Contenido actualizado: 2026-06-09Dify es ideal para crear workflows, Agentes, bases de conocimientos y una plataforma interna de aplicaciones de IA. Al integrar Crazyrouter, se recomienda primero utilizar la ruta de proveedor de modelos compatible con OpenAI de Dify, hacer funcionar el modelo de chat y luego incorporar gradualmente Embedding u otras capacidades.
Vista general
A través de la configuración de proveedores de modelos en Dify, puedes conectar Crazyrouter como un upstream compatible con OpenAI:- Protocolo recomendado:
OpenAI-compatible API - Entrada recomendada:
Ajustes / Settings→Proveedor de modelos / Model Provider - Base URL:
https://api.crazyrouter.com/v1 - Método de autenticación: token de
sk-... - Primer modelo recomendado para verificar:
gpt-5.5
La documentación oficial de Dify considera la personalización de
API Base URL como una opción en escenarios de proxy o upstream compatible; al integrar Crazyrouter, debes tratar Crazyrouter como este upstream compatible con OpenAI al completar https://api.crazyrouter.com/v1. Además, la configuración de proveedores de modelos normalmente requiere permisos de administrador de workspace o Owner; si no ves la entrada, verifica el rol de tu cuenta.¿Quién debería usarlo?
- Personas que quieren construir aplicaciones de workflow, agente o base de conocimientos
- Equipos que quieren conectar modelos de chat y Embedding a Crazyrouter de forma unificada
- Personas que quieren proporcionar una plataforma visual de IA para departamentos de negocio
- Personas que quieren gestionar modelos de prueba y producción en diferentes entornos
Protocolo de uso
Protocolo recomendado:OpenAI-compatible API
Al integrar Crazyrouter en Dify, normalmente se llena la base compatible con OpenAI como:
https://api.crazyrouter.comhttps://api.crazyrouter.com/v1/chat/completions
Requisitos previos
Lista blanca inicial recomendada:
gpt-5.5claude-opus-4-8text-embedding-3-largetext-embedding-3-small
Inicio rápido en 5 minutos
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Crear token exclusivo para Dify
Crea un nuevo token en Crazyrouter, se recomienda llamar
dify. Inicialmente, habilita solo gpt-5.5 y un modelo de Embedding, por ejemplo text-embedding-3-large.2
Acceda a la configuración del proveedor de modelos
Inicia sesión en Dify con una cuenta que tenga permisos de administración de workspace, entra en
Ajustes / Settings → Proveedor de modelos / Model Provider.3
Agregar proveedor compatible con OpenAI
Selecciona la entrada de proveedor tipo
OpenAI o OpenAI-compatible y completa:API Key: tusk-...API Base URL:https://api.crazyrouter.com/v1
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Por ahora solo configure un modelo de chat
Primeramente añade un LLM, por ejemplo:
Nombre del modelo / Model:gpt-5.5Tipo de modelo / Type:LLM
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Completar la primera verificación
En la aplicación, envía el mensaje:
Reply only OK. Si se retorna correctamente y hay registro en Crazyrouter, el camino del chat está funcionando. Luego puedes agregar Embedding u otros modelos.Recomendaciones para Embedding y base de conocimientos
Si planeas utilizar base de conocimientos, RAG o búsqueda de documentos en Dify, se recomienda añadir un modelo de Embedding en el segundo paso:
Secuencia recomendada:
- Verifica primero el modelo de chat
- Verifica después el model de Embedding
- Finalmente realiza la importación y afinación de tu base de conocimientos
Configuración de modelos recomendada
Secuencia recomendada: primero modelos de chat, luego modelos de Embedding.
Mejores prácticas para configuración de tokens
Lista de verificación
- Se ha guardado la configuración de Crazyrouter en
Proveedor de modelos / Model Provider -
API Base URLha sido configurado ahttps://api.crazyrouter.com/v1 - Al menos un LLM ha sido añadido con éxito
- El primer request de la aplicación en Dify retorna con éxito
- Los registros en Crazyrouter muestran el request correspondiente
- Si se requiere base de conocimiento, al menos un modelo de Embedding ha sido configurado exitosamente
- Las cuotas del token y la lista blanca de modelos cumplen con lo esperado
- Los tokens para desarrollo, test y producción están separados
Errores comunes y soluciones
Recomendaciones de rendimiento y costo
- Usa
gpt-5.5para las pruebas iniciales de workflow; añade otros modelos una vez estable - Al lanzar una base de conocimiento, importa solo algunos documentos para validar la calidad, luego haz importaciones masivas
- Separa la facturación de modelos de chat y Embedding para facilitar el análisis de costes
- En tareas por lotes, programadas y ambientes internos, fija límites de cuota más estrictos
- Cuando detectes alto consumo, revisa los logs de Crazyrouter para identificar si se debe a reintentos en workflow, importación de base de conocimiento o uso compartido de token por varias aplicaciones
Preguntas frecuentes
¿Qué Base URL debe llenar Dify?
Debes ponerhttps://api.crazyrouter.com/v1.
¿Por qué no se recomienda poner el dominio raíz aquí?
Porque los proveedores compatibles con OpenAI en Dify usualmente exigen la dirección base compatible con OpenAI, no el dominio raíz.¿Debería configurar primero el modelo de chat o el de Embedding?
Primero configura el modelo de chat y confirma que la aplicación devuelve resultados, después configura Embedding.¿Se puede configurar directamente el modelo de Rerank?
Depende de la versión de Dify y de los plugins de proveedores disponibles. Se recomienda primero verificar los modelos de chat y Embedding; luego evalúa si necesitas integrar Rerank por separado.¿Por qué se insiste en configurar primero solo un modelo de chat?
Porque los problemas de Dify suelen aparecer tanto en el proveedor, el tipo de modelo, los parámetros de la aplicación o la cadena de la base de conocimiento. Si primero funciona ungpt-5.5 de chat, la ubicación del fallo será más clara.
¿Debería dividir Dify en varios tokens?
Se recomienda hacerlo. Al menos separa desarrollo y producción; en escenarios de alto tráfico, separa chat y Embedding.Dify es más adecuado para ocupar el rol de “plataforma de aplicaciones” y “plataforma de workflow”. A diferencia del frontend de chat, enfatiza la orquestación de procesos, base de conocimientos y gestión multi-entorno, por lo que requiere tokens dedicados, lista blanca de modelos y políticas de cuota.