BibiGPT'nin video özetlerini özel bir OpenAI-compatible API üzerinde çalıştırın.

Hızlı yanıt: üç ortam değişkeni.

BibiGPT'nin örnek ortam dosyası yüzeyi doğrudan belgeler: OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL endpoint'i ayarlar (varsayılan https://api.openai.com/v1), OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY anahtarı tutar (ayarlanmadığında OPENAI_API_KEY'e geri düşer) ve OPENAI_COMPATIBLE_MODEL özetler için varsayılan modeli seçer. Base URL'i https://api.apisrouter.com/v1 olarak ayarlayın, anahtar değişkenine bir gateway anahtarı koyun ve model olarak herhangi bir katalog id'si seçin. Base URL kullanım sırasında doğrulanır: http:// veya https:// ile başlamalıdır ve sondaki eğik çizgiler kırpılır, bu yüzden yukarıdaki /v1 biçimi tam olarak doğrudur. Kaputun altında uygulama bu değerlerden bir Vercel AI SDK openai-compatible sağlayıcısı oluşturur ve chatModel'i yapılandırılmış id ile çağırır, ki bu yüzden endpoint'in sunduğu her model kod değişikliği olmadan çalışır.

# Optional: use OpenAI-compatible providers (falls back to OPENAI_API_KEY)
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=sk-YOUR-APISROUTER-KEY
OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_COMPATIBLE_MODEL=deepseek-v4-flash

BibiGPT'nin endpoint'e ne gönderdiği.

BibiGPT (GitHub'da JimmyLv, açık kaynak v1 için yaklaşık 6K yıldız), ses ve video için tek tıkla bir AI özetleyicisidir: bir Bilibili veya YouTube bağlantısı, bir podcast, bir toplantı kaydı veya yerel bir dosya yapıştırın; transkripti getirir, yoğunlaştırır ve içerikle sohbet etmenize izin verir. Bilibili özetleri için BiliGPT olarak başladı ve barındırılan bir ardılı olan iki dilli bir araca dönüştü; burada anlatılan ortam yapılandırması self-hosted açık kaynak sürüme uygulanır. İş yükü transkript şeklindedir: uzun girdiler, kısa çıktılar. Bir saatlik konuşma büyük bir transkripttir, uygulama bunu özetlemeden önce model boyutunda parçalara böler, bu yüzden bir video birkaç chat-completions çağrısı anlamına gelebilir ve girdi token'ları ürettikleri özeti gölgede bırakır. Bu yüzden girdi token başına fiyat tüm ekonomiyi belirler ve uzun bağlamlı modeller, uzun ders ve podcast'ler için parçalamayı azaltır. Sağlayıcı oluşturma, değerleri makul bir basamakta çözer: istek başına bir anahtar (kullanıcıların kendi anahtarlarını getirmesine izin veren örnekler için) OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY'e üstün gelir, o da OPENAI_API_KEY'e üstün gelir; aynısı base URL ve model için de geçerlidir. Önekleri sk- olmayan kullanıcı girdili anahtarları kabul etmek için OPENAI_COMPATIBLE_KEY_PREFIXES adında bir değişken bile vardır, ki kullanıcılarınızın tuttuğu anahtarlar OpenAI'dan değil bir gateway'den geldiğinde bu önemlidir.

Self-hosted bir örnek için tam kurulum.

BibiGPT bir Next.js uygulamasıdır, bu yüzden ortam nasıl deploy ettiğinize göre gider: yerelde bir .env dosyası, Vercel'de proje ortam değişkenleri veya Docker'da container ortamı. Üç değişkeni ayarlayın, yeniden deploy edin veya yeniden başlatın; özetler gateway üzerinden yönlenir. Model değişkeni bir varsayılandır, katı bir sınır değil. İstekler, model alanı varsa OPENAI_COMPATIBLE_MODEL'i geçersiz kılan video başına bir config taşır, bu yüzden bir örnek bir hacim id'sine varsayılan olarak ayarlanabilirken belirli akışlar daha güçlü bir model isteyebilir. Örneği başkaları için çalıştırıyorsanız ve kendi anahtarlarını yapıştırmalarına izin veriyorsanız, formun onları kabul etmesi için OPENAI_COMPATIBLE_KEY_PREFIXES'i gateway'inizin anahtar önekini içerecek şekilde ayarlayın.

OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=sk-YOUR-APISROUTER-KEY
OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_COMPATIBLE_MODEL=deepseek-v4-flash

# accepting user-entered gateway keys in the UI:
OPENAI_COMPATIBLE_KEY_PREFIXES=sk-

Bir özetleme modeli seçmek, Doğu ve Batı.

Karşılaştırma dürüstçe çalıştırılması kolaydır: aynı video, iki model id, her iki özeti de transkripte karşı okuyun. Anahtar başına kullanım logu, her adayı gerçek içerik üzerinde fiyatlandırır ve transkript iş yükleri için fark girdi-token sütununda hemen görünür.

• Çince içerik BibiGPT'nin ev sahasıdır: Bilibili dersleri, Douyin klipleri, Çince podcast'ler. glm-5.2, deepseek-v4-flash ve kimi-k2.6 Çince transkriptlerde doğal olarak güçlüdür ve diğer her şeyle aynı endpoint arkasında oturur.
• İngilizce ve karışık içerik (YouTube, global podcast'ler), uzun gürültülü transkriptlerde rahat olan claude-haiku-4-5-20251001 ve gemini-3.5-flash üzerinde iyi performans gösterir.
• Bu ayrım, bir gateway için pratik Çin-artı-global argümanıdır: tek bir endpoint, tek bir anahtar ve video başına model override, her iki tarafa da tek bir satıcı dayatmak yerine içerik kaynağı başına doğru aileyi seçer.
• Uzun dersler uzun bağlamı ödüllendirir. Daha az parça, daha az çağrı ve daha tutarlı bir özet anlamına gelir; en uzun içeriğinize karşı uzun bağlamlı bir id'yi standartlaştırmadan önce test edin.
• Hacim örnekleri (izledikleri her şeyi özetleyen bir ekip) deepseek-v4-flash'a varsayılan olarak ayarlanmalı ve seçici olarak yükseltmelidir; girdi ağırlıklı şekil, hızlı katman fiyatlandırmasının birikmesini sağlar.

Kullandıkça öde · resmi fiyatların altında

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

BibiGPT'ye özgü hata modları.

Fallback zinciri sizi şaşırtabilir. OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY boşsa uygulama sessizce OPENAI_API_KEY'e geri düşer. Bu, ikisi farklı servislere işaret edene kadar kullanışlıdır: gateway şeklinde bir base URL ile bir OpenAI anahtarı, gateway sorunları gibi görünen kimlik doğrulama hataları üretir. Yönlendirme değiştiğinde, compatible önekli çifti birlikte ayarlayın ve başka bir yere işaret eden eski bir OPENAI_API_KEY bırakmayın, ya da aynı gateway anahtarını tuttuğundan emin olun. Base URL doğrulayıcısı şema olmayan değerleri reddeder, bu yüzden çıplak bir host net bir hatayla hızlıca başarısız olur; https:// ve /v1 yolunu dahil edin. Sondaki eğik çizgiler normalize edilerek kaldırılır, bu yüzden her iki biçim de orada çalışır. Model id'leri, endpoint'in /v1/models listelemesine karşı tam dizelerdir; OPENAI_COMPATIBLE_MODEL'deki bir yazım hatası ilk özeti model-not-found ile başarısız kılar. Video başına override'ı da unutmayın: bir akış eski bir modeli kullanmaya devam ediyorsa, bir şey istek config'inde açık bir model geçiriyordur. Transkript getirme ayrı bir tesisattır. Altyazılar veya ses getirilemediği için bir video özet üretmiyorsa, bu içerik pipeline'ıdır (platform API'leri, altyazı kullanılabilirliği), LLM endpoint'i değil. Bu kılavuzdaki ortam değişkenleri yalnızca özetleme çağrılarını taşır. Ve barındırılan bibigpt.co servisinin kendi modellerini yönettiğini unutmayın; bu değişkenler kendi deploy ettiğiniz açık kaynak v1'i yapılandırır.

BibiGPT'yi bir gateway üzerinden kim yönlendirir.

• Hem Bilibili hem YouTube özetleyen iki dilli izleyiciler; Çince-güçlü id'leri global olanlarla, dil başına tek bir satıcı yerine tek bir anahtar arkasında eşleştirir.
• Ayrıca GLM, DeepSeek ve Kimi'ye hizmet eden tek bir OpenAI-compatible endpoint'in çok-satıcılı faturalandırma sorununu tamamen ortadan kaldırdığı Çin-yakını kurulumlardaki self-hoster'lar.
• Toplantılar ve dersler için paylaşımlı bir özetleyici çalıştıran, anahtar başına kullanımı ölçen ve hacim katmanı id'lerine varsayılan ayarlanan ekipler.
• Haftada saatlerce transkriptin girdi-token fiyatlandırmasını tüm maliyet hikayesi yaptığı ağır podcast dinleyicileri.
• Belirli bir satıcının faturalandırmasına erişimi olmayan geliştiriciler. Kart gerektirmeyen yükleme tabanlı erişim, sağlayıcı başına kayıt bağımlılığını ortadan kaldırır.

Endpoint'i doğrulayın ve ilk özeti hata ayıklayın.

Anahtarınızın adresleyebildiği modelleri listeleyin ve OPENAI_COMPATIBLE_MODEL'deki id'nin aralarında olduğunu doğrulayın; bu tek kontrol çoğu ilk çalıştırma hatasını önler. Ardından kısa bir şeyi özetleyin. Bir kimlik doğrulama hatası, çözülen anahtarın base URL ile eşleşmediği anlamına gelir ve fallback zincirini göz önünde bulundurarak, hangi değişkenin anahtarı gerçekten sağladığını varsaymadan önce yazdırın. Model-not-found bir id yazım hatasıdır. Başlangıçta bir şema hatası, https:// eksik bir base URL demektir. Sağlıklı bir endpoint'e rağmen hiç başlamayan bir özet, LLM çağrısından önce transkript getirmenin başarısız olduğu anlamına gelir. Özetler akmaya başladığında, APIsRouter konsolu istek başına modeli, token sayılarını ve harcamayı gösterir. Transkript özetleme, var olan en net girdi-ağırlıklı iş yüküdür ve bir haftalık kullanım verisi, her model için içeriğin saati başına gerçek maliyeti söyler, ki optimize edilmeye değer olan rakam budur.

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

Sık sorulan sorular