LibreChat

自托管全能 AI 聊天平台，自由切换模型并支持插件扩展

LibreChat 是一个开源的 ChatGPT 克隆增强版，旨在提供一个功能全面、可自托管的 AI 对话平台，解决用户对数据隐私、模型选择自由和扩展性的需求。它集成了 OpenAI、Anthropic、Azure、Google、AWS 等主流 AI 提供商的模型，支持 GPT-5、o1、Claude、Gemini、DeepSeek 等，并允许用户在同一界面中自由切换模型。核心能力包括：多用户安全认证（支持 OAuth）、预设提示词、消息搜索、代码解释器、DALL-E-3 图像生成、OpenAPI Actions（自定义工具调用）、LangChain 集成、MCP（模型上下文协议）支持，以及 Agent 和 Skills 功能，可实现复杂任务自动化。项目基于 TypeScript 构建，界面友好，支持 Docker 一键部署，适合个人和企业私有化部署。其活跃的社区和持续更新使其成为功能最丰富的开源 AI 聊天前端之一。

开源 freemium 对话助手

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 44652

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类对话助手

开发团队danny-avila

所属国家

官网地址https://librechat.ai

GitHubhttps://github.com/danny-avila/LibreChat

定价模式freemium

价格说明开源可自托管，官方提供免费在线服务，付费订阅可解锁更多功能与额度。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai,anthropic,artifacts,aws,azure,chatgpt,chatgpt-clone,claude,clone,deepseek,gemini,google,gpt-5,librechat,mcp,o1,openai,responses-api,vision,webui

GitHub 星标★ 44652

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-02-12 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：云服务 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

一个可用的云平台账号（README 提供 Railway、Zeabur、Sealos 三个部署入口）
可正常访问外网的浏览器，用于打开部署页面与官方文档 https://www.librechat.ai/docs

安装与启动步骤

1查阅官方文档

README 节选未给出安装命令，动手前先打开官方文档，确认当前推荐的部署方式与配置要求。
```
https://www.librechat.ai/docs
```

2Railway 一键部署

点击 README 提供的 Railway 部署按钮进入模板页，登录后按页面提示完成部署。

https://railway.com/deploy/librechat-official?referralCode=HI9hWz&utm_medium=integration&utm_source=readme&utm_campaign=librechat

3Zeabur 模板部署

备选方案：打开 README 中的 Zeabur 模板页面，登录后一键部署 LibreChat。
```
https://zeabur.com/templates/0X2ZY8
```
4Sealos 模板部署

备选方案：打开 README 中的 Sealos 模板页面，按提示完成一键部署。
```
https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=librechat
```
5按文档完成配置

部署成功后回到官方文档，按文档说明补齐模型服务等配置项，再开始使用。
```
https://www.librechat.ai/docs
```

如何确认成功

部署平台显示服务运行中并给出访问网址后，打开该网址能看到 LibreChat 页面，即表示部署成功。

常见问题

Q：有没有本地安装或 Docker 部署方式？

A：README 节选只提供了云平台一键部署入口，未给出安装命令。Docker 与本地部署请以官方文档 https://www.librechat.ai/docs 为准。

Q：部署后可以直接对话吗？

A：通常还需要按官方文档配置模型服务相关参数后才能使用。README 节选未列出具体配置项，请查阅文档完成设置。

Q：遇到问题去哪里求助？

A：可加入官方 Discord 社区 https://discord.librechat.ai，或查看官方 YouTube 频道 https://www.youtube.com/@LibreChat。

注意事项

本教程严格依据 README 节选整理，节选中不含安装命令，因此仅列出实际的部署入口链接。
本地安装、Docker、环境变量等细节请以官方文档 https://www.librechat.ai/docs 为准。
Railway 链接中的 referralCode 参数为 README 原文自带，非本教程添加。

核心亮点

支持 OpenAI、Anthropic、Google、Azure 等 10+ 模型提供商，一键切换，避免锁定
内置多用户认证和权限管理，适合团队私有化部署
集成代码解释器、DALL-E-3 图像生成、OpenAPI Actions 等实用工具，扩展性强

不足之处

前端界面复杂度高，新手配置多项服务时上手成本较高
部分高级功能（如 Agent、MCP）依赖外部服务配置，文档深度不足

适用场景

企业内网部署私有 AI 助手，保障数据安全
开发者快速搭建多模型聚合测试平台
个人用户自托管替代 ChatGPT Plus，降低订阅成本

替代项目

Open WebUI、Lobe Chat、NextChat

项目介绍

LibreChat 是对话助手领域的开源项目，由 danny-avila 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（44,652）位列前 1%，在对话助手分类的 907 个项目里位列前 1%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 41,964 增加到 44,652，净增 2,688。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源可自托管，官方提供免费在线服务，付费订阅可解锁更多功能与额度。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业内网部署私有AI助手，保障数据安全。同类可对比的替代方案包括 Open WebUI、Lobe Chat、NextChat。

上一篇：Awesome-Plugins

下一篇：mkshare3.github.io