LibreChat 使用教程：界面设置与对话验证
LibreChat 打开网页后，默认并不会自动带上可用模型。
你需要先在设置里告诉它模型从哪里来：用云端 API 就填接口地址和密钥，用本地 Ollama 就填本地服务地址。
配置保存后新建对话，能正常收到回复才算真正可用。
开始前先确认两件事
这篇教程假设 LibreChat 已经部署完成，浏览器能打开登录页或主界面。
如果还没部署，先完成容器或源码启动，再回来配置模型。
需要提前准备的信息：
- 云端 API 方式：接口地址（例如
https://api.openai.com/v1）、API Key、要使用的模型名（如gpt-4o-mini）。 - 本地 Ollama 方式：Ollama 已在本机或同一网络内运行，默认地址为
http://localhost:11434，且已拉取至少一个模型，例如ollama pull llama3。 - 如果 LibreChat 跑在 Docker 里，而 Ollama 跑在宿主机，
localhost指向的是容器内部，需要改成宿主机可达的地址，例如http://host.docker.internal:11434（Linux 下可能需要用宿主机局域网 IP）。
在设置里添加模型来源
登录 LibreChat 后，点击左下角或侧边栏的设置入口（不同版本位置略有差异，通常在头像或齿轮图标附近）。
找到“模型”或“自定义端点”相关区域，按你使用的方式填写：
云端 API 方式：
- 端点名称：自定义，例如
openai。 - API 地址：填写完整接口根地址，末尾不要多写
/chat/completions。 - API Key：粘贴你的密钥。
- 模型名：填写你要调用的模型标识，多个模型可用逗号分隔。
本地 Ollama 方式：
- 端点名称：例如
ollama。 - API 地址：
http://localhost:11434（Docker 场景按上文调整）。 - API Key：本地 Ollama 通常留空或随意填写，以实际部署要求为准。
- 模型名：填写已拉取的模型，例如
llama3。
填写完成后保存。
如果界面提供“测试连接”按钮，先点一次，确认返回成功再继续。
新建对话并验证回复
回到主界面，新建一个对话。
在模型选择器里应该能看到刚才配置的模型。
选中后发送一条简单消息，例如“你好，请回复 OK”。
判断是否成功的标准：
- 消息发出后出现加载状态，随后返回模型回复。
- 浏览器开发者工具的 Network 面板中，请求状态码为 200，响应体包含回复内容。
- 如果使用本地 Ollama，可以在服务器上执行
ollama list确认模型存在，并执行curl http://localhost:11434/api/tags检查服务是否可访问。
常见问题与避坑
模型列表为空：先检查 API 地址是否填写完整，云端地址通常以 /v1 结尾；
本地地址不要漏掉端口号 11434。
保存后刷新页面再看。
连接超时或拒绝连接：Docker 部署时最容易踩坑。
容器内的 localhost 不是宿主机，需要换成 host.docker.internal 或宿主机局域网 IP。
同时确认防火墙放行了对应端口。
返回 401 或 403：密钥错误或没有权限。
重新复制 API Key，注意不要带入多余空格。
本地 Ollama 一般不需要密钥，如果填了反而可能被拒绝，按实际部署要求留空。
返回 404：接口地址路径不对。
云端 API 地址应填到版本号为止，例如 https://api.openai.com/v1，不要填到具体接口路径。
回复内容为空或报模型不存在：检查模型名是否拼写正确，云端模型名和本地模型名不能混用。
本地模型需先通过 ollama pull 拉取。
配置完成后建议做的检查
每次修改设置后，建议按这个顺序复查：保存配置、刷新页面、新建对话、发送测试消息。
如果仍然失败，先看浏览器 Network 面板里的请求地址和状态码，再对照服务端日志。
LibreChat 的容器日志可以用 docker logs <容器名> 查看，重点找连接错误或鉴权失败信息。
把模型来源和对话验证这两步走通，LibreChat 使用教程里最核心的配置部分就完成了。
后续切换模型或增加端点，重复上面的添加步骤即可。
