Abfrageparameter

LibreChat kann eine Chat-Konversation direkt über die URL konfigurieren. Hängen Sie Abfrageparameter an einen Chat-Pfad an, um den endpoint und das Modell auszuwählen, die Eingabe vorab auszufüllen oder Konversationseinstellungen zu überschreiben, bevor der Chat geladen wird.

Chat-Pfade

Abfrageparameter müssen einem gültigen Chat-Pfad folgen:

• Neue Unterhaltungen: /c/new?
• Bestehende Konversationen: /c/[conversation-id]? (wobei conversation-id eine existierende ist)

https://your-domain.com/c/new?endpoint=ollama&model=llama3%3Alatest
https://your-domain.com/c/03debefd-6a50-438a-904d-1a806f82aad4?endpoint=openAI&model=o1-mini

Grundlegende Verwendung

Die Parameter endpoint und model decken die meisten Fälle ab. Legen Sie beide für vorhersehbare Ergebnisse fest:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=azureOpenAI&model=o1-mini

Endpoint-Auswahl

Verwenden Sie endpoint für sich allein, um Endpunkte zu wechseln, ohne ein Modell zu benennen:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google

Wenn nur endpoint festgelegt ist, greift LibreChat auf das letzte für diesen endpoint ausgewählte Modell zurück (aus localStorage). Wenn keine vorherige Auswahl vorhanden ist, wird das erste Modell in der Liste des endpoints verwendet.

Der endpoint Wert muss einer der folgenden sein:

openAI, azureOpenAI, google, anthropic, assistants, azureAssistants, bedrock, agents

Für einen custom endpoint verwenden Sie dessen konfigurierten Namen als Wert (Groß-/Kleinschreibung wird nicht berücksichtigt):

# endpoint=perplexity for a custom endpoint named `Perplexity`
https://your-domain.com/c/new?endpoint=perplexity&model=llama-3.1-sonar-small-128k-online

Modellauswahl

Verwenden Sie model für sich allein, um innerhalb des aktuellen endpoint zwischen Modellen zu wechseln:

https://your-domain.com/c/new?model=gpt-4o

Wenn nur model festgelegt ist, wendet LibreChat dies nur an, wenn das Modell im aktuellen endpoint existiert. Der aktuelle endpoint ist der Standard-endpoint oder der zuletzt ausgewählte.

Prompt

Der prompt Parameter füllt die Chateingabe vorab aus:

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing

q ist eine austauschbare Kurzform für prompt:

https://your-domain.com/c/new?q=Explain quantum computing

Kombinieren Sie es mit anderen Parametern:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=anthropic&model=claude-3-5-sonnet-20241022&prompt=Explain quantum computing

Automatische Übermittlung

Fügen Sie submit=true hinzu, um den Prompt automatisch und ohne manuelle Bestätigung zu senden:

https://your-domain.com/c/new?prompt=Explain quantum computing&submit=true

Dies ist nützlich für automatisierte Workflows (Raycast, Alfred, Automator) und externe Integrationen. Kombinieren Sie es mit den anderen Parametern für einen vollständig geskripteten Start:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=openAI&model=gpt-4&prompt=Explain quantum computing&submit=true

URL-Kodierung

Sonderzeichen in Abfragewerten müssen URL-kodiert sein. Häufige Ersetzungen:

Zum Beispiel:

Original: `Write a function: def hello()`
Encoded: `/c/new?prompt=Write%20a%20function%3A%20def%20hello()`

Die integrierte encodeURIComponent()-Funktion von JavaScript übernimmt die Kodierung für Sie:

const prompt = "Write a function: def hello()";
const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt);
const url = `/c/new?prompt=${encodedPrompt}`;
console.log(url);

Führen Sie dies in Ihrer Browser-Konsole (Ctrl+Shift+I) aus, um die kodierte URL zu sehen.

Specs, Agents und Assistants

Model Specs

Wählen Sie eine Model Spec nach Namen aus:

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4

Dies lädt jede Einstellung, die durch die Spec definiert ist. Andere Modellparameter in der URL werden ignoriert, wenn spec vorhanden ist.

Agents

Laden Sie einen Agenten über seine ID, ohne einen endpoint zu benennen:

https://your-domain.com/c/new?agent_id=your-agent-id

Dies setzt den endpoint automatisch auf agents.

Assistants

Laden Sie einen Assistant auf die gleiche Weise über seine ID:

https://your-domain.com/c/new?assistant_id=your-assistant-id

Dies setzt den endpoint automatisch auf assistants.

Unterstützte Parameter

LibreChat Einstellungen

Modellparameter

Die unterstützten Modellparameter variieren je nach endpoint. Die Werte müssen gemäß der API des Anbieters gültig sein.

OpenAI, Custom, Azure OpenAI:

temperature, presence_penalty, frequency_penalty, stop, top_p, max_tokens,
reasoning_effort, reasoning_summary, verbosity, useResponsesApi, web_search, disableStreaming

Google, Anthropic:

topP, topK, maxOutputTokens, thinking, thinkingBudget, thinkingLevel, web_search

Anthropic, Bedrock (Anthropic-Modelle):

Setzen Sie promptCache auf true oder false, um das Prompt-Caching ein- oder auszuschalten:

promptCache

Weitere Einzelheiten finden Sie in der Anthropic prompt caching docs und der Bedrock prompt caching docs.

Bedrock:

# Bedrock region
region=us-west-2
# Bedrock equivalent of `max_tokens`
maxTokens=200
# Bedrock reasoning effort (for supported models like ZAI, MoonshotAI)
reasoning_effort=medium

Assistants / Azure Assistants:

# Overrides existing assistant instructions for the current run
instructions=your+instructions

# Adds the current date and time to `additional_instructions` for each run
append_current_datetime=true

Die meisten dieser Parameter werden mit den Model Spec Preset Fields geteilt; dort finden Sie die vollständige Referenz.

Beispiele

Mehrere Parameter in einer URL:

https://your-domain.com/c/new?endpoint=google&model=gemini-2.0-flash-exp&temperature=0.7&prompt=Oh hi mark

Laden einer Model Specs mit einem Prompt:

https://your-domain.com/c/new?spec=meeting-notes-gpt4&prompt=Here%20is%20the%20transcript...

Bei der Verwendung von spec werden andere Modellparameter zugunsten der Konfiguration der spec ignoriert.

Validierung

Alle Parameter werden anhand des Schemas von LibreChat validiert, bevor sie angewendet werden. Ungültige Parameter und Werte werden ignoriert; gültige Einstellungen werden auf die Konversation angewendet.

Best Practices

1. Setze nach Möglichkeit sowohl endpoint als auch model.
2. Stellen Sie sicher, dass der endpoint jeden Parameter unterstützt, den Sie übergeben.
3. Halten Sie die Werte innerhalb der Limits des Anbieters.
4. Testen Sie Parameterkombinationen, bevor Sie URLs teilen.

Abfrageparameter erleichtern das Teilen spezifischer Konversationskonfigurationen, das Lesezeichensetzen verschiedener Chat-Setups und die Automatisierung des Chat-Starts von externen Tools aus.