Come aggiungere OpenAI, Claude, Gemini e DeepSeek a Dify

Cosa realizzerai

Quale servizio API consente di aggiungere più modelli AI a Dify senza configurare ogni provider separatamente? CometAPI è un'opzione pratica. Installa il plugin dei modelli di Dify una volta, salva una sola chiave CometAPI e usa modelli di OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek nello stesso workspace Dify.

Una sola chiave non equivale a una sola configurazione di modello: CometAPI centralizza l'autenticazione e l'accesso API, ma Dify deve comunque sapere quale modello deve chiamare ogni nodo LLM. Puoi quindi configurare più ID di modello sotto la stessa connessione del provider.

Alla fine di questa guida, avrai quattro modelli di testo disponibili per Dify sotto un'unica connessione del provider. Avrai anche un piccolo smoke test in Python che usa lo stesso endpoint e la stessa chiave al di fuori di Dify, il che rende più semplice distinguere un problema di configurazione di Dify da un problema dell'API.

Dopo aver salvato la connessione al provider, aggiungi o abilita ciascun ID modello come configurazione selezionabile separata. In questo modo le capacità, i limiti e le decisioni di instradamento specifiche del modello restano visibili mentre la connessione di autenticazione e fatturazione rimane condivisa.

Prima di iniziare

Ti serve un workspace Dify in cui poter installare plugin di modelli, una chiave API CometAPI e gli ID modello aggiornati. Conserva la chiave nel credential store di Dify o in un secret lato server; non inserirla in un repository pubblico, in un bundle del browser, in uno screenshot o in un'esportazione di workflow condivisa.

L'URL base compatibile con OpenAI è https://api.cometapi.com/v1. Il plugin Dify di CometAPI imposta internamente questo endpoint. Se usi invece il provider generico compatibile con l'API di OpenAI di Dify, inserisci manualmente lo stesso URL base.

Puoi aggiungere più modelli AI a Dify con una sola chiave API?

Sì. Una connessione al provider CometAPI consente a Dify di riutilizzare una credenziale per i modelli supportati di OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek e altri provider. Continuerai comunque a configurare separatamente ciascun ID modello affinché ogni nodo LLM sappia quale route chiamare, ma non dovrai mantenere una credenziale upstream e un account di fatturazione diversi per ogni famiglia di modelli.

Perché usare CometAPI invece di collegare ogni provider direttamente?

CometAPI riduce l'overhead di integrazione fornendo un unico URL base, una sola chiave API e un unico account d'uso per i carichi di lavoro chat compatibili. Questo rende più semplice la valutazione e la sostituzione dei modelli all'interno di Dify mantenendo visibili le scelte specifiche dei modelli. Le connessioni dirette ai provider possono comunque essere preferibili quando serve una funzionalità esclusiva del provider, un contratto, una distribuzione regionale o un accordo di supporto, quindi testa le capacità esatte del modello richieste dal tuo workflow.

Quali modelli puoi aggiungere a Dify?

Gli ID correnti e le date di pubblicazione CometAPI sopra riportati sono stati verificati rispetto alla public catalog API il 26 agosto 2026. Usa ciascuna pagina del modello CometAPI collegata come fonte dinamica per i prezzi invece di copiare una tariffa che potrebbe diventare obsoleta. Disponibilità, modalità e supporto del plugin Dify possono cambiare, quindi conferma l'esatto modello nel tuo account prima della distribuzione.

Come collegare CometAPI a Dify

Passaggio 1 — Installa il plugin del modello CometAPI

Apri il Marketplace o la sezione Plugins di Dify e cerca CometAPI. Installa il CometAPI model provider plugin. Le etichette di navigazione esatte possono variare tra Dify Cloud e le versioni self-hosted, quindi usa la schermata di configurazione corrente del plugin invece di affidarti a un percorso di menu fisso.

Passaggio 2 — Configura il provider CometAPI

Apri la schermata di configurazione corrente del plugin CometAPI, incolla la tua chiave CometAPI e salva la credenziale del provider. Dify potrebbe convalidarla con una piccola richiesta al modello. Il plugin instrada i carichi di lavoro chat compatibili tramite https://api.cometapi.com/v1, quindi non ti servono credenziali separate per OpenAI, Anthropic, Google e DeepSeek.

Se la tua distribuzione Dify non può installare il plugin CometAPI, installa invece il provider ufficiale compatibile con l'API di OpenAI. Aggiungi ciascun modello come LLM in modalità Chat, riutilizza la stessa chiave CometAPI e imposta API Base URL su https://api.cometapi.com/v1. Questo percorso di fallback ti chiede di creare una voce personalizzata per ogni modello, ma evita comunque account e credenziali separati per ciascun provider.

Passaggio 3 — Aggiungi i quattro ID modello

Torna al provider CometAPI e cerca i quattro ID nell'elenco dei modelli. Se un ID è già predefinito, abilitalo. Se non è ancora visibile nella versione del plugin installata, scegli l'opzione del provider per i modelli personalizzati e inserisci l'ID corrente esatto dalla tabella sopra. Mantieni Completion mode impostata su Chat.

Quando Dify richiede una dimensione del contesto per un modello personalizzato, usa il valore verificato invece di un valore predefinito ipotizzato. Per le opzioni multimodali, abilita solo le funzionalità riportate nel catalogo live. Un modello può supportare le Chat Completions senza supportare immagini, strumenti, output strutturato o controlli di reasoning nello stesso modo di un altro modello.

Passaggio 4 — Seleziona un modello nella tua app Dify

Apri un Chatflow, Workflow, Agent o chatbot in Dify Studio. Aggiungi un nodo LLM, scegli CometAPI come provider e seleziona uno degli ID modello configurati. Usa un prompt breve come "Reply with the model family in one sentence", quindi esegui il nodo. Ripeti con gli altri tre modelli. È solo l'ID modello selezionato a cambiare; la credenziale del provider rimane la stessa.

Come testare la connessione con Python

Usa questo smoke test standalone per verificare le stesse quattro route prima di coinvolgere Dify. Installa l'OpenAI Python SDK, archivia COMETAPI_KEY nel tuo ambiente ed esegui lo script da una macchina attendibile. Un risultato positivo verifica la chiave, l'endpoint e gli ID modello correnti; non sostituisce il test all'interno del workflow reale di 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}")

Mantieni questo test al di fuori del tuo workflow Dify. Il suo compito è verificare la chiave, l'endpoint e l'ID del modello. Una volta che un modello ha esito positivo qui, un errore in Dify è più probabilmente dovuto alla configurazione del plugin, alle impostazioni delle capacità del modello o al workflow stesso.

Come verificare la disponibilità del modello prima della distribuzione

Puoi verificare la disponibilità del modello tramite la CometAPI model directory o la Models API corrente prima della distribuzione. Conferma che l'ID esatto del modello compaia nel tuo account, quindi esegui una piccola richiesta autenticata prima di aggiungerlo a un workflow di produzione in Dify.

Con la tua chiave, una chiamata non in streaming andata a buon fine restituisce un oggetto Chat Completions. La formulazione generata varierà, ma la risposta dovrebbe contenere i seguenti campi:

{  "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  }}

In Dify, il segnale di successo equivalente è un nodo LLM completato con testo nel pannello di output. Controlla i log di esecuzione di Dify per il modello selezionato, il tempo trascorso, l'uso dei token e gli eventuali errori normalizzati del provider.

Come scegliere il modello giusto per Dify

Parti dal carico di lavoro invece che dal nome del provider. Usa un modello di frontiera per ragionamento difficile, lavoro su grandi codebase o risposte ad alto valore; scegli un modello più veloce per chat interattiva e passaggi ripetuti del workflow; e usa un modello di testo a costo inferiore per classificazione, estrazione o altri task delimitati. Confronta i modelli con lo stesso set di prompt e registra qualità delle risposte, latenza, uso dei token, comportamento degli strumenti e costo per esecuzione riuscita. Conferma anche che la route selezionata supporti ogni input e funzionalità richiesti. Una connessione condivisa CometAPI semplifica la sostituzione, ma non rende identici tra i modelli i limiti di contesto, gli input multimodali, gli strumenti, l'output strutturato o i controlli di reasoning.

Scenari comuni di troubleshooting e soluzioni

Dify rifiuta la credenziale con 401. Ricopia la chiave dalla dashboard CometAPI e rimuovi eventuali spazi iniziali o finali. Non includere la parola Bearer nel campo API Key di Dify; il plugin costruisce l'header di autorizzazione.

Il provider generico restituisce 404 o HTML. Usa l'URL base completo https://api.cometapi.com/v1. Omettere /v1 o aggiungere /chat/completions all'URL base di Dify può produrre un percorso finale errato.

Il modello non compare in Dify. Aggiorna il plugin CometAPI, quindi confronta l'ID con il catalogo live. Se l'ID corrente non è predefinito, aggiungilo come modello personalizzato sotto lo stesso provider CometAPI. Non sostituire un nome di modello dall'aspetto simile.

Una richiesta di testo funziona ma immagini o strumenti falliscono. La compatibilità con OpenAI descrive l'interfaccia di richiesta, non un comportamento del modello identico. Ricontrolla le modalità elencate del modello e le impostazioni del plugin per vision, tool-calling, output strutturato e reasoning.

La richiesta supera la finestra di contesto. Conferma la dimensione del contesto del modello personalizzato in Dify, accorcia i documenti recuperati e la cronologia della conversazione e riserva spazio per l'output. Un contesto più ampio nel catalogo non rimuove i limiti del workflow Dify o le regole specifiche dei token del provider.

Ricevi errori 429 o 5xx intermittenti. Ritenta gli errori 429, i timeout e gli errori server transitori con backoff esponenziale e jitter. Non ritentare automaticamente errori di autenticazione, modello non valido o richieste malformate.

Note di produzione

Mantieni i segreti lato server. Usa chiavi CometAPI separate per sviluppo e produzione, imposta quote sensate, ruota le chiavi esposte ed evita di esportare credenziali reali con le app Dify.

Fissa un ID modello testato. Non sostituire silenziosamente un modello perché nel catalogo compare un nome più recente. Capacità, latenza, stile di output e prezzo possono cambiare tra versioni anche quando il provider è lo stesso.

Misura per route. Registra ID modello, latenza, uso dei token, codice di errore e versione dell'app Dify per ogni chiamata in produzione. Questo rende possibile confrontare i modelli e indagare le variazioni di costo senza basarsi su impressioni.

Progetta i fallback in base alle capacità. Usa un modello a costo inferiore per il traffico di routine e un modello più potente per l'escalation, ma abbina solo modelli che supportano gli stessi input e gli strumenti richiesti. Ritenta i fallimenti transitori prima di cambiare modello, limita il budget complessivo di latenza e testa ogni route di fallback. Vedi la model fallback guide di CometAPI per un pattern in produzione.

Ricontrolla i prezzi prima del lancio. Le tariffe in questo articolo sono una fotografia datata, non un contratto. Rivedi la pricing guide e la directory dei modelli live prima di definire un budget o pubblicare indicazioni sui costi.

FAQ

Come aggiungi OpenAI a Dify tramite CometAPI?

Installa il plugin del provider di modelli CometAPI, salva la tua chiave CometAPI e aggiungi gpt-5.6 come modello LLM selezionabile. Scegli la modalità Chat quando Dify richiede una modalità di completion, quindi esegui un breve prompt di testo prima di abilitare il modello in un workflow di produzione. Il catalogo CometAPI corrente elenca la route per carichi di lavoro chat e Responses compatibili, ma il supporto del plugin Dify può variare per versione. Se l'ID non è predefinito, aggiorna il plugin o usa la sua opzione per modelli personalizzati. Mantieni invariata la credenziale condivisa del provider e convalida separatamente eventuali impostazioni per input di immagini, tool calling, output strutturato e controlli di reasoning prima di farvi affidamento.

Come aggiungi Claude a Dify tramite CometAPI?

Sotto la stessa connessione al provider CometAPI, aggiungi claude-opus-5 come modello LLM separato e selezionalo nel nodo Dify che richiede Claude. Il catalogo CometAPI attuale documenta sia le route Anthropic Messages sia le route chat compatibili con OpenAI per questo modello. Dify ha comunque bisogno di una propria voce di modello perché l'ID Claude, gli input supportati, i limiti di token e il comportamento differiscono rispetto alla route OpenAI. Testa una risposta semplice e un task rappresentativo lungo o assistito da strumenti, quindi ispeziona il log di esecuzione di Dify per il modello effettivo, la latenza, l'uso dei token e gli errori normalizzati prima di impostarlo come predefinito.

Come aggiungi Gemini a Dify tramite CometAPI?

Aggiungi gemini-3.7-flash sotto il provider CometAPI esistente, quindi scegli quella voce nel nodo LLM pertinente in Dify. CometAPI attualmente elenca sia la route nativa di Gemini per la generazione di contenuti sia una route chat compatibile con OpenAI. Per un workflow chat di base in Dify, inizia solo con testo e conferma un'esecuzione riuscita prima di testare input di immagini, PDF, audio o video. Queste modalità possono dipendere dalla versione del plugin e dalla configurazione del nodo anche quando il catalogo del modello le elenca. Mantieni Gemini come configurazione di modello distinta in modo da poter impostare limiti appropriati e confrontare velocità, qualità e costo con le altre route.

Come aggiungi DeepSeek a Dify tramite CometAPI?

Crea una voce modello separata in Dify per deepseek-v4-flash riutilizzando la stessa credenziale del provider CometAPI. Il catalogo CometAPI attuale elenca questa route per carichi di lavoro di chat testo-testo, quindi non copiare le impostazioni per le immagini dalle configurazioni di OpenAI, Claude o Gemini. Testa prima un breve prompt testuale, seguito dal task di coding o reasoning che prevedi di eseguire. Se il modello manca in Dify, aggiorna il plugin o aggiungi l'ID corrente esatto tramite l'opzione dei modelli personalizzati. Ricontrolla la pagina live del modello per prezzi dinamici e disponibilità prima di instradare traffico di produzione.

Posso usare OpenAI, Claude, Gemini e DeepSeek nello stesso workflow Dify?

Sì. Ogni nodo LLM può usare un diverso provider/modello. Con CometAPI, i modelli supportati possono condividere la stessa credenziale del provider mentre il workflow seleziona ID di modello differenti.

Una sola chiave CometAPI può davvero coprire OpenAI, Claude, Gemini e DeepSeek in Dify?

Sì. Il plugin del modello CometAPI per Dify archivia una credenziale del provider e la usa per i modelli supportati in quelle famiglie. Continuerai a selezionare o aggiungere ciascun ID modello affinché Dify sappia quale modello chiamare.

Devo inserire l'URL base di CometAPI in Dify?

Non quando usi il plugin dedicato CometAPI; imposta internamente https://api.cometapi.com/v1. Inserisci manualmente quell'URL base solo quando usi il provider generico di Dify compatibile con l'API di OpenAI.

Dify supporta Claude tramite un'API compatibile con OpenAI?

Dify può funzionare con provider di modelli compatibili con OpenAI, ma la compatibilità non rende il comportamento dell'API di Claude identico a quello di OpenAI. Valida i parametri e le capacità supportate dal modello prima di abilitare strumenti, output strutturato, vision o funzionalità specifiche per il reasoning.

Posso usare le stesse impostazioni Dify per ogni modello?

No. L'endpoint e la chiave possono essere condivisi, ma i limiti di contesto, le modalità, il supporto degli strumenti, i controlli di reasoning, la latenza e i prezzi restano specifici del modello. Tratta ogni mapping di modello come una configurazione testata.

Quale modello dovrei impostare come predefinito?

Scegli dopo aver testato i tuoi prompt. Un modello a basso costo può gestire attività di classificazione o riscrittura di routine, mentre un modello più potente può gestire ragionamenti complessi o risposte di valore più alto. Evita un'affermazione universale "migliore" senza dati sul carico di lavoro.

Conclusione

CometAPI consente a un workspace Dify di usare OpenAI, Claude, Gemini e DeepSeek tramite un'unica credenziale del provider e un endpoint API unificato per carichi di lavoro chat compatibili. L'impostazione è breve: installa il plugin del modello, salva la chiave, mappa gli ID modello correnti e testa ciascuna route. Il lavoro operativo resta comunque specifico del modello: capacità, contesto, prezzi e comportamento di fallback devono essere verificati e non dati per scontati.