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FastGPT 是一个开源知识库和 AI workflow 平台。它可以注册 OpenAI-compatible 模型,因此可通过 siflow endpoint 支持 chat 和 workflow apps。 请按照 官方指南 使用 Docker Compose 部署 FastGPT,然后使用初始 root 账号登录。 支持的 chat models 包括 glm-5.2 和 deepseek-ai/deepseek-v4-flash。完整模型列表和价格请在 模型广场 查看。 本文仅说明如何将算秩配置为 FastGPT 的 LLM。使用知识库或 dataset indexing 功能时,还需要按照 FastGPT 官方文档另行配置 Embedding 模型。

配置

在 API 密钥 页面创建 API Key,然后打开 Account → Model Providers(账号 → 模型提供商)。

配置 chat model

添加或编辑一个模型,进入 Model parameter editing 弹窗。 FastGPT 中配置模型参数接入 siflow endpoint 填写以下字段: Custom url 是完整 endpoint。Chat 使用 https://api.siflow.cn/model-api/v1/chat/completions。设置 per-model Custom url 后,FastGPT 会原样调用该地址,不会追加路径。
  • Model type 很重要。请将 glm-5.2 添加为 LLM。
  • Model IDs 必须与模型广场展示的模型 ID 完全一致。
  • 如果使用 workflow tool nodes 或 agents,请选择原生支持 tool calling 的 chat model。

验证

在 Studio 中创建一个简单 app,选择 glm-5.2,并在 Chat Preview 中发送消息。如果正常回复,即表示连接成功。 FastGPT 使用算秩模型进行对话
Assistant 可能会自称为 “a Work Agent” 等通用名称,而不是具体模型 ID。这是 FastGPT 的 system prompt,不是路由问题。