Adicione a APIsRouter como um endpoint personalizado do LibreChat.

Resposta rápida: um bloco no librechat.yaml.

Os endpoints personalizados do LibreChat são configurados no librechat.yaml sob endpoints.custom, um array onde cada entrada é um provider. Os três campos que importam são name (o rótulo no seletor de endpoint), apiKey (que interpola variáveis de ambiente no formato ${VARIABLE}, então a chave vive no .env e nunca no YAML), e baseURL. Para a APIsRouter a baseURL é https://api.apisrouter.com/v1, com o /v1 incluído, porque o LibreChat anexa caminhos de rota como /chat/completions à base que você fornece. O bloco models decide o que aparece no menu suspenso de modelo. Defina models.fetch como true e o LibreChat consulta a listagem /v1/models do endpoint na inicialização, então cada id do catálogo se torna selecionável sem manter uma lista escrita à mão. models.default ainda é obrigatório como um array e serve como o fallback mostrado antes ou no lugar de um fetch. Isso é configuração documentada oficialmente, não um patch: a estrutura de objeto de endpoint personalizado na documentação do LibreChat define cada chave usada aqui.

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

Como o LibreChat roteia endpoints personalizados.

O LibreChat (danny-avila no GitHub, cerca de 41 mil estrelas) é a interface auto-hospedada estilo ChatGPT mais implantada: multi-usuário, multi-modelo, com busca de conversa, agentes, manuseio de arquivo, e chaves por usuário. Ao contrário de clientes que fixam uma lista de providers no código, seu array endpoints.custom aceita qualquer serviço compatível com OpenAI, e vários providers conhecidos na documentação são configurados exatamente por esse mecanismo. Quando um usuário escolhe um modelo de um endpoint personalizado, o LibreChat envia uma requisição /v1/chat/completions padrão para a baseURL desse endpoint com o campo model como uma string simples. Nada no cliente se importa com qual fornecedor treinou o modelo; a string é encaminhada como está. Quando o endpoint atrás da baseURL serve vários fornecedores, uma entrada de librechat.yaml coloca ids Claude, GPT, Gemini, DeepSeek e GLM no mesmo menu suspenso, e um usuário troca de fornecedor no meio da conversa da mesma forma que trocaria entre duas variantes GPT. Isso reduz a configuração multi-fornecedor usual do LibreChat. Em vez de uma entrada personalizada por fornecedor, cada uma com sua própria chave no .env e sua própria superfície de faturamento, uma entrada com uma chave cobre o catálogo, e o admin vê o uso por modelo em um só lugar em vez de reconciliar vários painéis.

Configuração completa: YAML, .env, e o mount do Docker.

Crie librechat.yaml na raiz do projeto e coloque a chave no .env. A referência ${APISROUTER_API_KEY} no YAML resolve a partir do ambiente na inicialização, então o arquivo de configuração continua podendo ser commitado. O passo que a maioria das configurações de primeira vez esquece é específico do Docker: o container não vê seu librechat.yaml até você montá-lo. A documentação manda criar docker-compose.override.yml com um bind mount de ./librechat.yaml para /app/librechat.yaml, depois recriar os containers. Editar o YAML depois também exige um restart, porque o arquivo é lido na inicialização, não observado. Alguns campos opcionais valem a pena definir em uma entrada de gateway. titleConvo habilita títulos automáticos de conversa, e titleModel escolhe o modelo que os escreve; o padrão documentado do LibreChat para titleModel é gpt-3.5-turbo, um id que um endpoint não-OpenAI pode não servir, então defina-o explicitamente para um id rápido do catálogo ou para o valor especial current_model. modelDisplayLabel controla o nome mostrado nas mensagens do assistente. E apiKey aceita o valor especial user_provided se você quiser que cada usuário cole sua própria chave em vez de compartilhar a chave do servidor.

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"

Escolhendo modelos para um workspace de chat compartilhado.

Como todo modelo é cobrado pela mesma chave, o loop prático para um admin é observar uma semana de uso no console, ver quais modelos os usuários de fato escolhem, e podar models.default para combinar, mantendo fetch ligado para que power users ainda alcancem a lista completa.

• O chat do dia a dia quer um generalista forte. claude-sonnet-4-6 e gpt-5.5 carregam conversas longas, discussão de arquivo, e execuções de agente sem ansiedade de modelo a cada mensagem.
• Perguntas curtas de alta frequência são trabalho de volume. claude-haiku-4-5-20251001 e gemini-3.5-flash respondem rápido e evitam que uma implantação com muitos usuários concentre gasto em turnos descartáveis.
• A geração de título dispara em toda conversa. Aponte titleModel para um id rápido; pagar tarifas de ponta para escrever títulos de seis palavras é o desperdício silencioso mais comum em uma implantação do LibreChat.
• Times multilíngues devem testar deepseek-v4-pro e glm-5.2 na sua mistura real de idiomas; um menu suspenso multi-fornecedor torna isso uma comparação dentro do app em vez de uma reconfiguração.
• models.fetch significa que novos modelos do catálogo aparecem sem tocar no YAML, então um modelo adicionado upstream fica selecionável na próxima vez que a lista atualizar.

Pague pelo uso · abaixo do preço oficial

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

Modos de falha específicos do LibreChat.

A configuração não carregando silenciosamente é o clássico, e quase sempre é o mount do Docker. Sem o bind mount do docker-compose.override.yml, o container roda sem nenhum librechat.yaml, o endpoint personalizado nunca aparece no seletor, e nada dá erro. Confirme que o arquivo existe dentro do container antes de depurar qualquer outra coisa. Uma apiKey que chega literalmente como ${APISROUTER_API_KEY} significa que a variável não estava presente no ambiente com o qual o servidor iniciou; a interpolação acontece na inicialização a partir do .env, então uma chave adicionada depois precisa de um restart do container. O sintoma é um 401 do gateway com um bearer token sem sentido. Uma baseURL sem /v1 produz 404s em toda requisição, porque o LibreChat anexa /chat/completions à base como dada. O erro inverso, colar uma URL completa de completions como baseURL, pertence à opção separada directEndpoint e não deve ser combinado com uma entrada normal. Um menu suspenso de modelo vazio com fetch desligado significa que models.default está ausente ou vazio; é um array obrigatório. Com fetch ligado, um menu suspenso vazio geralmente significa que o próprio fetch falhou, o que volta para a chave ou a baseURL. E títulos de conversa falhando em um endpoint que por outro lado funciona são o padrão de titleModel apontando para um id que o gateway não serve; defina-o explicitamente.

Quem roteia o LibreChat por um gateway.

• Times auto-hospedando um workspace de chat compartilhado que querem Claude, GPT, Gemini e DeepSeek em um menu suspenso sem manter uma entrada endpoints.custom e uma conta de fornecedor para cada um.
• Admins rodando implantações multi-usuário que precisam de uma única superfície de uso. Logs por chave mostram quais modelos o time de fato usa, precificados, sem mesclar painéis de fornecedor.
• Operadores dando aos departamentos suas próprias chaves: mesmo YAML, uma chave por grupo, e o log de uso vira o relatório de custo por time.
• Famílias e grupos pequenos substituindo várias assinaturas de chat por um endpoint medido, pagando pelos tokens usados em vez de por assentos.
• Desenvolvedores sem acesso ao faturamento de um determinado fornecedor. O acesso baseado em recarga sem exigência de cartão remove a dependência de cadastro por provedor.

Verifique o endpoint e depure a primeira mensagem.

Prove a metade do gateway antes de tocar no LibreChat: liste os modelos com sua chave, e confirme que os ids que você colocou em models.default aparecem. Se isso funcionar, todo sintoma restante está do lado do LibreChat. Depois inicie a stack e abra o seletor de endpoint. A entrada APIsRouter aparecendo já prova que o YAML carregou; a lista de modelos populando prova o fetch e a chave; a primeira resposta prova o caminho de chat. Trabalhe essas três etapas em ordem em vez de todas de uma vez, porque cada uma tem um conjunto distinto de falhas: o mount, a variável de ambiente, e a baseURL, respectivamente. Assim que as mensagens fluem, o console da APIsRouter mostra modelo, contagens de token e gasto por requisição. Uma instância compartilhada de LibreChat é exatamente o tipo de implantação onde o uso silenciosamente se concentra em dois ou três modelos, e o log de uso é como você descobre quais antes da fatura.

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

Perguntas frequentes