LibreChat

自建多模型 AI 聊天台,一个界面切换所有大模型

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 9648 🐛 待处理 1149 👀 关注 212
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 46852
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,可自托管;官网提供在线体验入口

项目预览

LibreChat 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队LibreChat-AI
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,可自托管;官网提供在线体验入口
访问状态✅ 目前可打开
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★ 46852
上线时间2023-02-12 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积290.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-09-25
浏览次数3

项目介绍

LibreChat 是一个开源的增强版 ChatGPT 式对话平台,面向希望自建 AI 聊天服务的团队和个人。它解决的核心问题是:官方 ChatGPT 无法私有化部署、无法自由切换模型、难以接入企业自有工具链。LibreChat 把多家模型供应商(OpenAI、Anthropic、Google Gemini、AWS Bedrock、Azure、Groq、Mistral、DeepSeek、OpenRouter、Vertex AI)统一到一个界面里,支持对话中随时切换模型。功能上提供 Agents、MCP 协议、Skills、Artifacts 代码渲染、Code Interpreter、DALL·E-3 图像生成、OpenAPI Actions 与 Functions 调用,还带多用户安全认证、预设提示词、消息全文搜索。技术栈为 TypeScript,可完全自托管,数据留在自己服务器上。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-25 · 当前星标 ★ 46852

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 6 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

  • 可访问外网(需能打开 GitHub、Railway、Zeabur、Sealos 等站点)
  • Railway / Zeabur / Sealos 任一云平台账号(用于一键部署模板)
  • 至少一个模型服务商的 API Key(OpenAI、Anthropic、Gemini 等,具体以官方文档为准)
  • 现代浏览器,用于访问部署后的 LibreChat 界面

安装与启动步骤

  1. 1查阅官方文档

    README 节选未给出本地安装命令,请先打开官方文档确认最新安装与配置方式

    https://docs.librechat.ai
  2. 2Railway 一键部署

    打开 README 提供的 Railway 官方模板链接,按页面提示登录并部署 LibreChat 实例

    https://railway.com/deploy/librechat-official?referralCode=HI9hWz&utm_medium=integration&utm_source=readme&utm_campaign=librechat
  3. 3Zeabur 模板部署

    备选方案,打开 README 给出的 Zeabur 模板页面,一键部署到自己的账号下

    https://zeabur.com/templates/0X2ZY8
  4. 4Sealos 模板部署

    备选方案,打开 README 给出的 Sealos 模板链接,按向导完成部署

    https://template.cloud.sealos.io/deploy?templateName=librechat
  5. 5填写模型密钥

    部署过程中按官方文档填入至少一个模型服务商的 API Key,README 未展示具体变量名

  6. 6访问聊天界面

    等待平台构建完成,用平台分配的访问域名打开页面,登录后即可开始对话

如何确认成功

部署平台显示构建成功后,打开它分配的访问域名,能看到 LibreChat 聊天界面并可发送消息即成功。

常见问题

Q:README 里有 Docker 或本地安装命令吗?

A:本题提供的 README 节选中没有出现任何 Docker、npm 或 pip 安装命令,请到官方文档 https://docs.librechat.ai 查看最新安装步骤。

Q:LibreChat 支持哪些模型供应商?

A:README 项目简介列出 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、AWS Bedrock、Azure、Groq、Mistral、DeepSeek、OpenRouter、Vertex AI,可在同一界面内切换。

Q:没有云平台账号怎么办?

A:README 提供 Railway、Zeabur、Sealos 三个一键部署入口,任选其一注册即可;也可自行按官方文档在服务器部署。

Q:部署或使用中遇到问题去哪里问?

A:可加入官方 Discord 社区 https://discord.librechat.ai ,或查看 YouTube 频道 @LibreChat 与官方文档。

注意事项

  • 本教程仅依据所提供的 README 节选整理,该节选只有徽章、链接与云部署入口,缺少完整安装说明,因此可信度为 low。
  • README 中出现的三种部署方式为 Railway、Zeabur、Sealos 一键模板,均通过网页完成,无需在本地敲命令。
  • 环境变量、端口、数据库、目录路径等信息 README 节选未给出,请勿凭猜测填写,一律以官方文档为准。
  • 部署前建议准备好模型 API Key,否则首次进入界面可能无法正常对话。

核心亮点

  • 支持十余家模型供应商并可在对话中实时切换,不锁定单一厂商
  • 内置 Agents、MCP、Code Interpreter、Artifacts、DALL·E-3 等完整工具链,开箱即用
  • 提供多用户认证、预设、消息搜索,适合团队或企业内部署

不足之处

  • 功能面广导致配置项繁多,初次部署和环境变量设置门槛较高
  • 部分高级能力依赖各厂商 API 额度与密钥,实际体验受外部服务影响

适用场景

  • 企业内网搭建统一 AI 助手,员工按权限使用不同模型
  • 开发者对比测试多家大模型在同一提示下的输出差异
  • 个人自托管替代 ChatGPT Plus,接入自有 API Key 节省成本

替代项目

Open WebUI、Lobe Chat、ChatGPT-Next-Web

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