目前市面上免费的使用国产的免费大模型越来越多，one-api对于个人用起来还是有点麻烦，就想要一个不要统计、流量、计费等等的适配程序即可。
还有一点是：即使有些厂商说兼容openai的接口，但是实际上还是存在些许差异的！！！
simple-one-api主要是解决以上2点，旨在兼容多种大模型接口，并统一对外提供 OpenAI 接口。通过该项目，用户可以方便地集成和调用多种大模型，简化了不同平台接口差异带来的复杂性。
| 大模型 | 免费版本 | 控制台（api_key等） | 文档地址 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 讯飞星火大模型 | spark-lite |
链接 | 链接 | tokens：总量无限 QPS：2 有效期：不限 |
| 百度千帆大模型平台 | yi_34b_chat, ERNIE-Speed-8K, ERNIE-Speed-128K, ERNIE-Lite-8K, ERNIE-Lite-8K-0922, ERNIE-Tiny-8K |
链接 | 链接 | Lite、Speed-8K：RPM = 300，TPM = 300000 Speed-128K：RPM = 60，TPM = 300000 |
| 腾讯混元大模型 | hunyuan-lite |
链接 | 链接 | 限制并发数为 5 路 |
| Cloudflare Workers AI | 所有模型 |
链接 | 链接 | 免费可以每天使用1万次，一个月可以30万次；测试版本本的模型无限制 |
- 讯飞星火大模型:
- tokens: 总量无限
- QPS: 2
- 有效期: 不限
- 文档地址：https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html
- 申请流程：docs/讯飞星火spark-lite模型申请流程
- 百度千帆大模型平台:
- Lite、Speed-8K: RPM = 300，TPM = 300000
- Speed-128K: RPM = 60，TPM = 300000]
- 文档地址：https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/klqx7b1xf
- 申请流程：docs/百度千帆speed和lite模型申请流程
- 腾讯混元大模型:
- 限制并发数: 5 路
- 文档地址：https://cloud.tencent.com/document/api/1729/105701
- 申请流程：docs/腾讯混元hunyuan-lite模型申请流程
- Cloudflare_Workers_AI
- 次数限制: 免费可以每天使用1万次，一个月可以30万次；测试版本本的模型无限制
- 文档地址：https://developers.cloudflare.com/workers-ai/configuration/open-ai-compatibility/
- 申请流程：docs/Cloudflare_Workers_AI申请使用流程.md
查看 CHANGELOG.md 获取本项目的详细更新历史。
支持多种大模型：
如果兼容OpenAI的接口，那么直接就可以使用了。
-
克隆本仓库：
git clone https://github.com/fruitbars/simple-one-api.git
-
编译程序：
chmod +x build_windows.sh chmod +x build_linux.sh chmod +x build_macos.sh
对于不同的平台可以执行不同的脚本
./build_windows.sh # 普通编译 ./build_windows.sh --rebuild # 全量重新编译 ./build_linux.sh # 普通编译 ./build_linux.sh --rebuild # 全量重新编译 ./build_macos.sh # 普通编译 ./build_macos.sh --rebuild # 全量重新编译
-
配置你的模型服务和凭证：
在
config.json文件中添加你的模型服务和凭证信息，参考下文的配置文件说明。
./simple-one-api [config](可选项，默认为config.json)以下是如何使用 Docker 部署 simple-one-api 的步骤：
运行
使用以下命令运行 Docker 容器，同时挂载你的配置文件 config.json：
docker run -d -p 9090:9090 -v /path/to/config.json:/app/config.json fruitbars/simple-one-api请确保将 /path/to/config.json 替换为 config.json 文件在你主机上的绝对路径。
查看容器日志 你可以使用以下命令查看容器的日志输出：
docker logs -f <container_id>其中，<container_id> 是容器的 ID，可以通过 docker ps 命令查看。
使用提供的nohup_manage_simple_one_api.sh脚本
- 启动：
./nohup_manage_simple_one_api.sh start- 停止：
./nohup_manage_simple_one_api.sh stop- 重启：
./nohup_manage_simple_one_api.sh restart您也可以使用我们提供的脚本 install_simple_one_api_service.sh 来设置服务。首先，您需要在脚本中指定应用的工作目录：
WORKING_DIRECTORY="/path/to/your/application"接着，为脚本文件设置执行权限，并执行安装：
chmod +x install_simple_one_api_service.sh
./install_simple_one_api_service.sh安装完成后，您可以通过以下 systemd 命令来管理服务：
- 启动服务：
sudo systemctl start simple-one-api- 停止服务：
sudo systemctl stop simple-one-api- 重启服务：
sudo systemctl restart simple-one-api现在，你可以通过 OpenAI 兼容的接口调用你配置的各大模型服务。服务地址: http://host:port/v1,api-key可以任意设置
支持模型名称设置为random，后台会自动找一个"enabled": true的模型来使用。
{
"load_balancing": "first",
"xinghuo": [
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
}
}
]
}配置文件采用 JSON 格式，以下是各字段的详细说明。
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
debug |
布尔值 | 是否开启debug模式（gin的debug模式），默认为false |
server_port |
字符串 | 服务地址，例如：":9090" |
api_key |
字符串 | 客户端需要传入的api_key，例如："sk-123456" |
load_balancing |
字符串 | 负载均衡策略，示例值："first"和"random"。first是取一个enabled，random是随机取一个enabled |
services |
对象 | 包含多个服务配置，每个服务对应一个大模型平台。 |
每个服务包含一个或多个配置项。
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
models |
字符串数组 | 支持的模型列表。 |
enabled |
布尔值 | 是否启用该配置。 |
credentials |
对象 | 凭证信息，根据不同服务可能包含不同字段。 |
server_url |
字符串 | 服务器 URL，有些服务需要此字段。 |
根据不同服务，凭证信息包含不同的字段。
| 服务 | 字段名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 讯飞星火 | appid |
字符串 | 应用 ID。 |
api_key |
字符串 | API 密钥。 | |
api_secret |
字符串 | API 秘密。 | |
| 百度千帆 | api_key |
字符串 | API 密钥。 |
secret_key |
字符串 | 秘密密钥。 | |
| 腾讯混元 | secret_id |
字符串 | 秘密 ID。 |
secret_key |
字符串 | 秘密密钥。 | |
| OpenAI | api_key |
字符串 | API 密钥。 |
| MiniMax | group_id |
字符串 | 组 ID。 |
api_key |
字符串 | API 密钥。 |
以下是一个完整的配置示例，涵盖了多个大模型平台和不同模型：
{
"server_port":":9090",
"load_balancing": "first",
"services": {
"qianfan": [
{
"models": ["yi_34b_chat", "ERNIE-Speed-8K", "ERNIE-Speed-128K", "ERNIE-Lite-8K", "ERNIE-Lite-8K-0922", "ERNIE-Tiny-8K"],
"enabled": true,
"credentials": {
"api_key": "xxx",
"secret_key": "xxx"
}
}
],
"xinghuo": [
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
},
"server_url": "ws://spark-api.xf-yun.com/v1.1/chat"
}
],
"hunyuan": [
{
"models": ["hunyuan-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"secret_id": "xxx",
"secret_key": "xxx"
}
}
],
"openai": [
{
"models": ["deepseek-chat"],
"enabled": true,
"credentials": {
"api_key": "xxx"
},
"server_url": "https://api.deepseek.com/v1"
}
],
"minimax": [
{
"models": ["abab6-chat"],
"enabled": true,
"credentials": {
"group_id": "xxx",
"api_key": "xxx"
},
"server_url": "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro"
}
]
}
}可以通过api_key字段来设置
{
"api_key":"123456",
"load_balancing": "random",
"xinghuo": [
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
}
}
]
}以客户端选择spark-lite为例，可以按照下面这样配置，会随机credentials
{
"api_key":"123456",
"load_balancing": "random",
"xinghuo": [
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
}
},
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
}
}
]
}参考docs/在沉浸式翻译中使用simple-one-api
load_balancing就是为自动选择模型来配置的，支持random，自动随机选一个enabled为true的模型
{
"api_key":"123456",
"load_balancing": "random",
"xinghuo": [
{
"models": ["spark-lite"],
"enabled": true,
"credentials": {
"appid": "xxx",
"api_key": "xxx",
"api_secret": "xxx"
}
}
]
}我们欢迎任何形式的贡献。如果你有任何建议或发现了问题，请通过提交 issue 或 pull request 的方式与我们联系。