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LobeChat 适合做团队聊天入口、个人多模型工作台和自部署 AI 对话前端。对接 Crazyrouter 时，最稳的方式是使用 LobeChat 的 OpenAI 路径，并把代理地址指向 Crazyrouter 的 OpenAI 兼容基址。

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概览

通过 LobeChat 的 OpenAI 配置项，你可以把对话请求转到 Crazyrouter：
  • 推荐协议：OpenAI-compatible API
  • 推荐接法：LobeChat OpenAI provider
  • Base URL：https://crazyrouter.com/v1
  • 认证方式：sk-... token
  • 推荐首次验证模型：gpt-5.4
如果你是自部署 LobeChat，也可以通过环境变量把默认 OpenAI 路径预置为 Crazyrouter。

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适合谁用

  • 想自部署一个稳定聊天前端的人
  • 想把 Crazyrouter 用在个人或团队聊天工作台的人
  • 想统一管理多个模型并保留对话历史的人
  • 想给内部成员默认下发固定模型和默认配置的人

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使用协议

推荐协议：OpenAI-compatible API 在 LobeChat 中，对接 Crazyrouter 时应使用 OpenAI 兼容基址： 
https://crazyrouter.com/v1
不要填成：
  • https://crazyrouter.com
  • https://crazyrouter.com/v1/chat/completions
LobeChat 文档对 OPENAI_PROXY_URL 的说明是“OpenAI API 请求地址”，常见默认值和示例也是 /v1 风格；同时本地 http://127.0.0.1:4000/api/status 给出的官方示例链接也是 {address}/v1。因此对接 Crazyrouter 时优先填 https://crazyrouter.com/v1。如果你自己的反向代理已经额外拼接了一层 /v1，再单独调整，避免变成重复后缀。

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前置条件

项目说明
Crazyrouter 账号先在 crazyrouter.com 注册
Crazyrouter token建议为 LobeChat 单独创建一个 sk-... token
LobeChat在线版或自部署版均可，建议使用当前稳定版
可用模型至少放行一个当天已实测成功的 OpenAI 兼容聊天模型，如 gpt-5.4
推荐首批白名单：
  • gpt-5.4
  • claude-sonnet-4-6
  • gemini-3-pro-preview
如果你还准备给 Cursor、Codex、Claude Code 接 Crazyrouter，LobeChat 最好单独用一个 token，这样更容易统计聊天端消耗。

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5 分钟快速开始

1

创建 LobeChat 专用 token

在 Crazyrouter 后台创建一个名为 lobechat 的 token，首次只放行 gpt-5.4、claude-sonnet-4-6 这类当天已实测成功的模型。
2

打开语言模型设置

进入 LobeChat，点击左下角头像或设置入口，打开 设置 → 语言模型。
3

配置 OpenAI 路径

在 OpenAI 相关配置中填写：
  • API Key: 你的 sk-...
  • API 代理地址 / API Proxy URL: https://crazyrouter.com/v1
同时开启 使用自定义 API 代理地址 或等价选项。
4

选择一个基线模型

保存后先选择 gpt-5.4 作为默认模型，不要一开始就上很多模型。
5

做首次验证

新建一个对话，发送：Reply only OK。如果正常返回，同时 Crazyrouter 后台能看到日志，说明接入成功。

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自部署快速配置

如果你通过 Docker 自部署 LobeChat，可以先把默认 OpenAI 设置写入环境变量： 
services:
  lobechat:
    image: lobehub/lobe-chat
    ports:
      - "3210:3210"
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=sk-xxx
      - OPENAI_PROXY_URL=https://crazyrouter.com/v1
      - OPENAI_MODEL_LIST=gpt-5.4,claude-sonnet-4-6,gemini-3-pro-preview
如果你不想让前端用户随意改 Key，可以再结合你当前版本支持的隐藏或托管配置项，把默认 Key 固定在服务端环境变量中。

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推荐模型配置

使用场景推荐模型原因
默认主聊天模型gpt-5.4当天已实测成功，适合作为 LobeChat 主基线
高质量写作 / 代码claude-sonnet-4-6长文本、写作和代码辅助体验更强
Gemini 备用档gemini-3-pro-preview适合补充第二条兼容性验证路径
推荐顺序：先用 gpt-5.4 跑通，再扩展到 claude-sonnet-4-6 和 gemini-3-pro-preview。

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Token 设置最佳实践

设置建议说明
专用 token必须LobeChat 不要和 IDE / CLI 共用 token
模型白名单强烈建议只开放聊天端会用到的模型
IP 限制自部署固定出口时建议开启公网访问或家庭网络频繁变化时谨慎使用
配额上限强烈建议团队聊天前端容易多人共用同一 token
环境隔离建议测试环境与生产环境使用不同 token
默认模型控制建议先把高价模型从默认列表里拿掉，按需再打开

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验证清单

  • API Key 已正确保存
  • API 代理地址 / API Proxy URL 已设置为 https://crazyrouter.com/v1
  • 自定义代理地址开关已开启
  • 第一个模型已成功选中
  • 第一条对话请求成功返回
  • 流式输出正常
  • Crazyrouter 后台日志能看到对应请求
  • token 的配额与模型白名单符合预期

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常见错误与修复

现象常见原因修复方式
无法保存或校验失败API Key 错误或代理地址写错重新检查 sk-... 和 https://crazyrouter.com/v1
401 unauthorizedtoken 失效、过期或被误删重新生成 token 并替换
403 / model not allowed当前模型没有加入 token 白名单在 Crazyrouter 后台放行该模型
404代理地址写成根域名，或写成具体接口路径改成 https://crazyrouter.com/v1
配置看起来正确但还是 404你自己的网关、反代或部署层已经自动补了一次 /v1检查是否出现了重复后缀；若上游链路已自动补 /v1，就不要再重复拼接
模型看起来可选但实际报错LobeChat 前端缓存了旧模型或默认模型不存在切回 gpt-5.4，刷新页面后重新选择
对话能发出但流式异常客户端版本或模型兼容问题先用 gpt-5.4 做基线验证，并升级 LobeChat
团队多人一起用时消耗很快多用户共享同一 token 且没有配额上限给团队前端单独设置额度，必要时拆分多个 token
自部署后用户仍能改成别的上游只设置了默认值，没有限制前端自定义入口在部署层加托管配置或关闭用户自定义能力

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性能与成本建议

  • 第一阶段只保留 gpt-5.4
  • 团队聊天默认模型优先选低成本档，把高价模型留给高级用户或特定场景
  • 如果你开了知识库、插件或长上下文会话，更要单独设置 LobeChat 配额
  • 自部署环境建议将生产 token 与测试 token 分开，避免内部试验影响正式额度
  • 遇到异常高消耗时，先看 Crazyrouter 日志确认是不是多用户长会话导致

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FAQ

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LobeChat 应该填哪个 Base URL？

填 https://crazyrouter.com/v1。

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为什么这里不能只填根域名？

因为 LobeChat 的 OpenAI 代理配置更适合直接填写 OpenAI 兼容基址，而不是根域名。

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如果我自己的反向代理已经自动补 /v1 怎么办？

那就不要在最终暴露给 LobeChat 的地址里再重复写一次 /v1。先检查你的代理链路，避免出现双重后缀。

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第一个推荐模型是什么？

先用 gpt-5.4。

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LobeChat 可以同时接多个模型吗？

可以，但建议先用一个模型做验证，再逐步扩展。

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自部署时要不要把 token 写死在环境变量里？

如果你想统一控制上游和成本，建议这样做；如果你希望每个用户自带 Key，再开放前端自定义入口。
如果你的目标是稳定聊天前端和团队共享工作台，LobeChat 是很合适的选择；如果你的目标是代码代理和自动执行，优先级仍应放在 Cursor、Claude Code、Codex、Cline 这类工具。