LobeChat ist eine Open-Source-Anwendung für KI-Dialoge mit Unterstützung für mehrere Modelle, Assistenten, Plugins und Wissensdatenbanken. Sie lässt sich mit einem Klick in der Cloud bereitstellen oder auf einem eigenen Server betreiben. Für eine eigene API gibt es zwei Wege: Anbieterinformationen in der Oberfläche eintragen oder die Konfiguration beim Deployment über Umgebungsvariablen festschreiben. Der erste Weg eignet sich für den eigenen Rechner, der zweite für Teams und Dauerbetrieb.
Dieser Artikel beschreibt die verbreitete Version von Oktober 2026 und behandelt Parameter, Docker-Deployment, Umgebungsvariablen, Oberflächenkonfiguration und Fehlersuche.
Hinweis: LobeChat und LobeHub sind Produkte ihrer jeweiligen Inhaber, OpenAI ist eine Marke von OpenAI, Inc. Dieser Artikel dient ausschließlich der technischen Anleitung. Namen von Umgebungsvariablen und Einstiegspunkte in der Oberfläche können sich je nach Version ändern; maßgeblich ist die offizielle Dokumentation der aktuellen Version. Modelle und Preise entnehmen Sie den Modellpreisen.
1. Drei Anbindungswege und ihre Wahl
| Weg | Geeignet für | Konfigurationsort | Vorteil |
|---|---|---|---|
| Oberfläche | Persönliche Nutzung, schneller Test | KI-Anbieter in den Einstellungen | Sofort wirksam, kein Neustart |
| Docker-Umgebungsvariablen | Eigener Server, gemeinsame Nutzung im Team | docker run oder Compose |
Versionierbar und reproduzierbar |
| Cloud-Umgebungsvariablen | Hosting etwa auf Vercel | Projekteinstellungen | Kein Betriebsaufwand, gut für kleine Teams |
Für den eigenen Rechner empfiehlt sich zuerst die Oberflächenkonfiguration, danach der Umzug auf Docker. Für Team-Deployments sollten Sie direkt Umgebungsvariablen verwenden und Key sowie Adresse in einem Secret-Manager ablegen, nicht im Code-Repository.
2. Drei Parameter vorbereiten
- API Key: Im ZSQH AI Gateway anlegen und nach Projekt oder Umgebung benennen.
- Base URL:
https://ai.zhongshangqihang.com/v1, der OpenAI-kompatible Einstiegspunkt. - Modell-ID: Von der Seite Modellpreise kopieren; entscheidend ist die API-Kennung, nicht der Anzeigename.
Prüfen Sie zuerst per curl, damit ein Gateway-Problem nicht fälschlich als LobeChat-Konfigurationsfehler gilt:
export ZSQH_API_KEY="sk-ihr-schluessel"
curl "https://ai.zhongshangqihang.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $ZSQH_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ihre-modell-id",
"messages": [{"role": "user", "content": "Antworte nur mit OK"}]
}'
Wenn die Antwort choices enthält, sind alle drei Parameter gültig und Sie können mit dem Deployment beginnen.
3. Docker-Deployment
Der einfachste Weg ist ein Container aus dem offiziellen Image, dem Sie Key, Proxy-Adresse und Modellliste über Umgebungsvariablen übergeben:
docker run -d --name lobechat \
-p 3210:3210 \
-e OPENAI_API_KEY="sk-ihr-schluessel" \
-e OPENAI_PROXY_URL="https://ai.zhongshangqihang.com/v1" \
-e CUSTOM_MODELS="-all,+ihre-modell-id" \
lobehub/lobe-chat
Danach ist die Anwendung unter http://server-adresse:3210 erreichbar. Die Parameter im Einzelnen:
OPENAI_API_KEY: Der Gateway-Key; beziehen Sie ihn über Umgebungsvariablen oder einen Secret-Manager und schreiben Sie ihn nicht in eine öffentliche Compose-Datei.OPENAI_PROXY_URL: Überschreibt die Standardadresse von OpenAI und zeigt auf Ihr kompatibles Gateway.CUSTOM_MODELS: Steuert die Modellliste;-allleert zuerst die Standardliste,+modell-idfügt ein Modell hinzu.
Bei Docker Compose gehören dieselben Variablen in den Abschnitt environment. Nach Änderungen muss der Container neu erstellt werden; ein reiner Neustart lädt neue Umgebungsvariablen nicht zwingend.
4. Umgebungsvariablen und Modellliste
| Variable | Erforderlich | Beispiel | Bedeutung |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY |
Ja | sk-... |
Im Gateway erzeugter Key |
OPENAI_PROXY_URL |
Ja | https://ai.zhongshangqihang.com/v1 |
Überschreibt die Standard-Base-URL |
CUSTOM_MODELS |
Empfohlen | -all,+modell-a,+modell-b |
Steuert sichtbare Modelle |
OPENAI_MODEL_LIST |
Versionsabhängig | +modell-a |
Ältere Versionen verwenden möglicherweise diesen Namen |
Zur Syntax von CUSTOM_MODELS:
+modell-idfügt ein Modell hinzu,-modell-idblendet es aus.-allleert zuerst die Standardliste, damit keine nicht aufrufbaren Modelle erscheinen.- Trennen Sie Einträge mit englischen Kommas, ohne Leerzeichen.
- Umbenennen ist mit
modell-id=anzeigenamemöglich; ändern Sie jedoch nicht die Modell-ID selbst.
Die Unterstützung von Variablennamen und Syntax unterscheidet sich zwischen Versionen; ältere Versionen verwenden eventuell OPENAI_MODEL_LIST. Wenn die Modellliste nach einem Upgrade verschwindet, prüfen Sie zuerst die Dokumentation der aktuellen Version und übernehmen Sie alte Anleitungen nicht ungeprüft.
5. Konfiguration in der Oberfläche
Wenn Sie keine Umgebungsvariablen ändern möchten, können Sie die Anbindung in der Oberfläche einrichten. In der verbreiteten aktuellen Version:
- LobeChat öffnen und die Einstellungen aufrufen.
- Den Bereich „KI-Anbieter“ oder „Sprachmodelle“ öffnen.
- OpenAI auswählen und API Key sowie Proxy-Adresse eintragen.
- In der Modellliste eine eigene Modell-ID hinzufügen.
- Speichern, einen neuen Dialog anlegen und das Modell testen.
Die Oberflächenkonfiguration eignet sich für den lokalen Einsatz. Nach einem Deployment auf einem Server gehört die im Browser gespeicherte Konfiguration zum jeweiligen Nutzer; bei Gerätewechsel oder gelöschtem Cache muss sie möglicherweise erneut eingerichtet werden. Für gemeinsame Nutzung im Team sind Umgebungsvariablen vorzuziehen.
6. Prüfung und Reverse Proxy
Prüfen Sie nach dem Start zuerst die Logs auf Fehler bei Umgebungsvariablen:
docker logs -f lobechat
Senden Sie dann eine Nachricht in der Oberfläche. Bei einem öffentlich erreichbaren Deployment sollten Sie Nginx oder Caddy vorschalten und mindestens drei Dinge umsetzen:
- HTTPS konfigurieren; übertragen Sie den Key nicht über unverschlüsseltes HTTP.
- Zugriffskontrolle einrichten, damit die Anwendung nicht für alle offensteht.
- Timeouts und Puffer konfigurieren; Streaming-Antworten benötigen deaktivierte Proxy-Pufferung.
Bei Nginx wird für Streaming häufig proxy_buffering abgeschaltet und das Lese-Timeout verlängert. Andernfalls erscheint die Antwort auf einmal oder bleibt auf halber Strecke hängen.
7. Checkliste für den Produktivbetrieb
- Key über Secret-Manager oder Umgebungsvariablen einspielen, nicht ins Image schreiben.
- Für LobeChat einen eigenen Key ausstellen, um Limits und Widerruf zu vereinfachen.
- Eine Datenbank konfigurieren; sonst liegen Sitzungen und Einstellungen möglicherweise nur lokal.
- HTTPS und Zugriffskontrolle aktivieren; ein öffentliches Deployment gehört nicht ungeschützt ins Netz.
- Budget und Parallelitätsgrenze im Gateway setzen, damit fehlerhafte Schleifen das Kontingent nicht aufbrauchen.
- Datenbank und hochgeladene Dateien regelmäßig sichern.
- Vor Upgrades das Changelog lesen und Images mit festem Versions-Tag verwenden, nicht dauerhaft
latest.
8. Häufige Fehler und Behandlung
| Symptom | Häufige Ursache | Behandlung |
|---|---|---|
| Nach dem Start keine Modelle | CUSTOM_MODELS nicht wirksam |
Variablennamen, Kommas und Container-Neuerstellung prüfen |
401 Unauthorized |
Key nicht injiziert oder ungültig | Umgebungsvariablen im Container prüfen, Key neu erzeugen |
404 Not Found |
Falscher Pfad der Proxy-Adresse | /v1 prüfen und gegebenenfalls abschließenden Schrägstrich anpassen |
model not found |
Modell-ID weicht von der Preisseite ab | Exakte Kennung kopieren |
| Antwort bleibt hängen | Pufferung oder Timeout des Reverse Proxy | Pufferung abschalten, Lese-Timeout verlängern |
| Datei-Upload schlägt fehl | Speicher oder Modellfähigkeit nicht konfiguriert | Speicherkonfiguration und Modellfähigkeiten prüfen |
| Wissensdatenbank nicht verfügbar | Embedding-Modell fehlt | Ein verfügbares Embedding-Modell separat konfigurieren |
Unterscheiden Sie bei der Fehlersuche zuerst, ob die Anwendung die Konfiguration nicht liest oder das Gateway die Anfrage ablehnt. Im ersten Fall prüfen Sie Container-Variablen und Logs, im zweiten den HTTP-Statuscode. Die Behandlung ist jeweils grundlegend verschieden.
Häufige Fragen
Ist LobeChat kostenlos?
LobeChat ist ein Open-Source-Projekt und kann selbst betrieben werden. Die Kosten für Modellaufrufe erhebt der jeweilige API-Anbieter. Preise für Hosting-Dienste und Zusatzfunktionen richten sich nach dem jeweiligen Anbieter.
Ist Docker zwingend erforderlich?
Nein. LobeChat lässt sich auch mit Node.js betreiben oder auf einer Cloud-Plattform mit Next.js-Unterstützung bereitstellen. Docker bietet eine konsistente Umgebung und einfache Migration und ist bei Team-Deployments verbreiteter.
Worin unterscheiden sich OPENAI_PROXY_URL und die Proxy-Adresse in der Oberfläche?
Umgebungsvariablen wirken auf Deployment-Ebene und eignen sich für eine einheitliche Team-Konfiguration. Die Oberflächenkonfiguration gehört zum aktuellen Nutzer und muss nach einem Gerätewechsel möglicherweise erneut eingerichtet werden. Wenn beides gesetzt ist, gilt die Priorität der jeweiligen Version.
Warum enthält die Modellliste nicht nutzbare Modelle?
Meist wurde die Standardliste nicht mit -all geleert oder die Syntax von CUSTOM_MODELS ist fehlerhaft. Behalten Sie zunächst nur ein nachweislich nutzbares Modell und erweitern Sie danach.
Lassen sich Claude oder Gemini anbinden?
Ja, sofern das Gateway die entsprechenden Modelle im OpenAI-kompatiblen Format bereitstellt und die Modell-ID korrekt ist. Funktionen mit abweichendem nativen Protokoll, etwa bestimmte Tool-Aufrufe oder Bildparameter, müssen praktisch getestet werden; maßgeblich ist die Dokumentation des Gateways.
Nächste Schritte
Die Anbindung von LobeChat lässt sich in zwei Schritte teilen: zuerst per curl prüfen, ob das Gateway erreichbar ist, dann Base URL, Key und Modell über Umgebungsvariablen oder Oberfläche in Übereinstimmung bringen. Für Team-Deployments sind Umgebungsvariablen vorzuziehen, für persönliche Tests die Oberfläche. Für einen einheitlichen Modelleinstieg und Verbrauchsverwaltung können Sie sich im ZSQH AI Gateway registrieren; Modelle und Preise stehen auf der Seite Modellpreise.
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