Dify
开源 LLM 应用开发平台，集工作流、RAG 知识库与智能体于一体
简介
Dify 是可视化 LLM 应用开发平台。将其接入 TokenMix 的 OpenAI 兼容接口后，可在 Dify 的工作流、聊天机器人或 RAG 知识库中直接调用 Claude、GPT-5、DeepSeek、Qwen 等所有 TokenMix 支持的模型，无需单独配置每家厂商的凭据。
前置条件
需要自托管一个 Dify 实例。最快的方式是 Docker Compose：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
浏览器访问 http://localhost（默认 80 端口），首次启动时创建管理员账号。
同时需要 TokenMix API Key：在 tokenmix.ai → 控制台 → API Keys 中创建一个新密钥。
配置步骤
步骤 1 — 打开模型供应商设置
在 Dify 工作区，点击右上角头像 → 设置 → 模型供应商。
步骤 2 — 添加 OpenAI-API 兼容供应商
找到 OpenAI-API-compatible，点击 添加模型。
步骤 3 — 填写连接信息
| 字段 | 值 |
|---|---|
| API endpoint URL | https://api.tokenmix.ai/v1 |
| API Key | 你的 TokenMix 密钥（sk-tm-…） |
| 模型名称 | 例如 claude-sonnet-4.6 |
| 模型类型 | LLM |
| 补全模式 | Chat |
| 上下文长度 | 按模型填写（Claude Sonnet 填 200000） |
点击 保存，Dify 会自动验证凭据。
步骤 4 — 添加 Embedding 模型（RAG 必需）
重复步骤 2-3，将 模型类型 改为 Text Embedding，模型名称填写 TokenMix 支持的 embedding 模型（在模型列表页按 type=embedding 筛选，例如 text-embedding-3-large）。
步骤 5 — 在工作流或聊天机器人中使用
创建或打开应用 → 在模型选择器中选择刚才添加的模型，即可通过 TokenMix 路由请求。
验证
在 Dify 的「调试与预览」面板发送一条消息，收到正常回复说明接入成功。
也可以在 TokenMix 控制台 → 使用记录 中确认请求已被记录。
常见问题
Q: 添加模型后 Dify 提示「配额不足」或「API Key 无效」。 A: 重新检查 设置 → 模型供应商 中的密钥，重新粘贴以排除前后空格。同时确认 TokenMix 余额充足。
Q: TokenMix 支持哪些 Embedding 模型？
A: 访问 tokenmix.ai → 模型，按类型 Embedding 筛选。常用的有 text-embedding-3-large 和 text-embedding-3-small，将页面显示的 short_id 填入 Dify 的模型名称字段即可。
Q: 能同时添加多个模型（如 Claude + GPT-5）吗？
A: 可以。对每个模型重复「添加模型」步骤，base_url 和 API Key 相同，只需修改模型名称和上下文长度。