完胜3款同类AI聊天工具！

摘要：随着AI大模型的普及，各种智能助手服务如雨后春笋般涌现。Claude、Grok、DeepSeek、豆包、Kimi...每个都有各自的特点和优势，但分散使用既不方便，成本也高。

你是否也有这样的烦恼：想要使用不同的AI助手，却要分别注册多个账号，在不同平台间来回切换？

随着AI大模型的普及，各种智能助手服务如雨后春笋般涌现。Claude、Grok、DeepSeek、豆包、Kimi...每个都有各自的特点和优势，但分散使用既不方便，成本也高。

其实，大多数这些AI服务都提供了API（应用程序接口），这是一种允许我们直接调用AI核心能力的"后门"。

通过API，我们可以直接调用这些AI服务的核心能力，而不必受限于它们的官方界面。调用API有几个显著优势：

成本更低：相比直接订阅服务，API 按使用量计费通常更经济自由度更高：可以根据自己的需求定制使用体验多模型整合：可以在一个界面中集成多家 AI 服务的能力

但对普通用户来说，直接调用API需要编程知识，门槛颇高。

今天老宁将为大家介绍一款非常强大的工具：OpenWebUI，这款强大的开源AI聊天前端可以帮你连接各种AI模型的API接口。

搭建好后，你就拥有了一个统一的AI管理平台，可以轻松在不同模型间切换，从此告别在多个网站和APP间跳转的烦恼。

前端对比

市面上有多款 AI 聊天前端，为什么特别推荐 OpenWebUI 呢？让我们通过对比几款主流方案来看看：

OpenWebUI

OpenWebUI 更多是用来结合本地部署的大模型来使用，不过它也支持 OpenAI 格式的API。

个人最看重的是 OpenWebUI 的多用户管理功能，且可以自定义用户访问到的模型范围，非常适合分享给朋友家人使用。

LibreChat

LibreChat 支持云端与本地模型的混合调用，界面设计简洁直观，且拥有活跃的社区支持与更新。

NextChat

老宁曾长期使用 NextChat，但该项目目前已接近停更状态。虽然 NextChat 的部署过程非常简便，却存在不少问题：功能添加新模型的步骤复杂，用户分享机制过于基础，整体来看并无明显竞争优势。

LobeChat

LobeChat是一款由国内开发者打造的项目，它的功能非常丰富多样，涵盖了各种实用选项。不过从个人审美角度来看，它的整体界面设计风格并不太符合我的喜好。

综合使用场景和不同项目的优势来看，OpenWebUI 以其多用户管理和模型权限控制功能脱颖而出，下面一起来看看如何通过群晖部署。

安装部署

对于在群晖NAS上部署OpenWebUI，我推荐使用docker-compose方式：

version: '3'services: open-webui: image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main container_name: open-webui ports: - "3000:8080" volumes: - /volume1/test/open-webui/data:/app/backend/data restart: unless-stopped首先在群晖【File Station】中创建open-webui/data文件夹，用于存储数据。

把文件夹路径替换为 docker-compose 配置的路径。

打开群晖【Container Manager】，新增项目，并把前面的docker-compose粘贴进来。

点击下一步后，等待拉取镜像启动项目。（镜像较大，所以速度较慢）

，代表安装完成。

使用

首次注册的用户会自动成为管理员。

要进入管理员面板才能对模型进行管理。

可以在外部链接中添加 OpenAI 的API地址。

下面以硅基流动API为例进行演示（注册后有赠送余额）。注意在 OpenWebUI 中，API 链接地址只有，没有chat/completions后缀。

API 密钥，同样可以在对应的的菜单中找到。

模型名称是和模型广场上的模型名一一对应的。

全部内容添加完毕如下图所示。

回到对话界面，可以看到前面添加的模型。但由于 DeepSeek-R1 的思考响应数据和 OpenAI 的格式不一致，所以导致在对话时无法看到思考过程。

为了解决这个问题，我们需要添加一个数据处理函数。首先进入函数菜单，新增一个函数。

把原来的内容替换为下面的代码，保存即可。（名字任意）

class Filter: detect_reasoning_content = {} def stream(self, event: dict) -> dict: event_id = event.get("id") for choice in event.get("choices", ): delta = choice.get("delta") reasoning_value = delta.get("reasoning_content", "") if reasoning_value: if self.detect_reasoning_content.get(event_id, False): delta["content"] = reasoning_value else: self.detect_reasoning_content[event_id] = True delta["content"] = f"\n{reasoning_value}" elif self.detect_reasoning_content.get(event_id, False): if event_id in self.detect_reasoning_content: del self.detect_reasoning_content[event_id] value = delta.get("content", "") delta["content"] = f"\n{value}" return event