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title: AnythingLLM | RunAPI
description: 安装 AnythingLLM，为 RunAPI 配置 Generic OpenAI provider，设置模型限制并验证 workspace
  chat。
url: https://runapi.ai/zh-CN/docs/resources/application-practices/anythingllm.md
canonical: https://runapi.ai/zh-CN/docs/resources/application-practices/anythingllm
locale: zh-CN
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> Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt

# AnythingLLM

AnythingLLM 为兼容 Chat Completions 的服务提供面向开发者的 **OpenAI (generic)**
provider。开始前，请在[身份验证指南](https://runapi.ai/zh-CN/docs/guides/authentication)创建标准 RunAPI
API Key，并从[模型目录](https://runapi.ai/zh-CN/models)选择 model。

## 安装 AnythingLLM

按照 [AnythingLLM 官方安装指南][1]安装 desktop 或 self-hosted 版本。打开 AnythingLLM
并完成初始设置，再修改 LLM provider。



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

## 配置 OpenAI (generic)

1.  打开 **Settings → LLM Preference**，选择 **OpenAI (generic)**。
2.  **Base URL** 填写 `https://runapi.ai/v1`。不要追加
    `/chat/completions`，AnythingLLM 会自行添加 operation path。
3.  填写 RunAPI API Key。
4.  在 **Selected Model** 中选择准确的 RunAPI identifier。若 model list
    为空，请从[模型目录](https://runapi.ai/zh-CN/models)复制并手动输入。
5.  按该 model 支持的值设置 **Model context window** 与 **Max Tokens**，然后保存
    provider。

AnythingLLM 使用 **Model context window** 为 system instructions、history 和
user input 分配空间，并将 **Max Tokens** 作为 `max_tokens` 发送。因此这些值必须随所选 model
设置，不能把同一示例值用于所有模型。

## 验证连接

创建或打开一个 workspace，开始 chat 并发送 `只回复 connected。`。收到文本回复，即表示 workspace
正在使用保存的 RunAPI provider 和 Selected Model。

## 排查问题

* **model list 为空：** 确认 Base URL 是 `https://runapi.ai/v1`，然后手动输入当前 model
  identifier。
* **请求因长度被拒绝：** 减少 workspace history，或按所选 model 的当前限制修正 **Model context
  window** 与 **Max Tokens**。
* **身份验证失败：** 在 **OpenAI (generic)**
  中换成[身份验证指南](https://runapi.ai/zh-CN/docs/guides/authentication)提供的有效标准 Key。
* **workspace 仍由其他 model 回复：** 重新打开 **LLM Preference**，确认 **OpenAI
  (generic)** 已启用，并再次保存目标 **Selected Model**。

通用协议行为请查看 [LLM API
快速开始](https://runapi.ai/zh-CN/docs/guides/llm-api/quickstart)。请求和响应字段请查看 [Chat
Completions API 参考](https://runapi.ai/zh-CN/docs/api/openai/chat-completions)。

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## Structured data

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