LangBot × AI Code With
AI Code With in LangBot verwenden: Drittanbieter-API / Relay-Einrichtung
Diese Seite zeigt, wie du eine Drittanbieter-API in LangBot verbindest, damit du in WeChat und anderen Chat-Plattformen mit einem benutzerdefinierten Modell antworten kannst.
Installiere zuerst LangBot, füge dann New API in der Modellkonfiguration hinzu. Gib den Schlüssel nur in LangBot ein, niemals auf dieser Seite.
- Modellanbieter
- New API
- Request-URL
- https://api.aicodewith.ai/v1
- API Key
- sk-xxxxxxxx
- Modell-ID
- deepseek-flash
Schnellstart
Diesen Schlüssel für spätere Terminals speichern
Dieses Tool speichert den Schlüssel in seinen eigenen Einstellungen. Nachdem Sie sich angemeldet haben, kopieren Sie den Schlüssel und fügen Sie ihn in das API Key-Feld in den folgenden Schritten ein.
sk-***Nicht angemeldete Besucher sehen nur einen Platzhalter. Melden Sie sich an, dann tragen wir Ihren Schlüssel ein. Sign in · Einen Schlüssel in der Konsole abrufen
Durch das Kopieren wird der Befehl nur in die Zwischenablage gelegt. Sie müssen ihn weiterhin in einem Terminal ausführen oder den Schlüssel in die Tool-Einstellungen einfügen. So erhalten Sie einen API-Schlüssel
Erstellen Sie in der LangBot-Modellkonfiguration ein Modell mit New API: Füllen Sie Request-URL, API-Schlüssel und Modellname aus und wählen Sie es dann in der Pipeline aus. Etwa 3 Minuten.
LangBot ist eine Open-Source-Plattform für IM-Bots. Öffnen Sie die Modellkonfiguration, erstellen Sie ein Modell, wählen Sie New API, füllen Sie Request-URL, API-Schlüssel und Modellname aus und wählen Sie das Modell dann in einer Pipeline aus.
Ein Modell mit New API erstellen
Öffnen Sie die Modellkonfiguration und erstellen Sie ein Modell. Setzen Sie den Anbieter auf New API. Setzen Sie die Request-URL auf https://api.aicodewith.ai/v1 (einschließlich /v1), fügen Sie Ihren API-Schlüssel von AI Code With ein und fügen Sie eine Modell-ID von dieser Seite in das Feld Modellname ein.
Schnellkopieren
Request-URL
https://api.aicodewith.ai/v1
Modellanbieter
New API
Einen Modellnamen kopieren
Der Modellname muss exakt mit der AI Code With Model ID übereinstimmen. Kopiere eine ID unten und füge sie in Model Name ein.
Wähle eine Familie, kopiere dann eine Model ID in Model Name. Request URL bleibt für jedes Modell gleich.
Ausgewählt
- Anbieter
- Claude
- Modell-ID
- claude-sonnet-5-5
Der vollständige Katalog folgt der AI Code With-Dokumentation und der Preisseite. Beispielnamen in Screenshots zeigen nur, wo eingefügt werden soll; verwende eine ID von dieser Seite.
Vollständige Modellliste anzeigenIn Model Configuration, create a model. Choose New API, set Request URL to https://api.aicodewith.ai/v1, then paste the API key and a model name from this page. Das Modell in der Pipeline auswählen
Öffnen Sie die Pipeline und weisen Sie das gerade erstellte Modell dem integrierten Agent zu, dann speichern Sie. Ein Modell zu erstellen, ohne es in der Pipeline auszuwählen, bewirkt nichts.
Open the pipeline, assign the model you just created to the built-in Agent, then save. Creating a model without selecting it in the pipeline does nothing. Eine Nachricht senden und überprüfen
Senden Sie eine Testnachricht in WeChat oder einem anderen verbundenen Kanal. Eine normale Antwort bestätigt die Verbindung – gleichen Sie dann den Aufruf anhand von Zeit und Modell in den Nutzungsaufzeichnungen von AI Code With ab.
Send a test message in WeChat or another connected chat. A normal reply confirms the connection. Match the call by time and model in AI Code With usage records.
Wie verbindet LangBot mit AI Code With?
LangBot verwendet New API als OpenAI-kompatiblen Anbieter. Die Verbindung mit AI Code With bedeutet, Request URL, Schlüssel und Modellnamen zu ändern und dann das Modell in einer Pipeline auszuwählen:
- Ein New-API-Modell erstellen
- Öffne die Modellkonfiguration und erstelle ein Modell. Setze den Anbieter auf New API.
- Request URL ausfüllen
- Setze Request URL auf https://api.aicodewith.ai/v1 (einschließlich /v1). Dies ist die OpenAI-kompatible Adresse — verwende keine andere Relay-Domain.
- Modellnamen einfügen
- Füge eine Model ID von dieser Seite in Model Name ein. LangBot ruft den AI Code With-Katalog nicht ab.
- In der Pipeline auswählen
- Öffne die Pipeline, weise das neue Modell dem integrierten Agenten zu und speichere. Ein Modell zu erstellen reicht nicht aus.
- Nachricht senden
- Sende eine Testnachricht in WeChat oder einem anderen verbundenen Kanal. Eine normale Antwort bestätigt die Verbindung.
Ablauf: LangBot → New API (Request URL + API-Schlüssel + Modellname) → Pipeline-Bindung → AI Code With API. Alles wird in der WebUI konfiguriert. Keine Dateien zu bearbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Neu bei LangBot?
LangBot ist eine Open-Source-IM-Bot-Plattform, die große Modelle mit WeChat, WeCom, Lark, QQ und anderen Chat-Kanälen verbindet.
LangBot-Dokumentation und GitHub
Schließe die Bereitstellung anhand der LangBot-Dokumentation ab und öffne dann die Modellkonfiguration in der WebUI. Diese Seite hostet nicht das Installationspaket.
LangBot-Bereitstellungsdokumentation öffnenDie vollständige Installationsanleitung findest du auf der LangBot-Website. Diese Seite behandelt nur die Verbindung mit AI Code With.
Häufige Fehlerbehebung
Die häufigsten Probleme fallen in 4 Kategorien.
401 / falsche Request URL
Symptom: Erstellen, Scannen oder Testen gibt 401, Invalid Authentication oder einen ungültigen API-Schlüssel zurück.
Ursache: Request URL wurde auf einen anderen Anbieterstandard gesetzt, /v1 wurde weggelassen oder der falsche Schlüssel wurde eingefügt.
- Setze Request URL nur auf https://api.aicodewith.ai/v1 — einschließlich /v1
- Bestätige, dass der Schlüssel ein gültiger AI Code With API-Schlüssel ist, kein LangBot-lbk_-Schlüssel
- Füge den Schlüssel erneut ohne zusätzliche Leerzeichen ein
Model Not Exist / Namensabweichung
Symptom: Der Modelltest in der Konfiguration kann erfolgreich sein, aber die Pipeline oder der Bot gibt Model Not Exist oder einen Request-Parameter-Fehler zurück.
Ursache: Der Modellname stimmt nicht mit der Gateway-ID überein oder die Pipeline zeigt noch auf ein altes Modell.
- Kopiere die Model ID von dieser Seite, anstatt ein Screenshot-Beispiel einzugeben
- Öffne die Pipeline und bestätige, dass sie das gerade erstellte Modell auswählt
- Bestätige, dass der Schlüssel auf dieses Modell zugreifen kann
Pipeline hat das neue Modell nicht gebunden
Symptom: Logs zeigen LLM model not found or not configured oder No LLM model configured for local-agent runner.
Ursache: Das Modell wurde erstellt, aber nicht dem integrierten Agenten zugewiesen oder die Pipeline wurde nicht gespeichert.
- Öffne Pipeline → Configuration → Model und wähle das neue Modell aus
- Klicke auf Speichern und teste dann erneut
- Bleibe nicht beim Test-Button im Dialog zum Erstellen des Modells stehen
Modelltest erfolgreich, aber Chat antwortet nicht
Symptom: Der Test zum Erstellen des Modells ist erfolgreich, aber Pipeline-Debug oder WeChat-Chat antwortet nicht normal.
Ursache: Die Pipeline wurde nicht gespeichert, der Bot ist nicht an diese Pipeline gebunden oder die Live-Anfrage trifft noch das falsche Modell.
- Bestätige, dass die Pipeline gespeichert ist und der Bot diese Pipeline verwendet
- Probiere eine andere auf dieser Seite aufgeführte Model ID aus
- Prüfe die Nutzungsdaten von AI Code With auf einen passenden Aufruf
Brauchst du die vollständige Anleitung?
Jeder Konfigurationsparameter, die vollständige Modellliste und weitere Fehlerbehebung findest du in der AI Code With-Dokumentation.
AI Code With-Dokumentation öffnen