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LibreChat + Gonka AI — オープンソースのChatGPT

LibreChatは、複数のLLMプロバイダーを同時にサポートするオープンソースのChatGPTクローンです。Gonka、OpenAI、Anthropic、ローカルモデルなど、単一のインターフェースでモデルを切り替えることができます。さらに、プラグイン、プリセットプロンプト、マルチユーザー、Dockerデプロイも可能です。

LibreChatはOpenAI互換APIとAnthropic APIの両方をサポートしています。JoinGonka Gatewayは、単一のキーで両方の形式（/v1/chat/completions (OpenAI) および /v1/messages (Anthropic)）を提供します。接続は.envに1行追加するだけです。

結果として、両方のAPI形式をサポートする、チーム向けの強力なChatGPT代替品が$0.001/1Mトークンで利用できます。

ステップ1: LibreChat をデプロイする

Docker Compose — 推奨されるインストール方法:

# リポジトリのクローン
git clone https://github.com/danny-avila/LibreChat.git
cd LibreChat

# envファイルのコピー
cp .env.example .env

JoinGonka APIキー: gate.joingonka.ai/register で登録し、10M無料トークンを入手し、jg-xxx の形式のキーを作成します。

ステップ2: Gonka をプロバイダーとして設定する

LibreChat のルートにある .env ファイルを編集します:

# .env
OPENAI_API_KEY=jg-あなたのキー
OPENAI_REVERSE_PROXY=https://gate.joingonka.ai/v1/chat/completions
OPENAI_MODELS=Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8

実行します:

docker compose up -d

http://localhost:3080 を開くと、LibreChat の準備が整っています。

マルチモデル対応: LibreChat は複数のプロバイダーを接続できます。一部のタスクにはネイティブのOpenAI APIを残し、Ollama を介してローカルモデルを追加し、Gonka をメインの安価なプロバイダーとして使用できます。すべて1つのインターフェースで。

詳細設定には librechat.yaml を使用します:

# librechat.yaml
endpoints:
  custom:
    - name: "Gonka"
      apiKey: "jg-あなたのキー"
      baseURL: "https://gate.joingonka.ai/v1"
      models:
        default:
          - "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8"
      titleConvo: true
      titleModel: "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8"

LibreChat と Open WebUI の比較

最高のセルフホスト型ChatGPTインターフェース2つを比較してみましょう:

パラメータLibreChatOpen WebUI
マルチモダリティ組み込み (UIで切り替え)組み込み
プラグインはい (エコシステム)はい (拡張機能)
RAGプラグイン経由組み込み
Dockerdocker compose単一コンテナ
インターフェースChatGPTに最大限類似独自のスタイル
コミュニティ3万以上のGitHubスター4万以上のGitHubスター
設定.env + librechat.yamlUI + env

どちらもJoinGonka Gatewayと完璧に連携します。LibreChatはUXがChatGPTに近く、複数のプロバイダーを持つチームに適しています。Open WebUIはデプロイが簡単（単一コンテナ）で、RAGが組み込まれています。選択は個人の好みによります。

JoinGonka経由のモデルパラメータ: コンテキストウィンドウ — 128Kトークン、最大応答長 — 2048トークン。より長い応答が必要な場合は、LibreChatに追加のプロバイダーを接続できます。

LibreChat + Gonka = マルチモデル対応のChatGPTクローンを0.001ドル/1Mトークンで。オープンソース、Dockerデプロイ、プラグイン。1行の.env設定でチームは独自のChatGPTを手に入れます。
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