AnythingLLM

AnythingLLM — рабочее место поверх своих документов: загружаете файлы и ссылки, они превращаются в базу знаний, и модель отвечает по ней. Есть рабочие пространства с раздельными правами, агенты с инструментами и веб-поиском. Ставится десктоп-приложением или контейнером на сервер.

Hubris подключается как провайдер Generic OpenAI — и для чата, и для эмбеддингов, и для агентов. Один ключ, оплата в рублях с общего баланса.

Требования

• AnythingLLM — десктоп-версия или своя установка. Подписи ниже сверены с десктоп-версией 1.16.1; настройки провайдеров у сервера те же
• Аккаунт на hubris.pw и API-ключ

Подключение чата

1. Откройте Настройки (значок гаечного ключа внизу боковой панели) → Поставщики ИИ → Предпочтение LLM (Settings → AI Providers → LLM).
2. В поле Поставщик LLM (LLM Provider) выберите Generic OpenAI — список длинный, его можно отфильтровать поиском.
3. Заполните поля (они подписаны по-английски и в русском интерфейсе):

4. Нажмите Save changes — появится «LLM preferences saved successfully.». Модель начнёт отвечать в чатах рабочего пространства.

При первом запуске десктоп-версии мастер настройки предлагает скачать локальную модель. Чтобы сразу подключить Hubris, нажмите Ручная настройка, выберите в списке Generic OpenAI и заполните те же поля, что в таблице выше.

Model context window и Max Tokens заполняйте по карточке модели в каталоге, а не наугад. Если поставить окно больше настоящего, AnythingLLM отправит слишком длинный контекст и получит ошибку; если сильно меньше — начнёт молча выбрасывать куски документов из ответа.

Эмбеддинги для базы знаний

Чтобы документы искались, нужен эмбеддер. Откройте Настройки → Поставщики ИИ → Настройки встраивания (Settings → AI Providers → Embedder), в поле Поставщик встраивания (Embedding Provider) выберите Generic OpenAI и заполните:

Нажмите Сохранить изменения (Save changes). Смена эмбеддера сбрасывает уже проиндексированные документы рабочих пространств — их придётся встроить заново.

Документ попадает в базу знаний так:

1. Нажмите значок загрузки рядом с названием рабочего пространства в боковой панели — откроется окно Документы (Documents).
2. Загрузите файл в область Нажмите для загрузки или перетащите файл (Click to upload or drag and drop) — он появится в списке Мои документы (My Documents).
3. Отметьте его, нажмите Переместить в рабочее пространство (Move to Workspace), затем Сохранить и внедрить (Save and Embed). Документ появится в правой колонке с названием рабочего пространства.

Эмбеддинги считаются один раз при встраивании документа и стоят копейки по сравнению с чатом — но при переиндексации большой библиотеки расход будет заметен разово.

Агенты

В AnythingLLM 1.16 у рабочего пространства по умолчанию включён Режим чата → Агент (Chat mode → Agent): обычный чат сам вызывает инструменты — поиск по документам, чтение ссылок — через тот же провайдер Generic OpenAI с теми же адресом и ключом. Инструменты передаются модели штатным способом OpenAI (tools), поэтому модель должна поддерживать вызов инструментов. Берите модель, у которой в карточке каталога есть tools — например openai/gpt-4o-mini, anthropic/claude-sonnet-5, openai/gpt-5.6-luna или google/gemini-3.8-flash.

Для моделей без прямого вызова инструментов AnythingLLM предлагает команду @agent в начале сообщения. Режим меняется в настройках рабочего пространства: Редактировать рабочее пространство → Настройки чата → Режим чата (Edit Workspace → Chat Settings → Chat mode).

Выбор моделей

ID берите из каталога — они пишутся полностью, вместе с вендором.

Каталог у нас открыт без ключа — список можно посмотреть прямо в браузере: api.hubris.pw/v1/models.

Почему через Generic OpenAI, а не отдельным провайдером

Мы отправляли в AnythingLLM отдельного провайдера — со своей карточкой, знаком и живым списком моделей. Заявку закрыли, и это правильное решение: в их правилах прямо записано, что сервисы со стандартной схемой OpenAI (/v1/chat/completions, /v1/models, обычный Bearer-ключ) отдельной интеграции не получают и подключаются именно через Generic OpenAI. Мы ровно такой сервис.

То есть описанный выше способ — не временный обход в ожидании чего-то лучшего, а тот путь, который в AnythingLLM предусмотрен. Ничего ждать не нужно.

Решение проблем

Список моделей не появился или чат пишет «Could not respond to message.»

• Проверьте адрес: https://api.hubris.pw/v1 — с api. в начале, с /v1 в конце, без косой черты после. С адресом сайта hubris.pw поле Selected Model остаётся текстовым, а в чате под «Could not respond to message.» будет наше пояснение: «Запрос к API пришёл на адрес сайта…» с правильным адресом.
• Проверьте ключ: он начинается на sk-gw-, без пробелов по краям.
• Откройте api.hubris.pw/v1/models в браузере. Открывается — значит, API доступен, и дело в ключе или адресе. Если адрес и ключ верны, а список то появляется, то нет, — это обрыв сети между компьютером и API: откройте страницу настроек заново.

Модель есть в каталоге, но чат отвечает ошибкой про модель

ID должен совпадать с каталожным символ в символ, вместе с вендором перед косой чертой. Короткие имена без вендора мы не принимаем.

Документы загрузились, но ответы их не учитывают

Проверьте, что эмбеддер настроен и документы перемещены в рабочее пространство и встроены, а не просто лежат в Мои документы: в AnythingLLM это разные шаги. Если после Сохранить и внедрить документ так и не появился в правой колонке, встраивание не прошло (в журнале приложения — «Failed to vectorize»): проверьте адрес и ключ эмбеддера и повторите. Файл, прикреплённый скрепкой или кнопкой Загрузить документ в поле ввода, попадает только в текущий разговор, а не в базу знаний.

Ошибка про недостаточный баланс

Пополните баланс в кабинете — от 500 ₽, через СБП, банковской картой или по счёту для юридических лиц.

Проверено на AnythingLLM Desktop 1.16.1, 16 сентября 2026.

Что дальше

• Каталог моделей — ID и окна контекста для полей настроек.
• Эмбеддинги — что уходит в Hubris при индексации документов.
• Управление ключами — отдельный ключ под установку, чтобы расход был виден отдельно.
• Расходы — детализация по запросам и моделям.

Обновлено: 16 сентября 2026 г.