经验案例
Cherry Studio 接入
添加 OpenAI 兼容服务商并手动添加模型。
阅读全文 →经验案例
Chatbox 接入
自定义提供方选 OpenAI Compatible。
阅读全文 →经验案例
LobeChat 接入
连接检查后还要用目标模型实际发消息。
阅读全文 →经验案例
NextChat 与 Open WebUI 接入
注意客户端是否自动补 /v1。
阅读全文 →经验案例
客户端常见问题排查
按 404、模型列表、连接检查、图片输入排查。
阅读全文 →github_project
Chatbox — 最适合普通用户首推的跨平台桌面/移动客户端
桌面客户端起家，Windows/Mac/Linux + iOS/Android + Web 全平台；支持自定义 OpenAI 兼容服务商（API Mode 选 OpenAI Compatible，填
阅读全文 →github_project
Cherry Studio — 多模型同屏对比 + 300+ 助手的国产桌面工作台
CherryHQ 出品，Windows/Mac/Linux 桌面客户端（另有移动版，见第 11 条）；支持添加自定义 OpenAI/Anthropic 协议服务商、多模型同一对话并排回答、300+ 预
阅读全文 →github_project
LobeChat / LobeHub — 一键部署的私人 ChatGPT 网页版，插件与 Agent 市场
Next.js 构建，可 Vercel/Docker 一键自部署的 Web/PWA 聊天框架；设置里可加 Custom Provider（Request Format=OpenAI、Proxy URL
阅读全文 →github_project
NextChat（原 ChatGPT-Next-Web）— 轻量、面具（Mask）玩法的老牌开源 Web 客户端
一键 Vercel 部署、约小体积跨平台客户端（含 Tauri 桌面端），支持 Custom Endpoint 开关填 API Key 与 API Proxy URL、自部署用 BASE_URL/CU
阅读全文 →github_project
Open WebUI — 团队自托管首选：多用户、RBAC、知识库的 Web 聊天平台
自托管 Web 平台，Docker 一条命令起；Admin→Settings→Connections→OpenAI 里 Add Connection 填 API URL + Key 即可接任意 Ope
阅读全文 →github_project
LibreChat — 配置文件驱动的多用户 ChatGPT 复刻，user_provided Key 模式很适合网关方
MIT 开源、自托管多用户系统，界面仿 ChatGPT；自定义端点不走界面而走 librechat.yaml：在 endpoints.custom 下写 name/apiKey/baseURL/mod
阅读全文 →github_project
Jan — 本地优先的开源桌面客户端，云端 Key 是它的第二模式
Menlo Research（janhq）的开源桌面应用，主打本地下载模型离线聊天，同时可在 Settings > Model Providers 加云端服务商 API Key 使用 GPT/Clau
阅读全文 →github_project
AnythingLLM — 严格说是文档/RAG 工作台，但常被当聊天客户端用（与知识库专栏交叉）
Mintplex Labs 的桌面/Docker 一体化应用：选 LLM Provider（支持 Generic OpenAI 等自定义）填地址与 Key，按 Workspace 隔离文档做 RAG
阅读全文 →case
TypingMind — 商业闭源标杆：一次性买断、BYOK、并行多模型与提示词库（非开源，必须标注）
Web/PWA 形态的付费聊天前端（非开源、无公开 GitHub 仓），用户自带各家 API Key（BYOK），卖点是文件夹/标签管理、并行多模型聊天、50+ 预置 Agent、插件与 MCP、本地
阅读全文 →case
BoltAI — macOS 原生商业客户端：系统级快捷唤起与 AI Commands 工作流
SwiftUI/AppKit 原生 macOS 应用（商业闭源），卖点不是又一个聊天窗，而是系统层整合：快捷键瞬时提问、在任意应用内用 AI Commands 跑可复用的模板工作流、截图提问（Shot
阅读全文 →github_project
Cherry Studio App（移动版）— 桌面配置之外的手机入口，单独成条
Cherry Studio 官方移动版（Expo React Native），iOS/Android，定位是把桌面的多服务商与多模型对话带到手机：多 LLM 服务商（逐步整合 OpenAI/Gemin
阅读全文 →experience
同题多模型横评实操 — 用 Cherry Studio / TypingMind 做选型，而不是凭感觉换模型
多家来源把「同一对话多模型并排回答」列为 Cherry Studio 与 TypingMind 的核心用法：开发者比代码生成、创作者比文案风格、企业比隐私与性能。把它做成固定横评流程（同提示、同参数、
阅读全文 →experience
/v1 与字段形态排错清单 — 所有客户端共用的接入故障手册（专栏必备置顶文）
把散落在各官方/接入文档里的失败原因汇成一张决策表：先分清协议（OpenAI 带 /v1、Anthropic 不带）、再分清字段形态（单地址框 vs Host+Path vs YAML vs 环境变量
阅读全文 →prompt_pack
awesome-chatgpt-prompts（prompts.chat）— 全球最大的开源提示词库，给任何客户端当角色库
f/awesome-chatgpt-prompts：以「Act as a …」角色提示为核心的社区库，配套 prompts.chat 网站可搜索复制，数据还有 CSV/Hugging Face 数据集
阅读全文 →prompt_pack
awesome-chatgpt-prompts-zh — 中文调教指南，NextChat 中文提示词的来源之一
PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh：「ChatGPT 中文调教指南」，按中文场景组织怎么让模型听话，NextChat README 明确列它为其 Awesome pro
阅读全文 →experience
把角色库变成自己的助手体系 — Cherry 300+ 助手 / NextChat 面具 / Lobe Agent 的共用方法
三家头部客户端殊途同归：Cherry 的预置助手（300+）、NextChat 的面具、Lobe 的 Agent，本质都是「系统提示 + 指定模型 + 预设参数」的打包。经验文教用户别贪多：按自己一周
阅读全文 →case
团队共用一个自部署聊天门户的案例 — Open WebUI / LibreChat 二选一决策
两条已核验的团队路线对比案例：想要界面化管理与 RBAC、少写配置选 Open WebUI（管理员在 Connections 里加连接、Workspace 做模型预设、用户组控权限）；想要每个成员填自
阅读全文 →experience
自研「一键接入 LIN」轻客户端 / 插件的设想稿 — 借鉴 TypingMind 的 BYOK 付费与 Lobe 的 Provider 预置
理想交付（LIN 已定，非强求）的落点设计：不做大而全客户端，只做一个预置好 LIN 服务商的轻壳/插件——默认服务商名称、默认基址占位（待 LIN 给确切 API URL 后填）、模型名单从 /v1
阅读全文 →