Kendi barındırdığınız AutoGPT Platform'unda AutoPilot sohbet aracısı, konteyner üzerinde ayarladığınız dört ortam değişkeniyle ona verdiğiniz herhangi bir OpenAI uyumlu uç noktada çalışır. 1 Ekim 2026'da v0.8.2'nin resmî tek konteyner imajını kayıt tutan bir ikame uç noktaya karşı bu şekilde çalıştırdık: bir sohbet turu ve üç araç gidiş-dönüşü tamamlandı ve AutoPilot'un yazdığı çalışma alanı dosyası API üzerinden yeniden okundu. Barındırılan agpt.co hizmeti özel bir uç nokta kabul etmez; aracı grafiklerinin içindeki AI Text Generator bloğu da kabul etmez.
Genel olarak AutoGPT'nin maliyeti — barındırılan planlar, krediler ve kendi barındırma — için AutoGPT fiyatlandırmasına bakın. AutoGPT'den ayrılıyorsanız AutoGPT alternatifleri. Bu sayfanın kendisi özel uç nokta yoludur.
Uç noktanızı ne kullanabilir, ne kullanamaz
| AutoGPT'nin bölümü | Özel uç nokta kullanır mı? | Dayanak |
|---|---|---|
| AutoPilot sohbeti, kendi barındırılan | Evet — CHAT_BASE_URL | v0.8.2'de çalıştırıldı: sohbet ve araç çağrıları tamamlandı |
| Konuşma başlıkları | Evet, aynı uç nokta ve model | Çalıştırmada görüldü: oturum başına kısa, akışsız bir çağrı |
| Builder dry-run simülatörü, başlangıç çıkarımı | Evet, AutoGPT'nin kılavuzuna göre | Belgelendi; burada test edilmedi |
| Graphiti belleği | Aynı temel URL, kendine ait modeller (GRAPHITI_*_MODEL) | Çalıştırmada görüldü: /v1/responses ve tur başına bir embedding çağrısı |
| Marketplace anlamsal araması | Aynı temel URL, STORE_EMBEDDING_MODEL (1.536 boyutlu vektörler döndürmelidir) | Çalıştırmada görüldü: açılışta 200 embedding çağrısı |
| Aracı grafiklerindeki AI Text Generator bloğu | Hayır — sabit sağlayıcılar; yalnızca Ollama'nın kendi API'si için bir ana bilgisayar ayarlanabilir | v0.8.2 kaynak kodu |
| Barındırılan agpt.co | Hayır | AutoGPT'nin kılavuzu: bulut dağıtımı bu değişkenleri yok sayar |
Kurulum
AutoGPT bunu local taşıması olarak adlandırır, çünkü olağan hedef Ollama'dır; ancak CHAT_BASE_URL yalnızca bir URL'dir — kendi kılavuzu, yönetilen OpenAI uyumlu bir API'yi çalışan biçimler arasında listeler. Dört değişken önemlidir: CHAT_USE_LOCAL=true, CHAT_BASE_URL ve /v1 ile biten, CHAT_API_KEY (gerekli — taşıma kasıtlı olarak bir OpenAI anahtarına geri dönmez) ve çıplak model kimliği olarak CHAT_FAST_STANDARD_MODEL. Gelişmiş, başlık ve simülasyon modellerini ayarlamazsanız AutoGPT bunları standart modelden türetir; böylece yalnızca bulutta bulunan bir ad uç noktanıza ulaşmaz.
docker run -d --name autogpt \
--shm-size 2g --ulimit nofile=65536:65536 \
-p 127.0.0.1:3000:3000 \
-e AUTOGPT_PUBLIC_URL=http://localhost:3000 \
-e CHAT_USE_LOCAL=true \
-e CHAT_BASE_URL=https://api.kunavo.com/v1 \
-e CHAT_API_KEY=sk-kn-... \
-e CHAT_FAST_STANDARD_MODEL=claude-haiku-4-5 \
-e CHAT_FAST_ADVANCED_MODEL=claude-sonnet-5 \
-v autogpt-data:/data \
significantgravitas/autogpt:v0.8.2
# Compose installs put the same four CHAT_* lines in autogpt_platform/backend/.env.
# Check them inside the running container:
docker exec autogpt env | grep ^CHAT_Docker'ın içinden localhost makineniz değil konteynerdir: ana bilgisayardaki bir uç nokta, çalıştırmanın stand-in'a ulaşmasını sağlayan Docker Desktop'ta http://host.docker.internal:<port>/v1 şeklindedir. Kunavo gibi barındırılan bir uç nokta özel ağ ayarı gerektirmez. İlk açılışta veritabanı geçişleri çalışır ve birkaç dakika sürer; konteynerin sağlıklı olduğunu bildirmesini bekleyin.
Bir turun gönderdiği şey — ölçüldü
| İstek | Boyut | Notlar |
|---|---|---|
POST /v1/chat/completions, bir turun ilk çağrısı | 41.876 bayt | Akışlı; 16 araç — bunlar arasında bash_exec, web_fetch, run_agent, write_workspace_file; yalnızca messages, model, stream, tools gövde alanları |
| Aynı, bir araç sonucundan sonra | 42.677 bayt | Dört ileti: araç çağrısı ve sonucu eklenmiş |
| Başlık | Yaklaşık 0,6 KB | Akışsız, oturum başına bir kez, aynı model |
| Graphiti belleği | Tur başına | Varsayılan Ornith model adıyla POST /v1/responses ve nomic-embed-text için bir embedding çağrısı |
| Bağlam penceresi yoklamaları | Oturum başına | GET /api/ps, /props, /api/v0/models, /v1/models |
Boyutlar üç çalıştırmada bayt düzeyinde aynıydı. Bunlar bir sağlayıcının token sayısı değil, temsili bir sistemden alınan istek baytlarıdır. İstek yapısı, hiçbir sağlayıcı uzantısı içermeyen düz OpenAI Chat Completions biçimindedir; dolayısıyla sohbet yolunun ihtiyaç duyduğu tek şey, akışlı araç çağrılarını sunan bir uç noktadır.
Planlanması gereken yan trafik
Yukarıdaki her şey aynı temel URL'ye gönderildi. Uç noktanız tam bir yerel yığın yerine bir sohbet ağ geçidiyse iki sonuç ortaya çıkar. Vektör gömmeleri: marketplace dizini açılışta text-embedding-3-small modelini 200 kez istedi, Graphiti ise her turda nomic-embed-text modelini istedi; embedding modelleri olmayan bir uç nokta 404 döndürür, mağaza araması yalnızca sözcüksel aramaya geri döner ve bellek çıkarımı hata izlerini günlüğe kaydeder — sohbetin kendisi etkilenmedi. Kunavo embedding modeli sunmaz; dolayısıyla Kunavo'da beklenen durum budur. Bellek modeli adları: Graphiti'nin /v1/responses çağrıları, GRAPHITI_LLM_MODEL ve GRAPHITI_RERANKER_MODEL uç noktanızın sunduğu modellere ayarlanmadıkça kendi varsayılan model adını kullanır.
Tur başına maliyeti
Kaba bir hesap olarak, fatura değil: bir araç turunda iki çağrı üzerinden 84.553 bayt gönderildi — token başına dört karakter varsayımıyla yaklaşık 21.138 giriş token'ı — buna birkaç yüz çıkış token'ı eklendi; 600 varsayıyoruz.
| Kunavo üzerinden model | 1 milyon giriş / çıkış başına ücret | Bir araç turu |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0,70 / $3,50 | $0,017 |
| Claude Sonnet 5 | $1,40 / $7,00 | $0,034 |
Konuşmalar büyür, bu nedenle sonraki turlarda daha fazla veri gönderilir. Kunavo, ön ödemeli bakiyeden token başına ücret alır; minimum $10 yükleme vardır ve abonelik yoktur (faturalandırma); katalog tutarı üst sınır değil, faturalandırma tabanıdır. Kunavo'da hiç kimse AutoGPT'yi kendi uç noktasına karşı çalıştırmadı — buradaki çalıştırma yerel bir temsili sistem kullandı — bu nedenle ilk turun ücretini kullanım günlüğünüzde kontrol edin.
Sık sorulan sorular
AutoGPT özel bir API uç noktası kullanabilir mi?
Evet, ürünün bir bölümü için ve yalnızca ürünü siz barındırıyorsanız. Kendi barındırdığınız AutoGPT Platform'unda AutoPilot sohbet aracısı, CHAT_USE_LOCAL=true, CHAT_BASE_URL, CHAT_API_KEY ve CHAT_FAST_STANDARD_MODEL aracılığıyla herhangi bir OpenAI uyumlu uç noktayı kullanır. 1 Ekim 2026'da v0.8.2'nin resmî tek konteyner imajını yerel bir stand-in uç noktasına karşı bu şekilde çalıştırdık: bir sohbet turu ve üç araç gidiş-dönüşü tamamlandı ve AutoPilot'un yazdığı dosya çalışma alanı API'si üzerinden yeniden okundu. Barındırılan agpt.co hizmeti bu değişkenleri yok sayar; aracı grafiklerindeki AI Text Generator bloğu da bunları okumaz.
AI Text Generator bloğu CHAT_BASE_URL kullanır mı?
Hayır. AutoGPT'nin kendi kılavuzu, AutoPilot sohbet yolu ile blok katmanının farklı değişkenleri okuduğunu söylüyor. v0.8.2 kaynak kodunda blok katmanının OpenAI ve Anthropic istemcileri temel URL olmadan oluşturulur ve burada ayarlayabileceğiniz tek ana bilgisayar, Ollama'nın kendi API'si için bir Ollama ana bilgisayarıdır — bu nedenle AI Text Generator bloğunu çağıran aracı grafikleri, CHAT_BASE_URL ne derse desin AutoGPT'nin sunduğu sağlayıcıları kullanmaya devam eder.
AutoGPT için en iyi veya en ucuz API hangisi?
For the self-hosted chat path, the cheapest is a model you run yourself — AutoGPT's guide uses Ollama — and the cheapest metered option is whichever OpenAI-compatible endpoint serves a capable tool-calling model at the lowest rate. Each tool turn in our run sent about 85 KB across two chat calls with 16 tool definitions, roughly 21,000 input tokens at four characters per token; at Kunavo's Claude Haiku 4.5 rates that is about $0,017 a turn, and about $0,034 on Claude Sonnet 5. Cheapest listed rate and cheapest finished task are different questions: a model that fumbles tool calls costs more turns.
AutoGPT uç noktam neden embedding ve /v1/responses istekleri alıyor?
Çünkü diğer özellikler de aynı temel URL'yi izler. Çalıştırmamızda uç nokta, açılışta text-embedding-3-small için 200 embedding isteği aldı (marketplace'in anlamsal dizini) ve her sohbet turundan sonra Graphiti memory, varsayılan model adını kullanarak bir /v1/responses çağrısı ve nomic-embed-text için bir embedding çağrısı gönderdi. Bu modellere sahip olmayan bir uç nokta 404 yanıtlar; sohbet çalışmaya devam etti ve konteyner Graphiti traceback'lerini günlüğe kaydetti. GRAPHITI_LLM_MODEL, GRAPHITI_RERANKER_MODEL ve GRAPHITI_EMBEDDER_MODEL değişkenlerini uç noktanızın sunduğu modellere ayarlayın veya düşük kaliteli belleği ve yalnızca sözcüksel mağaza aramasını kabul edin.
AutoPilot'un gerçekten uç noktamı kullandığını nasıl kontrol ederim?
Üç kontrol vardır; hepsi AutoGPT'nin kılavuzundan alınmış ve çalıştırmamızda görülmüştür: konteynere docker exec ile girip ortamı CHAT_ için grep'leyin; bir sohbet turu gönderip günlüklerde "Using baseline service" ifadesini arayın; uç noktanızın belirlediğiniz modelle akışlı bir /v1/chat/completions isteğini günlüğe kaydettiğini doğrulayın. İlk turdan önce AutoPilot, bağlam penceresini öğrenmek için /api/ps, /props, /api/v0/models ve /v1/models uç noktalarını da yoklar; kılavuza göre hiçbirini bildirmeyen uç noktalar 32k'ya geri döner.
1 Ekim 2026'da çalıştırıldı: Docker Desktop üzerinde significantgravitas/autogpt:v0.8.2 (arm64 imajı, sha256:8322941548c6…) ; AutoPilot, geçici bir yerel hesapla kendi sohbet API'si üzerinden yönlendirildi ve bir araç çağrısına, ardından metne yanıt veren yerel bir kayıt temsili sistemine karşı çalıştırıldı. Üç araç gidiş-dönüşünün tamamı başarıyla tamamlandı; yazılan dosya çalışma alanı API'si üzerinden yeniden okundu. Çalıştırmanın ötesindeki davranış, AutoGPT'nin copilot-local-llm kılavuzundan ve v0.8.2 kaynak kodundan alınmıştır. Temsili sistem ne bir sağlayıcıdır ne de Kunavo'dur.