LobeHub mit OpenCheese

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LobeHub (früher LobeChat) erreicht OpenCheese über einen Anbietereintrag in seinen Einstellungen. Drei Einträge funktionieren; ihre Adressen unterscheiden sich, weil jedes SDK einen anderen Pfad anhängt.

Füge deinen OpenCheese-API-Schlüssel in das API-Schlüssel-Feld des Eintrags ein und rufe die Modellliste ab: LobeHub liest /v1/models.

New API

Der Eintrag New API spricht für jedes Modell das passende Format: das Anthropic-Format für Claude-Modelle, die Responses-API für GPT-Modelle und Chat Completions für alle anderen. Jedes LobeHub-Thema erscheint im Dashboard als eine Sitzung.

Eine Ausnahme: Modelle, die LobeHub als Gemini erkennt, werden im eigenen Format von Google gesendet, das OpenCheese nicht anbietet. Nutze sie über den Eintrag OpenAI.

OpenAI und Anthropic

Der Eintrag OpenAI sendet jedes Modell über Chat Completions; die Adresse muss auf /v1 enden. Der Eintrag Anthropic ist nur für Claude-Modelle gedacht. Mit diesen beiden Einträgen erscheint jede Anfrage im Dashboard als eigene Sitzung.

Der Prüfen-Button

Prüfen (Check) sendet eine Testnachricht mit einem Modell, das LobeHub auswählt, nicht mit dem, das du hinzugefügt hast:

• LobeHub 1.x prüft mit einem fest eingebauten Modell, das es bei OpenCheese nicht gibt; die Prüfung schlägt also fehl, obwohl der Chat funktioniert.
• LobeHub 2.x hat neben Prüfen ein Modell-Dropdown: Wähle dort ein OpenCheese-Modell.

Eine fehlgeschlagene Prüfung mit „Model ... does not exist on OpenCheese“ sagt daher nichts über deine Einrichtung aus. Sende stattdessen eine Nachricht in einem Chat oder prüfe den Schlüssel im Terminal:

curl -s https://api.opencheese.dev/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENCHEESE_API_KEY" | jq -r '.data[].id'

Was nicht funktioniert

• Speicher (Memory) braucht einen Embeddings-Endpunkt, den OpenCheese nicht anbietet: Die Speichersuche von LobeHub findet stillschweigend nichts.
• Systemaufgaben wie Thementitel nutzen das eigene Standardmodell von LobeHub, bis du sie unter Einstellungen → Systemagenten (Settings → System Tasks; in älteren Versionen System Agent) auf ein OpenCheese-Modell umstellst.

LobeHub in Docker

Läuft LobeHub in Docker und ist Client-Anfragemodus verwenden (Use Client Request Mode) ausgeschaltet, sendet sein Server die Anfragen aus dem Container heraus: https://api.opencheese.dev funktioniert, während eine localhost-Adresse den Container selbst meint.