Base Path 하나로 Flowise 플로우를 카탈로그 모델에서 실행하기.

빠른 답: credential, Base Path, 모델 id.

Flowise 캔버스에서 Chat Models 패널의 ChatOpenAI 노드를 드래그하고, Connect Credential을 클릭해 여러분의 APIsRouter 키를 담은 새 OpenAI credential을 만드세요. 그런 다음 노드의 Additional Parameters를 열어 Base Path를 https://api.apisrouter.com/v1로 설정하세요. 이제 그 노드가 만드는 모든 호출이 OpenAI의 호스트가 아니라 게이트웨이로 갑니다. 모델 필드의 경우: 표준 ChatOpenAI 노드는 OpenAI 모델 이름의 드롭다운을 제공하므로, claude-sonnet-4-6이나 deepseek-v4-flash 같은 게이트웨이 id에는 대신 ChatOpenAI Custom 노드를 쓰세요. 이 노드는 어떤 모델 id도 자유 텍스트로 받습니다. 이것은 정확히 이런 부류의 OpenAI 호환 엔드포인트를 위해 공식 문서에 설명된 Flowise의 문서화된 패턴입니다.

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

Flowise가 엔드포인트와 대화하는 방식.

Flowise(GitHub의 FlowiseAI, 약 5.5만 스타)는 LLM 앱을 위한 시각적 빌더입니다: 캔버스 위의 노드로 조립되는 챗플로우와 에이전트 플로우가 채팅 모델, 문서 스토어 위의 RAG 파이프라인, 툴을 사용하는 에이전트, 그리고 여러분 자신의 제품에서 호출할 수 있는 API 엔드포인트를 아우릅니다. 플로우 안의 모든 LLM 노드는 표준 chat-completions 요청을 보내며, Base Path가 그 요청이 어디로 도착할지 결정합니다. 게이트웨이가 하나의 URL 뒤에서 여러 벤더를 서빙하므로, credential 하나가 카탈로그의 모든 모델을 커버합니다. RAG 챗플로우가 답변 합성을 claude-sonnet-4-6으로 실행하는 동안 같은 플로우의 분류 브랜치는 deepseek-v4-flash로 실행할 수 있으며, 각각 자체 모델 id를 가진 자체 노드로 설정되고 둘 다 같은 키로 청구됩니다. 문서는 다른 OpenAI 호환 서비스에도 같은 Base Path 메커니즘을 설명하므로, 이는 편법이 아니라 표준적인 Flowise 사용법입니다. 한 가지 솔직한 유의점: 임베딩은 별도의 노드 타입입니다. 플로우가 OpenAI 임베딩을 사용한다면 같은 Base Path 패턴으로 OpenAI Embeddings Custom 노드를 설정하고, 채팅과 임베딩 표면이 별개이므로 먼저 임베딩 모델 id를 카탈로그에 대조해 확인하세요.

셀프 호스팅 Flowise: 도커 네트워킹 참고사항.

대부분의 Flowise 설치는 도커에서 실행되며, Base Path는 컨테이너 내부에서 해석됩니다. https://api.apisrouter.com/v1 같은 공개 게이트웨이 URL은 어디서든 작동하므로 특별한 네트워킹은 적용되지 않습니다; 이 유의점이 존재하는 이유는 커뮤니티 문서의 상당 부분이 host.docker.internal 주소가 중요한 로컬 추론 서버를 위해 작성되었기 때문입니다. 호스팅된 게이트웨이를 상대할 때는 그런 종류의 조언 전체를 무시해도 됩니다. 실제로 운영상 중요한 부분: Flowise의 credential은 서버 사이드에 저장되고 플로우 간에 공유되므로, 한 번 만든 APIsRouter credential 하나를 인스턴스의 모든 플로우, 모든 노드가 재사용할 수 있습니다. 팀 입장에서는 이것과 게이트웨이 콘솔의 키별 사용량을 합치면 깔끔한 분리가 생깁니다: 환경별 또는 프로젝트별로 credential 하나씩, 그리고 콘솔이 각각에 토큰과 지출을 귀속시킵니다.

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

노드별 모델 선택.

플로우는 단일 채팅과 다르게 모델 호출을 곱합니다: 쿼리 재작성, 검색 등급화, 답변 합성을 갖춘 RAG 파이프라인은 사용자 메시지 하나당 세 번 이상 LLM을 호출할 수 있습니다. 플래그십 모델은 그 값을 하는 곳에만, 그 외 모든 곳에는 볼륨 티어를 두는 것은 Base Path만 설정되면 노드별 드롭다운 결정일 뿐입니다.

• 답변 품질이 플로우를 좌우하는 메인 대화형 노드나 에이전트 노드에는 claude-sonnet-4-6.
• 더 큰 플로우 안의 라우팅, 태깅, 짧은 요약 같은 대량 브랜치에는 claude-haiku-4-5-20251001.
• OpenAI 스타일 동작을 중심으로 만들어진 플로우를 위한 GPT 계열 볼륨 픽으로 gpt-5.4-mini.
• 중간 티어 가격으로 긴 문서나 이미지를 수집하는 브랜치에는 gemini-3.5-flash.
• 토큰당 가격이 설계 제약인 최고 볼륨 유틸리티 호출에는 deepseek-v4-flash.

사용한 만큼 지불 · 공식 요금보다 저렴

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

Flowise 특유의 실패 패턴.

이 두 단계 디버깅 순서는 여기서도 어디서나와 마찬가지로 적용됩니다: 먼저 curl로 엔드포인트를 증명하고(모델 목록, 그다음 정확한 id로 완성 하나), 그 다음에야 Flowise 내부를 디버깅하세요. 이렇게 하면 게이트웨이 문제와 캔버스 설정 문제를 1분 안에 분리할 수 있습니다.

• 모델 드롭다운에 여러분의 id가 나타나지 않는다: 표준 ChatOpenAI 노드에서는 당연합니다. 자유 텍스트 모델 id를 받는 ChatOpenAI Custom을 쓰세요.
• 노드에서 401: credential이 잘못된 키를 담고 있거나, 생각한 것과 다른 credential이 이 노드에 연결되어 있습니다. credential은 노드별 연결이므로 credential 저장소가 아니라 노드를 확인하세요.
• 모든 호출에서 404: Base Path에 /v1이 빠졌거나 있으면 안 되는 후행 경로 세그먼트가 있습니다. 노드는 입력한 base에 라우트 경로를 덧붙입니다.
• 한 플로우에서는 작동하는데 다른 플로우에서는 실패한다: 각 노드는 Additional Parameters 아래에 자체 Base Path 설정을 담고 있습니다. 노드를 복사하면 함께 복사되지만, 새 노드를 만들면 그렇지 않습니다.
• 임베딩 노드가 여전히 OpenAI를 두드린다: 채팅 노드와 임베딩 노드는 독립적으로 설정됩니다. 임베딩 노드에도 Base Path를 설정하거나, 청구가 섞일 것을 예상하세요.

어떤 사람들이 게이트웨이를 통해 Flowise를 쓰는가.

• 클라이언트마다 벤더 계정 없이 플로우별로 모델을 선택하고 싶은, 클라이언트 챗봇을 배포하는 빌더.
• 검색 파이프라인이 메시지당 LLM 호출을 곱하며 유틸리티 스텝에 볼륨 티어가 필요한 RAG 중심 팀.
• 많은 프로젝트를 위해 Flowise 인스턴스 하나를 운영하며, 프로젝트별 키 하나로 클라이언트별 사용량 귀속을 깔끔하게 유지하는 에이전시.
• 같은 플로우에서 Claude, GPT, DeepSeek를 비교하는 개발자 — 각 후보는 복제된 노드의 모델 필드 편집일 뿐입니다.
• 인스턴스 전체를 여러 벤더 카드가 아니라 선불 잔액 하나로 청구하고 싶은 셀프 호스터.

자주 묻는 질문