Cả hai đều tự lưu trữ, đều nói giao thức OpenAI và đều có thể đáp ứng nhu cầu. Các bài so sánh xếp hạng cho câu hỏi này thường trình bày bảng tính năng. Bài này trả lời câu hỏi hẹp hơn mà có lẽ bạn đang quan tâm: cái nào tiếp nhận endpoint tùy chỉnh tương thích với OpenAI ít trở ngại hơn, và mỗi lựa chọn mang lại gì để đổi lại.
Mọi thông tin được khẳng định bên dưới đều đến từ README của chính từng dự án. Không có benchmark ở đây và cũng không có kết luận cái nào tốt hơn, vì chúng tôi chưa chạy cả hai ở quy mô đủ lớn để đưa ra kết luận như vậy.
Nguồn gốc của mỗi dự án
| Open WebUI | LibreChat | |
|---|---|---|
| Nguồn gốc | Mô hình cục bộ và Ollama | Bản sao ChatGPT đa nhà cung cấp |
| Các backend được nêu | Ollama, các API tương thích với OpenAI | Anthropic, AWS Bedrock, OpenAI, Azure OpenAI, Google, Vertex AI, OpenAI Responses API, cùng các endpoint tùy chỉnh |
| Cấu hình endpoint tùy chỉnh | OPENAI_API_BASE_URL + OPENAI_API_KEY, hoặc giao diện Connections | Một khối custom trong librechat.yaml |
| Truy xuất | RAG cục bộ trên chín cơ sở dữ liệu vector, tìm kiếm kết hợp có reranking, tìm kiếm web | Trò chuyện với tệp qua các endpoint được hỗ trợ |
| Kiểm soát truy cập | RBAC chi tiết và nhóm người dùng, LDAP/AD, SSO, SCIM 2.0 | Xác thực đa người dùng với OAuth2, LDAP và email, bảng quản trị cho người dùng, nhóm và vai trò |
| Khả năng mở rộng | Bộ lọc, hành động, pipe, công cụ và skill; máy chủ công cụ MCP và OpenAPI | Agent với công cụ MCP, chợ agent, trình thông dịch mã được sandbox hóa |
| Cài đặt | pip, uv, Docker, Kubernetes | Docker và một số tùy chọn triển khai cloud một cú nhấp |
Mô hình chung là Open WebUI đầu tư nhiều hơn vào phần triển khai và truy xuất, còn LibreChat đầu tư nhiều hơn vào phần nhà cung cấp và agent. Yếu tố nào quan trọng với bạn thường là tiêu chí quyết định tốt hơn số lượng tính năng.
Trỏ Open WebUI tới một gateway
Hai biến môi trường là đủ để chạy:
# Open WebUI — the OpenAI-compatible connection is a base URL and a key.
docker run -d -p 3000:8080 \
-e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.kunavo.com/v1 \
-e OPENAI_API_KEY=sk-kn-... \
-v open-webui:/app/backend/data \
--name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main
# The same two values can be set in Settings -> Connections after
# first launch, which is the faster path when you are trying it out.Vì bộ chọn mô hình có thể được điền từ GET /v1/models, một endpoint cung cấp nhiều họ mô hình sẽ đưa tất cả vào cùng một danh sách — các ID Claude và GPT xuất hiện cùng nhau mà không cần cấu hình thứ hai.
Trỏ LibreChat tới một gateway
LibreChat muốn một khối YAML thay vì các biến môi trường; việc này cần viết nhiều hơn nhưng cho phép bạn đặt tên và kiểm soát mô hình:
# LibreChat — a custom endpoint is a block in librechat.yaml.
version: 1.2.1
endpoints:
custom:
- name: "Kunavo"
apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"
baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"
models:
default: ["claude-sonnet-5", "gpt-5-6-terra", "claude-haiku-4-5"]
fetch: true # populate the picker from GET /v1/models
titleConvo: true
titleModel: "claude-haiku-4-5"
modelDisplayLabel: "Kunavo"Dòng titleModel là dòng đáng sao chép bất kể endpoint nào: LibreChat tạo tiêu đề cuộc trò chuyện bằng một lần gọi mô hình, và cố định tiêu đề này vào mô hình rẻ nhất trong danh sách sẽ ngăn tiêu đề bị tính theo mức giá của mô hình bạn tình cờ đang trò chuyện cùng.
Tại sao nên đặt gateway phía sau một trong hai
Cả hai client đều có thể dùng nhiều nhà cung cấp cùng lúc, nên gateway không bắt buộc. Điều gateway thay đổi là số lượng thứ bạn phải cấu hình và số hóa đơn bạn nhận được: một base URL và một khóa thay cho một tài khoản, một thông tin xác thực và một quan hệ thanh toán cho mỗi họ mô hình. Sau đó, việc thêm một họ mới chỉ là thêm một model id vào danh sách thay vì tạo một tích hợp mới.
Kunavo cung cấp lớp tương thích với OpenAI mà cả hai client đều sử dụng, nên base URL ở trên là tất cả những gì mỗi client cần. Chi tiết thiết lập cho từng client có trên trung tâm tích hợp, tài liệu endpoint có tại chat completions, còn hướng dẫn API tương thích với OpenAI giải thích “tương thích” bao gồm và không bao gồm những gì.
Câu hỏi thường gặp
LibreChat và Open WebUI khác nhau như thế nào?
Cả hai đều là giao diện trò chuyện mã nguồn mở, tự lưu trữ, có thể kết nối với các API tương thích với OpenAI; điểm khác biệt nằm ở nguồn gốc phát triển của mỗi dự án. Open WebUI phát triển xoay quanh Ollama và các mô hình cục bộ, còn README của dự án nhấn mạnh RAG cục bộ trên chín cơ sở dữ liệu vector, RBAC chi tiết và nhóm người dùng, hệ thống plugin gồm bộ lọc, hành động, pipe và công cụ, cùng khả năng cài đặt qua pip, Docker hoặc Kubernetes. LibreChat phát triển như một bản sao ChatGPT đa nhà cung cấp: README nhấn mạnh hỗ trợ các nhà cung cấp có tên cụ thể — Anthropic, AWS Bedrock, OpenAI, Azure OpenAI, Google, Vertex AI và OpenAI Responses API — cùng endpoint tùy chỉnh, agent với công cụ MCP và trình thông dịch mã được sandbox hóa cho nhiều ngôn ngữ.
Cái nào dễ trỏ tới API tùy chỉnh tương thích với OpenAI hơn?
Open WebUI, nếu bạn muốn chạy bằng một lệnh: kết nối chỉ cần hai biến môi trường, OPENAI_API_BASE_URL và OPENAI_API_KEY; sau lần khởi chạy đầu tiên, bạn cũng có thể đặt cùng cặp biến này trong giao diện tại Connections. LibreChat yêu cầu một tệp YAML thay thế — endpoint tùy chỉnh là một khối trong librechat.yaml với name, apiKey, baseURL và phần models. Việc này cần viết nhiều hơn nhưng mang lại một số lợi ích: bạn đặt tên cho endpoint, kiểm soát các mô hình hiển thị và có thể cố định một mô hình rẻ cho tiêu đề cuộc trò chuyện. Cả hai đều không cần proxy; tài liệu LibreChat nêu rõ endpoint tùy chỉnh hoạt động mà không cần proxy.
Nên chọn cái nào cho một nhóm?
Hãy đối chiếu danh sách tính năng do chính mỗi dự án công bố với yêu cầu của bạn, thay vì tin vào kết luận từ một trang so sánh, kể cả trang này. Open WebUI nêu RBAC chi tiết và nhóm người dùng, LDAP/Active Directory, SSO qua trusted headers và OAuth, cùng SCIM 2.0 provisioning. LibreChat nêu xác thực đa người dùng với OAuth2, LDAP và đăng nhập email, cùng bảng quản trị cho người dùng, nhóm và vai trò. Cả hai đều đáp ứng trường hợp phổ biến; khác biệt quan trọng với một tổ chức cụ thể thường nằm ở chi tiết provisioning, và đó là nơi nên xem trước tiên.
Cả hai có thể dùng Claude và GPT cùng lúc không?
Có, và đây là lý do chính để đặt một gateway phía sau một trong hai giao diện. Cả hai đều chấp nhận endpoint tương thích với OpenAI; nếu endpoint đó cung cấp nhiều họ mô hình, tất cả sẽ xuất hiện trong cùng một bộ chọn mô hình dưới một khóa. Không có gateway, bạn phải cấu hình từng nhà cung cấp riêng, với tài khoản và thanh toán riêng; có gateway, việc thêm một họ mô hình chỉ là thêm một model id vào danh sách thay vì tạo một tích hợp mới.
Có cần Ollama để sử dụng Open WebUI không?
Không. Open WebUI hỗ trợ Ollama và các API tương thích với OpenAI; README của dự án mô tả việc trỏ URL API tới các nhà cung cấp được lưu trữ để kết hợp chúng. Chạy nó chỉ với một endpoint được lưu trữ là cấu hình được hỗ trợ, không phải giải pháp tạm thời — điều này quan trọng nếu bạn muốn giao diện mà không có máy đủ khả năng chạy mô hình cục bộ.
Gateway có thay đổi cách hoạt động của một trong hai client không?
Gateway thay đổi nơi yêu cầu được gửi đến và chi phí của chúng, chứ không thay đổi cách giao diện hoạt động. Cả hai client đều nói giao thức OpenAI với base URL được cung cấp, nên các tính năng như RAG, agent và RBAC là thuộc tính của client và không bị ảnh hưởng. Điều duy nhất cần kiểm tra là danh sách mô hình: cả hai có thể lấy danh sách từ GET /v1/models, nên các mô hình bạn thấy là những gì endpoint báo cáo, không phải danh sách được cố định sẵn.