LibreChat 是什麼、部署教學：聚合多家模型、支持多用戶登入的開源自託管 AI 聊天平台

本文根據 LibreChat 官方 GitHub 倉庫 README 與官網整理，資料核對於 2026-10-11。開源項目變化快，以官方倉庫為準。

是什麼

LibreChat 是一個開源、自託管的 AI 聊天平台，倉庫 danny-avila/LibreChat 約有 4.55 萬星標，採用 MIT 許可。它的目標可以概括為：把各家官方聊天應用裏好用的功能，做成一個你自己部署、接自己密鑰的統一版本。

和 Open WebUI 相比，兩者定位接近。LibreChat 的特點是對各大雲廠商接口的支持很全，功能上緊跟官方應用（智能體、代碼執行、可渲染的成品預覽），並且有比較完整的多用戶認證方案，適合給一個團隊或公司內部使用。

能做什麼

README 列出的主要功能：

• 多家模型：Anthropic、AWS Bedrock、OpenAI、Azure OpenAI、Google、Vertex AI，以及 Ollama 等本地方案；
• AI 智能體：創建帶指令和工具的智能體；
• MCP 工具：通過 Model Context Protocol 接入外部工具；
• Code Interpreter：在沙箱裏運行多種編程語言的代碼；
• Artifacts：在對話旁直接渲染 React 組件、HTML 頁面和 Mermaid 圖表；
• 多用戶：支持 OAuth2、LDAP 和電郵登入。

怎麼上手

1. 準備一台裝好 Docker 的伺服器或電腦，克隆倉庫。
2. 複製環境變量示例文件並填寫（各家模型的 API Key、登入方式等）。
3. 用倉庫提供的 Docker Compose 文件啟動：

bash
docker compose up -d

1. 瀏覽器訪問對應端口，註冊帳號後在介面頂部選擇模型開始使用。
2. 不想自己管伺服器的，README 也提供了 Railway、Zeabur、Sealos 的一鍵部署入口。

給團隊使用時，建議先配置好登入方式（如公司的單點登入或限制電郵域名），再把地址發給同事。

免費與付費

LibreChat 完全免費開源（MIT），可以商用和二次開發。實際花費是伺服器，以及你填入的各家模型 API 的用量費。

適合誰 / 不適合誰

適合：

• 想給團隊提供統一 AI 入口、集中管理密鑰和帳號的技術負責人；
• 公司的模型資源在 AWS Bedrock、Azure、Vertex AI 等雲平台上的團隊；
• 想在自託管環境裏使用代碼解釋器、Artifacts 等進階功能的人。

不適合：

• 不熟悉 Docker 和環境變量配置的個人用戶，桌面客戶端（Cherry Studio、Chatbox）更簡單；
• 只使用本地模型、追求最簡安裝的人，Open WebUI 與 Ollama 的搭配更直接；
• 沒有人維護伺服器的團隊。

注意事項

• 關閉公開註冊：對外可訪問的實例如果允許任何人註冊，你的 API 額度就可能被別人用掉。
• API Key 寫在環境變量裏，注意文件權限和備份的保管。
• 代碼解釋器的運行環境：確認沙箱服務的部署方式與費用，以官方文檔為準。
• 升級前讀發佈說明：配置項時有調整，升級後對照新版示例文件檢查。