ให้ Activepieces flow มี OpenAI-compatible AI provider

คำตอบสั้น ๆ: provider entry เดียวใน admin AI setup

ใน admin console ของ Activepieces เปิดหน้า AI setup แล้วเพิ่ม provider แบบ OpenAI Compatible ฟอร์มรับ Display Name, API Key, Base URL, API Key Header, default headers เสริม และรายการโมเดลที่แต่ละรายการมี Model ID, Model Name และ Model Type ค่าสำหรับ APIsRouter: Base URL คือ https://api.apisrouter.com/v1 (รูปแบบเดียวกับที่ codebase ใช้กับ compatible provider ในตัวของมันเอง) API Key Header คือ Authorization และฟิลด์ key รับ gateway key ของคุณ มีรายละเอียดการทำงานหนึ่งอย่างที่ควรรู้: Activepieces ส่ง key ใน header นั้นตรงตามที่คุณพิมพ์ ไม่มีการเติม Bearer prefix ให้อัตโนมัติ ดังนั้นให้ป้อนเป็น "Bearer sk-..." สำหรับรูปแบบมาตรฐาน APIsRouter ก็รับ key เปล่า ๆ ใน header Authorization ได้เช่นกัน ดังนั้นทั้งสองแบบใช้ได้ที่นี่ จากนั้นเพิ่มแต่ละโมเดลที่คุณต้องการให้ flow เห็น โดย Model ID ต้องตรงกับแคตตาล็อกเป๊ะ ๆ

Admin Console -> AI setup -> Add AI Provider
  -> OpenAI Compatible

Display Name:   APIsRouter
Base URL:       https://api.apisrouter.com/v1
API Key Header: Authorization
API Key:        Bearer sk-YOUR-APISROUTER-KEY

Models (Add Model):
  Model ID: claude-haiku-4-5-20251001  Type: TEXT
  Model ID: deepseek-v4-flash          Type: TEXT
  Model ID: claude-sonnet-4-6          Type: TEXT

Activepieces ใช้ custom provider อย่างไร

Activepieces (มีดาวบน GitHub ราว 23K) คือแพลตฟอร์ม automation แบบ no-code open-source ชั้นนำ: flow ที่สร้างจาก trigger และ piece ในรูปแบบเดียวกับ Zapier แต่ self-host ได้ พร้อม piece framework แบบ MIT license และแคตตาล็อกชุมชนขนาดใหญ่ ความสามารถด้าน AI ของมัน (text generation step, agent, AI utility piece) แก้ปัญหาโมเดลผ่าน AI provider ที่แพลตฟอร์มตั้งค่าไว้ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ provider entry เป็นการตัดสินใจเรื่อง routing สำหรับทุก flow พร้อมกัน เบื้องหลัง provider OpenAI Compatible สร้าง client มาตรฐานเทียบกับ Base URL ของคุณ และแนบ key ของคุณไว้ใต้ชื่อ header ที่คุณเลือก บวก metadata header ต่อ run ที่ระบุ project และ flow Model ID ที่คุณลงทะเบียนไว้จะถูกส่งผ่านเป็น model string ใน chat-completions request provider type นี้ไม่มีการค้นพบโมเดลอัตโนมัติ: flow เลือกได้เฉพาะโมเดลที่คุณเพิ่มไว้ในรายการเท่านั้น ซึ่งทำให้ picker ตั้งใจแทนที่จะรก การตั้งค่า provider เป็นระดับ platform admin กำหนดครั้งเดียว และทุกโปรเจกต์กับ flow บน instance จะเลือกจากโมเดลที่ลงทะเบียนไว้ การรวมศูนย์แบบนั้นคือชัยชนะด้าน governance: ที่เดียวสำหรับตัดสินว่าโมเดลไหนมีอยู่ key เดียวสำหรับมิเตอร์ AI step ทั้งหมด และ metadata ต่อ flow ใน request แต่ละรายการทำให้ระบุการใช้งานได้เมื่อคุณอ่าน log

ตั้งค่าแบบเต็มและข้อควรระวังตอน save

ฟอร์มบันทึกโดยไม่ตรวจสอบการเชื่อมต่อ; ตัว provider implementation ข้าม connection check สำหรับ type OpenAI Compatible อย่างชัดเจน นั่นสะดวก (ไม่ต้อง probe endpoint ของคุณตอน save) แต่หมายความว่า Base URL ที่ผิดหรือ key ที่ผิดรูปจะล้มเหลวทีหลัง ในการรัน flow ครั้งแรกที่แตะ AI step ตรวจสอบ endpoint ด้วยมือครั้งหนึ่งก่อนเชื่อมเข้ากับ production flow แล้วถือว่าการรันครั้งแรกเป็นส่วนหนึ่งของการตั้งค่า Model Type มีผลต่อสิ่งที่ piece ใช้ entry ได้: text step ต้องการโมเดล TEXT ลงทะเบียน id ตรงตามที่แคตตาล็อกสะกดเป๊ะ ๆ ส่วน Model Name เป็น label แสดงผลที่จะเป็นอะไรที่อ่านง่ายก็ได้ ถ้าคุณต้องการโมเดลตัวเดียวกันที่สอง price-performance tier สำหรับทีมต่างกัน ให้ลงทะเบียนหนึ่งครั้งต่อ Model ID; display name จะช่วยแยกความแตกต่างใน picker

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":"claude-haiku-4-5-20251001",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

เลือกโมเดลสำหรับ automation step

เพราะ provider ครอบคลุมทั้ง platform การกำกับดูแลโมเดลจึงเป็นแค่หน้าจอเดียว: เพิ่ม id ที่คุณอนุมัติ ดูการใช้งานหนึ่งสัปดาห์ต่อ key แล้วตัดสิ่งที่ไม่ควรมีใครใช้ออก flow builder ยังคงมีอิสระภายในรายการที่คุณคัดสรรไว้

• AI สำหรับ automation คืองานปริมาณสูง prompt สั้น: จัดหมวด ticket, ดึงข้อมูลฟิลด์, ร่างข้อความ, สรุป webhook payload claude-haiku-4-5-20251001, gpt-5.4-mini และ deepseek-v4-flash ครอบคลุม step ส่วนใหญ่ที่ราคาระดับปริมาณ
• สงวน id ที่แข็งแกร่งกว่าไว้สำหรับ step ที่ต้องใช้วิจารณญาณ flow ที่ร่างคำตอบที่ลูกค้าจะเห็นหรือตัดสินใจเรื่อง routing สมควรได้ claude-sonnet-4-6 เลือกต่อ step ใน flow builder
• MiniMax-M2.7 และตระกูล DeepSeek ตั้งราคาได้ดีมากสำหรับ flow แปลงข้อมูลจำนวนมาก (feed, ทำความสะอาดข้อมูลที่ scrape มา, enrichment) ที่การรันหลายพันครั้งต่อวันเป็นเรื่องปกติ
• flow รันโดยไม่มีคนเฝ้า ดังนั้นต้นทุนคือตารางเวลาคูณจำนวน token ต่อ run usage log ให้ตัวเลขต่อ run แก่คุณ ส่วนตารางเวลาเป็นของคุณเอง
• ลงทะเบียนโมเดลน้อยแต่ตั้งใจ picker จะแสดงเฉพาะสิ่งที่คุณเพิ่ม และรายการที่คัดสรรแล้วช่วยไม่ให้ flow builder นับร้อยคนเลือกต่างกันไปคนละทาง

จ่ายตามการใช้งาน · ถูกกว่าราคาทางการ

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

รูปแบบความล้มเหลวเฉพาะของ Activepieces

บันทึกเงียบ แต่การรันครั้งแรกดัง เพราะ provider OpenAI Compatible ข้ามการตรวจสอบการเชื่อมต่อ ความผิดพลาดในการต่อสายทุกแบบ (Base URL ผิด, ไม่มี /v1, key เสีย, ชื่อ header ผิด) จะปรากฏเป็น AI step ที่ล้มเหลวในการรัน flow แทนที่จะเป็น error ของฟอร์ม เมื่อ AI step ล้มเหลวทันทีหลังแก้ไข provider ให้สงสัย provider entry ก่อน flow คำถามเรื่อง Bearer prefix key ถูกส่งตรงตามที่พิมพ์ใต้ header ที่คุณเลือก endpoint ที่ต้องการ Bearer prefix ตัวจริงต้องพิมพ์ไว้ในฟิลด์ key APIsRouter รับทั้งสองแบบ แต่ถ้าคุณเปลี่ยน provider นี้ไปที่อื่นในอนาคต จำไว้ว่า platform จะไม่เติม prefix ให้คุณ Model ID ต้องเป๊ะ id ที่ลงทะเบียนผิดจะผ่านฟอร์มได้ (label เป็น free text) แล้วล้มเหลวตอนรันด้วย model-not-found; ผลลัพธ์ /v1/models ของ gateway คือการสะกดที่เชื่อถือได้ ไม่มีการค้นพบอัตโนมัติเป็นฟีเจอร์ ไม่ใช่บั๊ก ถ้าโมเดลหายไปจาก picker ของ flow แปลว่ามันไม่ได้ถูกลงทะเบียนใน provider ให้เพิ่มใน admin console แทนที่จะไปหาใน flow builder และแยกการเชื่อมต่อระดับ piece ไว้ในใจให้ชัด: piece แต่ละตัวอย่าง OpenAI piece สามารถเก็บ credential ของตัวเองต่อ connection ในขณะที่ provider entry ที่อธิบายไว้ที่นี่ขับเคลื่อนความสามารถ AI แบบครอบคลุมทั้ง platform ถ้า flow ใช้ piece เฉพาะ vendor ที่มี connection ของตัวเอง traffic นั้นจะไม่ route ผ่าน gateway entry ของคุณ

ใครที่ route Activepieces ผ่าน gateway

• ทีม self-hosting ที่มาตรฐานการใช้ AI ข้ามหลายสิบ flow โดยที่ provider entry เดียวกับ key เดียวแทนที่ credential ต่อ piece ที่กระจัดกระจาย
• platform admin ที่ต้องการกำกับดูแลโมเดล: รายการโมเดลที่คัดสรร, usage ต่อ key และความสามารถในการสลับ backing endpoint โดยไม่ต้องแตะ flow
• เอเจนซี่ที่รัน automation ของลูกค้าบน instance เดียว มิเตอร์การใช้ AI ต่อลูกค้าด้วย key แยกกันบนแคตตาล็อกเดียวกัน
• builder ที่ flow ผสมทั้ง step ปริมาณและ step ที่ต้องใช้วิจารณญาณ จับคู่ id เร็วกับ id ระดับ frontier ต่อ step ผ่าน endpoint เดียว
• นักพัฒนาที่ไม่มีสิทธิ์เข้าถึงระบบเก็บเงินของ vendor รายหนึ่ง การเข้าถึงแบบเติมเงินโดยไม่ต้องใช้บัตรตัดการพึ่งพาการสมัครต่อ provider ออกไป

ตรวจสอบ endpoint และ debug AI step แรก

รัน curl สองคำสั่งข้างบนก่อน save provider; มันพิสูจน์ key, Base URL และ model id พร้อมกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่ฟอร์มจะไม่ตรวจสอบให้คุณเลย เมื่อ AI step ของ flow ล้มเหลวหลังตั้งค่า ให้อ่าน error ของ step Authentication failure หมายความว่าฟิลด์ key หรือชื่อ header ผิด (หรือขาด Bearer prefix บน endpoint ที่ต้องการ) error model-not-found คือ id ที่ลงทะเบียนไม่ตรงกับแคตตาล็อก connection error มักหมายความว่า Base URL หลุด /v1 ไป ถ้า step หาโมเดลให้เลือกไม่ได้เลย แปลว่า provider บันทึกสำเร็จแต่รายการโมเดลว่างเปล่าสำหรับ model type นั้น เมื่อ flow รันแล้ว console ของ APIsRouter แสดงโมเดลต่อ request, จำนวน token และค่าใช้จ่าย automation ที่ตั้งเวลาไว้จะสะสมอย่างเงียบ ๆ และมุมมอง usage ต่อ key คือวิธีที่ platform admin เห็นว่า flow ไหนคุ้มค่ากับ token ก่อนที่ invoice จะบอก

คำถามที่พบบ่อย