# Flowise: ИИ-агенты без кода через RouterAI (Claude, GPT, DeepSeek)

Flowise — open-source конструктор LLM-приложений и агентов: узлы перетаскиваются мышью на полотно, соединяются в цепочку, и на выходе получается чат-бот, RAG-поиск по документам или агент с инструментами. Внутри — LangChain, поэтому набор узлов совпадает с тем, что программисты пишут кодом. Через RouterAI Flowise получает доступ к Claude, GPT, DeepSeek, GLM и ещё нескольким сотням моделей одним ключом, с оплатой в рублях и без VPN.

Сразу важное: в августе 2026 года проект закрыли. Разработку остановили 29 июля 2026, репозиторий перевели в архив 13 августа, официальная поддержка завершилась 31 августа. Код остался под лицензией Apache 2.0, его можно форкнуть; по объявлению разработчиков, npm-пакет и docker-образы получают статус deprecated ([The Future of Flowise](https://github.com/FlowiseAI/Flowise/discussions/6727)). Ниже — как поднять последнюю версию (3.1.4), подключить к ней RouterAI и что делать дальше. Для новых проектов учитывайте этот риск.

## Что такое Flowise

Flowise — визуальная надстройка над LangChain. Вместо кода вы собираете схему из блоков:

- **Chat Model** — сама модель (в нашем случае любая из RouterAI);
- **Memory** — память диалога, например `Buffer Memory` с `Session Id`;
- **Vector Store** и **Embeddings** — база знаний для RAG;
- **Tools** — инструменты агента: калькулятор, HTTP-запрос, поиск;
- **Chains** — готовые цепочки вроде `Conversational Retrieval QA Chain`.

Каждая схема — это *chatflow* (пункт **Chatflows** в левом меню) или *agentflow* (**Agentflows**). Chatflow идёт по заранее заданному маршруту, agentflow даёт модели самой выбирать инструменты. Готовый чатфлоу отдаётся наружу через Prediction API или встраивается на сайт виджетом. У репозитория около 55,5 тыс. звёзд на GitHub.

## Требования

- Node.js 20 и выше (или 18.15+), если ставите через npm;
- Docker — если предпочитаете контейнер;
- аккаунт RouterAI и API-ключ;
- свободный порт 3000.

## Установка

### Через npm

```bash
npm install -g flowise
npx flowise start
```

Flowise поднимется на `http://localhost:3000`. При первом запуске появится форма **Setup Account**: имя администратора, email, пароль (не короче 8 символов, со строчной и заглавной буквой, цифрой и спецсимволом) и подтверждение пароля. Сессии работают на JWT в cookie ([документация Auth](https://docs.flowiseai.com/configuration/authorization/app-level)).

![Форма Setup Account во Flowise 3.1.4 при первом запуске: имя администратора, email, пароль и подтверждение пароля](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/44cdcdb1831654fbeed0255d774ef797.png)

### Через Docker

Официальный образ — `flowiseai/flowise`. Последняя опубликованная версия — 3.1.4 (июль 2026):

```bash
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 -e EXPIRE_AUTH_TOKENS_ON_RESTART=true flowiseai/flowise:3.1.4
```

Переменная `EXPIRE_AUTH_TOKENS_ON_RESTART=true` нужна из-за ошибки в 3.1.4: без неё контейнер при старте падает с `TypeError: this.db.exec is not a function` в хранилище сессий SQLite (`connect-sqlite3`). Побочный эффект — после перезапуска Flowise придётся входить заново. Проверено запуском образа `flowiseai/flowise:3.1.4`; исходный код выбора хранилища — `dist/enterprise/middleware/passport/index.js` внутри образа.

Для постоянной работы лучше поднять Flowise через `docker compose` из папки `docker` репозитория — как это сделать, описано в [разделе Get Started документации](https://docs.flowiseai.com/getting-started).

## Подключение к RouterAI

### 1. Получите ключ RouterAI

Зарегистрируйтесь на [routerai.ru](https://routerai.ru), пополните баланс и создайте ключ в разделе [«Ключи API»](https://routerai.ru/settings/keys). Ключ показывается один раз — сохраните его.

### 2. Создайте credential

В левом меню откройте **Credentials** → кнопка **Add Credential**. В окне **Add New Credential** наберите в поиске `OpenAI` и выберите **OpenAI API**.

![Окно создания credential «OpenAI API» во Flowise: поля Credential Name и OpenAI Api Key с заглушкой](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/81105967bc868f28bdec44843f8de9ea.png)

У credential типа `OpenAI API` два поля: **Credential Name** (любое имя, например `RouterAI`) и **OpenAI Api Key**. Вставьте ключ RouterAI и нажмите **Add**. Адрес API в credential не задаётся — это важное отличие от n8n, где Base URL вводится именно в credential.

### 3. Добавьте узел OpenAI Custom Model

В узле **Chat Models → OpenAI** поле **Model Name** — это выпадающий список с фиксированным набором моделей OpenAI, ввести в него id из RouterAI нельзя. Поэтому берите узел **Chat Models → OpenAI Custom Model**: он использует тот же credential `OpenAI API`, но **Model Name** в нём — обычная строка.

Перетащите узел на полотно и заполните:

- **Connect Credential** — созданный на предыдущем шаге credential;
- **Model Name** — id модели из [каталога RouterAI](https://routerai.ru/models), например `anthropic/claude-sonnet-5.5`;
- **Base Path** (блок **Additional Parameters**) — адрес API:

```
https://routerai.ru/api/v1
```

Именно с `/v1` и без завершающего слэша — иначе получите 404.

![Узел OpenAI Custom Model во Flowise: в Connect Credential выбран credential RouterAI, в Model Name — id модели](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/5598faf0c5ff73d3f27c3ba82a25e9a6.png)

![Дополнительные параметры узла: поле Base Path со значением https://routerai.ru/api/v1](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/00d638d61cb69e46110d9492ff0833f1.png)

### Claude, GPT, DeepSeek и GLM — одним узлом

RouterAI принимает запросы в формате OpenAI на `/api/v1/chat/completions`. Мы проверили этот эндпоинт на `anthropic/claude-sonnet-5.5`, `openai/gpt-6-sol`, `deepseek/deepseek-v4-flash` и `z-ai/glm-5.3` — все ответили. Поэтому одним узлом `OpenAI Custom Model` подключаются и Claude, и GPT, и DeepSeek, и GLM: меняется только **Model Name**.

Родной узел **Chat Models → Anthropic** (Messages API) для RouterAI не подходит: в Flowise 3.1.4 у него и у credential `Anthropic API` нет поля для адреса API (только `Anthropic Api Key`), а Base URL `https://routerai.ru/api` без `/v1` задать негде.

## Выбор модели

Все id ниже проверены по каталогу RouterAI; цены и актуальный список — на странице [«Модели и цены»](https://routerai.ru/models).

| Модель | id | Для чего |
| --- | --- | --- |
| Claude Sonnet 5.5 | `anthropic/claude-sonnet-5.5` | Основная модель для чатфлоу и агентов, контекст 1 млн токенов |
| GPT-6 Sol | `openai/gpt-6-sol` | Альтернатива Sonnet для сложных сценариев, контекст 1,05 млн токенов |
| Claude Haiku 5.5 | `anthropic/claude-haiku-5.5` | Быстрые ответы в чат-виджете, заметно дешевле Sonnet |
| DeepSeek V4 Flash | `deepseek/deepseek-v4-flash` | Массовые простые операции и RAG-ответы, самая низкая цена за выходные токены в таблице |
| GLM 5.3 | `z-ai/glm-5.3` | Ещё один бюджетный вариант, поддерживает вызов инструментов (tools) |

Для embeddings в каталоге есть `openai/text-embedding-3-small` (вектор из 1536 чисел) и `google/gemini-embedding-2` (3072) — обе проверены запросом к OpenAI-совместимому эндпоинту `/api/v1/embeddings`. В каталоге есть и `google/gemini-embedding-2-preview`, но мы её запросом не проверяли.

## Первый чатфлоу

Соберите минимальную схему из трёх узлов:

1. **Chat Models → OpenAI Custom Model** — credential RouterAI, Base Path `https://routerai.ru/api/v1`, Model Name `deepseek/deepseek-v4-flash`.
2. **Memory → Buffer Memory** — параметры `Session Id` и `Memory Key`.
3. **Chains → Conversation Chain** — к его входам `Chat Model` и `Memory` подключаются два предыдущих узла.

Соединяйте узлы за кружки-разъёмы: выход `ChatOpenAI-Custom` — со входом `Chat Model`, выход `BufferMemory` — со входом `Memory`. Сохраните chatflow, откройте чат кнопкой в правом верхнем углу полотна и напишите сообщение. Ответ придёт от модели RouterAI.

![Chatflow во Flowise: узлы OpenAI Custom Model и Buffer Memory подключены к Conversation Chain, справа чат с вопросом и ответом модели RouterAI](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/b10a9b369e217e6b57c18ae24f3cc14c.png)

## Второй сценарий: RAG по PDF

Схема для ответов по документу:

1. **Document Loaders → Pdf File** — принимает загруженный файл, есть поле `Text Splitter` для нарезки на чанки.
2. **Embeddings → OpenAI Custom Embedding** — тот же credential RouterAI, **Base Path** `https://routerai.ru/api/v1`, **Model Name** — `openai/text-embedding-3-small`. Обычный узел `OpenAI Embedding` берёт модель из фиксированного списка, поэтому id RouterAI в него не вписать.
3. **Vector Stores → In-Memory Vector Store** — на вход `Document` идут чанки, на вход `Embeddings` — модель эмбеддингов. Для постоянного хранения есть Chroma, Qdrant, Postgres, Pinecone и другие.
4. **Chains → Conversational Retrieval QA Chain** — на вход `Chat Model` идёт узел OpenAI Custom Model, на `Vector Store Retriever` — выход `Memory Retriever` векторного стора, на `Memory` — `Buffer Memory`.

Включите у цепочки параметр **Return Source Documents** — тогда в ответе будут фрагменты, на которых основан текст, то есть цитаты. In-Memory Vector Store живёт в памяти процесса: после перезапуска Flowise документ придётся загрузить заново.

> 📷 **[Скриншот: полотно RAG-чатфлоу во Flowise — цепочка Pdf File → In-Memory Vector Store ← OpenAI Custom Embedding и Conversational Retrieval QA Chain с подключёнными Chat Model и Memory, справа открыта панель чата с ответом и блоком source documents]**

## Публикация: API и виджет

Каждый chatflow получает адрес вида:

```
POST http://localhost:3000/api/v1/prediction/<chatflow-id>
```

Тело запроса:

```json
{
  "question": "Сколько стоит доставка?",
  "streaming": false
}
```

Защита эндпоинта настраивается ключами из раздела **API Keys** в левом меню — подробности в документации [Prediction](https://docs.flowiseai.com/using-flowise/prediction). Это не ключ RouterAI: наружу отдаётся Flowise, а RouterAI вызывается изнутри вашего инстанса.

Чтобы поставить чат на сайт, используйте виджет: Flowise выдаёт скрипт, который вставляют между тегами `<body>` и `</body>` страницы ([документация Embed](https://docs.flowiseai.com/using-flowise/embed)).

![Окно Embed во Flowise: скрипт виджета Popup Html, который вставляют в страницу сайта](https://b51bc417-3ee0-451a-a83b-8a681d027a96.selstorage.ru/public/9453aede7ff7ad5aa563b4ccdd066029.png)

## Проверка подключения

Проще всего — отправить один запрос к RouterAI напрямую, чтобы отделить проблему ключа от проблемы узла:

```bash
curl https://routerai.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"привет"}]}'
```

Если ответ пришёл, а во Flowise — нет, смотрите Base Path и credential в узле. Если ошибка и здесь, проверьте баланс и сам ключ.

## Решение проблем

**404 Not Found.** Base Path указан без `/v1` (`https://routerai.ru/api`) или с лишним хвостом. Правильно: `https://routerai.ru/api/v1`.

**401 Unauthorized.** В узле не выбран credential, ключ вставлен неверно или отозван. Проверьте блок **Connect Credential** и сам ключ запросом `curl` из раздела выше.

**Запрос уходит на OpenAI, а не в RouterAI.** Не заполнен **Base Path**: по умолчанию узлы обращаются к адресу OpenAI, и ключ RouterAI там не принимается. Поле нужно заполнить в каждом узле: и в модели, и в embeddings.

**Нет нужной модели в списке Model Name.** Вы используете узел `OpenAI` или `OpenAI Embedding` с фиксированным списком. Замените их на `OpenAI Custom Model` и `OpenAI Custom Embedding` — в них Model Name вводится вручную.

**Модель не найдена (model not found).** Опечатка в id или модель убрана из каталога. Сверьтесь со [страницей моделей](https://routerai.ru/models).

**Ответ обрывается.** Поднимите `Max Tokens` в Additional Parameters узла модели.

## Что дальше

- [Каталог моделей RouterAI](https://routerai.ru/models) — актуальные id, контекст и цены.
- [Документация RouterAI](https://routerai.ru/docs) — параметры запросов, аутентификация, работа с PDF и изображениями.
- Похожие гайды: [n8n: нода AI Agent через RouterAI](/pages/n8n-ai-agent-routerai), [Open WebUI через RouterAI](/pages/open-webui-routerai).

Если проект нужен надолго, учитывайте архивацию Flowise: разработчики остановили работу над ним. Варианты — форкнуть репозиторий и поддерживать его самостоятельно либо собрать агента в поддерживаемом инструменте, например в n8n (см. гайд выше).