LobeChat 部署后连不上模型？API 配置与排错指南
LobeChat 部署完能打开页面，不等于已经能对话。
多数“用不了”的情况出在模型设置里：接口地址、API Key 或模型名填错，或者本地服务没启动。
本文按“先确认部署方式，再填配置，最后验证”的顺序，把 LobeChat 使用教程里最容易卡住的环节讲清楚。
先确认你的 LobeChat 跑在哪
不同部署方式，设置入口和网络路径不一样。
先对照下面三种情况：
- Docker 部署：浏览器访问
http://服务器IP:3210，设置入口在页面左下角头像 → 设置 → 语言模型。 - Vercel 等平台部署：直接访问分配的域名，设置入口相同，但要注意平台环境变量是否已配置。
- 本地开发模式：运行
pnpm dev或npm run dev后访问http://localhost:3000，设置入口相同。
如果页面能打开但设置里保存后没反应，先看浏览器开发者工具的 Network 面板，确认请求是发往你填的地址，还是被前端代理拦住了。
填对模型接口的三个字段
LobeChat 的语言模型设置里，核心是三项：接口地址、API Key、模型名称。
以 OpenAI 兼容接口为例：
- 接口地址：填到
/v1为止，例如https://api.openai.com/v1。不要填完整对话路径。 - API Key：填服务商提供的密钥，注意不要带多余空格或引号。
- 模型名称：必须和服务商文档里的模型 ID 完全一致，大小写和连字符都不能改。
如果用的是本地 Ollama，接口地址通常填 http://localhost:11434/v1，API Key 可以随便填一个非空值，模型名填 ollama list 里显示的模型，例如 qwen2.5:7b。
注意：如果 LobeChat 跑在 Docker 里，localhost 指向容器自身，应改成宿主机的局域网 IP 或 host.docker.internal。
保存后回到对话页，在模型选择器里选中刚配置的模型，发一句“你好”测试。
常见报错怎么查
配置保存后对话失败，按报错类型排查，比盲目重装有效。
- 401 Unauthorized：密钥错误或未生效。检查 Key 是否复制完整，是否有多余换行；如果是自建中转服务，确认它允许当前来源访问。
- 404 Not Found：接口地址多写或少写了路径。常见错误是填了
https://api.openai.com而漏掉/v1，或者把/chat/completions也拼进去了。 - 连接超时或 Failed to fetch：先确认目标服务是否可达。在服务器上执行
curl -I https://api.openai.com/v1/models看返回状态；本地 Ollama 则执行curl http://localhost:11434/api/tags。如果命令行不通，LobeChat 里也不会通。 - 模型列表为空：部分服务商需要手动输入模型名，不能自动拉取。在设置里关闭“获取模型列表”或手动添加模型 ID。
另外，如果 LobeChat 部署在 HTTPS 域名下，而接口地址是 HTTP，浏览器会拦截混合内容请求，表现为请求直接失败。
这种情况需要给接口也配上 HTTPS，或通过反向代理统一转发。
验证是否真正可用
不要只看设置页显示“保存成功”。
回到对话界面，选中所配模型，连续发两轮消息，确认能正常返回且上下文不丢。
再打开浏览器开发者工具的 Network 面板，看请求是否返回 200，响应体里是否有 choices 字段。
如果返回 200 但内容为空，检查模型名是否被服务商支持，以及该 Key 是否有对应模型的调用权限。
最后提醒一句：LobeChat 使用教程里反复出现的“连不上”，九成是地址、密钥、模型名三者之一不匹配。
按上面的顺序逐项核对，通常几分钟内就能定位。
