Flowise

시각적으로 AI 에이전트를 만들고 TokenMix API로 연결하세요.

TokenMix 정보 준비

• API Key: TokenMix 콘솔에서 만든 sk-tm-... 키
• Chat 모델 ID: TokenMix 모델 페이지에서 복사, 예:
• Embedding 모델 ID: RAG 또는 지식베이스를 만들 때 필요, 예:
• Base Path: https://api.tokenmix.ai/v1

Flowise 실행

처음에는 배포보다 로컬 테스트가 먼저입니다.

npm install -g flowise
npx flowise start

브라우저에서 http://localhost:3000 을 열고 Chatflow를 만듭니다.

Chat 모델 노드 설정

1. ChatOpenAI-Custom 노드를 추가합니다.
2. Credential에서 OpenAI API Key를 만들고 TokenMix Key를 붙여 넣습니다.
3. Model Name에 TokenMix 모델 ID를 입력합니다.
4. Base Path에 https://api.tokenmix.ai/v1 을 입력합니다.
5. Streaming은 켜둡니다.
6. Temperature는 처음에 0.7 정도로 시작합니다.
7. Base Options는 특별한 header가 필요하지 않으면 비워둡니다.

RAG / 지식베이스 Embedding 설정

벡터 검색이나 RAG를 쓰는 경우 OpenAIEmbeddingsCustom 또는 OpenAIEmbeddings도 TokenMix로 맞춰야 합니다.

• API Key: 같은 TokenMix Key
• Model Name: TokenMix embedding 모델 ID
• Base Path: https://api.tokenmix.ai/v1

Chat 모델과 embedding 모델을 혼용하지 마세요. 채팅이 성공해도 embedding 설정이 틀리면 문서 검색은 실패합니다.

테스트 프롬프트

Explain TokenMix API in three short sentences and mention why it works well with Flowise.

문제 해결

• 401: API Key가 틀렸거나 공백이 포함되었습니다.
• 404/model not found: Model Name이 TokenMix 모델 ID가 아닙니다.
• 연결 실패: Base Path가 https://api.tokenmix.ai/v1 인지 확인하세요.
• 지식베이스 답변 실패: Embedding 노드도 TokenMix를 쓰는지 확인하세요.
• 모델이 드롭다운에 없음: ChatOpenAI-Custom에서 모델 ID를 직접 입력하세요.