LibreChat con Claude, GPT e Gemini

Aggiungi un blocco endpoint personalizzato a librechat.yaml e avots apparirà come provider con ogni modello, su un unico saldo.

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Connettiti in tre campi

LibreChat legge i provider personalizzati da librechat.yaml. Un blocco endpoint aggiunge avots.

CampoValore
URL di basehttps://api.avots.ai/openai/v1
Chiave APIav_mcp_… · ottieni la tua chiave
Modelloanthropic/claude-sonnet-4.6 o qualsiasi ID dalla tabella sottostante

Configurazione

1. Modifica librechat.yaml

Aggiungi un endpoint personalizzato sotto endpoints.custom con l'URL di base di avots e la tua chiave.

2. Inserisci la chiave in .env

Aggiungi AVOTS_API_KEY=av_mcp_LA_TUA_CHIAVE al tuo .env e referenzialo come ${AVOTS_API_KEY}.

3. Riavvia LibreChat

Riavvia e scegli avots come endpoint. Imposta models.fetch su true per elencare automaticamente i modelli da /models.

librechat.yaml
endpoints:
  custom:
    - name: "avots"
      apiKey: "${AVOTS_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.avots.ai/openai/v1"
      models:
        default: ["anthropic/claude-sonnet-4.6"]
        fetch: true
      titleConvo: true
      modelDisplayLabel: "avots"

apiKey accetta anche una chiave letterale o "user_provided" (ogni utente inserisce la propria). Se l'endpoint rifiuta un parametro OpenAI predefinito, aggiungilo a dropParams.

Esempio di richiesta

curl
curl https://api.avots.ai/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer av_mcp_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Modello e strumenti MCP in un'unica configurazione

LibreChat mantiene il provider di chat e i server MCP nello stesso file, quindi incolli entrambi contemporaneamente e ottieni Claude, GPT e Gemini più gli strumenti creativi di avots (immagini, video, audio, avatar parlanti) con un'unica chiave av_mcp_. Lo salvi tu stesso, nulla viene aggiunto automaticamente.

librechat.yaml, modello + strumenti MCP
endpoints:
  custom:
    - name: "avots"
      apiKey: "${AVOTS_API_KEY}"
      baseURL: "https://api.avots.ai/openai/v1"
      models:
        default: ["anthropic/claude-sonnet-4.6"]
        fetch: true
      modelDisplayLabel: "avots"

mcpServers:
  avots:
    type: streamable-http
    url: "https://mcp.avots.ai/"
    headers:
      Authorization: "Bearer ${AVOTS_API_KEY}"

Guida alla configurazione MCP →

Modelli e prezzi

Imposta il campo del modello su qualsiasi ID sottostante, o un nome generico come claude / gpt / gemini che si mappa a un valore predefinito sensato.

ModelloIdeale per⚡ / 1M token (in / out)
openai/gpt-5.5-proMax intelligence, hardest tasks60 000 / 360 000
anthropic/claude-opus-5Top Claude, long reasoning10 000 / 50 000
anthropic/claude-sonnet-4.6Balanced (default)6 000 / 30 000
google/gemini-3.1-pro-previewFresh Gemini Pro4 000 / 24 000
google/gemini-2.5-proStable Gemini Pro2 500 / 20 000
anthropic/claude-haiku-4.5Fast Claude2 000 / 10 000
deepseek/deepseek-r1Cheap reasoning1 400 / 5 000
google/gemini-2.5-flashFast and cheap600 / 5 000
openai/gpt-5-miniCheap OpenAI500 / 4 000
openai/gpt-oss-120b:freeFree (OpenAI open model, needs a positive balance)Free

* Prezzo in ⚡ per 1.000.000 di token, input / output (1000⚡ ≈ $1). I modelli gratuiti richiedono un saldo positivo. Elenco completo tramite GET /openai/v1/models.

LibreChat con Claude, GPT e Gemini

Genera una chiave av_mcp_ nelle Impostazioni, incolla tre campi e raggiungi oltre 40 modelli con un unico saldo. La stessa chiave funziona per MCP.

Ottieni la tua chiave API ✦
FAQ

Domande

Dove va la configurazione?
In librechat.yaml alla radice del progetto, sotto endpoints.custom. La chiave si trova in .env come AVOTS_API_KEY.
I modelli possono caricarsi automaticamente?
Sì, imposta models.fetch su true e LibreChat li elenca da GET /openai/v1/models.
Ogni utente può usare la propria chiave?
Imposta apiKey su "user_provided" e LibreChat chiederà a ogni utente una chiave.
Come viene fatturato?
Per richiesta dal tuo saldo avots.
Does it support function calling and tools?
Yes. The endpoint forwards the standard OpenAI tools, tool_choice and parallel_tool_calls fields (and the legacy functions/function_call), in both streaming and non-streaming mode, so agent frameworks like LangChain, LlamaIndex, Langflow and n8n get real tool_calls back. Whether a given request uses tools depends on the model you pick: Claude, GPT and Gemini all support function calling.

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