Query-parameters

LibreChat kan een chatgesprek rechtstreeks vanuit de URL configureren. Voeg queryparameters toe aan een chatpad om het endpoint en model te kiezen, de invoer vooraf in te vullen of gespreksinstellingen te overschrijven voordat de chat wordt geladen.

Chat-paden

Query-parameters moeten een geldig chatpad volgen:

• Nieuwe gesprekken: /c/new?
• Bestaande gesprekken: /c/[conversation-id]? (waarbij conversation-id een bestaand ID is)

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

Basisgebruik

De endpoint en model parameters dekken de meeste gevallen. Stel beide in voor voorspelbare resultaten:

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

Endpoint selectie

Gebruik endpoint op zichzelf om van endpoint te wisselen zonder een model te benoemen:

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

Wanneer alleen endpoint is ingesteld, valt LibreChat terug op het laatst geselecteerde model voor dat endpoint (vanuit localStorage). Als er geen eerdere selectie is, wordt het eerste model in de lijst van het endpoint gebruikt.

De endpoint waarde moet een van de volgende zijn:

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

Voor een custom endpoint, gebruik de geconfigureerde naam als de waarde (niet hoofdlettergevoelig):

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

Modelselectie

Gebruik model op zichzelf om te wisselen tussen modellen binnen het huidige endpoint:

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

Wanneer alleen model is ingesteld, past LibreChat dit alleen toe als het model bestaat in het huidige endpoint. Het huidige endpoint is het standaard endpoint of het laatst geselecteerde endpoint.

Prompt

De prompt parameter vult de chat-invoer vooraf in:

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

q is een uitwisselbare afkorting voor prompt:

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

Combineer het met andere parameters:

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

Automatische verzending

Voeg submit=true toe om de prompt automatisch te verzenden, zonder handmatige bevestiging:

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

Dit is handig voor geautomatiseerde workflows (Raycast, Alfred, Automator) en externe integraties. Combineer het met de andere parameters voor een volledig gescripte start:

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

URL-codering

Speciale tekens in query-waarden moeten URL-geëncodeerd zijn. Veelvoorkomende vervangingen:

Bijvoorbeeld:

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

JavaScript's ingebouwde encodeURIComponent() regelt de codering voor je:

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

Voer dit uit in de console van je browser (Ctrl+Shift+I) om de gecodeerde URL te zien.

Specs, Agents en Assistants

Model specs

Selecteer een model spec op naam:

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

Dit laadt elke instelling die door de spec is gedefinieerd. Andere modelparameters in de URL worden genegeerd wanneer spec aanwezig is.

Agents

Laad een agent op ID zonder een endpoint te benoemen:

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

Dit stelt het endpoint automatisch in op agents.

Assistants

Laad een assistant op ID op dezelfde manier:

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

Dit stelt het endpoint automatisch in op assistants.

Ondersteunde parameters

LibreChat instellingen

Modelparameters

Ondersteunde modelparameters variëren per endpoint. Waarden moeten geldig zijn volgens de API van de provider.

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, url_context

Voor Google endpoints, stel url_context=true in om ondersteunde Gemini tekstmodellen URL's te laten lezen die in het gebruikersbericht zijn opgenomen. YouTube-URL's worden afgehandeld met native videobegrip wanneer URL Context is ingeschakeld.

Anthropic, Bedrock (Anthropic-modellen), OpenRouter custom endpoints:

Stel promptCache in op true of false om prompt caching in of uit te schakelen. Stel promptCacheTtl in op 5m of 1h om de cache-levensduur te kiezen wanneer prompt caching is ingeschakeld:

promptCache
promptCacheTtl=1h

Zie de Anthropic prompt caching docs en de Bedrock prompt caching docs voor details.

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

De meeste van deze parameters worden gedeeld met Model Spec Preset Fields; raadpleeg die pagina voor de volledige referentie.

Voorbeelden

Meerdere parameters in één URL:

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

Een Model Specs laden met een prompt:

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

Bij gebruik van spec worden andere modelparameters genegeerd ten gunste van de configuratie van de spec.

Validatie

Alle parameters worden gevalideerd tegen het schema van LibreChat voordat ze worden toegepast. Ongeldige parameters en waarden worden genegeerd; geldige instellingen worden toegepast op het gesprek.

Best Practices

1. Stel indien mogelijk zowel endpoint als model in.
2. Bevestig dat de endpoint elke parameter ondersteunt die je doorgeeft.
3. Houd de waarden binnen de limieten van de provider.
4. Test parametercombinaties voordat je URL's deelt.

Query parameters maken het eenvoudig om specifieke gespreksconfiguraties te delen, verschillende chat-setups als bladwijzer op te slaan en het opstarten van chats vanuit externe tools te automatiseren.