Dify — open-source платформа для построения LLM-приложений: чат-боты, AI-агенты, RAG-workflow. Поддерживает self-hosted и облачный (cloud.dify.ai) режимы. Hubris подключается как провайдер типа OpenAI-API-compatible — модели Hubris становятся доступны во всех приложениях.

Требования

Аккаунт на cloud.dify.ai или self-hosted Dify
Аккаунт на hubris.pw и API-ключ

Плагин Hubris в Marketplace

С 17 сентября 2026 года в Marketplace Dify есть наш собственный плагин-провайдер: отдельная карточка «Hubris» со знаком и готовым набором моделей — ID вводить не нужно, достаточно ключа. Ставится как любой плагин: Marketplace → поиск Hubris → Install, затем в Settings → Model Provider у карточки Hubris вписать ключ.

Шаги установки плагина даны по документации Dify — на живой установке мы их не прогоняли (Dify требует Docker или облачный аккаунт). Ниже описан путь через провайдера OpenAI-API-compatible: он проверен и работает на любой версии Dify, в том числе там, где плагин ставить нельзя.

Подключение через OpenAI-API-compatible

В Dify откройте Settings → Model Provider.
Найдите провайдера OpenAI-API-compatible. Если его нет в списке — нажмите Install model providers и поставьте его из Marketplace (в Dify 1.x провайдеры — это плагины; в облаке cloud.dify.ai он обычно уже установлен).
У провайдера нажмите Add Model и заполните поля:

Поле	Значение
Model Type	`LLM` (для chat-моделей)
Model Name	ID модели из нашего каталога, например `anthropic/claude-haiku-4.5`
Model display name	необязательно — как модель будет подписана в Dify, например `Hubris · Claude Haiku 4.5`
API Key	ваш ключ из личного кабинета Hubris
API Base URL	`https://api.hubris.pw/v1`
Completion mode	`Chat`
Model context size	размер контекста модели (см. карточку в каталоге)
Upper bound for max tokens	потолок длины ответа, например `8192`
Function Call Type	`Tool Call` — без этого Dify не передаст модели инструменты в Agent и Workflow
Stream function calling	`Support`
Vision Support	`Support`, если модель принимает изображения (есть `vision` в карточке каталога)
Structured Output	`Support`, если нужен ответ строго по JSON-схеме

Остальные поля можно не трогать: значения по умолчанию подходят.

Сохраните. Dify проверит настройки одним коротким запросом к модели (он стоит копейки) — и модель появится в списке доступных.

Чтобы добавить ещё модели — повторите для каждой. Один ключ Hubris работает на все.

Адрес — именно api.hubris.pw, с api. в начале и /v1 в конце. Домен hubris.pw — это сайт и личный кабинет: запросы к API он не обслуживает.

Использование в приложениях

После подключения модель Hubris доступна везде, где Dify предлагает выбор LLM:

AI Chatflow — собранный из блоков чат-агент.
LLM-блок в Workflow — точка вызова модели в произвольном workflow.
Agent app — приложение с инструментами и многошаговыми сценариями.
Knowledge / RAG — встраивание модели в retrieval-цепочки.

В каждом блоке выбираете подключённого провайдера (OpenAI-API-compatible) и нужную модель.

Потоковый вывод и вызов инструментов

Потоковый вывод включён по умолчанию: Dify шлёт stream: true в наш /v1/chat/completions и запрашивает счётчик токенов в последнем фрагменте (stream_options) — расход в логах совпадает с тем, что показывает Dify.

Вызов инструментов у провайдера OpenAI-API-compatible по умолчанию выключен (Function Call Type = Not Support). Чтобы модель могла работать в Agent-приложении и вызывать инструменты в Workflow, при добавлении модели поставьте Function Call Type = Tool Call и Stream function calling = Support. Сама модель тоже должна уметь инструменты — в каталоге это фильтр «tool calling».

Embeddings для RAG

Для поиска по базе знаний нужна отдельная модель типа Text Embedding. У того же провайдера OpenAI-API-compatible нажмите Add Model ещё раз, выберите Model Type = Text Embedding и укажите эмбеддер из нашего каталога, например openai/text-embedding-3-small. API Base URL и API Key — те же, что у LLM.

Два поля, которых нет у LLM: Model context size — сколько токенов принимает эмбеддер за раз (у text-embedding-3-small это 8191), и Model max chunks per batch — сколько фрагментов документа уходит одним запросом. Наш /v1/embeddings принимает массив, так что можно поставить 16: индексация пойдёт быстрее.

Решение проблем

Provider добавлен, но Dify не видит модели

Перепроверьте API Base URL — должен быть https://api.hubris.pw/v1 (с api. в начале и /v1 в конце, без косой черты после).
Убедитесь, что Model Name точно совпадает с ID из каталога Hubris.

«Неверный API-ключ» (401) при сохранении модели

API-ключ должен начинаться с sk-gw- и не содержать пробелов. Целиком ключ виден только при создании; если не сохранили — выпустите новый в разделе «Ключи».

«Модель не найдена» (404)

ID должен совпадать с каталожным символ в символ, вместе с вендором перед косой чертой: anthropic/claude-haiku-4.5, а не claude-haiku-4.5.

Ответы обрываются или получаются короткими

Проверьте Model context size — он должен соответствовать реальному контексту модели (карточка в каталоге).
Поднимите Upper bound for max tokens: это потолок длины ответа, по умолчанию 4096.

Агент не вызывает инструменты

Откройте настройки модели у провайдера и проверьте Function Call Type = Tool Call. По умолчанию там Not Support, и Dify не показывает модель в Agent-приложениях с инструментами.

Что дальше

Каталог моделей — IDs для подключения в Dify.
Управление API-ключами — отдельный ключ под Dify-приложение.
Расходы — детализация по запросам.
Структурированный вывод — стабильные JSON-ответы в workflow.

Обновлено: 18 сентября 2026 г.

ID	Когда подходит
`anthropic/claude-haiku-4.5`	быстрые чат-боты, классификация
`openai/gpt-4o-mini`	универсальный недорогой выбор, поддержка structured output
`google/gemini-3.7-flash`	мультимодальные приложения

Dify