Vane

Lancez un moteur de réponse auto-hébergé avec TokenMix comme provider OpenAI.

Pour Qui

Utile si vous voulez un moteur de réponse auto-hébergé de type Perplexity. Il combine résultats de recherche et réponses modèle pour la recherche, la veille et les questions web.

Préparer Les Valeurs TokenMix

• Provider / type: OpenAI Compatible ou OpenAI
• Base URL: https://api.tokenmix.ai/v1
• API Key: TokenMix API Key
• Model: TokenMix model ID, par exemple <your-model-short-id>

Comprendre Chaque Champ

• Provider / type détermine le protocole API utilisé par l’application. Choisissez OpenAI Compatible, OpenAI ou Custom OpenAI seulement si la Base URL est configurable.
• Base URL est l’endpoint réel. Utilisez https://api.tokenmix.ai/v1, pas l’endpoint OpenAI par défaut, et n’oubliez pas /v1.
• API Key est la clé créée dans TokenMix. Traitez-la comme un secret: pas de dépôt public, capture, exemple ou log de chat.
• Model est un TokenMix model ID, pas le nom de l’application. Évitez les espaces en trop et la confusion avec les noms upstream.
• Embedding sert aux recherches documentaires, à l’indexation de knowledge base et à la recherche de similarité. Pour le premier test chat, vous pouvez l’ignorer.

Installer Ou Ouvrir L’application

1. Lancez avec Docker ou Node selon le README.
2. Préparez un service de recherche comme SearXNG.
3. Ouvrez Vane dans le navigateur et allez dans settings.
4. Configurez d’abord le model provider, puis la source de recherche.

Choisir Une Option De Déploiement

• Option locale la plus simple: Docker Bundle avec Vane et SearXNG.
• Si vous avez déjà SearXNG: Docker Slim avec SEARXNG_API_URL.
• Hébergement one-click: Sealos, RepoCloud, ClawCloud et Hostinger.
• Développeurs: Node Local. Après déploiement, changez la Base URL du provider OpenAI vers TokenMix dans le setup screen.

Configurer TokenMix

1. Ajoutez un provider OpenAI.
2. API Key: TokenMix API Key.
3. Base URL: https://api.tokenmix.ai/v1.
4. Chat Model: TokenMix chat model ID.
5. Embedding Model: TokenMix embedding model ID.
6. Si la liste des modèles ne se charge pas, saisissez l’ID manuellement.

Premier Test

Recherche “what is an OpenAI compatible API base URL” et réponds brièvement avec les sources.

Lancez d’abord ce test une fois. S’il réussit, faites ensuite un petit test réel de workflow ou de document. Ne connectez pas de données de production avant que cet appel de base fonctionne.

Après Le Premier Test

• Vérifiez d’abord que le service de recherche renvoie des résultats avant de juger la qualité des réponses.
• Configurez chat model et embedding model, sinon résumés et pertinence peuvent être instables.
• Si les citations manquent, vérifiez le backend de recherche avant de changer de modèle.
• Commencez par la recherche web publique; ne branchez pas tout de suite des données internes sensibles.

Dépannage

• 401 / unauthorized: clé incorrecte, espaces en trop ou clé expirée.
• model not found: mauvais model ID, ou votre compte n’a pas accès au modèle.
• Les requêtes partent encore vers OpenAI: Base URL non changée vers TokenMix, ou mauvais provider.
• Sortie courte ou interrompue: envoyez moins de contexte ou utilisez un modèle avec plus de contexte.

Checklist Avant Données Réelles

• Testez avec une clé de test, un projet temporaire, un document exemple ou un déclencheur manuel avant les données de production.
• Vérifiez les logs, browser Network, terminal output ou TokenMix request logs pour confirmer l’appel vers https://api.tokenmix.ai/v1.
• Assurez-vous que les erreurs restent compréhensibles sans exposer API Key, détails upstream ou chemins locaux.
• Si l’app peut envoyer des emails, modifier un CRM, écrire en base ou lancer des commandes, démarrez en draft-only ou read-only.
• Après validation, configurez permissions d’équipe, limites de budget et règles d’usage au lieu de partager une clé très privilégiée.

Sécurité Pour Débuter

Testez d’abord avec un projet temporaire, un document d’essai ou un déclencheur manuel. Quand les réponses fonctionnent, connectez les vrais dépôts, bases de connaissance ou automatisations de production. Pour suppression de fichiers, commandes, emails, base de données ou CRM, demandez d’abord un plan plutôt qu’une exécution directe.