Запустите answer engine Perplexica на кастомном OpenAI base URL.

Короткий ответ: одно поле Base URL, два поколения конфига.

В текущих релизах провайдер OpenAI в Perplexica выставляет ровно два обязательных поля: API Key и Base URL, редактируемых на экране настройки и в UI настроек, с задокументированными маппингами окружения OPENAI_API_KEY и OPENAI_BASE_URL. Установите Base URL в https://api.apisrouter.com/v1, вставьте ключ шлюза, затем добавьте нужные чат-модели по их точным id из каталога. Провайдер пересылает id модели как простую строку через /v1/chat/completions, так что id Claude и DeepSeek работают через слот провайдера «OpenAI». В более старых релизах Perplexica (поколение config.toml, вплоть до линейки v1.10 и v1.11) та же возможность — это провайдер CUSTOM_OPENAI: блок [MODELS.CUSTOM_OPENAI] с ключами API_KEY, API_URL и MODEL_NAME. Оба поколения показаны ниже, так что сверяйте настройку с той версией, которую реально запускаете.

# the settings UI fields map to these documented env vars
export OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
export OPENAI_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
# then add chat models by id in Settings, e.g. claude-sonnet-4-6

Как Perplexica отвечает на вопрос и где сидит LLM.

Perplexica (ItzCrazyKns на GitHub, около 36K звёзд) — самый известный open-source answering engine в стиле Perplexity: он берёт вопрос, прогоняет реальный веб-поиск через встроенный инстанс SearxNG, читает результаты и заставляет LLM синтезировать ответ с цитированием. Режимы поиска (speed, balanced, quality) обменивают глубину retrieval на латентность, а режимы focus сужают источники до веба, обсуждений или академических статей. В 2026 году проект был переименован апстримом в Vane, вместе с образом Docker; архитектура и система провайдеров перенеслись, так что всё здесь применимо под любым из имён. Слот LLM — это то место, где живут качество синтеза и стоимость. Каждый ответ — один или несколько вызовов chat-completions, несущих извлечённые источники как контекст, что делает answering engine нагрузкой с большим объёмом входных токенов: модель читает намного больше, чем пишет. Система провайдеров относится к OpenAI как к одному из нескольких бэкендов (Ollama, Anthropic, Gemini, Groq и другие), и провайдер OpenAI — тот, у которого Base URL свободно редактируется, что и делает его точкой подключения шлюза. Одно поведение стоит знать заранее: когда Base URL — что угодно, кроме стандартного эндпоинта OpenAI, Perplexica намеренно показывает пустой список моделей по умолчанию и использует записи моделей, которые вы сами добавляете провайдеру. Это сделано намеренно, так как приложение не может знать, что обслуживает кастомный эндпоинт. Добавление claude-sonnet-4-6 или deepseek-v4-flash как записи модели — это вторая половина настройки, а не обходной путь.

Полная настройка: текущие релизы и устаревший config.toml.

Текущие релизы настраивают всё внутри приложения. При первом запуске экран настройки спрашивает про провайдеров; после этого те же поля живут в Settings. Выберите провайдера OpenAI, задайте API Key и Base URL, затем добавьте записи чат-моделей с id, которые планируете использовать. Id должны точно совпадать с каталогом шлюза, и каждая добавленная вами запись появляется в селекторе моделей рядом с полем поиска. Устаревшее поколение — файловое. Если в вашей инсталляции всё ещё есть config.toml, вы на поколении CUSTOM_OPENAI: заполните блок ниже и перезапустите контейнер. MODEL_NAME принимает один id модели, который UI затем предлагает как опцию custom OpenAI.

[MODELS.CUSTOM_OPENAI]
API_KEY = "sk-YOUR-APISROUTER-KEY"
API_URL = "https://api.apisrouter.com/v1"
MODEL_NAME = "claude-sonnet-4-6"

Выбор модели синтеза для answering engine.

Поскольку селектор моделей читает любые записи, которые вы добавили против одного Base URL, A/B-тестирование моделей синтеза тривиально: задайте один и тот же вопрос в двух вкладках с двумя записями и сравните цитирование. Лог использования по ключу оценивает ответы каждой модели, что честный способ решить, отрабатывает ли топовый синтез свои токены на вашем миксе запросов.

• Входные токены доминируют. Ответ в режиме quality может протолкнуть большие извлечённые контексты в промпт, так что цена за входной токен вашего id задаёт стоимость поиска, а не короткий ответ, который он пишет обратно.
• claude-sonnet-4-6 — сильное умолчание для синтеза с цитированием: он хорошо следует инструкциям по обоснованию источниками и остаётся связным, когда много сниппетов противоречат друг другу.
• Высоконагруженные личные или командные инстансы хорошо себя чувствуют на claude-haiku-4-5-20251001, gemini-3.5-flash или deepseek-v4-flash: ответы остаются обоснованными, а стоимость поиска падает достаточно, чтобы оставить режим quality включённым.
• Держите топовый id как вторую запись. Записи моделей сидят бок о бок в селекторе, так что эскалация одного сложного вопроса на gpt-5.5 — это смена в выпадающем списке, а не правка конфига.
• Академический режим focus вознаграждает модели с длинным контекстом, поскольку абстракты и выдержки статей объёмнее веб-сниппетов.

Оплата по факту · дешевле официальных цен

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

Сбои, специфичные именно для Perplexica.

Пустой список моделей — классика. Вы задаёте Base URL, селектор становится пустым, и выглядит это сломанным. Это не так: с не-умолчательным Base URL Perplexica листит только записи моделей, которые вы добавляете провайдеру. Добавьте свои id, и они появятся. Эмбеддинги — отдельный слот. Perplexica использует модели эмбеддинга для rerank результатов, и провайдер OpenAI обслуживает эмбеддинги с того же Base URL и ключа. Если ваш шлюз не обслуживает id эмбеддинга, который вы там настроили, rerank ломается, пока ответы чата продолжают работать. Чистое разделение — держать эмбеддинги на локальном провайдере Transformers, который работает на машине вообще без API, и маршрутизировать через шлюз только синтез чата. Переименование сбивает с толку гайды. Perplexica и Vane — один и тот же проект; старые туториалы ссылаются на образ Docker perplexica и config.toml, текущие сборки поставляются как vane с настройками внутри приложения и персистентным томом данных. Если в вашей инсталляции нет config.toml, не создавайте его — он не читается; настраивайте вместо этого через UI или задокументированные переменные окружения. SearxNG независим. Если ответы деградируют или поиск ничего не возвращает, это контейнер SearxNG или его настройка формата JSON, а не эндпоинт LLM. Base URL двигает только вызовы чата и эмбеддинга.

Кто направляет Perplexica через шлюз.

• Self-hosters, заменяющие подписку Perplexity, которым нужен синтез топового качества на каждый поиск по ценам за токены, с одним ключом вместо аккаунта у вендора на каждое семейство моделей.
• Команды, запускающие общий answering engine, где лог использования по ключу превращает «во сколько нам обходится поиск» в число по каждой модели.
• Настройки, ориентированные на приватность, которые держат retrieval полностью локально (SearxNG плюс локальные эмбеддинги) и выпускают наружу только финальный вызов синтеза через один аудируемый эндпоинт.
• Экспериментаторы, сравнивающие модели синтеза на идентичных вопросах: каждый кандидат — это одна запись модели против одного и того же Base URL.
• Разработчики без доступа к биллингу конкретного вендора. Доступ на основе пополнения без требования карты убирает зависимость от регистрации у каждого провайдера.

Проверьте эндпоинт и отладьте первый поиск.

Убедитесь, что шлюз обслуживает добавленные вами id, прежде чем винить приложение; записи у провайдера должны точно совпадать с выводом /v1/models. Сбои первого запуска следуют паттерну. «No chat model providers configured» означает, что поля провайдера не сохранились либо список моделей всё ещё пуст; добавьте хотя бы одну запись чат-модели. 401 в логах сервера означает, что ключ не совпадает с эндпоинтом в поле Base URL. Ошибка model-not-found — это опечатка id в записи модели. Ошибки rerank при работающих ответах указывают на слот эмбеддинга, и именно здесь вас спасает локальный провайдер Transformers. А если ничего не изменилось после правки переменных окружения, помните, что конфиг сохраняется в томе данных; поля, уже сохранённые в UI, побеждают более позднее изменение окружения, так что правьте их в Settings. Как только поиски начинают работать, консоль APIsRouter показывает модель на запрос, счётчики токенов и расходы. Answering engine требовательны к входным данным, и увидеть реальное число токенов на поиск для вашего микса запросов лучше любой оценки.

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

Частые вопросы