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# Flowise
> 了解如何在 Flowise 中配置 ChatOpenAI Custom node 和 BasePath，接入 siflow endpoint，让低代码 LLM 工作流使用算秩模型。
[Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise) 是一个常用的低代码 LLM 应用和智能体构建工具。它的 **ChatOpenAI Custom** node 支持自定义 `BasePath`，因此可以让工作流接入 siflow endpoint。
本文默认模型为 `glm-5.2`；完整模型列表和价格请查看 [模型广场](https://console.siflow.cn/model-inference/models)。
请按照 [官方指南](https://docs.flowiseai.com) 部署 Flowise，并打开 UI（默认 `http://localhost:3000`）。
## 配置
在 [API 密钥](https://console.siflow.cn/model-inference/api_keys) 页面创建 API Key。在 Flowise 中打开 **Credentials → Add Credential → OpenAI API**，命名为 `siflow` 等名称，并粘贴创建的 API Key。
在 flow 中添加 **ChatOpenAI Custom** node，并设置以下字段：
| 字段 | 值 |
| ------------------------------------------ | ----------------------------------------------- |
| Connect Credential | 上一步创建的 `siflow` credential |
| Model Name | `glm-5.2`。Agent nodes 需要选择原生支持 tool calling 的模型 |
| BasePath (under **Additional Parameters**) | `https://api.siflow.cn/model-api/v1` |
请使用 **ChatOpenAI Custom** node，不要使用普通 **ChatOpenAI**。前者暴露 `BasePath` 字段，并且不会根据 OpenAI 自有模型列表校验模型名，因此可以使用 `glm-5.2` 这类模型 ID。
## 验证
Chatflow 的 **ending node must be a Chain / Agent / Engine**，不能直接以 model node 作为结束节点。添加 **Conversation Chain**，将 **ChatOpenAI Custom** node 连接到它的 **Chat Model** input（Memory input 可添加 **Buffer Memory**），然后打开 chat 并发送消息。如果返回正常回复，即表示连接成功。
如果直接把裸 ChatOpenAI node 作为 flow endpoint，会出现 *"Ending node must be either a Chain or Agent or Engine"*。请改为接入 Conversation Chain，或在 tool-calling flows 中接入 Tool Agent。