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title: LibreChat | RunAPI
description: Einen benutzerdefinierten LibreChat-Endpunkt für RunAPI konfigurieren,
  dessen YAML in Docker einbinden, neu starten und einen Chat überprüfen.
url: https://runapi.ai/de/docs/resources/application-practices/librechat.md
canonical: https://runapi.ai/de/docs/resources/application-practices/librechat
locale: de
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# LibreChat

Benutzerdefinierte LibreChat-Endpunkte sind Deployment-Konfigurationen, keine benutzerbezogenen Verbindungsformulare. Sie benötigen Zugriff auf die LibreChat-Deployment-Dateien und einen Standard-RunAPI-API-Schlüssel aus dem [Authentifizierungsleitfaden](https://runapi.ai/de/docs/guides/authentication.md).

## LibreChat installieren

Installieren Sie LibreChat mit dem [offiziellen lokalen Setup][1] oder verwenden Sie Ihre bestehende Bereitstellung. Schließen Sie die Installation ab, bevor Sie den benutzerdefinierten Endpunkt hinzufügen.



[1]: https://www.librechat.ai/docs/local

## RunAPI-Endpunkt hinzufügen

Erstellen oder aktualisieren Sie `librechat.yaml` im LibreChat-Bereitstellungsverzeichnis. Ersetzen Sie `YOUR_RUNAPI_MODEL_ID` durch einen aktuellen Bezeichner aus dem [Modellkatalog](https://runapi.ai/de/models).

```yaml
version: 1.3.13
endpoints:
  custom:
    - name: "RunAPI"
      apiKey: "${RUNAPI_API_KEY}"
      baseURL: "https://runapi.ai/v1"
      models:
        default: ["YOUR_RUNAPI_MODEL_ID"]
        fetch: true
      titleConvo: true
      titleModel: "current_model"
      modelDisplayLabel: "RunAPI"
```

Speichern Sie den Schlüssel in `.env`, nicht direkt in der YAML-Datei:

```shell
RUNAPI_API_KEY=YOUR_RUNAPI_API_TOKEN
```

Stellen Sie bei Docker Compose sicher, dass `docker-compose.override.yml` die Konfigurationsdatei einbindet:

```yaml
services:
  api:
    volumes:
      - ./librechat.yaml:/app/librechat.yaml
```

Starten Sie das LibreChat-Deployment neu, nachdem Sie eine dieser Dateien geändert haben.

## Ein Modell auswählen

`models.default` garantiert mindestens ein bekanntes Modell. Mit
`models.fetch: true` ruft LibreChat außerdem das aktuelle Modell-
Inventar ab. Behalten Sie einen gültigen Standard-Bezeichner auch dann bei, wenn Discovery
aktiviert ist, damit der Endpunkt weiterhin nutzbar bleibt, falls Discovery vorübergehend
nicht verfügbar ist.

## Verbindung überprüfen

Wählen Sie nach dem Neustart **RunAPI** aus dem Endpunktauswähler, wählen Sie das konfigurierte Modell und senden Sie `Reply with the word connected.` Eine normale Antwort bestätigt sowohl die Deployment-Konfiguration als auch die Modellanfrage.

## Fehlerbehebung

* **RunAPI fehlt im Endpunkt-Selektor:** Überprüfen Sie die YAML-Einrückung, vergewissern Sie sich, dass `docker-compose.override.yml` die Datei einbindet, und starten Sie den API-Container neu.
* **Der Endpunkt lädt, aber die Authentifizierung schlägt fehl:** Vergewissern Sie sich, dass `.env` `RUNAPI_API_KEY` für den API-Container definiert, und erstellen Sie den Container neu, falls seine Umgebung veraltet ist.
* **Es werden keine abgerufenen Modelle angezeigt:** Behalten Sie eine aktuelle Kennung in `models.default`, vergewissern Sie sich, dass `baseURL` auf `/v1` endet, und prüfen Sie die API-Container-Logs.
* **LibreChat ignoriert bearbeitetes YAML:** Überprüfen Sie, ob der Host-Pfad und der Container-Pfad im Volume-Mount auf die geänderte Datei zeigen.

Für das gemeinsame Protokollverhalten verwenden Sie den [LLM API
Quickstart](https://runapi.ai/de/docs/guides/llm-api/quickstart.md). Für Anfrage- und Antwortfelder verwenden Sie die [Chat Completions API
Referenz](https://runapi.ai/de/docs/api/openai/chat-completions.md).

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## Mehr von RunAPI

- [Startseite](https://runapi.ai/de/.md)
- [Modellkatalog](https://runapi.ai/de/models.md)
- [Preise](https://runapi.ai/de/pricing.md)
- [Anbieter](https://runapi.ai/de/models)
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- [Cursor API-Einrichtung](https://runapi.ai/de/cursor-api-setup.md)
- [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/de/openrouter-alternative.md)
- [Enterprise](https://runapi.ai/de/contact.md)
- [Kontakt](https://runapi.ai/de/contact.md)
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- [Website-Index für KI-Agenten](https://runapi.ai/llms.txt)

Kontakt: contact@runapi.ai

## Strukturierte Daten

```json
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    "@type": "WebSite",
    "name": "RunAPI",
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      "target": {
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        "urlTemplate": "https://runapi.ai/de/models?q={search_term_string}"
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