Chạy flow Flowise trên bất kỳ model catalog nào qua một Base Path.

Câu trả lời nhanh: credential, Base Path, model id.

Trong canvas Flowise, kéo một node ChatOpenAI từ panel Chat Models, nhấn Connect Credential, và tạo một credential OpenAI mới chứa key APIsRouter của bạn. Sau đó mở Additional Parameters trên node và đặt Base Path thành https://api.apisrouter.com/v1. Mọi lệnh gọi node thực hiện giờ đi tới gateway thay vì các host của OpenAI. Với field model: node ChatOpenAI chuẩn cung cấp một dropdown tên model OpenAI, nên với id gateway như claude-sonnet-4-6 hoặc deepseek-v4-flash hãy dùng node ChatOpenAI Custom thay vào đó, node này nhận bất kỳ model id nào dưới dạng văn bản tự do. Đây là một mẫu Flowise có tài liệu, được mô tả trong tài liệu chính thức đúng cho loại endpoint tương thích OpenAI này.

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

Cách Flowise nói chuyện với endpoint.

Flowise (FlowiseAI trên GitHub, khoảng 55K star) là trình xây dựng trực quan cho app LLM: chatflow và agent flow được lắp ráp từ node trên canvas, bao phủ chat model, pipeline RAG trên document store, agent dùng tool, và endpoint API bạn có thể gọi từ chính sản phẩm của mình. Mỗi node LLM trong một flow phát ra request chat-completions chuẩn, và Base Path quyết định các request đó đi tới đâu. Vì gateway phục vụ nhiều vendor sau một URL, một credential bao phủ mọi model trong catalog. Một chatflow RAG có thể chạy tổng hợp câu trả lời trên claude-sonnet-4-6 trong khi một nhánh phân loại trong cùng flow chạy deepseek-v4-flash, mỗi cái cấu hình như node riêng của nó với model id riêng, cả hai thanh toán qua cùng key. Tài liệu mô tả cùng cơ chế Base Path cho các dịch vụ tương thích OpenAI khác, nên đây là cách dùng Flowise chuẩn thay vì một giải pháp lách luật. Một lưu ý trung thực: embedding là một kiểu node riêng. Nếu flow của bạn dùng OpenAI embeddings, hãy cấu hình node OpenAI Embeddings Custom với cùng mẫu Base Path, và xác nhận id embedding model trước với catalog, vì bề mặt chat và embedding là riêng biệt.

Flowise tự host: lưu ý mạng Docker.

Hầu hết cài đặt Flowise chạy trong Docker, và Base Path được phân giải từ bên trong container. Một URL gateway công khai như https://api.apisrouter.com/v1 hoạt động từ bất cứ đâu, nên không có mạng đặc biệt nào áp dụng; lưu ý này tồn tại vì phần lớn tài liệu cộng đồng được viết cho các server suy luận cục bộ, nơi địa chỉ host.docker.internal quan trọng. Với một gateway đã host, bạn có thể bỏ qua toàn bộ lớp lời khuyên đó. Phần thực sự quan trọng về mặt vận hành: credential trong Flowise được lưu ở phía server và chia sẻ giữa các flow, nên một credential APIsRouter tạo một lần dùng lại được bởi mọi node trong mọi flow trên instance. Với các đội, điều đó cộng với sử dụng theo từng key trong console gateway cho bạn một cách tách bạch rõ ràng: một credential theo từng môi trường hoặc theo từng project, và console quy token cùng chi tiêu cho mỗi cái.

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

Chọn model theo từng node.

Flow nhân số lần gọi model theo cách một cuộc chat đơn không bao giờ có: một pipeline RAG với viết lại truy vấn, chấm điểm truy xuất, và tổng hợp câu trả lời có thể chạm LLM ba lần trở lên mỗi tin nhắn người dùng. Đặt model chủ lực chỉ nơi nó xứng đáng với mức giá, và một tầng khối lượng lớn ở mọi nơi khác, là một quyết định dropdown theo từng node khi Base Path đã được đặt.

• claude-sonnet-4-6 cho node hội thoại chính hoặc agent chính, nơi chất lượng câu trả lời mang cả flow.
• claude-haiku-4-5-20251001 cho các nhánh khối lượng lớn: định tuyến, gắn thẻ, tóm tắt ngắn bên trong flow lớn hơn.
• gpt-5.4-mini là lựa chọn khối lượng lớn của họ GPT cho flow xây theo phong cách hành vi OpenAI.
• gemini-3.5-flash nơi một nhánh nạp tài liệu dài hoặc hình ảnh với mức giá tầm trung.
• deepseek-v4-flash cho các lệnh gọi tiện ích khối lượng cao nhất, nơi giá theo token là ràng buộc thiết kế.

Trả theo mức sử dụng · thấp hơn giá chính thức

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

Các kiểu lỗi đặc thù của Flowise.

Thứ tự debug hai bước áp dụng ở đây như mọi nơi khác: chứng minh endpoint bằng curl trước, danh sách model rồi một completion với id chính xác, và chỉ khi đó mới debug bên trong Flowise. Điều đó tách vấn đề gateway khỏi cấu hình canvas trong chưa đầy một phút.

• Dropdown model không liệt kê id của bạn: điều này bình thường trên node ChatOpenAI chuẩn. Hãy dùng ChatOpenAI Custom, node nhận model id văn bản tự do.
• 401 từ node: credential giữ sai key, hoặc một credential khác đang gắn vào node này so với bạn nghĩ. Credential là gắn kết theo từng node, nên hãy kiểm tra node, không chỉ kho credential.
• 404 trên mọi lệnh gọi: Base Path thiếu /v1 hoặc có một đoạn path thừa không nên có. Node nối thêm route path vào base bạn đưa vào.
• Hoạt động ở một flow, thất bại ở flow khác: mỗi node mang cài đặt Base Path riêng dưới Additional Parameters. Sao chép một node thì sao chép luôn nó; xây một node mới thì không.
• Node embedding vẫn gọi tới OpenAI: node chat và embedding được cấu hình độc lập. Hãy đặt Base Path trên node embedding luôn, nếu không hãy dự đoán billing bị lẫn lộn.

Ai định tuyến Flowise qua một gateway.

• Người xây dựng xuất bản chatbot cho khách hàng muốn lựa chọn model theo từng flow mà không cần tài khoản vendor cho mỗi khách hàng.
• Các đội nặng về RAG có pipeline truy xuất nhân số lần gọi LLM mỗi tin nhắn và cần tầng khối lượng lớn cho các bước tiện ích.
• Agency chạy một instance Flowise cho nhiều project, dùng một credential theo từng key project để quy trách nhiệm sử dụng theo từng khách hàng rõ ràng.
• Lập trình viên so sánh Claude, GPT, và DeepSeek trên cùng một flow, nơi mỗi ứng viên là một lần sửa field model trên một node đã sao chép.
• Người tự host muốn toàn bộ instance được thanh toán từ một số dư trả trước thay vì nhiều thẻ vendor.

Câu hỏi thường gặp