Dify
手把手教你在 Dify 中配置 OpenAI Hub 接口,让 Dify 可直接调用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等模型,国内免代理快速跑通。
Dify 快速接入 OpenAI Hub 教程
这篇教程教你怎么在 Dify 中用最少的时间接入 OpenAI Hub 的多模型 API,让 Dify 能直接调用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等模型。你只需要一个 Key 和一个接口地址,就能跑通。
步骤 1:准备好 OpenAI Hub 的账号和 Key
先去 openai-hub.com 注册账号。
然后进入控制台页面,找到 API Key 管理,生成一个新的 Key(比如名字写成 dify-integration)。
记下生成的 sk-your-api-key,这个就是授权凭证。别随便泄露,不然别人能白嫖你的额度。
步骤 2:确认 Base URL
OpenAI Hub 的接口地址统一是:
https://api.openai-hub.com/v1
这个地址 100% 兼容 OpenAI 官方接口格式。
所以你可以像对接 https://api.openai.com/v1 一样操作,只是不用翻墙。Dify 会直接连通。
步骤 3:在 Dify 中添加模型供应商
登录 Dify 的后台控制面板,定位到:
设置 → 模型供应商 → 安装插件 → 找到 OpenAI-API-compatible
如果系统弹个提示说要更新版本,直接点“安装最新版”。
安装完成后,点击右侧的“添加模型”。
在配置界面输入以下信息:
| 字段 | 示例值 | 说明 |
|---|---|---|
| API Key | sk-your-api-key |
从 OpenAI Hub 控制台复制来的 Key |
| Base URL | https://api.openai-hub.com/v1 |
接口地址 |
| 模型名称 | gpt-4-turbo |
你要用的模型,比如 GPT、Claude、Gemini 等 |
别漏掉 Base URL,不然 Dify 默认会去连官方的 openai.com,很可能 timeout。
保存配置后,Dify 会自动检测连通性。如果提示 401 或网络错误,一般就是 Key 写错或者少了 /v1。
步骤 4:测试模型是否能通
打开一个已有的应用或新建一个测试工作流。
在 Dify 的测试输入框里随便问一句:
“帮我总结一下今天的重点工作。”
如果响应正常返回回答,说明 OpenAI Hub 已经配置成功。
你在 Dify 的调用日志里也能看到对应的模型请求,比如:
POST https://api.openai-hub.com/v1/chat/completions
Authorization: Bearer sk-your-api-key
Content-Type: application/json
这就证明 Dify 正在通过 Hub 跑,也就是说你成功接通了所有主流大模型的管道。
步骤 5:搞定 OAuth(选填)
如果你想让 Dify 的自定义工具去调用需要授权的第三方 API,比如 GitHub 或 Google 服务,可以配置 OAuth 2.0 授权。
做法其实就是:让用户点一下授权按钮,Hub 后台帮你换取 token,然后带着 token 调接口。
示例:
{
"auth_type": "oauth2",
"client_id": "your_client_id",
"authorization_url": "https://github.com/login/oauth/authorize",
"token_url": "https://github.com/login/oauth/access_token",
"scopes": ["repo", "user"]
}
这几项都在 Dify 的自定义工具配置里填写。别忘了设置正确的回调地址,和你工具的 redirect URI 对应上。
搞定这步后,你的 Dify 工具就能安全地调用受保护资源,不需要在代码里写死账号密码。
常见问题排查
| 错误提示 | 原因 | 解决方式 |
|---|---|---|
| 401 Unauthorized | Key 填错或没加 Bearer |
检查认证头格式:Authorization: Bearer sk-your-api-key |
| 网络超时 | 访问原生 openai.com 被防火墙拦住 | 检查 Base URL 是否改成 Hub 地址 |
| JSON 解析错误 | 请求体格式不对 | 看下封装是否有层级错位,注意 messages 结构 |
下一步可以试试
你可以在 Dify 工作流里加上一个 HTTP 请求节点,直接调用 OpenAI Hub 的其他接口,比如 文本向量嵌入(embeddings) 或 语音转文字(audio → text),不需要再改任何配置。
这种方式特别适合做企业知识助手或者自动化审阅工具。体验一下你就知道爽在哪里。