Documentación
AnythingLLM
AnythingLLM llega a un endpoint para el que no incluye un proveedor con nombre mediante el único llamado Generic OpenAI: una URL base, una clave y un ID de modelo que escribes tú. Dos de sus cinco campos tienen valores predeterminados que pueden costarte dinero sin que te des cuenta.
AnythingLLM llega a un endpoint para el que no incluye un proveedor con nombre mediante el llamado Generic OpenAI — URL base con /v1, una clave y un ID de modelo que introduces manualmente, ya que no obtiene ninguna lista.
LLM Provider Generic OpenAI
Base URL https://api.kunavo.com/v1
API Key sk-kn-...
Selected Model claude-sonnet-5
Model context window 1000000
Max Tokens 8192/v1. La página de configuración de AnythingLLM no lo dice en el texto; su propio server/.env.example, incluido en el producto, sí lo hace: escribe el mismo ajuste como GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='http://proxy.url.openai.com/v1', y el código fuente del proveedor pasa ese valor al SDK de OpenAI como baseURL sin modificarlo, añadiendo solo la ruta. Ambas fuentes se consultaron el 21 de septiembre de 2026.sk-kn-) y añade crédito desde $10; las llamadas se pagan con ese saldo y las llamadas fallidas no se facturan. El panel se abre entonces en la configuración de AnythingLLM.Paso a paso
- Cree una clave en
/app/keysy cópiela: se muestra una sola vez. - Abre Instance Settings → AI Providers → LLM. La ruta es la misma en Desktop y en una instancia autoalojada; solo cambia la forma de abrir el panel de configuración.
- En LLM Provider, elige
Generic OpenAI, cuya propia tarjeta lo describe así: «Conéctate a cualquier servicio compatible con OpenAi mediante una configuración personalizada». - Completa Base URL, API Key y Selected Model como se indica arriba. Selected Model es un campo de texto, no una lista cargada desde el servidor: el proveedor no lo comprueba antes de enviar la solicitud, así que al guardar acepta un ID mal escrito y falla al enviar el primer mensaje.
- Establece Model context window y Max Tokens en vez de dejarlos en blanco; luego pulsa Save changes.
- Envía un mensaje en un espacio de trabajo. Un espacio de trabajo puede sustituir el LLM del sistema, así que si la respuesta parece venir del proveedor anterior, comprueba el ajuste de modelo del propio espacio antes de cambiar nada aquí.
Comprobado con Página del LLM OpenAI (Generic) de AnythingLLM el 21 de septiembre de 2026. La configuración de terceros puede cambiar; si el nombre de un campo ya no coincide con lo que ves, esa página es la autoridad, no esta.
Verifica antes de depurar el cliente
Una solicitud determina si el fallo está en el endpoint, la clave o el archivo de configuración. Si devuelve JSON, la misma URL base y la misma clave funcionan en AnythingLLM.
# Settles whether a failure is the endpoint, the key, or the client.
curl -sS https://api.kunavo.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer sk-kn-..."Qué ID de modelo introducir en el campo
Todos los modelos de texto están disponibles mediante un ID de modelo; la lista activa está en GET /v1/models, y el catálogo con precios está en la página de modelos. Las tarifas son USD por 1M de tokens, entrada / salida.
| ID de modelo | Entrada / salida de Kunavo | Dónde encaja en AnythingLLM |
|---|---|---|
claude-sonnet-5 | $1.40 / $7.00 | el modelo habitual para preguntas y respuestas sobre documentos en un espacio de trabajo |
claude-haiku-4-5 | $0.70 / $3.50 | espacios de trabajo con mucho volumen, donde la recuperación aporta los datos |
claude-opus-5 | $3.50 / $17.50 | un espacio de trabajo de agentes o síntesis, donde un error de respuesta sale caro |
gpt-5-6-sol | $2.00 / $12.00 | una segunda familia para la misma clave, por espacio de trabajo |
gpt-5-6-terra | $0.70 / $4.20 | documentos largos adjuntos íntegramente en vez de recuperados |
Preguntas frecuentes
¿Cómo añado un endpoint de API personalizado a AnythingLLM?
Abre Instance Settings, luego AI Providers y después LLM; elige el proveedor Generic OpenAI, cuya propia tarjeta de AnythingLLM dice: «Conéctate a cualquier servicio compatible con OpenAi mediante una configuración personalizada». Ofrece cinco campos: Base URL, API Key, Selected Model, Model context window y Max Tokens, además del botón Save changes. Este proveedor es la vía admitida para cualquier endpoint compatible con OpenAI para el que AnythingLLM no incluya una integración con nombre propio. Antes, revisa la lista de proveedores: servicios como LM Studio, LocalAI y LiteLLM tienen sus propios proveedores con nombre, sus propios campos de URL base y sus propios valores predeterminados.
¿La URL base de AnythingLLM debe terminar en /v1?
Sí, para un endpoint compatible con OpenAI. La página de configuración no lo explica en el texto; lo deja claro el archivo server/.env.example incluido en AnythingLLM, que define el mismo ajuste como GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='http://proxy.url.openai.com/v1'. El código fuente del proveedor pasa ese valor al SDK de OpenAI como baseURL sin modificarlo, así que solo se añade la ruta /chat/completions. Para Kunavo, la URL base es https://api.kunavo.com/v1. Si falta /v1, se produce un error 404, no un error de autenticación. Ambas fuentes se consultaron el 21 de septiembre de 2026.
¿Por qué no aparece una lista de modelos para el proveedor Generic OpenAI de AnythingLLM?
Porque no hay ninguna lista: Selected Model es un campo de texto en el que escribes el modelo, y el proveedor no valida por adelantado lo que escribes. Está diseñado así para conectar con endpoints que AnythingLLM no conoce, por lo que acepta un error tipográfico al guardar y solo falla cuando envías un mensaje. Para distinguir un ID de modelo incorrecto de una URL o una clave incorrectas, ejecuta contra el mismo par la solicitud /v1/models indicada arriba: si recibes JSON, el endpoint y la clave son correctos y lo que debes corregir es el ID.
¿Puede Kunavo ser el embedder de AnythingLLM además de su modelo de chat?
No. Kunavo no ofrece ningún modelo de embeddings, así que no cubre esa función de AnythingLLM, cuyo embedder es además un proveedor independiente del proveedor de chat: se configura para todo el sistema, no por espacio de trabajo, y luego cuesta cambiarlo porque hay que eliminar todos los documentos y volver a generar sus embeddings. Usa el embedder local incluido en la versión Desktop o un proveedor de embeddings especializado, y reserva este endpoint para el proveedor de chat. Kunavo tampoco ofrece modelos de voz a texto ni de texto a voz, así que tampoco cubre Transcription ni Voice & Speech.
¿Ha probado Kunavo AnythingLLM con su endpoint?
No. Kunavo no ha probado ninguno de los clientes de esta sección, y esta página no es un informe de pruebas: recoge la documentación y el código fuente incluido en AnythingLLM, con la fecha indicada para que puedas ver si se han quedado obsoletos. Explica con honestidad qué campos existen, qué hace AnythingLLM con cada valor y qué valores predeterminados cuestan dinero. No puede confirmar cómo se comportaron la llamada a herramientas del agente, la transmisión en flujo o los archivos adjuntos en tu compilación, porque nadie de nuestro equipo lo ha probado. Envía un mensaje antes de migrar un espacio de trabajo.
¿Puedo configurar el proveedor Anthropic de AnythingLLM para que use un endpoint de terceros?
No mediante las opciones que AnythingLLM expone o documenta: el proveedor no tiene un campo Base URL en la interfaz, y su código fuente crea el cliente del SDK de Anthropic solo con una clave y encabezados. La vía admitida para un endpoint de terceros es Generic OpenAI con chat completions, que es lo que configura esta página. Ten en cuenta una consecuencia: la ruta Generic OpenAI no envía ningún marcador cache_control; por eso, un protocolo que requiera que el cliente solicite el almacenamiento en caché no obtendrá resultados de caché. Consulta la documentación del propio endpoint para saber si almacena en caché sin un marcador del cliente.