Rode fluxos do Flowise em qualquer modelo do catálogo via um Base Path.

Resposta rápida: credencial, Base Path, id de modelo.

No canvas do Flowise, arraste um nó ChatOpenAI do painel Chat Models, clique em Connect Credential, e crie uma nova credencial OpenAI com sua chave da APIsRouter. Depois abra Additional Parameters no nó e defina Base Path como https://api.apisrouter.com/v1. Toda chamada que o nó faz agora vai para o gateway em vez dos hosts da OpenAI. Para o campo de modelo: o nó ChatOpenAI padrão oferece um dropdown de nomes de modelo da OpenAI, então para ids do gateway como claude-sonnet-4-6 ou deepseek-v4-flash use o nó ChatOpenAI Custom em vez disso, que aceita qualquer id de modelo como texto livre. Esse é um padrão documentado do Flowise, descrito na documentação oficial exatamente para essa classe de endpoint compatível com OpenAI.

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

Como o Flowise fala com o endpoint.

O Flowise (FlowiseAI no GitHub, cerca de 55 mil estrelas) é o construtor visual para apps de LLM: chatflows e agent flows montados a partir de nós em um canvas, cobrindo modelos de chat, pipelines de RAG sobre armazenamentos de documentos, agentes com uso de ferramentas, e endpoints de API que você pode chamar dos seus próprios produtos. Todo nó de LLM em um fluxo emite requisições padrão de chat-completions, e o Base Path decide onde essas requisições chegam. Como o gateway serve muitos fornecedores atrás de uma URL, uma credencial cobre todo modelo do catálogo. Um chatflow de RAG pode rodar sua síntese de resposta em claude-sonnet-4-6 enquanto um ramo de classificação no mesmo fluxo roda deepseek-v4-flash, cada um configurado como seu próprio nó com seu próprio id de modelo, ambos faturando pela mesma chave. A documentação descreve o mesmo mecanismo de Base Path para outros serviços compatíveis com OpenAI, então esse é uso padrão do Flowise em vez de uma gambiarra. Uma ressalva honesta: embeddings são um tipo de nó separado. Se seu fluxo usa OpenAI Embeddings, configure o nó OpenAI Embeddings Custom com o mesmo padrão de Base Path, e verifique o id do modelo de embedding contra o catálogo primeiro, já que as superfícies de chat e embedding são distintas.

Flowise auto-hospedado: notas de rede do Docker.

A maioria das instalações do Flowise roda em Docker, e o Base Path é resolvido de dentro do container. Uma URL de gateway pública como https://api.apisrouter.com/v1 funciona de qualquer lugar, então nenhuma rede especial se aplica; essa ressalva existe porque boa parte da documentação da comunidade foi escrita para servidores de inferência locais, onde endereços host.docker.internal importam. Contra um gateway hospedado você pode ignorar toda essa classe de conselho. A parte que importa operacionalmente: credenciais no Flowise são armazenadas no lado do servidor e compartilhadas entre fluxos, então uma credencial da APIsRouter criada uma vez é reutilizável por todo nó em todo fluxo na instância. Para times, isso mais o uso por chave no console do gateway te dá uma divisão limpa: uma credencial por ambiente ou por projeto, e o console atribui tokens e gasto a cada uma.

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

Escolhendo modelos por nó.

Fluxos multiplicam chamadas de modelo de formas que um único chat nunca faz: um pipeline de RAG com reescrita de consulta, classificação de recuperação, e síntese de resposta pode acionar o LLM três ou mais vezes por mensagem de usuário. Colocar o carro-chefe só onde ele merece sua taxa, e um nível de volume em todo o resto, é uma decisão de dropdown por nó uma vez que o Base Path está definido.

• claude-sonnet-4-6 para o nó conversacional ou de agente principal, onde a qualidade da resposta carrega o fluxo.
• claude-haiku-4-5-20251001 para ramos de alto volume: roteamento, marcação, resumos curtos dentro de fluxos maiores.
• gpt-5.4-mini como a escolha de volume da família GPT para fluxos construídos em torno de comportamento no estilo OpenAI.
• gemini-3.5-flash onde um ramo ingere documentos longos ou imagens a uma taxa de nível médio.
• deepseek-v4-flash para as chamadas utilitárias de maior volume, onde a taxa por token é a restrição de design.

Pague pelo uso · abaixo do preço oficial

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Modos de falha específicos do Flowise.

A ordem de depuração em duas etapas se aplica aqui como em todo lugar: comprove o endpoint com curl primeiro, listagem de modelos e depois uma conclusão com o id exato, e só então depure dentro do Flowise. Isso separa problemas de gateway de configuração de canvas em menos de um minuto.

• O dropdown de modelo não lista seu id: esperado no nó ChatOpenAI padrão. Use ChatOpenAI Custom, que aceita ids de modelo em texto livre.
• 401 do nó: a credencial tem a chave errada, ou uma credencial diferente está anexada a esse nó do que você pensa. Credenciais são anexos por nó, então confira o nó, não só o repositório de credenciais.
• 404 em toda chamada: o Base Path está sem /v1 ou tem um segmento de caminho extra que não deveria ter. O nó anexa caminhos de rota à base que você fornece.
• Funciona em um fluxo, falha em outro: cada nó carrega sua própria configuração de Base Path em Additional Parameters. Copiar um nó copia isso; construir um nó novo não.
• Nós de embedding ainda acertando a OpenAI: nós de chat e embedding são configurados independentemente. Defina o Base Path no nó de embeddings também, ou espere faturamento misto.

Quem roteia o Flowise por um gateway.

• Criadores lançando chatbots de cliente que querem escolha de modelo por fluxo sem uma conta de fornecedor por cliente.
• Times pesados em RAG cujos pipelines de recuperação multiplicam chamadas de LLM por mensagem e precisam de níveis de volume nas etapas utilitárias.
• Agências rodando uma instância do Flowise para muitos projetos, usando uma credencial por chave de projeto para atribuição de uso limpa por cliente.
• Desenvolvedores comparando Claude, GPT, e DeepSeek no mesmo fluxo, onde cada candidato é uma edição de campo de modelo em um nó duplicado.
• Auto-hospedeiros que querem toda a instância faturada de um saldo pré-pago em vez de vários cartões de fornecedor.

Perguntas frequentes