OpenAI (ChatGPT models)
用 OpenAI (ChatGPT models) 搭建Telegram AI 机器人
使用 LangBot 搭建由 OpenAI (ChatGPT models) 驱动的Telegram AI 机器人：模型配置、机器人凭据、网络要求、测试与常见问题。
本文把 OpenAI (ChatGPT models) 模型接到Telegram机器人上。LangBot 接收Telegram消息，交给流水线处理后把答案发回去，你不需要写任何平台对接代码。
用 LangBot 内置 Agent 调用 OpenAI 的 GPT 模型，可以按需加知识库、MCP 工具、Skills 和代码沙箱。
准备工作
- 一个运行中的 LangBot：LangBot Cloud（无需服务器），或用 Docker、
uvx langbot自行部署。 - 可以从 LangBot 调用的 OpenAI (ChatGPT models) 账号或服务。
- 通过 @BotFather 获取的机器人 Token（发送
/newbot，用户名需以bot结尾）。
网络要求
Telegram 使用长轮询：LangBot 只需要能访问 api.telegram.org，不需要公网 Webhook 地址，本地电脑或家用服务器也能运行。
1. 添加 OpenAI (ChatGPT models) 模型
- 在 OpenAI 控制台创建 API Key。
- 在 LangBot 的 模型 页面新增 LLM 模型，供应商选择 OpenAI，请求地址填写
https://api.openai.com/v1，再填入 API Key 和模型名称。 - 如果模型支持函数调用，请勾选 工具调用；MCP 工具、Skills 和沙箱都依赖它。
- 模型名请使用 OpenAI 模型列表中的最新 ID；其他 OpenAI 兼容接口也按同样方式填写各自的请求地址。
2. 创建流水线
在 LangBot WebUI 打开 流水线，新建流水线（或编辑默认流水线），按下表配置 AI 能力。
| 配置项 | 填写 |
|---|---|
| 运行器 | 内置 Agent |
| 模型 | 刚添加的模型，可以再加备用模型。 |
| 提示词 | 机器人的身份、语气以及不能做的事。 |
| 知识库 | 可选。绑定知识库后按你的资料回答。 |
3. 创建Telegram机器人
- 在 机器人 页面新建机器人，选择 Telegram 适配器（LangBot 4.11 的新适配器，不要选已弃用的旧版）。
- 填入 Token，按需开启 Markdown 和流式输出，启用并保存。
4. 绑定并测试
打开机器人，选择刚才创建的流水线，保存并确认机器人已启用。
在与机器人的私聊中点击 Start 后发送消息。群聊中消息需要满足流水线的触发规则（例如 @ 机器人或回复它的消息）。
常见问题排查
- 网络或地区错误：LangBot 必须能访问请求地址；网络受限时请使用可访问的兼容网关。
- 同一个 Token 只能被一个实例轮询。如果收不到回复，请确认没有在其他 LangBot 实例或脚本中启用同一个机器人。
- 在 WebUI 的 监控 页面可以看到每条消息、每次流水线运行和错误详情。
常见问题
接入Telegram需要有公网 IP 的服务器吗？
不需要。Telegram 使用长轮询：LangBot 只需要能访问 api.telegram.org，不需要公网 Webhook 地址，本地电脑或家用服务器也能运行。
Telegram机器人支持流式回复吗？
支持。在机器人上开启流式输出，同时 AI 后端也要支持流式。详见平台功能对照表。
同一套 OpenAI (ChatGPT models) 配置能同时用在其他平台吗？
可以。一条流水线可以绑定多个机器人，同一套配置能同时在多个平台上回复。