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LibreChat は、複数のモデルプロバイダーを ChatGPT スタイルの単一インターフェースに統合する、オープンソースのセルフホスト型 AI チャットプラットフォームです。OpenAI 互換 API のサポートを標準で備えているため、SambaNova の /v1 エンドポイントを指定するだけで、プロキシを介さずに、OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーと並べて任意の SambaCloud モデルを利用できます。 本ガイドでは、組み込みの Custom Endpoints 機能を使用して LibreChat を SambaNova に接続する方法を解説します。

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前提条件

  • SambaCloud アカウントと API キー
  • 稼働中の LibreChat インスタンス。以下のインストール方法からいずれかを選択してください。

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LibreChat のインストール

LibreChat はセルフホスト型の Web アプリであり、デスクトップ用インストーラーではありません。ダウンロードする .exe、.dmg、AppImage はありません。以下のインストール方法からいずれかを選んでセットアップし、ブラウザで http://localhost:3080 にアクセスして利用します。Docker と npm は Windows、macOS、Linux のローカルマシン上で動作し、Helm チャートは Kubernetes クラスターへのデプロイに使用します。

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Docker Compose (推奨)

すべてがコンテナ内で動作します。MongoDB、MeiliSearch、RAG API、ベクトル DB はすべて自動的に含まれます。 前提条件: Git、Docker Desktop

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npm

Node.js で LibreChat を直接実行します。MongoDB や MeiliSearch などの外部サービスは自身で管理します。 前提条件: Node.js v24.16.0、Git、MongoDB

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Helm チャート

Kubernetes にデプロイする場合は、LibreChat Helm チャートガイド を直接参照してください。このチャートでは、Secret を作成する前に、CREDS_KEY、CREDS_IV、JWT_SECRET、JWT_REFRESH_SECRET、MEILI_MASTER_KEY の生成済みの値と、各プロバイダーの API キーを用意する必要があります。 インストールの詳細は LibreChat クイックスタート をご参照ください。

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セットアップ

以下の手順は Docker Compose でのインストールを前提としています。npm でインストールした場合、LibreChat はプロジェクトルートの librechat.yaml を直接読み込みます。ステップ 2 の docker-compose.override.yml によるオーバーライドは不要です。変更を反映するには、コンテナを再作成する代わりに、npm run backend を停止して再実行してください。
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librechat.yaml の用意

LibreChat は、プロジェクトルートの librechat.yaml からエンドポイント設定を読み込みます。リポジトリには librechat.example.yaml が同梱されているので、編集前に librechat.yaml としてコピーします。
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SambaNova をカスタムエンドポイントとして追加

endpoints.custom の下に SambaNova のエントリを追記します。ベース URL は https://api.sambanova.ai/v1、API キーには SambaCloud のキーを使用します。
librechat.yaml
models.fetch: true を設定すると、起動時に /v1/models から最新のモデル一覧を取得します。新しい SambaCloud モデルが、再デプロイなしでモデルピッカーに表示されるようになります。
公式の docker-compose.yml は librechat.yaml を API コンテナにマウントしません。Docker Compose テンプレートから始めた場合は、同じ場所に docker-compose.override.yml を作成し、このファイルがコンテナにバインドマウントされるようにします。
docker-compose.override.yml
このオーバーライドがない場合、起動時に API がログに Config file YAML format is invalid: ENOENT と出力し、SambaNova エンドポイントは登録されません。
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API キーの設定

.env ファイル (または LibreChat API コンテナに渡す環境変数) にキーを追加します。
.env
LibreChat は起動時に ${SAMBANOVA_API_KEY} を解決します。このキーと設定変更は、次のステップで両方まとめて反映されます。
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API コンテナの再作成

オーバーライドで新しいバインドマウントが追加されますが、docker compose restart は Compose の構成を再読み込みしません。マウントを有効にするため、コンテナを再作成します。
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アカウントの作成

http://localhost:3080 を開きます。LibreChat はデフォルトでユーザー登録が有効になっているため、初回アクセス時にはログイン画面が表示されます。Sign up をクリックしてアカウントを作成します。
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SambaNova モデルの確認

モデルピッカーを開き、SambaNova グループの下に SambaNova モデルが表示されることを確認します。新しいチャットを開始してモデルを選択し、テスト用のプロンプトを送信します。
デフォルトの SambaNova モデルが「What can you do?」というプロンプトに回答している LibreChat のチャット画面

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トラブルシューティング

API コンテナに渡す環境変数に SAMBANOVA_API_KEY が設定されていることを確認したうえで、docker compose up -d を実行してください。単なる docker compose restart では、新しく追加したバインドマウントは反映されません。設定読み込みのエラーは、docker compose logs api でコンテナのログを確認してください。
SambaCloud コンソールで API キーを再生成し、.env の SAMBANOVA_API_KEY を更新してください。
エンドポイントのブロックに customParams.includeReasoningHistory: true を追加して再起動してください。このフラグは includeReasoningContent を暗黙的に有効化し、さらに保存された履歴から reasoning_content を再構築して、ターンをまたいで引き継げるようにします。

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参考情報