Запустіть флоу Flowise на будь-якій моделі каталогу через один Base Path.

Коротка відповідь: credential, Base Path, id моделі.

На полотні Flowise перетягніть вузол ChatOpenAI з панелі Chat Models, натисніть Connect Credential і створіть новий credential OpenAI з вашим ключем APIsRouter. Потім відкрийте Additional Parameters на вузлі й встановіть Base Path на https://api.apisrouter.com/v1. Кожен виклик, який тепер робить вузол, іде до шлюзу замість хостів OpenAI. Для поля моделі: стандартний вузол ChatOpenAI пропонує випадний список назв моделей OpenAI, тож для id шлюзу на кшталт claude-sonnet-4-6 чи deepseek-v4-flash використовуйте натомість вузол ChatOpenAI Custom, який приймає будь-який id моделі як вільний текст. Це задокументований патерн Flowise, описаний в офіційній документації саме для цього класу OpenAI-сумісних ендпоінтів.

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

Як Flowise спілкується з ендпоінтом.

Flowise (FlowiseAI на GitHub, приблизно 55 тис. зірок) — візуальний конструктор для LLM-застосунків: chatflow і agent flow, зібрані з вузлів на полотні, що охоплюють чат-моделі, RAG-конвеєри над сховищами документів, агентів із використанням інструментів і API-ендпоінти, які можна викликати з ваших власних продуктів. Кожен LLM-вузол у флоу видає стандартні запити chat-completions, і Base Path вирішує, куди ці запити потраплять. Оскільки шлюз обслуговує багатьох вендорів за одним URL, один credential покриває кожну модель каталогу. RAG chatflow може виконувати синтез відповіді на claude-sonnet-4-6, поки гілка класифікації в тому самому флоу працює на deepseek-v4-flash, кожна налаштована як власний вузол зі своїм id моделі, обидві оплачуються через той самий ключ. Документація описує той самий механізм Base Path для інших OpenAI-сумісних сервісів, тож це стандартне використання Flowise, а не обхідний шлях. Одне чесне застереження: ембедінги — окремий тип вузла. Якщо ваш флоу використовує OpenAI Embeddings, налаштуйте вузол OpenAI Embeddings Custom за тим самим патерном Base Path і спочатку перевірте id моделі ембедінга проти каталогу, оскільки поверхні чату й ембедінга різні.

Self-hosted Flowise: нотатки про мережу Docker.

Більшість інсталяцій Flowise працюють у Docker, і Base Path резолвиться зсередини контейнера. Публічний URL шлюзу на кшталт https://api.apisrouter.com/v1 працює звідусіль, тож жодних особливих мережевих налаштувань не потрібно; це застереження існує, бо велика частина документації спільноти писалася для локальних серверів інференсу, де мають значення адреси host.docker.internal. Проти хостованого шлюзу весь цей клас порад можна ігнорувати. Те, що дійсно має операційне значення: credentials у Flowise зберігаються на сервері й поширюються між флоу, тож один credential APIsRouter, створений одного разу, доступний для повторного використання кожним вузлом у кожному флоу на інстансі. Для команд це разом із використанням за ключем у консолі шлюзу дає чистий поділ: один credential на середовище чи проєкт, і консоль атрибутує токени й витрати кожному.

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

Вибір моделей для кожного вузла.

Флоу множать виклики моделі так, як звичайний чат ніколи не робить: RAG-конвеєр з переписуванням запиту, оцінкою пошуку і синтезом відповіді може звертатися до LLM тричі й більше на кожне повідомлення користувача. Розміщення флагманської моделі лише там, де вона заробляє свою ціну, і об'ємного рівня всюди інде — це рішення випадного списку по вузлу, щойно Base Path встановлено.

• claude-sonnet-4-6 для основного розмовного вузла чи вузла агента, де якість відповіді визначає флоу.
• claude-haiku-4-5-20251001 для високооб'ємних гілок: маршрутизація, тегування, короткі підсумки всередині більших флоу.
• gpt-5.4-mini як об'ємний вибір родини GPT для флоу, побудованих навколо поведінки в стилі OpenAI.
• gemini-3.5-flash там, де гілка приймає довгі документи чи зображення за середньою ціною.
• deepseek-v4-flash для найвисокооб'ємніших службових викликів, де ціна за токен — це конструктивне обмеження.

Оплата за фактом · нижче офіційних цін

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

Збої, специфічні саме для Flowise.

Порядок дебагу з двох команд застосовується тут, як і скрізь: спочатку доведіть ендпоінт через curl, список моделей, а потім один completion з точним id, і лише потім дебажте всередині Flowise. Це відділяє проблеми шлюзу від конфігурації полотна менш ніж за хвилину.

• Випадний список моделі не показує ваш id: очікувано для стандартного вузла ChatOpenAI. Використовуйте ChatOpenAI Custom, який приймає вільнотекстові id моделей.
• 401 від вузла: credential містить неправильний ключ, або до цього вузла прикріплений інший credential, ніж ви думаєте. Credentials прикріплюються по вузлах, тож перевіряйте вузол, а не лише сховище credentials.
• 404 на кожному виклику: Base Path не має /v1 чи має зайвий сегмент шляху, якого не повинно бути. Вузол додає шляхи маршруту до бази, яку ви вказали.
• Працює в одному флоу, падає в іншому: кожен вузол несе власне налаштування Base Path під Additional Parameters. Копіювання вузла копіює й це; побудова нового вузла — ні.
• Вузли ембедінга все ще звертаються до OpenAI: вузли чату й ембедінга налаштовуються незалежно. Встановіть Base Path і на вузлі ембедінгів теж, інакше очікуйте змішаного білінгу.

Хто спрямовує Flowise через шлюз.

• Розробники, що постачають клієнтських чат-ботів і хочуть вибір моделі по флоу без облікового запису постачальника на кожного клієнта.
• RAG-орієнтовані команди, чиї конвеєри пошуку множать виклики LLM на повідомлення і потребують об'ємних рівнів на службових кроках.
• Агентства, що ведуть один інстанс Flowise для багатьох проєктів, використовуючи один credential на ключ проєкту для чистої атрибуції використання по клієнту.
• Розробники, що порівнюють Claude, GPT і DeepSeek на тому самому флоу, де кожен кандидат — це редагування поля моделі на дубльованому вузлі.
• Self-hosters, що хочуть, щоб весь інстанс оплачувався з одного передоплаченого балансу замість кількох карток постачальників.

Поширені запитання