2階層のピッカーを意図的に作りましょう。速い id を1つ、フロンティア級を1つ有効にし、実際のアシスタントが必要とするときだけそれ以上を追加してください。有効にしたモデルはすべて、ユーザーがスクロールする1行になります。

従量課金 · 公式価格より安い

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

LobeChat に特有の失敗パターン。

接続確認で空の応答が返るのは、ベース URL のサフィックス問題のドキュメント化された症状です。/v1 を追加または削除して(APIsRouter の場合は必須です)再試行してから、それより深い部分をデバッグしてください。 あるアシスタントのピッカーにモデルが見当たらないのは、たいていフェッチはされたもののプロバイダーのモデルリストで有効化されていないか、プロバイダー自体のトグルがオフになっているのが原因です。どちらも fetch アクションと同じ設定画面にあります。 セルフホストの導入では、優先順位を覚えておいてください。環境変数はサーバー側の既定値を設定しますが、導入の認証や機能フラグ次第では、ユーザーがクライアント側で自分のプロバイダー設定を入力してそれを上書きできる場合があります。導入が OPENAI_PROXY_URL を無視しているように見える場合は、コンテナが実際に新しい環境変数で再起動されたか、クライアントのセッションがローカルでそれを上書きしていないかを確認してください。 ここではバージョンのずれが本当に起きます。設定ツリーは一度ならず再編されており(Language Model、その後 AI Service Provider、そして v1.44 で登場したプロバイダーモジュール)、古いチュートリアルのスクリーンショットは現在のメニューと一致しません。フィールド自体(id・name・SDK タイプ・URL・キー)は安定しています。

ゲートウェイ経由で LobeChat を使うのは誰か。

• チームのために LobeChat をセルフホストし、ユーザーごとのベンダーキーではなく、コンテナに1つのエンドポイントと全員で1つの利用ログを持ちたい人。
• 役割ごとに異なるベンダーを固定するアシスタントのパワーユーザー。執筆には Claude、分析には GPT、ボリュームには DeepSeek と、それぞれのアカウントを維持することなく使い分けます。
• 組み込みのプロバイダーリストにないモデルを使いたいユーザー。上流のリリースを待つのではなく、ゲートウェイのカタログを取得することで有効にできます。
• 特定ベンダーの請求手段にアクセスできない開発者。チャージ制でカード不要のアクセスなら、プロバイダーごとのサインアップという依存を取り除けます。
• すでにエディター、ランチャー、CLI ツールをゲートウェイ経由にしていて、チャットフレームワークも同じキーに乗せたい人。

エンドポイントを検証し、最初の会話をデバッグする。

まずモデル一覧を curl して出力を開いたままにしておきましょう。それが、fetch であれ手動であれ、有効にするすべての id にとって権威ある綴りの情報源になります。次に、既定にしようとしている id に対して1回チャット補完を実行します。 LobeChat の中では、実際の会話の前に接続確認を通してください。認証エラーはキー欄を指します。空の応答は /v1 サフィックスを指します。特定のモデルでの未検出エラーは、有効にした id がリストと一致していないことを意味し、これはたいてい表示名と id を手作業で同時に編集した後に起きます。 会話が流れ始めたら、APIsRouter コンソールがリクエストごとのモデル、トークン数、支出を表示します。アシスタントを持つチャットフレームワークは一度に複数のモデルにまたがるトラフィックを生むので、キーごとの利用状況ビューは、各アシスタントの癖がモデルごと・日ごとに見える形のコストになる場所です。

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"}]}'

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