Dify com Claude e GPT por uma API compatível com OpenAI

O Dify é uma plataforma de código aberto para criar aplicativos com LLM: chatbots, agentes, workflows e aplicativos com base de conhecimento (RAG). Você pode usar o Dify Cloud ou hospedá-lo por conta própria com Docker.

O Dify acessa os modelos por meio de plugins de provedores de modelos instalados a partir do Dify Marketplace. Cada provedor guarda uma chave e um endereço para todo o espaço de trabalho, e só os proprietários e administradores do espaço podem alterá-los. Os provedores ficam na página Model Provider: no Dify Cloud atual, dentro de Integrations; em versões auto-hospedadas mais antigas, dentro de Settings no menu da conta. Os nomes de campo deste guia foram conferidos em outubro de 2026 na documentação do Dify e no código-fonte dos plugins oficiais openai_api_compatible (versão 0.0.68) e anthropic.

Comece pelo OpenAI-API-compatible. Você mesmo digita cada ID de modelo, então modelos novos funcionam assim que aparecem na lista da APIVAI. Os detalhes gerais dos dois formatos estão em API compatível com OpenAI e proxy da API do Claude.

1. Cadastre-se com seu e-mail
2. Recarregue o saldo, a partir de $10, com cartão, cripto, Alipay ou WeChat Pay
3. Crie uma chave no Painel e copie. Dê a ela um limite de orçamento se várias pessoas criam aplicativos no mesmo espaço de trabalho.

1. Abra a página Model Provider.
2. Na lista de provedores disponíveis para instalar (ou no Dify Marketplace), encontre OpenAI-API-compatible e clique em Install.

No card OpenAI-API-compatible, clique em Add Model e preencha o formulário:

Deixe os outros campos no padrão. Versões antigas do plugin chamam o campo de endereço de API endpoint URL; o valor é o mesmo.

Algumas observações sobre esses campos:

• Model Name é o que o Dify envia à API, então precisa ser o ID exato. O nome de exibição serve só para a interface.
• Model context size é o número que o Dify usa ao encaixar no prompt o histórico da conversa e o conhecimento recuperado. Um valor abaixo da janela real do modelo não tem problema e deixa conversas longas mais baratas.
• Upper bound for max tokens só define até onde o parâmetro Max Tokens pode ir nos seus aplicativos. O raciocínio (thinking) vem ligado por padrão e seus tokens contam como saída, então deixe folga acima de 4096.
• Function Call Type: Tool Call permite que aplicativos de agente usem chamadas de ferramentas nativas, que a APIVAI suporta.

Clique em Save. O Dify valida as credenciais com uma requisição de teste antes de salvar o modelo. Repita Add Model para cada modelo que quiser, por exemplo gpt-5.5 e claude-haiku-4-5, com a mesma chave e o mesmo endereço.

• Em um aplicativo, abra o seletor de modelo, escolha seu modelo em OpenAI-API-compatible e defina Max Tokens como 4096 ou mais nos parâmetros.
• Em um workflow, cada nó LLM tem o próprio modelo, então modelos baratos e fortes podem conviver no mesmo fluxo.
• Em Default Models, na página Model Provider, defina o System Reasoning Model, o modelo padrão do espaço de trabalho para tarefas gerais de LLM.

1. Instale o plugin de provedor Anthropic e abra a configuração.
2. Coloque sua chave da APIVAI em API Key e, em API URL:

Não acrescente /v1: o plugin passa esse endereço ao cliente Anthropic, que acrescenta /v1/messages. Deixe Enable request metadata em Disabled.

1. O plugin vem com uma lista de modelos Claude. Alguns IDs coincidem com os da APIVAI, como claude-sonnet-4-6; outros usam nomes diferentes ou com data. Se um modelo não aparecer ou retornar "model not found", use Add Model no card da Anthropic e digite o ID exato da lista da APIVAI, por exemplo claude-opus-5-5.

Preços por 1M de tokens de entrada / saída em 2026-10-07:

A lista de modelos muda com o tempo. Pegue os IDs na página de preços ou na API:

Dois exemplos, com os tokens de raciocínio contados como saída:

• Chatbot de suporte: 300 mensagens por dia com o Claude Sonnet 4.6, cada uma com cerca de 3.000 tokens de entrada (prompt de sistema, histórico recente e conhecimento recuperado) e 600 de saída. Um mês de 9.000 mensagens custa $56.27, contra $162 a preços oficiais. O mesmo mês com o GPT-6 Luna custaria $0.804.
• Workflow de roteamento: um nó Question Classifier com o Claude Haiku 4.5 classifica 1.000 requisições por dia, cerca de 800 tokens de entrada e 300 de saída cada. Um mês de 30.000 chamadas custa $24.06, contra $69.00 a preços oficiais.

A recuperação de conhecimento aumenta cada requisição, então a quantidade de trechos recuperados pesa tanto quanto o modelo. Os logs do Dify e o Painel da APIVAI mostram os tokens de cada requisição. Para uma comparação de preços mais ampla, veja Preços da API do Claude em 2026.

Só na parte da resposta. Uma base de conhecimento do Dify precisa de um Embedding Model para indexar e buscar documentos, e a APIVAI não oferece embeddings. Instale um provedor de embeddings separado e selecione-o em Default Models → Embedding Model (um Rerank Model é opcional e também vem de outro provedor). O LLM que escreve a resposta a partir do texto recuperado pode continuar sendo um modelo da APIVAI.

• A validação das credenciais falha ou dá 401: confira se a chave foi copiada inteira, se ainda existe e se ainda há saldo ou orçamento.
• 404: o /v1 está errado. API Base URL no OpenAI-API-compatible precisa ser https://api.apivai.com/v1, com /v1 uma única vez. API URL no plugin Anthropic precisa ser https://api.apivai.com; com /v1, as requisições vão para /v1/v1/messages.
• Model not found: Model Name precisa ser o ID exato, como claude-sonnet-4-6, e não um nome de exibição. Confira em /v1/models.
• Respostas vazias ou cortadas: aumente Max Tokens no aplicativo para 4096 ou mais e aumente Upper bound for max tokens na entrada do modelo se o controle deslizante parar cedo demais.
• O agente nunca chama ferramentas: edite a entrada do modelo e defina Function Call Type como Tool Call.
• O Dify auto-hospedado não conecta: os contêineres do Dify que executam plugins precisam de acesso de saída à internet para api.apivai.com.
• 429 Too Many Requests: o limite padrão é de 60 requisições por minuto por chave. Workflows em lote podem atingi-lo; diminua o ritmo ou peça ao suporte um limite maior.

Não. Um único provedor OpenAI-API-compatible guarda todos os seus modelos; você adiciona uma entrada por ID de modelo com a mesma chave e o mesmo API Base URL.

Sim. Os dois usam os mesmos plugins de provedor e os mesmos campos. Uma instância auto-hospedada precisa de acesso de saída a api.apivai.com.

Sim. Cada nó LLM escolhe o próprio modelo, e uma chave da APIVAI cobre todos os modelos.

Não. A APIVAI não oferece embeddings, então o Knowledge do Dify precisa de um provedor de embeddings separado. Chat, agentes e nós LLM dos workflows funcionam pela APIVAI.

O conteúdo das requisições e respostas não é registrado. Só ficam guardados dados de uso, como modelo, tokens e custo, para a cobrança. Chaves e limites são explicados na documentação. Se você também automatiza com o n8n, veja n8n com Claude e GPT.

Crie uma conta, recarregue a partir de $10 e cole sua chave no Dify.