Быстрый старт c VseLLM

Установка

Мы рекомендуем использовать npm для установки. Убедитесь, что у вас установлен Node.js.

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Переменные окружения

Для корректной работы с VseLLM вам нужно переопределить адрес API. Claude Code использует стандартные переменные для OpenAI-совместимых эндпоинтов.

export OPENAI_BASE_URL="https://api.vsellm.ru/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

$env:OPENAI_BASE_URL="https://api.vsellm.ru/v1"
$env:OPENAI_API_KEY="sk-..."

Использование

Запустите инструмент и начните работу.

claude

Или с конкретным промптом:

claude "Напиши скрипт на Python для парсинга сайтов"

Откройте Settings

В правом верхнем углу Cursor нажмите на иконку шестеренки ⚙️ (Settings) или используйте комбинацию клавиш Ctrl + Shift + J.

Выберите вкладку Models

В меню настроек перейдите в раздел Models.

Активируйте OpenAI Compatible

Найдите секцию "OpenAI API Key" (иногда она скрыта под "Override OpenAI Base URL").

• Base URL: https://api.vsellm.ru/v1
• API Key: введите ваш ключ VseLLM (начинается на sk-...)

Добавьте модели

Cursor по умолчанию может не видеть все модели. В разделе "Model Names" нажмите + Add model и вручную добавьте:

• openai/gpt-5
• anthropic/claude-sonnet-4.5
• google/gemini-3.1-pro-preview

Затем отключите стандартные модели Cursor (gpt-4, gpt-3.5) переключателями, чтобы убедиться, что используются именно ваши настроенные модели.

Установка

pip install langchain-openai

Использование

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

chat = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-5",
    openai_api_key="sk-...",
    openai_api_base="https://api.vsellm.ru/v1"
)

messages = [
    SystemMessage(content="Ты - полезный ассистент."),
    HumanMessage(content="Как подключить VseLLM к LangChain?")
]

response = chat.invoke(messages)
print(response.content)

Активация

Перейдите в раздел «Аккаунт» в Личном кабинете, найдите блок «Сервис n8n» и нажмите «Активировать n8n».

Добавьте ноду AI Agent

В workflow добавьте ноду AI Agent через Node Picker.

Настройка credentials

• Credential Name — VseLLM
• API Key — ваш API ключ
• Base URL — https://api.vsellm.ru

Установка

Вы можете использовать любой OpenAI-совместимый CLI инструмент. Мы рекомендуем простой Python-скрипт или chatblade.

pip install chatblade

Настройка

Настройте Chatblade на использование VseLLM.

export OPENAI_API_BASE="https://api.vsellm.ru/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

Запуск

Обращайтесь к модели Gemini через VseLLM:

chatblade -c "google/gemini-3.1-pro-preview" "Расскажи о машинном обучении"

Установка

cargo install kilo

Конфигурация

Добавьте в config.toml:

[llm]
api_base = "https://api.vsellm.ru/v1"
api_key = "sk-..."
model = "openai/gpt-5"

Проверка

kilo --ask "Как отсортировать массив в Rust?"

Установка

curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash -s -- --no-onboard

Зачем это нужно: OpenClaw написан на Node.js и требует глобальной установки в систему. Этот единый скрипт автоматически скачает нужную версию среды выполнения (Node.js v22) и установит сам пакет openclaw, чтобы вы могли вызывать его из любого места в терминале.

Конфигурация (~/.openclaw/openclaw.json)

Файл конфигурации определяет "мозг" агента. По умолчанию он не создаётся, вам нужно создать его вручную.

Зачем это нужно: Без этого файла OpenClaw не знает, к какой нейросети подключаться и какой ключ использовать. baseUrl указывает агенту обращаться к API VseLLM, api: "openai-completions" говорит использовать стандартный формат запросов, а блок models фиксирует доступные лимиты контекста.

Вставьте туда следующий рабочий эталон конфигурации:

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "custom-api-vsellm-ru": {
        "baseUrl": "https://api.vsellm.ru/v1",
        "apiKey": "sk-ВАШ_КЛЮЧ",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek/deepseek-v3.2",
            "name": "deepseek/deepseek-v3.2",
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "tools": {
    "byProvider": {
      "custom-api-vsellm-ru": {
        "deny": ["*"]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "custom-api-vsellm-ru/deepseek/deepseek-v3.2"
      }
    }
  }
}

Блок tools.byProvider.deny: ["*"] жёстко запрещает агенту использовать встроенные утилиты файловой системы. Это нужно, чтобы бот не уходил в бесконечные циклы чтения системных файлов (вроде SOUL.md) и общался с вами напрямую.

Проверка подключения

# Исправление проблем со схемой JSON
openclaw doctor --fix

# Список подхваченных моделей и их контекстное окно
openclaw models list

Зачем это нужно: Команда doctor проверит ваш свежий файл openclaw.json на предмет скрытых опечаток в структуре JSON и попытается их исправить. Команда models list устанавливает тестовое соединение с VseLLM. Если интеграция прошла успешно, она выдаст таблицу с моделью deepseek-v3.2 и подтвердит лимит контекста в 128k токенов.

Как общаться с ботом?

Самый простой способ — общаться прямо в терминале:

openclaw chat

Зачем это нужно: Запускает локальную оболочку чата прямо в вашем окне терминала. Это самый быстрый способ протестировать бота, проверить, как он вызывает функции и читает файлы, без необходимости сразу настраивать сторонние мессенджеры.

Также вы можете привязать агента к Telegram-боту, добавив в корневой конфиг openclaw.json блок:

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "botToken": "XXXXXXXXX:YYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY"
    }
  }
}

Зачем это нужно: Привязка к Telegram позволяет боту работать в фоновом режиме (если запущен gateway-сервис). Вам больше не нужно держать открытым терминал — вы можете давать агенту задачи с телефона, а он будет автономно кодить и выполнять их на вашем сервере.

Запуск как фоновый сервис (systemd)

Для серверного деплоя без интерфейса — используйте openclaw gateway через systemd.

cat > /etc/systemd/system/openclaw.service << 'EOF'
[Unit]
Description=OpenClaw Gateway Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway
Restart=always
RestartSec=10
Environment=NODE_ENV=production

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

systemctl daemon-reload
systemctl enable --now openclaw

Зачем это нужно: Если запустить бота для Telegram банальной командой openclaw gateway, то при закрытии SSH-сессии или окна консоли бот умрёт. Systemd-юнит превращает это в системный фоновый процесс. Бот будет автоматически стартовать при перезагрузке сервера и подниматься в случае неожиданных падений благодаря параметру Restart=always.

Установка

docker run -it \
    --pull=always \
    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
    -e LLM_API_KEY="sk-..." \
    -e LLM_BASE_URL="https://api.vsellm.ru/v1" \
    -e LLM_MODEL="openai/gpt-5" \
    -v $(pwd)/workspace:/opt/workspace_base \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
    -p 3000:3000 \
    ghcr.io/opendevin/opendevin:main

Конфигурация через UI

• Model: openai/gpt-5
• Base URL: https://api.vsellm.ru/v1
• API Key: Ваш ключ

Установка

Найдите Roo Code в маркетплейсе VS Code и установите расширение.

Настройки провайдера

Откройте панель Roo Code (иконка в левом сайдбаре) и перейдите в настройки (шестеренка).

Выберите API Provider: OpenAI Compatible.

Параметры подключения

• Base URL: https://api.vsellm.ru/v1
• API Key: Ваш ключ (sk-...)
• Model ID: openai/gpt-5 или anthropic/claude-sonnet-4.5