diff --git a/blog/asset-sources/configure-open-webui-with-token-station-cover.svg b/blog/asset-sources/configure-open-webui-with-token-station-cover.svg
new file mode 100644
index 0000000..28c2df9
--- /dev/null
+++ b/blog/asset-sources/configure-open-webui-with-token-station-cover.svg
@@ -0,0 +1,70 @@
+
diff --git a/blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png b/blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png
new file mode 100644
index 0000000..17434ba
Binary files /dev/null and b/blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png differ
diff --git a/blog/configure-open-webui-with-token-station/walkthrough.mp4 b/blog/configure-open-webui-with-token-station/walkthrough.mp4
new file mode 100644
index 0000000..a30c9a8
Binary files /dev/null and b/blog/configure-open-webui-with-token-station/walkthrough.mp4 differ
diff --git a/sitemap.xml b/sitemap.xml
index be849c2..4f7fe4d 100644
--- a/sitemap.xml
+++ b/sitemap.xml
@@ -445,4 +445,24 @@
2026-08-170.6
+
+ https://bytefuture.ai/blog/configure-open-webui-with-token-station.html
+ 2026-09-01
+ 0.7
+
+
+ https://bytefuture.ai/blog/configure-open-webui-with-token-station-zh.html
+ 2026-09-01
+ 0.6
+
+
+ https://bytefuture.ai/blog/configure-open-webui-with-token-station-ja.html
+ 2026-09-01
+ 0.6
+
+
+ https://bytefuture.ai/blog/configure-open-webui-with-token-station-ko.html
+ 2026-09-01
+ 0.6
+
diff --git a/src/content/writings/en/configure-open-webui-with-token-station.md b/src/content/writings/en/configure-open-webui-with-token-station.md
new file mode 100644
index 0000000..426cda1
--- /dev/null
+++ b/src/content/writings/en/configure-open-webui-with-token-station.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+slug: "configure-open-webui-with-token-station"
+lang: "en"
+title: "Configure Open WebUI with Token Station"
+summary: "Run Open WebUI in Docker, connect it to Token Station as a custom OpenAI-compatible provider, and its model list auto-populates from your key's full catalog, no manual model registration required. Covers making models available to non-admin users and switching between them from the chat interface."
+category: "tutorial"
+date: "2026-09-01"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+cover: "blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png"
+draft: false
+---
+
+[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui) is a self-hosted chat interface that runs against any OpenAI-compatible API. Point it at Token Station and its model list auto-populates directly from your key's catalog, no manual per-model registration the way some other tools require. This walks through running Open WebUI, connecting Token Station, making models available to the people who'll actually use the instance, and switching between them from the chat screen itself.
+
+Before the setup, the same reasoning applies here as with any tool you route through Token Station rather than paying a provider directly: cost visibility (every request is metered and billed at the provider's real rate, with zero markup, visible on your own dashboard) and consolidation (the same key works across every OpenAI-compatible tool you run, Open WebUI included, instead of separate keys and separate bills per tool). Open WebUI adds a third reason specific to itself: it's the one tool in this series where the model list isn't something you configure once for yourself, it's something your whole team or userbase sees and picks from, so a single Token Station key can hand an entire instance's worth of users access to whatever models you've enabled, without each of them needing their own provider account.
+
+
+
+ Full walkthrough: running Open WebUI, connecting Token Station, the model catalog auto-populating, making a model public, and switching to it from the chat interface.
+
+
+## What you need before starting
+
+- Docker installed and running.
+- A Token Station account and API key. Sign up free at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai): $1 in credit on registration, no card required.
+
+## Step 1: Run Open WebUI
+
+Open WebUI needs no separate backend to run standalone, this starts it directly:
+
+```bash
+docker run -d -p 3000:8080 \
+ -v open-webui:/app/backend/data \
+ --name open-webui \
+ ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+```
+
+The volume mount keeps your settings and accounts across container restarts. Once it's up, open `http://localhost:3000`. On a fresh instance there are no accounts yet: the first sign-up you create is automatically granted admin rights, so just create one rather than looking for an existing login.
+
+## Step 2: Connect Token Station as a provider
+
+In the admin interface: your profile menu → **Admin Panel** → **Settings** → **Connections**, then **➕ Add Connection** under **Manage OpenAI API Connections**. Set:
+
+- **URL**: `https://models.bytefuture.ai/v1`
+- **Key**: your Token Station API key
+
+The URL field suggests well-known providers as you type; Token Station won't appear in that list, which is expected, just enter it directly. Save the connection.
+
+## Step 3: Confirm the model catalog auto-populated
+
+Open WebUI verifies a new connection by calling the provider's `/models` endpoint, and on success populates the model list from whatever that key can see. Under **Admin Panel → Settings → Models**, you should see your full Token Station catalog appear automatically, with no per-model entry required.
+
+Two things worth knowing about what shows up there:
+
+- The list includes every modality your key has access to, chat models alongside image generation, video generation, and speech models (`openai/gpt-image-2`, `xai/grok-imagine-video`, `elevenlabs/scribe-v2`, and similar). This article only verifies plain chat; a non-chat model showing up in the same list doesn't mean Open WebUI's chat interface handles it the same way.
+- You may see an entry called **Arena Model**. That's an Open WebUI built-in feature (it runs a prompt against multiple models blind so you can compare responses), not something Token Station sent, don't mistake it for a misconfigured or unrecognized model ID.
+
+## Step 4: Make models available to your users
+
+Every model starts **Private**, visible only to admins. To let other signed-up users on your instance select a model, open **Admin Panel → Settings → Models**, find it in the list, click the **⋮** menu next to it, and choose **Make Public**. There's no bulk action: each model needs this individually. If you want finer control than all-or-nothing, the same model's full settings page (the pencil/edit icon) has an **Access** button opening an **Access Control** dialog, where instead of Public you can build an **Access List** of specific users or groups.
+
+With 20+ models in a typical Token Station catalog, deciding which ones to expose is worth doing deliberately rather than making everything public by default, especially given the mixed modalities from Step 3.
+
+## Step 5: Switch models from the chat interface
+
+This is the actual point of the setup: once a model is enabled, any user (not just an admin) can pick it from the model selector on the main chat screen and switch between whatever's been made available, without touching Docker, environment variables, or admin settings.
+
+To verify a model works end to end rather than just appearing in the list: select it, send a real message, and check the [Token Station dashboard](https://models.bytefuture.ai/dashboard). A real reply plus a matching line in Recent Activity confirms the connection, the key, and that specific model are all correctly wired, billed straight to your Token Station account regardless of which user in Open WebUI sent the message.
+
+## Get started
+
+Sign up at [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup): $1 in free credit, no card required, with up to $50 in bonus credit on your first top-up. Export your key, run the Docker command above, and connect it.
+
+[Try Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html)
diff --git a/src/content/writings/ja/configure-open-webui-with-token-station.md b/src/content/writings/ja/configure-open-webui-with-token-station.md
new file mode 100644
index 0000000..d38fb2c
--- /dev/null
+++ b/src/content/writings/ja/configure-open-webui-with-token-station.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+slug: "configure-open-webui-with-token-station"
+lang: "ja"
+title: "Open WebUI を Token Station に接続する"
+summary: "Docker で Open WebUI を起動し、カスタム OpenAI 互換プロバイダーとして Token Station に接続すると、モデルリストがキーの全カタログから自動的に埋まる。モデルを一つずつ手動登録する必要はない。管理者以外のユーザーにモデルを使えるようにする方法と、チャット画面からモデルを切り替える方法も扱う。"
+category: "tutorial"
+date: "2026-09-01"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+cover: "blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png"
+draft: false
+---
+
+[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui) は、任意の OpenAI 互換 API に対して動くセルフホスト型のチャットインターフェースだ。Token Station を指定すれば、モデルリストはキーのカタログから直接自動的に埋まる。一部のツールのようにモデルを一つずつ手動登録する必要はない。ここでは Open WebUI の起動、Token Station への接続、実際にこのインスタンスを使う人たちにモデルを使えるようにする方法、そしてチャット画面自体からモデルを切り替える方法まで扱う。
+
+設定に入る前に、Token Station を経由してプロバイダーに直接課金するのではなくルーティングするという、このシリーズの他のツールと同じ理屈がここにも当てはまる。コストの可視性(すべてのリクエストがプロバイダーの実際のレートでマークアップなしに課金され、自分のダッシュボードに表示される)と一元管理(同じキーが、実行しているすべての OpenAI 互換ツールで使える。Open WebUI も例外ではなく、ツールごとに別々のキーや別々の請求を用意する必要がない)だ。Open WebUI にはさらに、それ自身に特有のもう一つの理由がある。このシリーズの中で唯一、モデルリストが自分一人のために一度だけ設定するものではなく、チームやユーザー全体が目にして選ぶものになるツールだということだ。だから一つの Token Station キーで、有効化したモデルへのアクセスをインスタンス全体のユーザーに与えられる。各ユーザーが自分のプロバイダーアカウントを持つ必要はない。
+
+
+
+ 一通りのデモ：Open WebUI の起動、Token Station への接続、モデルカタログの自動入力、モデルを公開にする操作、そしてチャットインターフェースからその切り替えまで。
+
+
+## 始める前に必要なもの
+
+- Docker がインストールされ、動作していること。
+- Token Station のアカウントと API キー。[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai) から無料登録できる。登録時に 1 ドル分のクレジットが付与され、クレジットカードは不要。
+
+## ステップ 1：Open WebUI を起動する
+
+Open WebUI は単体で動かすのに別のバックエンドを必要としない。これで直接起動できる。
+
+```bash
+docker run -d -p 3000:8080 \
+ -v open-webui:/app/backend/data \
+ --name open-webui \
+ ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+```
+
+このボリュームマウントによって、コンテナを再起動しても設定とアカウントが保持される。起動したら `http://localhost:3000` を開く。まっさらなインスタンスにはまだアカウントがないので、最初に作ったサインアップが自動的に管理者権限を得る。既存のログインを探す必要はなく、そのまま一つ作ればいい。
+
+## ステップ 2：Token Station をプロバイダーとして接続する
+
+管理画面で、プロフィールメニュー → **Admin Panel** → **Settings** → **Connections** と進み、**Manage OpenAI API Connections** の下にある **➕ Add Connection** をクリックする。次を設定する。
+
+- **URL**：`https://models.bytefuture.ai/v1`
+- **Key**：あなたの Token Station API キー
+
+URL フィールドは入力中によく知られたプロバイダーを候補として表示するが、Token Station はそのリストには出てこない。これは想定どおりで、そのまま直接入力すればよい。接続を保存する。
+
+## ステップ 3：モデルカタログが自動入力されたことを確認する
+
+Open WebUI はプロバイダーの `/models` エンドポイントを呼び出すことで新しい接続を検証し、成功するとそのキーが見えるモデルからリストを埋める。**Admin Panel → Settings → Models** を開くと、Token Station の全カタログが自動的に現れているはずで、モデルを一つずつ入力する必要はない。
+
+そこに表示される内容について、二つ知っておく価値がある。
+
+- リストにはそのキーがアクセスできるあらゆるモダリティが含まれる。チャットモデルに加えて、画像生成、動画生成、音声関連のモデル(`openai/gpt-image-2`、`xai/grok-imagine-video`、`elevenlabs/scribe-v2` など)も並ぶ。この記事で確認しているのは通常のチャットだけであり、同じリストにチャット以外のモデルが表示されているからといって、Open WebUI のチャットインターフェースが同じように扱ってくれるとは限らない。
+- **Arena Model** という項目が見えることがある。これは Open WebUI 自体の組み込み機能(同じプロンプトを複数のモデルに匿名で投げて結果を比較できる)であり、Token Station から送られてきたものではない。設定ミスや認識されないモデル ID だと誤解しないように。
+
+## ステップ 4：ユーザーがモデルを使えるようにする
+
+すべてのモデルは最初 **Private** で、管理者にしか見えない。インスタンス上の他の登録ユーザーにモデルを選べるようにするには、**Admin Panel → Settings → Models** を開き、リストからそのモデルを見つけて隣の **⋮** メニューをクリックし、**Make Public** を選ぶ。一括操作はないので、モデルごとに個別に行う必要がある。全公開よりも細かい制御をしたい場合は、同じモデルの設定ページ全体(鉛筆/編集アイコンから開く)に **Access** ボタンがあり、そこから開く **Access Control** ダイアログで、Public の代わりに特定のユーザーやグループの **Access List** を作ることもできる。
+
+典型的な Token Station のカタログには 20 以上のモデルがあるので、ステップ 3 で触れたモダリティの混在も踏まえると、すべてを既定で公開にするのではなく、どれを公開するか意図的に決める価値がある。
+
+## ステップ 5：チャットインターフェースからモデルを切り替える
+
+これがこの設定の本当の目的だ。あるモデルが有効化されれば、管理者に限らずどのユーザーでも、メインのチャット画面にあるモデルセレクターからそれを選び、公開されているモデルの間を切り替えられる。Docker や環境変数、管理者設定に触れる必要は一切ない。
+
+あるモデルがリストに出ているだけでなく実際にエンドツーエンドで動作していることを確認するには、そのモデルを選んで実際にメッセージを送り、[Token Station のダッシュボード](https://models.bytefuture.ai/dashboard)を確認する。実際の返信があり、Recent Activity に対応する行が現れていれば、接続とキー、そしてそのモデル自体が正しく設定されていることになる。Open WebUI 上でどのユーザーがメッセージを送ったかにかかわらず、費用はそのまま自分の Token Station アカウントに課金される。
+
+## はじめよう
+
+[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup) で登録する。1 ドル分の無料クレジット、クレジットカード不要。初回チャージで最大 50 ドルのボーナスも付く。キーをエクスポートし、上記の Docker コマンドを実行して接続しよう。
+
+[Token Station を試す](https://models.bytefuture.ai/intro.html)
diff --git a/src/content/writings/ko/configure-open-webui-with-token-station.md b/src/content/writings/ko/configure-open-webui-with-token-station.md
new file mode 100644
index 0000000..5aeb6c6
--- /dev/null
+++ b/src/content/writings/ko/configure-open-webui-with-token-station.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+slug: "configure-open-webui-with-token-station"
+lang: "ko"
+title: "Open WebUI를 Token Station에 연결하기"
+summary: "Docker에서 Open WebUI를 실행하고 커스텀 OpenAI 호환 프로바이더로 Token Station에 연결하면, 모델 목록이 키의 전체 카탈로그에서 자동으로 채워진다. 모델을 하나씩 수동으로 등록할 필요가 없다. 관리자가 아닌 사용자도 모델을 쓸 수 있게 하는 방법과, 채팅 화면에서 모델을 전환하는 방법까지 다룬다."
+category: "tutorial"
+date: "2026-09-01"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+cover: "blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png"
+draft: false
+---
+
+[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui)는 어떤 OpenAI 호환 API에도 붙일 수 있는 셀프 호스팅 채팅 인터페이스다. Token Station을 지정하면 모델 목록이 키의 카탈로그에서 바로 자동으로 채워진다. 일부 다른 도구처럼 모델을 하나씩 수동으로 등록할 필요가 없다. 여기서는 Open WebUI 실행, Token Station 연결, 실제로 이 인스턴스를 쓰는 사람들에게 모델을 사용할 수 있게 하는 방법, 그리고 채팅 화면 자체에서 모델을 전환하는 방법까지 다룬다.
+
+설정에 들어가기 전에, 프로바이더에 직접 돈을 내는 대신 Token Station을 거쳐 라우팅하는 이 시리즈의 다른 도구들과 같은 이유가 여기에도 적용된다. 비용 가시성(모든 요청이 프로바이더의 실제 요율로 마진 없이 과금되어 자신의 대시보드에 그대로 나타난다)과 통합 관리(같은 키가 실행 중인 모든 OpenAI 호환 도구에서 작동한다. Open WebUI도 예외가 아니며, 도구마다 별도의 키와 별도의 청구서를 준비할 필요가 없다)다. Open WebUI에는 그 자체에 특유한 세 번째 이유가 하나 더 있다. 이 시리즈에서 유일하게, 모델 목록이 자신만을 위해 한 번 설정하는 것이 아니라 팀이나 전체 사용자가 보고 선택하는 것이 되는 도구라는 점이다. 그래서 Token Station 키 하나로, 활성화한 모델에 대한 접근 권한을 인스턴스 전체 사용자에게 줄 수 있다. 각 사용자가 자기만의 프로바이더 계정을 가질 필요가 없다.
+
+
+
+ 전체 과정: Open WebUI 실행, Token Station 연결, 모델 카탈로그 자동 채우기, 모델을 공개로 전환하기, 채팅 인터페이스에서 그 모델로 전환하기.
+
+
+## 시작하기 전에 필요한 것
+
+- Docker 설치 및 실행 중일 것.
+- Token Station 계정과 API 키. [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai)에서 무료로 가입할 수 있다. 가입 시 1달러 크레딧이 지급되며 카드는 필요 없다.
+
+## 1단계: Open WebUI 실행하기
+
+Open WebUI는 별도의 백엔드 없이 단독으로 실행할 수 있다. 다음 명령으로 바로 시작한다.
+
+```bash
+docker run -d -p 3000:8080 \
+ -v open-webui:/app/backend/data \
+ --name open-webui \
+ ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+```
+
+이 볼륨 마운트 덕분에 컨테이너를 재시작해도 설정과 계정이 유지된다. 실행되면 `http://localhost:3000`을 연다. 새 인스턴스에는 아직 계정이 없으므로, 처음 만드는 가입 계정이 자동으로 관리자 권한을 받는다. 기존 로그인을 찾으려 하지 말고 그냥 하나 만들면 된다.
+
+## 2단계: Token Station을 프로바이더로 연결하기
+
+관리자 화면에서 프로필 메뉴 → **Admin Panel** → **Settings** → **Connections**로 들어간 다음, **Manage OpenAI API Connections** 아래의 **➕ Add Connection**을 클릭한다. 다음을 설정한다.
+
+- **URL**: `https://models.bytefuture.ai/v1`
+- **Key**: Token Station API 키
+
+URL 필드는 입력하는 동안 잘 알려진 프로바이더를 후보로 보여주는데, Token Station은 그 목록에 나오지 않는다. 이는 정상이며, 그냥 직접 입력하면 된다. 연결을 저장한다.
+
+## 3단계: 모델 카탈로그가 자동으로 채워졌는지 확인하기
+
+Open WebUI는 프로바이더의 `/models` 엔드포인트를 호출해 새 연결을 검증하고, 성공하면 그 키가 볼 수 있는 모델로 목록을 채운다. **Admin Panel → Settings → Models**를 열면, Token Station의 전체 카탈로그가 자동으로 나타나 있을 것이다. 모델을 하나씩 입력할 필요가 없다.
+
+여기서 나타나는 내용에 대해 알아둘 점이 두 가지 있다.
+
+- 목록에는 키가 접근할 수 있는 모든 모달리티가 포함된다. 채팅 모델뿐 아니라 이미지 생성, 동영상 생성, 음성 관련 모델(`openai/gpt-image-2`, `xai/grok-imagine-video`, `elevenlabs/scribe-v2` 등)도 함께 나타난다. 이 글은 일반 채팅만 검증했으므로, 같은 목록에 채팅이 아닌 모델이 나타난다고 해서 Open WebUI의 채팅 인터페이스가 그것들을 똑같이 처리해준다는 뜻은 아니다.
+- **Arena Model**이라는 항목이 보일 수 있다. 이는 Open WebUI 자체의 내장 기능(같은 프롬프트를 여러 모델에 익명으로 보내 응답을 비교할 수 있게 해준다)이며, Token Station에서 보낸 것이 아니다. 설정 오류나 인식되지 않는 모델 ID로 착각하지 말자.
+
+## 4단계: 사용자가 모델을 쓸 수 있게 하기
+
+모든 모델은 처음에 **Private**로 시작하며, 관리자에게만 보인다. 인스턴스의 다른 가입 사용자가 모델을 선택할 수 있게 하려면, **Admin Panel → Settings → Models**를 열고 목록에서 해당 모델을 찾은 다음 옆의 **⋮** 메뉴를 클릭해 **Make Public**을 선택한다. 일괄 처리 기능은 없으므로 모델마다 개별적으로 해줘야 한다. 전체 공개보다 더 세밀한 제어를 원한다면, 같은 모델의 전체 설정 페이지(연필/편집 아이콘으로 진입)에 **Access** 버튼이 있어, 여기서 여는 **Access Control** 대화상자를 통해 Public 대신 특정 사용자나 그룹으로 이루어진 **Access List**를 만들 수도 있다.
+
+일반적인 Token Station 카탈로그에는 20개가 넘는 모델이 있으므로, 3단계에서 언급한 모달리티가 섞여 있다는 점까지 고려하면, 모든 모델을 기본값으로 공개하기보다는 어떤 모델을 공개할지 의도적으로 정하는 편이 좋다.
+
+## 5단계: 채팅 인터페이스에서 모델 전환하기
+
+이것이 이 설정의 실제 목적이다. 어떤 모델이 활성화되면, 관리자뿐 아니라 어떤 사용자든 메인 채팅 화면의 모델 선택기에서 그 모델을 고를 수 있고, 공개된 모델들 사이를 전환할 수 있다. Docker나 환경 변수, 관리자 설정을 건드릴 필요가 전혀 없다.
+
+어떤 모델이 목록에 나타나는 것을 넘어 실제로 엔드투엔드로 작동하는지 확인하려면, 그 모델을 선택해 실제 메시지를 보내고 [Token Station 대시보드](https://models.bytefuture.ai/dashboard)를 확인한다. 실제 응답과 함께 Recent Activity에 해당하는 행이 나타난다면, 연결과 키, 그리고 그 모델 자체가 모두 올바르게 설정됐다는 뜻이다. Open WebUI에서 어떤 사용자가 메시지를 보냈든, 비용은 그대로 자신의 Token Station 계정에 과금된다.
+
+## 시작하기
+
+[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup)에서 가입하자. 1달러 무료 크레딧, 카드 불필요, 첫 충전 시 최대 50달러 보너스도 받을 수 있다. 키를 export하고, 위의 Docker 명령을 실행한 다음 연결하자.
+
+[Token Station 사용해보기](https://models.bytefuture.ai/intro.html)
diff --git a/src/content/writings/zh/configure-open-webui-with-token-station.md b/src/content/writings/zh/configure-open-webui-with-token-station.md
new file mode 100644
index 0000000..652a4d2
--- /dev/null
+++ b/src/content/writings/zh/configure-open-webui-with-token-station.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+---
+slug: "configure-open-webui-with-token-station"
+lang: "zh"
+title: "在 Open WebUI 中接入 Token Station"
+summary: "在 Docker 里运行 Open WebUI，把它连接到 Token Station 作为自定义 OpenAI 兼容 provider，模型列表会直接从你 key 的完整目录自动填充，不需要逐个手动注册模型。文章还涵盖如何让非管理员用户也能使用这些模型，以及如何在聊天界面里切换模型。"
+category: "tutorial"
+date: "2026-09-01"
+cta: "https://models.bytefuture.ai/intro.html"
+cover: "blog/configure-open-webui-with-token-station-cover.png"
+draft: false
+---
+
+[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui) 是一个自托管的聊天界面，可以对接任何 OpenAI 兼容的 API。把它指向 Token Station，它的模型列表会直接从你 key 的目录里自动填充，不像有些工具那样需要逐个手动注册模型。下面会介绍如何运行 Open WebUI、接入 Token Station、让实际使用这套系统的用户也能用上这些模型，以及如何直接在聊天界面里切换模型。
+
+在开始配置之前，这里的道理和本系列里通过 Token Station 而不是直接付费给某个 provider 的其他工具是一样的：成本可见性（每个请求都会按 provider 的真实费率计费，零加价，显示在你自己的控制台里）和统一管理（同一个 key 在你运行的每个 OpenAI 兼容工具上都能用，Open WebUI 也不例外，不必给每个工具单独准备 key、单独出账单）。Open WebUI 还多了一个它自己特有的理由：这是本系列里唯一一个模型列表不是只给你自己配置一次，而是你的整个团队或用户群都会看到并从中选择的工具，所以一个 Token Station key 就能让一整个实例的用户都用上你启用的模型，不需要每个人各自开一个 provider 账户。
+
+
+
+ 完整演示：运行 Open WebUI、接入 Token Station、模型目录自动填充、把一个模型设为公开，再从聊天界面切换到它。
+
+
+## 开始之前需要准备什么
+
+- 已安装并运行 Docker。
+- 一个 Token Station 账户和 API 密钥。免费注册：[models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai)，注册即送 1 美元额度，无需信用卡。
+
+## 步骤 1：运行 Open WebUI
+
+Open WebUI 可以独立运行，不需要额外的后端，直接这样启动：
+
+```bash
+docker run -d -p 3000:8080 \
+ -v open-webui:/app/backend/data \
+ --name open-webui \
+ ghcr.io/open-webui/open-webui:main
+```
+
+这个数据卷挂载会在容器重启后依然保留你的设置和账户。启动后，打开 `http://localhost:3000`。全新的实例还没有任何账户：你注册的第一个账户会自动获得管理员权限，所以直接注册一个就行，不用去找什么已有的登录入口。
+
+## 步骤 2：将 Token Station 接入为 provider
+
+在管理界面里：点击你的头像菜单 → **Admin Panel** → **Settings** → **Connections**，然后在 **Manage OpenAI API Connections** 下点击 **➕ Add Connection**。设置：
+
+- **URL**：`https://models.bytefuture.ai/v1`
+- **Key**：你的 Token Station API 密钥
+
+输入时，URL 字段会提示一些知名 provider，Token Station 不会出现在那个列表里，这是正常的，直接手动输入即可。保存这个连接。
+
+## 步骤 3：确认模型目录已经自动填充
+
+Open WebUI 通过调用 provider 的 `/models` 接口来验证一个新连接，成功后会根据这个 key 能看到的内容自动填充模型列表。打开 **Admin Panel → Settings → Models**，你应该能看到你完整的 Token Station 目录自动出现，不需要逐个添加模型。
+
+这里有两点值得注意：
+
+- 列表里包含你的 key 能访问的每一种模态，聊天模型之外还会有图像生成、视频生成、语音相关的模型（比如 `openai/gpt-image-2`、`xai/grok-imagine-video`、`elevenlabs/scribe-v2` 之类）。这篇文章只验证了普通聊天；同一个列表里出现的非聊天模型，不代表 Open WebUI 的聊天界面会用同样的方式处理它们。
+- 你可能会看到一个叫 **Arena Model** 的条目。那是 Open WebUI 自带的一个功能（把同一个提示词匿名发给多个模型，方便你对比结果），不是 Token Station 发过来的，不要把它误认为是一个配置错误或无法识别的模型 ID。
+
+## 步骤 4：让用户能用上这些模型
+
+每个模型默认都是 **Private**，只有管理员能看到。要让实例上的其他注册用户也能选用某个模型，打开 **Admin Panel → Settings → Models**，在列表里找到它，点击旁边的 **⋮** 菜单，选择 **Make Public**。这里没有批量操作：每个模型都需要单独设置。如果你想要比"全公开"更精细的控制，同一个模型的完整设置页（点铅笔/编辑图标进入）里有一个 **Access** 按钮，会打开一个 **Access Control** 对话框，除了 Public，你还可以在这里建一份特定用户或用户组的 **Access List**。
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+一个典型的 Token Station 目录会有 20 多个模型，考虑到步骤 3 里提到的模态混杂情况，值得刻意挑选要开放哪些，而不是把所有模型都默认设成公开。
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+## 步骤 5：在聊天界面里切换模型
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+这才是这套配置真正的意义所在：一旦某个模型被启用，任何用户（不只是管理员）都可以在主聊天界面的模型选择器里挑选它，并在已开放的模型之间切换，完全不用碰 Docker、环境变量或管理员设置。
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+要确认一个模型是真的端到端跑通了，而不只是出现在列表里：选中它，发一条真实的消息，然后去 [Token Station 控制台](https://models.bytefuture.ai/dashboard) 查看。真实的回复加上 Recent Activity 里对应的一条记录，说明连接、密钥，以及这个具体的模型都配置正确，无论是 Open WebUI 里哪个用户发的消息，费用都会直接计入你的 Token Station 账户。
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+## 开始使用
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+前往 [models.bytefuture.ai](https://models.bytefuture.ai/signup) 注册：1 美元免费额度，无需信用卡，首次充值最高可再获得 50 美元奖励。导出你的密钥，运行上面的 Docker 命令，然后接入它。
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+[试用 Token Station](https://models.bytefuture.ai/intro.html)