PandaNpc speichert Provider-Verbindungen und Modelleinträge, die du konfigurierst. Beginne mit dem API-Schlüssel, der Basis-URL, dem Protokoll und der Modell-ID, die von deinem Dienst bereitgestellt werden. Das Hinzufügen eines Eintrags erstellt kein Upstream-Konto und gewährt keinen Modellzugriff.
Für den Unterschied zwischen einem Provider und einem Modell lies Verwalten deiner benutzerdefinierten Modellliste.
Bevor du beginnst
Bestätige Folgendes mit deinem Provider oder selbst gehosteten Dienst:
- Die API-Basisadresse, nicht die Website-Adresse des Providers.
- Die Authentifizierungsmethode und alle erforderlichen Anmeldeinformationen.
- Das API-Protokoll, das von der Funktion oder Engine unterstützt wird, die du verwenden möchtest.
- Die genaue Modell-ID, die dein Konto aufrufen kann.
- Kontext- und Ausgabelimits, falls du sie manuell eingeben möchtest.
Bewahre Anmeldeinformationen im Provider-Formular auf, nicht in Eingabeaufforderungen, Screenshots oder geteilten Notizen. Ein Dienst, der als OpenAI-kompatibel beworben wird, kann sich dennoch in Streaming, Tool-Aufrufen oder Bildunterstützung unterscheiden.
1. Provider hinzufügen oder konfigurieren
Öffne Modellkonfiguration. Füge einen Provider hinzu, konfiguriere eine vorhandene Voreinstellung oder kopiere eine Voreinstellung, wenn du eine unabhängig bearbeitbare Verbindung benötigst.
| Feld | Was einzugeben ist |
|---|---|
| Anzeigename | Ein erkennbarer Name für diese Verbindung |
| Provider-ID | Eine Kennung für die Provider-Konfiguration |
| API-Schlüssel | Die von deinem Dienst benötigten Anmeldeinformationen |
| Basis-URL | Die API-Basisadresse, die die gewählte Integration erwartet |
| Protokoll | Das Format, das die Upstream-API tatsächlich implementiert |
| Geheimnis, Organisation, Projekt | Nur Werte, die von deinem Dienst ausdrücklich verlangt werden |
| Unterstützung von Inhaltsarrays | Ob der Dienst strukturierten Nachrichteninhalt akzeptiert |
Die Form der Basis-URL hängt vom Protokoll und der Funktion ab, die Anfragen stellt. Hänge keinen vollständigen Operationspfad an, wenn die Integration ihn bereits anhängt. Beispielsweise benötigt eine Integration, die /chat/completions hinzufügt, die entsprechende Basisadresse, nicht eine Adresse, die bereits mit diesem Pfad endet. Wende dieses Beispiel nicht auf jedes Protokoll an.
Wenn du gespeicherte Anmeldeinformationen bearbeitest, bleibt der konfigurierte Wert erhalten, wenn du den API-Schlüssel oder das Geheimnis leer lässt. Ein maskierter Wert in einer Liste ist nicht der ursprüngliche Schlüssel und sollte nicht als Ersatz zurückkopiert werden.
2. Modell hinzufügen
Speichere den Provider, wähle ihn aus und wähle Modell hinzufügen.
| Feld | Bedeutung |
|---|---|
| Anzeigename | Deine Bezeichnung in der Modellliste |
| Modellwert | Die genaue Upstream-Modell-ID |
| Modelltyp | Die zutreffende Kategorie im Konfigurationsformular |
| Provider | Die Verbindung, die dieser Eintrag verwendet |
| Kontextfenster | Die dokumentierte Kontextkapazität, falls angegeben |
| Max. Tokens | Das Ausgabelimit, falls angegeben |
Verwende eine ID aus der Dokumentation oder Modellliste des Dienstes. Ein Marketingname ist nicht unbedingt eine API-Kennung. Lasse optionale Limits ungesetzt, wenn du sie nicht überprüfen kannst; ungesetzt bedeutet nicht, dass die tatsächlichen Limits erkannt wurden. Die verbrauchende Funktion kann ihre eigenen Standardwerte anwenden.
3. Konfiguration überprüfen
In der Funktion oder Engine, die diese Einstellungen verwendet:
- Wähle den neuen Eintrag und starte ein Testgespräch.
- Sende eine kurze Anfrage wie
Antworte mit: verbunden. - Bestätige eine normale Antwort und, wo verfügbar, eine passende Anfrage in den Nutzungsdatensätzen des Providers.
- Sende eine Folgeanfrage, um ein fortlaufendes Gespräch zu überprüfen.
- Teste Bilder oder Tool-Aufrufe separat, falls deine Arbeit sie erfordert.
Das Speichern des Datensatzes ist kein Verbindungstest. Eine Textantwort belegt nicht die Kompatibilität mit jeder Funktion. Das Ändern eines Modelleintrags konfiguriert auch nicht automatisch einen bestehenden Claude Code- oder Codex-Prozess neu; siehe PandaPaw.
Fehlerbehebung
Authentifizierung schlägt fehl
Überprüfe, ob der Schlüssel aktiv ist, das Konto auf das Modell zugreifen kann und der Dienst zusätzliche Authentifizierungsfelder erfordert. Ersetze abgelaufene Anmeldeinformationen über das Provider-Formular.
Endpunkt oder Modell nicht gefunden
Überprüfe sowohl die Basis-URL als auch den Modellwert. Suche nach doppelten Operationspfaden, einem fehlenden API-Präfix oder einer Modell-ID, die für dein Konto nicht verfügbar ist. Derselbe Fehler kann bei verschiedenen Providern unterschiedliche Ursachen haben.
Netzwerk- oder Browserfehler tritt auf
Überprüfe die Konnektivität von dem Gerät, das die Anfrage tatsächlich sendet. Browserinitiierte Anfragen unterliegen CORS- und HTTPS-Einschränkungen; Eine funktionierende Anfrage von einem anderen Computer beweist nicht, dass der Browserpfad funktioniert.
Lokaler Modellserver nicht erreichbar
localhost bezieht sich auf die Maschine, die die Anfrage sendet. Es zeigt nicht automatisch auf deinen entfernten PandaPaw-Computer. Bestätige, wo die verbrauchende Funktion ausgeführt wird, bevor du die Adresse deines lokalen Servers wählst.
Text funktioniert, aber Bilder, Tools oder lange Sitzungen schlagen fehl
Überprüfe die genaue Kombination aus Engine, API-Protokoll und Modellfähigkeiten. Verwende vom Provider unterstützte Limits und überprüfe jeden erforderlichen Eingabetyp. Das Erhöhen des Kontextfensters oder Ändern des Modelltyps fügt keine Upstream-Fähigkeiten hinzu.
Für den Unterschied zwischen Plattformmitgliedschaft und Providernutzung siehe Konten und Modellkosten.