One API：LLM API 管理 分发系统，github 24.2K Star！

随着人工智能领域的不断发展，国内外各大厂商纷纷推出了自己的 AI 大模型。面对 DeepSeek、OpenAI、Claude、腾讯元宝等众多平台的 API 接口差异，开发者常常需要花费大量时间调整代码、处理密钥管理与流量调控。One API 正是在这种背景下诞生，它通过统一接口调用与全生命周期管理，成为了连接开发者与多模型服务的高效桥梁。

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项目概述

One API 是一个开源的 AI 大模型 API 管理与分发系统，致力于解决多模型接入过程中面临的繁杂协议、密钥管理、流量分配等问题。它通过标准化接口（基于 OpenAI 格式）实现了不同大模型的无缝衔接。无论是 OpenAI、Google Gemini，还是国内的文心一言、讯飞星火等平台，开发者只需简单配置即可实现切换，旧代码无需大幅重构。

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核心功能解析

统一接口调用

• 标准化格式：One API 将市面上 20+ 主流大模型的 API 接口协议转换为统一的 OpenAI 标准格式。开发者只需要更改 base_url 参数，即可在本地部署的 ChatGLM3 与 gpt-3.5-turbo 之间自由切换。

• 开发便捷性：多模型接口标准化大幅降低了因不同平台 API 语法差异引起的开发调试成本，使项目集成与维护变得轻松高效。

多模型全生命周期管理

• 密钥管理：支持集中存储多平台 API 密钥，可设定密钥有效期，并通过 IP 白名单控制访问安全，保证企业内部数据安全。

• 负载均衡：智能分配请求流量，例如将 80% 的流量导向低成本模型，既降低 API 使用成本，也提升整体系统稳定性。

• 监控审计：实时统计 Token 消耗、调用成功率，并记录完整请求日志，满足企业合规要求，为问题排查提供有力支持。

灵活部署与扩展

• 多种部署方案：One API 支持 Docker 一键部署（单机/集群）、本地部署及私有化模型接入（如通过 Ollama 集成 Llama3）。无论是个人开发者还是企业级用户，都能快速上手。

• 开源授权：采用 MIT 开源协议，支持二次开发与商业场景定制，极大地拓宽了项目应用范围。

• 生态集成：能够无缝对接 FastGPT、ChatGPT Next Web 等生态工具，为各类业务场景提供技术支持。

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典型应用场景

企业级 AI 服务网关

通过 One API，企业可以统一管理内部使用的 OpenAI、Azure 及国产模型接口。借助多租户权限控制，不同部门或客户间的资源可实现有效隔离。例如，某大型企业仅需 5 分钟便可将内部知识库系统与私有 ChatGLM3 对接，轻松实现企业级 AI 服务的构建。

多模型效果对比测试

研究人员可以借助统一输入/输出格式，快速切换不同大模型（如 GPT-4 与通义千问）进行效果对比，确保实验变量唯一，从而大大提升测试效率与数据准确性。

低成本 AI 应用开发

利用负载均衡功能，个人开发者可以优先调用免费额度未耗尽的模型（例如 DeepSeek），在保证性能的同时有效控制成本，为初创项目提供了极具竞争力的解决方案。

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技术架构与性能亮点

高性能后端

• Go 语言开发：后端采用高性能 Go 语言编写，支持 10K+ QPS 高并发请求，并结合 Redis 缓存技术加速响应。

• 智能路由策略：依据模型名称进行精确匹配，支持优先级配置与故障自动切换，确保系统在异常情况下依然平稳运行。

跨平台兼容性

• 无缝对接：不仅能适配主流大模型平台，还可与 FastGPT、ChatGPT Next Web 等生态工具协同工作，形成完整的 AI 服务链条。

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部署与使用指南

极简部署

One API 提供了多种安装方式，以下是两种常用的 Docker 部署命令示例：

# SQLite 轻量部署（测试环境）
docker run -d --name one-api -p 3000:3000 justsong/one-api# MySQL 生产环境部署
docker run -d -e SQL_DSN="root:密码@tcp(数据库IP:3306)/oneapi" -p 3000:3000 justsong/one-api

启动后，使用初始账号 root/123456 登录后台管理系统，首次登录时系统会强制修改密码。

模型接入示例

在管理后台中添加如讯飞星火等平台的 API 密钥，测试连通性无误后生成访问令牌，设置每日额度与 IP 白名单。开发者便可通过如下 Python 代码快速接入：

import openaiopenai.api_base = "http://one-api:3000/v1"
openai.api_key = "生成的令牌"response = openai.ChatCompletion.create(model="SparkDesk-v3.5", messages=[{"role": "user", "content": "Hello, One API!"}])
print(response)

管理界面直观易用，从密钥管理、令牌生成到日志监控，一切操作尽在掌握之中。

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优劣势对比

优势

• 避免厂商锁定：统一接口调用方式使开发者可以灵活切换不同大模型，降低技术风险。

• 私有化部署：支持企业级私有化部署，数据安全更有保障。

• 降低成本：通过智能负载均衡功能，优化 API 调用成本，节省至少 30%+ 的使用开支。

• 高效管理：多模型全生命周期管理，大幅降低集成调试时间（可节省 50%+ 开发调试工作）。

挑战

• 运维成本：项目虽具备强大功能，但需要自行维护后端服务，企业需投入一定的运维资源。

• 手动适配：对于非 OpenAI 格式的 API，仍需手动进行适配工作。

• 依赖外部稳定性：系统性能在一定程度上依赖各大模型平台的 API 稳定性，需对外部故障进行快速响应。

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生态与未来发展

One API 自上线以来，已在 GitHub 上获得 24.2K Star，并不断更新支持更多主流大模型（如最近新增的 Grok、智谱 AI 等）。其广泛的应用场景涵盖教育、金融、医疗等多个领域，如跨域知识库系统和智能客服中台均已成功落地。未来，项目将继续强化智能路由、负载均衡等核心技术，并探索更多跨平台生态整合，力争成为 AI 服务领域的标杆产品。