---
title: AnythingLLM | RunAPI
description: AnythingLLM을 설치하고, RunAPI를 위한 Generic OpenAI 공급자를 구성하고, 모델 한도를 선택하고,
  워크스페이스 채팅을 확인합니다.
url: https://runapi.ai/ko/docs/resources/application-practices/anythingllm.md
canonical: https://runapi.ai/ko/docs/resources/application-practices/anythingllm
locale: ko
---

> HTML 버전: https://runapi.ai/ko/docs/resources/application-practices/anythingllm
> 에이전트용 사이트 색인: https://runapi.ai/llms.txt

# AnythingLLM

AnythingLLM은 호환 가능한 Chat Completions 서비스를 위한 개발자 중심의 **OpenAI (generic)** 제공자를 제공합니다. 시작하기 전에 [인증 가이드](https://runapi.ai/ko/docs/guides/authentication.md)에서 표준 RunAPI API 키를 생성하고 [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models)에서 모델을 선택하십시오.

## AnythingLLM 설치

[공식 AnythingLLM 설치 가이드][1]를 사용하여 데스크톱 또는 자체 호스팅 에디션을 설치하세요. AnythingLLM을 열고 LLM 공급자를 변경하기 전에 초기 설정을 완료하세요.



[1]: https://docs.anythingllm.com/installation-desktop/overview

## OpenAI 구성 (일반)

1.  **설정 → LLM 기본 설정**을 열고 **OpenAI (generic)**를 선택합니다.
2.  **Base URL**로 `https://runapi.ai/v1`을 입력합니다. `/chat/completions`는 추가하지 마십시오. AnythingLLM이 작업 경로를 자동으로 추가합니다.
3.  RunAPI API 키를 입력합니다.
4.  **선택된 모델**에서 정확한 RunAPI 식별자를 선택합니다. 모델 목록이 비어 있으면 [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models)의 식별자를 직접 입력합니다.
5.  **모델 컨텍스트 창** 및 **최대 토큰**을 해당 모델이 지원하는 값으로 설정한 후 제공자를 저장합니다.

AnythingLLM은 **모델 컨텍스트 창**을 사용하여 시스템 지시사항, 히스토리, 사용자 입력의 예산을 책정합니다. **최대 토큰**은 `max_tokens`로 전송되므로 이 값은 범용 예시가 아닌 선택한 모델에 맞게 설정해야 합니다.

## 연결 확인

워크스페이스를 생성하거나 열고, 채팅을 시작한 후 `Reply with the word
connected.`를 전송하세요. 텍스트 응답이 오면 해당 워크스페이스가 저장된 RunAPI 제공자와 선택된 모델을 사용하고 있음을 확인할 수 있습니다.

## 문제 해결

* **모델이 나열되지 않음:** Base URL이 정확히 `https://runapi.ai/v1`인지 확인한 후 현재 모델 식별자를 수동으로 입력하세요.
* **길이 초과로 요청이 거부됨:** 워크스페이스 기록을 줄이거나 선택한 모델의 현재 제한에 맞게 **Model context window** 및 **Max Tokens**를 수정하세요.
* **인증 실패:** [인증 가이드](https://runapi.ai/ko/docs/guides/authentication.md)에서 발급한 유효한 표준 키로 **OpenAI (generic)**의 API 키를 업데이트하세요.
* **다른 모델이 워크스페이스에 응답함:** **LLM Preference**를 다시 열고, **OpenAI (generic)**가 활성화되어 있는지 확인한 후 의도한 **Selected Model**을 다시 저장하세요.

공유 프로토콜 동작에 대해서는 [LLM API
빠른 시작](https://runapi.ai/ko/docs/guides/llm-api/quickstart.md)을 참조하세요. 요청 및 응답
필드에 대해서는 [Chat Completions API
참조](https://runapi.ai/ko/docs/api/openai/chat-completions.md)를 참조하세요.

---

## RunAPI의 더 많은 정보

- [홈](https://runapi.ai/ko/.md)
- [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models.md)
- [요금](https://runapi.ai/ko/pricing.md)
- [제공사](https://runapi.ai/ko/models)
- [문서](https://runapi.ai/ko/docs/guides)
- [SDK](https://runapi.ai/ko/sdk.md)
- [CLI](https://runapi.ai/ko/cli.md)
- [MCP Server](https://runapi.ai/ko/mcp.md)
- [Claude Code와 Cursor](https://runapi.ai/ko/claude-code-vs-cursor.md)
- [Cursor API 설정](https://runapi.ai/ko/cursor-api-setup.md)
- [RunAPI와 OpenRouter 비교](https://runapi.ai/ko/openrouter-alternative.md)
- [엔터프라이즈](https://runapi.ai/ko/contact.md)
- [문의](https://runapi.ai/ko/contact.md)
- [약관](https://runapi.ai/ko/terms.md)
- [개인정보](https://runapi.ai/ko/privacy.md)
- [에이전트용 사이트 색인](https://runapi.ai/llms.txt)

문의: contact@runapi.ai

## 구조화된 데이터

```json
[
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "inLanguage": "ko",
    "@type": "WebSite",
    "name": "RunAPI",
    "url": "https://runapi.ai/ko",
    "potentialAction": {
      "@type": "SearchAction",
      "target": {
        "@type": "EntryPoint",
        "urlTemplate": "https://runapi.ai/ko/models?q={search_term_string}"
      },
      "query-input": "required name=search_term_string"
    }
  },
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "inLanguage": "ko",
    "@type": "Organization",
    "name": "RunAPI",
    "url": "https://runapi.ai/ko",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://runapi.ai/koicon.svg"
    },
    "sameAs": [
      "https://github.com/runapi-ai"
    ]
  },
  {
    "@context": "https://schema.org",
    "inLanguage": "ko",
    "@type": "TechArticle",
    "headline": "AnythingLLM",
    "description": "AnythingLLM을 설치하고, RunAPI를 위한 Generic OpenAI 공급자를 구성하고, 모델 한도를 선택하고, 워크스페이스 채팅을 확인합니다.",
    "url": "https://runapi.ai/ko/docs/resources/application-practices/anythingllm",
    "mainEntityOfPage": "https://runapi.ai/ko/docs/resources/application-practices/anythingllm"
  }
]
```