Cómo agregar OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek a Dify

Qué construirás

¿Qué servicio de API te permite añadir más modelos de IA a Dify sin configurar cada proveedor por separado? CometAPI es una opción práctica. Instala su plugin de modelos para Dify una vez, guarda una sola clave de CometAPI y utiliza modelos de OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek en el mismo espacio de trabajo de Dify.

Una clave no equivale a una configuración de modelo: CometAPI centraliza la autenticación y el acceso a la API, pero Dify aún necesita saber qué modelo debe invocar cada nodo LLM. Por lo tanto, puedes configurar varios IDs de modelo bajo la misma conexión del proveedor.

Al final de esta guía, tendrás cuatro modelos de texto disponibles para Dify bajo una única conexión de proveedor. También tendrás una pequeña prueba de humo en Python que utiliza el mismo endpoint y clave fuera de Dify, lo que facilita separar un problema de configuración de Dify de un problema de API.

Una vez guardada la conexión del proveedor, añade o habilita cada ID de modelo como una configuración seleccionable por separado. Esto mantiene visibles las capacidades, límites y decisiones de enrutamiento específicas del modelo, mientras que la conexión compartida de autenticación y facturación permanece común.

Antes de empezar

Necesitas un espacio de trabajo de Dify donde puedas instalar plugins de modelos, una clave de CometAPI y los IDs de modelo actuales. Guarda la clave en el almacén de credenciales de Dify o como un secreto del lado del servidor; no la coloques en un repositorio público, paquete del navegador, captura de pantalla o exportación de flujo de trabajo compartido.

La URL base compatible con OpenAI es https://api.cometapi.com/v1. El plugin de CometAPI para Dify establece este endpoint internamente. Si utilizas el proveedor genérico compatible con la API de OpenAI de Dify, introduce manualmente la misma URL base.

¿Puedes añadir varios modelos de IA a Dify con una sola clave de API?

Sí. Una conexión de proveedor CometAPI permite a Dify reutilizar una credencial para modelos compatibles de OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek y otros proveedores. Aún configuras cada ID de modelo por separado para que cada nodo LLM sepa qué ruta debe llamar, pero no necesitas mantener una credencial ascendente y una cuenta de facturación diferentes para cada familia de modelos.

¿Por qué usar CometAPI en lugar de conectar cada proveedor directamente?

CometAPI reduce la sobrecarga de integración al proporcionar a las cargas de trabajo de chat compatibles una única URL base, una sola clave de API y una única cuenta de uso. Eso facilita la evaluación y el cambio de modelos dentro de Dify, manteniendo visibles las decisiones específicas de cada modelo. Las conexiones directas a proveedores pueden seguir siendo preferibles cuando necesitas una función exclusiva del proveedor, un contrato, un despliegue regional o un acuerdo de soporte, así que prueba exactamente las capacidades del modelo requeridas por tu flujo de trabajo.

¿Qué modelos puedes añadir a Dify?

Los IDs actuales y las fechas de publicación de CometAPI anteriores se verificaron contra la API pública del catálogo el 26 de agosto de 2026. Utiliza cada página del modelo de CometAPI enlazada como la fuente dinámica de precios en lugar de copiar una tarifa que puede quedar desactualizada. La disponibilidad, modalidades y el soporte del plugin de Dify también pueden cambiar, así que confirma el modelo exacto en tu cuenta antes del despliegue.

Cómo conectar CometAPI a Dify

Paso 1 — Instala el plugin de modelos de CometAPI

Abre el Marketplace o la sección Plugins de Dify y busca CometAPI. Instala el plugin de proveedor de modelos de CometAPI. Las etiquetas de navegación exactas pueden variar entre Dify Cloud y versiones autoalojadas, así que utiliza la pantalla de configuración actual del plugin en lugar de confiar en una ruta de menú fija.

Paso 2 — Configura el proveedor CometAPI

Abre la pantalla de configuración actual del plugin de CometAPI, pega tu clave de CometAPI y guarda la credencial del proveedor. Dify puede validarla con una pequeña solicitud a un modelo. El plugin enruta cargas de trabajo de chat compatibles a través de https://api.cometapi.com/v1, por lo que no necesitas credenciales separadas de OpenAI, Anthropic, Google y DeepSeek.

Si tu despliegue de Dify no puede instalar el plugin de CometAPI, instala el proveedor oficial compatible con la API de OpenAI en su lugar. Añade cada modelo como un LLM en modo Chat, reutiliza la misma clave de CometAPI y establece API Base URL a https://api.cometapi.com/v1. Esta ruta alternativa te pide crear una entrada personalizada por modelo, pero aún evita tener cuentas de proveedor separadas.

Paso 3 — Añade los cuatro IDs de modelo

Vuelve al proveedor CometAPI y busca los cuatro IDs en la lista de modelos. Si un ID ya está predefinido, habilítalo. Si aún no es visible en la versión del plugin instalada, elige la opción de modelo personalizado del proveedor e introduce el ID actual exacto de la tabla anterior. Mantén Completion mode en Chat.

Cuando Dify solicite un tamaño de contexto en un modelo personalizado, usa el valor verificado en lugar de un valor predeterminado adivinado. Para los conmutadores multimodales, habilita solo las capacidades mostradas en el catálogo en vivo. Un modelo puede admitir Chat Completions sin admitir imágenes, herramientas, salida estructurada o controles de razonamiento de la misma manera que otro modelo.

Paso 4 — Selecciona un modelo en tu app de Dify

Abre un Chatflow, Workflow, Agent o chatbot en Dify Studio. Añade un nodo LLM, elige CometAPI como proveedor y selecciona uno de los IDs de modelo configurados. Usa un prompt corto como “Reply with the model family in one sentence”, luego ejecuta el nodo. Repite con los otros tres modelos. Solo cambia el ID del modelo seleccionado; la credencial del proveedor permanece igual.

Cómo probar la conexión con Python

Usa esta prueba de humo independiente para verificar las mismas cuatro rutas antes de involucrar a Dify. Instala el SDK de Python de OpenAI, guarda COMETAPI_KEY en tu entorno y ejecuta el script desde una máquina de confianza. Un resultado exitoso verifica la clave, el endpoint y los IDs de modelo actuales; no sustituye las pruebas dentro del flujo de trabajo real de Dify.

import osfrom openai import OpenAI​MODELS = {    "OpenAI": "gpt-5.6",    "Claude": "claude-opus-5",    "Gemini": "gemini-3.7-flash",    "DeepSeek": "deepseek-v4-flash",}​client = OpenAI(    api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],    base_url="https://api.cometapi.com/v1",    timeout=30.0,    max_retries=2,)​for family, model in MODELS.items():    try:        response = client.chat.completions.create(            model=model,            messages=[                {"role": "user", "content": "Reply with one short sentence."}            ],        )        text = response.choices[0].message.content or ""        print(f"{family}: OK | {response.model} | {text[:80]}")    except Exception as error:        print(f"{family}: ERROR | {type(error).__name__} | {error}")

Mantén esta prueba fuera de tu flujo de trabajo de Dify. Su función es verificar la clave, el endpoint y el ID del modelo. Una vez que un modelo tiene éxito aquí, un fallo en Dify es más probable que provenga de la configuración del plugin, de los ajustes de capacidades del modelo o del propio flujo de trabajo.

Cómo verificar la disponibilidad del modelo antes del despliegue

Puedes verificar la disponibilidad del modelo a través del directorio de modelos actual de CometAPI o la Models API antes del despliegue. Confirma que el ID de modelo exacto aparece en tu cuenta, luego ejecuta una pequeña solicitud autenticada antes de añadirlo a un flujo de trabajo de producción en Dify.

Con tu propia clave, una llamada no streaming exitosa devuelve un objeto de Chat Completions. La redacción generada variará, pero la respuesta debe contener los siguientes campos:

{  "id": "chatcmpl-...",  "object": "chat.completion",  "model": "the-routed-model-id",  "choices": [    {      "index": 0,      "message": {        "role": "assistant",        "content": "..."      },      "finish_reason": "stop"    }  ],  "usage": {    "prompt_tokens": 0,    "completion_tokens": 0,    "total_tokens": 0  }}

En Dify, la señal de éxito equivalente es un nodo LLM completado con texto en el panel de salida. Revisa los registros de ejecución de Dify para ver el modelo seleccionado, el tiempo transcurrido, el uso de tokens y cualquier error normalizado del proveedor.

Cómo elegir el modelo adecuado para Dify

Empieza por la carga de trabajo en lugar del nombre del proveedor. Usa un modelo de vanguardia para razonamiento difícil, trabajo con bases de código grandes o respuestas de alto valor; elige un modelo más rápido para chat interactivo y pasos repetidos del flujo de trabajo; y usa un modelo de texto de menor costo para clasificación, extracción u otras tareas acotadas. Compara modelos con el mismo conjunto de prompts y registra la calidad de las respuestas, latencia, uso de tokens, comportamiento de herramientas y costo por ejecución exitosa. Confirma también que la ruta seleccionada admite cada entrada y función requeridas. Una conexión compartida de CometAPI simplifica los cambios, pero no hace idénticos los límites de contexto, entradas multimodales, herramientas, salida estructurada o controles de razonamiento entre modelos.

Escenarios comunes de resolución de problemas y soluciones

Dify rechaza la credencial con 401. Copia de nuevo la clave desde el panel de CometAPI y elimina espacios iniciales o finales. No incluyas la palabra Bearer en el campo API Key de Dify; el plugin construye el encabezado de autorización.

El proveedor genérico devuelve 404 o HTML. Usa la URL base completa https://api.cometapi.com/v1. Omitir /v1 o añadir /chat/completions a la URL base de Dify puede producir una ruta final incorrecta.

El modelo no aparece en Dify. Actualiza el plugin de CometAPI y luego compara el ID con el catálogo en vivo. Si el ID actual no está predefinido, añádelo como un modelo personalizado bajo el mismo proveedor CometAPI. No sustituyas un nombre de modelo que “se parezca”.

Una solicitud de texto funciona pero fallan las imágenes o las herramientas. La compatibilidad con OpenAI describe la superficie de la solicitud, no un comportamiento idéntico del modelo. Revisa las modalidades listadas del modelo y los ajustes del plugin para visión, llamadas de herramientas, salida estructurada y razonamiento.

La solicitud excede la ventana de contexto. Confirma el tamaño de contexto del modelo personalizado en Dify, acorta los documentos recuperados y el historial de conversación, y reserva espacio para la salida. Un contexto mayor en el catálogo no elimina los límites del flujo de trabajo de Dify ni las reglas específicas de tokens del proveedor.

Recibes 429 o errores 5xx intermitentes. Reintenta 429, timeout y errores transitorios del servidor con backoff exponencial y jitter. No reintentes automáticamente errores de autenticación, modelo inválido o solicitudes malformadas.

Notas de producción

Mantén los secretos del lado del servidor. Usa claves separadas de CometAPI para desarrollo y producción, establece cuotas sensatas, rota las claves expuestas y evita exportar credenciales reales con apps de Dify.

Fija un ID de modelo probado. No reemplaces silenciosamente un modelo porque aparece un nombre más nuevo en el catálogo. La capacidad, latencia, estilo de salida y precio pueden cambiar entre versiones incluso cuando el proveedor es el mismo.

Mide por ruta. Registra el ID de modelo, latencia, uso de tokens, código de error y versión de la app de Dify para cada llamada en producción. Esto permite comparar modelos e investigar cambios de costo sin depender de impresiones.

Diseña la conmutación por error por capacidad. Usa un modelo de menor costo para el tráfico rutinario y uno más potente para la escalada, pero solo empareja modelos que admitan las mismas entradas y herramientas requeridas. Reintenta fallos transitorios antes de cambiar de modelo, limita el presupuesto total de latencia y prueba cada ruta de respaldo. Consulta la guía de fallback de modelos de CometAPI para un patrón de producción.

Vuelve a comprobar los precios antes del lanzamiento. Las tarifas de este artículo son una instantánea con fecha, no un contrato. Revisa la guía de precios y el directorio de modelos en vivo antes de establecer un presupuesto o publicar afirmaciones de costo.

Preguntas frecuentes

¿Cómo añades OpenAI a Dify a través de CometAPI?

Instala el plugin de proveedor de modelos de CometAPI, guarda tu clave de CometAPI y añade gpt-5.6 como un modelo LLM seleccionable. Elige el modo Chat cuando Dify solicite un modo de completion y luego ejecuta un prompt de texto corto antes de habilitar el modelo en un flujo de trabajo de producción. El catálogo actual de CometAPI lista la ruta para cargas de trabajo compatibles con chat y Responses, pero el soporte del plugin de Dify puede variar según la versión. Si el ID no está predefinido, actualiza el plugin o utiliza su opción de modelo personalizado. Mantén sin cambios la credencial compartida del proveedor y valida por separado cualquier entrada de imagen, llamadas de herramientas, salida estructurada y ajustes de razonamiento antes de confiar en ellos.

¿Cómo añades Claude a Dify a través de CometAPI?

Bajo la misma conexión de proveedor CometAPI, añade claude-opus-5 como un modelo LLM separado y selecciónalo en el nodo de Dify que necesite Claude. El catálogo de CometAPI documenta actualmente tanto la ruta de Anthropic Messages como la ruta de chat compatible con OpenAI para este modelo. Dify aún necesita su propia entrada de modelo porque el ID de Claude, las entradas compatibles, los límites de tokens y el comportamiento difieren de la ruta de OpenAI. Prueba una respuesta simple y una tarea representativa larga o asistida por herramientas, luego inspecciona el registro de ejecución de Dify para ver el modelo real, latencia, uso de tokens y errores normalizados antes de establecerlo como predeterminado.

¿Cómo añades Gemini a Dify a través de CometAPI?

Añade gemini-3.7-flash bajo el proveedor CometAPI existente y elige esa entrada en el nodo LLM pertinente de Dify. CometAPI actualmente lista tanto la ruta nativa de Gemini generating-content como una ruta de chat compatible con OpenAI. Para un flujo de trabajo de chat básico en Dify, comienza solo con texto y confirma una ejecución exitosa antes de probar imágenes, PDFs, audio o video. Esas modalidades pueden depender de la versión del plugin y de la configuración del nodo incluso cuando el catálogo del modelo las liste. Mantén a Gemini como una configuración de modelo distinta para que puedas establecer límites apropiados y comparar su velocidad, calidad y costo con las otras rutas.

¿Cómo añades DeepSeek a Dify a través de CometAPI?

Crea una entrada de modelo separada en Dify para deepseek-v4-flash reutilizando la misma credencial de proveedor CometAPI. El catálogo actual de CometAPI lista esta ruta para cargas de trabajo de chat texto a texto, así que no copies configuraciones de imagen de las configuraciones de OpenAI, Claude o Gemini. Prueba primero un prompt de texto corto, seguido de la tarea de codificación o razonamiento que planeas ejecutar realmente. Si el modelo falta en Dify, actualiza el plugin o añade el ID actual exacto mediante la opción de modelo personalizado. Vuelve a comprobar la página del modelo en vivo para ver los precios y la disponibilidad dinámicos antes de enrutar tráfico de producción.

¿Puedo usar OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek en el mismo flujo de trabajo de Dify?

Sí. Cada nodo LLM puede usar un proveedor/modelo diferente. Con CometAPI, los modelos compatibles pueden compartir la misma credencial de proveedor mientras el flujo de trabajo selecciona distintos IDs de modelo.

¿Una sola clave de CometAPI realmente cubre OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek en Dify?

Sí. El plugin de modelos de CometAPI para Dify almacena una credencial de proveedor y la utiliza para modelos compatibles en esas familias. Aún debes seleccionar o añadir cada ID de modelo para que Dify sepa qué modelo llamar.

¿Necesito introducir la URL base de CometAPI en Dify?

No cuando utilizas el plugin dedicado de CometAPI; establece internamente https://api.cometapi.com/v1. Introduce esa URL base manualmente solo cuando utilices el proveedor genérico compatible con la API de OpenAI de Dify.

¿Dify admite Claude a través de una API compatible con OpenAI?

Dify puede funcionar con proveedores de modelos compatibles con OpenAI, pero la compatibilidad no hace que el comportamiento de la API de Claude sea idéntico al de OpenAI. Valida los parámetros y capacidades compatibles del modelo antes de habilitar herramientas, salida estructurada, visión o funciones específicas de razonamiento.

¿Puedo usar la misma configuración de Dify para cada modelo?

No. El endpoint y la clave pueden compartirse, pero los límites de contexto, modalidades, soporte de herramientas, controles de razonamiento, latencia y precios siguen siendo específicos de cada modelo. Trata cada mapeo de modelo como una configuración probada.

¿Qué modelo debería establecer como predeterminado?

Elige después de probar tus propios prompts. Un modelo de bajo costo puede manejar clasificación o reescritura rutinarias, mientras que un modelo más potente puede manejar razonamiento complejo o respuestas de mayor valor. Evita una afirmación universal de “mejor” sin datos de carga de trabajo.

Conclusión

CometAPI permite que un espacio de trabajo de Dify utilice OpenAI, Claude, Gemini y DeepSeek mediante una credencial de proveedor y un endpoint de API unificado para cargas de trabajo de chat compatibles. La configuración es breve: instala el plugin de modelos, guarda la clave, asigna IDs de modelo actuales y prueba cada ruta. El trabajo operativo sigue siendo específico por modelo: capacidades, contexto, precios y comportamiento de fallback deben verificarse en lugar de asumirse.