Conectar RAGFlow o Dify a varios LLM con una clave | HopBase

Para conectar una base de conocimiento corporativa a varios LLM bastan tres datos: en RAGFlow o Dify añada un proveedor de modelos de tipo «compatible con OpenAI», ponga como Base URL https://api.hop-base.com/v1, pegue una clave de HopBase y escriba cada ID de modelo tal como lo devuelve GET /v1/models. Si esa clave incluye varios grupos, una misma base de conocimiento puede usar DeepSeek, GPT, GLM, Kimi, Qwen y Gemini; Claude requiere el tipo de proveedor Anthropic. Mantenga su proveedor actual de embeddings. Dé a cada aplicación su propia clave con límite de gasto y tendrá el coste separado por aplicación.

Antes de empezar: HopBase no es un proveedor integrado en RAGFlow ni en Dify

Hoy ninguno de los dos proyectos incluye HopBase en su lista de proveedores. Esta guía usa la opción genérica que ambos ofrecen: una API compatible con OpenAI. Los nombres de los menús cambian entre versiones, así que los pasos describen los campos y no textos exactos de la interfaz.

Paso 1: crear la clave y confirmar los IDs de modelo

1. En la consola, cree una clave y elija los grupos que necesita la base de conocimiento (de 1 a 10 por clave). La clave solo puede llamar a los modelos de esos grupos.
2. Asigne a la clave un límite de gasto y una fecha de caducidad y, si lo desea, una lista de IP (la IP de salida de su servidor de RAGFlow o Dify).
3. Consulte los modelos disponibles con esa clave y copie los IDs completos, sin reescribirlos ni quitar o añadir sufijos:

curl https://api.hop-base.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key"

Un nombre mal escrito, o un modelo fuera de los grupos de la clave, devuelve 404 model_not_found.

Paso 2: configurar RAGFlow

1. Abra la página de proveedores de modelos (Model providers) en la configuración de usuario.
2. Elija el tipo de proveedor compatible con OpenAI y cree una instancia.
3. Base URL: https://api.hop-base.com/v1 (con /v1). API Key: sk-your-key.
4. Añada un modelo: el nombre es el ID de /v1/models y el tipo es chat; use un tipo de visión solo con modelos que acepten imágenes.
5. Active las llamadas a herramientas solo si el modelo las admite. Verifique cada modelo y guarde.
6. En los modelos predeterminados, apunte el modelo de chat por defecto al que acaba de añadir. RAGFlow también exige un modelo de embeddings por defecto: déjelo en su proveedor actual.

Paso 3: configurar Dify

1. Como propietario o administrador del espacio de trabajo, abra la gestión de proveedores de modelos e instale el plugin de proveedor compatible con OpenAI.
2. Añada un modelo: nombre = ID completo, clave = sk-your-key, endpoint de la API = https://api.hop-base.com/v1.
3. Indique el tamaño de contexto según la ficha del modelo y active el soporte de visión solo en modelos que acepten imágenes.
4. Guarde y seleccione el modelo en su aplicación de base de conocimiento o en el nodo LLM de un flujo de trabajo.

¿Y Claude?

Claude solo se sirve por el protocolo Anthropic Messages (/v1/messages); llamarlo con el tipo compatible con OpenAI devuelve 404. Use el tipo de proveedor Anthropic, con Base URL https://api.hop-base.com (sin /v1) y una clave que incluya un grupo de Claude. Si el formulario de Anthropic de su versión no tiene un campo de Base URL editable, esa versión no puede usar Claude a través de HopBase; mientras tanto, use GPT o DeepSeek con el tipo compatible con OpenAI.

Elegir modelos según la función

Función	IDs de ejemplo (confírmelos con /v1/models)	Notas
Preguntas del día a día	deepseek-v4.1-flash, qwen3.8-flash, gpt-6-luna	Bajo coste, adecuado para mucho volumen de consultas
Razonamiento complejo / resúmenes	gpt-6-sol, qwen3.8-max, Claude (tipo Anthropic)	Resérvelos para aplicaciones donde prima la calidad
Documentos largos (contratos completos, manuales)	kimi-k3, glm-5.3-flash, deepseek-v4.1-flash	Todos con unos 1M de contexto; kimi-k3 limita la salida a 32.768 tokens
Imágenes y documentos escaneados	glm-5.3-flash, deepseek-v4.1-flash	Ambos aceptan URL de imagen y base64
Imágenes (solo base64)	kimi-k3	Acepta imágenes en base64; las URL de imagen devuelven 400

Active la visión solo en modelos que leen imágenes. Por ejemplo, deepseek-v4-pro-202606 no acepta imágenes: una solicitud con imagen devuelve 400 antes de llegar al modelo y no se cobra.

Embeddings y rerank: mantenga su proveedor actual

El catálogo público de HopBase no incluye modelos de embeddings. Siga vectorizando y reordenando con el proveedor que usa hoy. Cambiar el modelo de embeddings suele obligar a reindexar; cambiar el modelo de chat, no. Esa es la ventaja práctica de llevar solo la parte de chat a HopBase: puede cambiar de modelo sin tocar los vectores existentes.

Una clave por aplicación, el coste separado por aplicación

1. Una aplicación, una clave: la base de soporte, la jurídica y la de documentación técnica tienen cada una su clave. Una filtración o un bucle descontrolado se detiene en una sola clave.
2. Límite por clave: cuando una clave agota su límite, las solicitudes se rechazan antes de procesarse (HTTP 402 insufficient_quota); una aplicación no puede consumir todo el presupuesto.
3. Departamentos: una clave sin miembro asignado puede asignarse directamente a un departamento, con un límite departamental que se reinicia en su día de corte (cualquier día del 1 al 28).
4. Exportar y conciliar: filtre la página de uso por clave o departamento y exporte un CSV; cada fila se recalcula como coste oficial × descuento ÷ tipo de cambio = importe cobrado. Las solicitudes fallidas no se cobran.

Las diferencias de parámetros de cada modelo (como include_reasoning en Kimi K3) están en Una sola clave compatible con OpenAI para DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi y Doubao. Las reglas de Base URL están en la documentación de Base URL y los campos de cliente en Clientes de terceros.

Preguntas frecuentes

¿Por qué RAGFlow da 404 al añadir un modelo?

Revise tres cosas: que el nombre coincida exactamente con /v1/models, que la Base URL termine en /v1 y que Claude no esté configurado con el tipo compatible con OpenAI (Claude va con el tipo Anthropic y sin /v1).

¿Puede Dify usar Claude, GPT y DeepSeek a la vez?

Sí. Añada los grupos correspondientes a una clave. GPT y DeepSeek van por el tipo compatible con OpenAI y Claude por el tipo Anthropic; ambos proveedores comparten la misma clave.

¿Se usan los datos de nuestra base de conocimiento para entrenar modelos?

No. Las instrucciones y las respuestas solo se usan para completar la solicitud; no se conservan como datos de negocio ni se usan para entrenar. Los metadatos de facturación se conservan para facturas y auditoría, y todo el tráfico va cifrado con TLS.

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