兩者都可自行託管、都使用 OpenAI 通訊協定，而且都能完成工作。針對這個問題排名靠前的比較通常會整理功能表。本頁回答您可能真正想知道的較窄問題：哪一個能以較少阻力接上自訂的相容 OpenAI 端點，以及各自提供什麼作為交換。
以下所有主張都來自各專案自己的 README。這裡沒有基準測試，也沒有哪個比較好的結論，因為我們沒有以足以支持此結論的規模執行任一者。
兩者的起源
| Open WebUI | LibreChat | |
|---|---|---|
| 起源 | 本機模型與 Ollama | 多提供者 ChatGPT 複製品 |
| 列出的後端 | Ollama、相容 OpenAI 的 API | Anthropic、AWS Bedrock、OpenAI、Azure OpenAI、Google、Vertex AI、OpenAI Responses API，以及自訂端點 |
| 自訂端點設定 | OPENAI_API_BASE_URL + OPENAI_API_KEY，或 Connections UI | librechat.yaml中的一個custom區塊 |
| 檢索 | 跨九個向量資料庫的本機 RAG、具重新排序的混合搜尋、網路搜尋 | 透過其支援的端點與檔案聊天 |
| 存取控制 | 精細的 RBAC 與使用者群組、LDAP／AD、SSO、SCIM 2.0 | 使用 OAuth2、LDAP 與電子郵件的多使用者驗證，以及管理使用者、群組與角色的管理員面板 |
| 可擴充性 | Filters、actions、pipes、tools 與 skills；MCP 與 OpenAPI 工具伺服器 | 搭配 MCP 工具的代理程式、代理程式市集、沙箱化程式碼解譯器 |
| 安裝 | pip、uv、Docker、Kubernetes | Docker 與數種一鍵雲端部署方式 |
整體模式是：Open WebUI 主要投資於部署與檢索端，LibreChat 則主要投資於提供者與代理程式端。您重視其中哪一項，通常比功能數量更適合作為取捨依據。
將 Open WebUI 指向閘道
兩個環境變數，然後就能執行：
# 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.由於模型選擇器可以從 GET /v1/models 填入，提供多個系列的端點會將所有模型放在同一個下拉選單中——Claude 與 GPT 的 ID 會一起出現，不需要第二次設定。
將 LibreChat 指向閘道
LibreChat 要求 YAML 區塊，而不是環境變數；需要撰寫較多內容，但能換來命名與模型控制：
# 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"不論端點為何，titleModel這一行都值得複製：LibreChat 會透過模型呼叫生成對話標題，將其固定為清單中最便宜的模型，可以避免標題依您當時聊天所用模型的費率計費。
為什麼要在任一者後方放置閘道
兩個用戶端都能同時使用多個提供者，因此閘道並非必要。它改變的是您需要設定多少項目，以及會收到多少張帳單：用一個 base URL 與一把金鑰，取代每個模型系列各自的帳戶、憑證與計費關係。之後加入系列時，只需在清單中新增模型 ID，而不必建立新的整合。
Kunavo 提供兩個用戶端所使用的相容 OpenAI 介面，因此上述 base URL 就是任一者所需的全部內容。每個用戶端的設定細節位於整合中心，端點參考位於聊天完成，而相容 OpenAI API 指南說明「相容」包含與不包含哪些內容。
常見問題
LibreChat 與 Open WebUI 有什麼差異？
兩者都是可自行託管、開放原始碼的聊天介面，能與相容 OpenAI 的 API 通訊；差異在於它們的起點不同。Open WebUI 起源於 Ollama 與本機模型，其 README 首先介紹跨九個向量資料庫的本機 RAG、精細的 RBAC 與使用者群組、由 filters、actions、pipes 與 tools 組成的外掛系統，以及透過 pip、Docker 或 Kubernetes 安裝。LibreChat 則起源於多提供者 ChatGPT 複製品：其 README 首先介紹具名的提供者支援——Anthropic、AWS Bedrock、OpenAI、Azure OpenAI、Google、Vertex AI 與 OpenAI Responses API——以及自訂端點、搭配 MCP 工具的代理程式，和支援多種語言的沙箱化程式碼解譯器。
哪一個更容易連接至自訂的相容 OpenAI API？
如果您希望用一個指令啟動，則是 Open WebUI：連線只需兩個環境變數 OPENAI_API_BASE_URL 與 OPENAI_API_KEY，首次啟動後也能在 UI 的 Connections 下設定相同的一組變數。LibreChat 則要求 YAML 檔案——自訂端點會在 librechat.yaml 中以包含 name、apiKey、baseURL 與 models 區段的區塊表示。這需要撰寫更多內容，但也換來一些功能：您可以命名端點、控制顯示哪些模型，並為對話標題固定使用便宜模型。兩者都不需要 proxy；LibreChat 文件明確指出，自訂端點無需 proxy 即可運作。
團隊使用時應該選哪一個？
請將每個專案自己的功能清單與您的需求對照，而不要採用比較頁面（包括本頁）的結論。Open WebUI 列出精細的 RBAC 與使用者群組、LDAP／Active Directory、透過 trusted headers 與 OAuth 的 SSO，以及 SCIM 2.0 佈建。LibreChat 列出使用 OAuth2、LDAP 與電子郵件登入的多使用者驗證，以及可管理使用者、群組與角色的管理員面板。兩者都涵蓋常見情境；對特定組織真正重要的差異通常在佈建細節，應先從這裡查看。
兩者可以同時使用 Claude 與 GPT 嗎？
可以，這正是將閘道置於任一者後方的主要理由。兩者都接受相容 OpenAI 的端點；如果該端點提供多個模型系列，所有模型就會在同一個模型選擇器中、使用同一把金鑰顯示。沒有閘道時，您必須分別設定每個提供者，每個提供者都有獨立帳戶與帳單；使用閘道後，加入模型系列只需在清單中新增模型 ID，而不必建立新的整合。
使用 Open WebUI 需要 Ollama 嗎？
不需要。Open WebUI 支援 Ollama 與相容 OpenAI 的 API，其 README 也說明可將 API URL 指向託管提供者以混合使用。單獨使用託管端點是受支援的設定，不是權宜方案——如果您想使用介面，但沒有能在本機執行模型的機器，這一點很重要。
閘道會改變任一用戶端的行為嗎？
它會改變請求的去向與費用，而不會改變介面的運作方式。兩個用戶端都會透過 OpenAI 通訊協定，與您提供的任何 base URL 通訊，因此 RAG、代理程式與 RBAC 等功能屬於用戶端，不受影響。唯一需要檢查的是模型清單：兩者都能從 GET /v1/models 填入模型選擇器，因此您看到的模型取決於端點回報的內容，而不是寫死的清單。