AI Proxy

新一代 AI 网关，采用 OpenAI 兼容协议

[![Release](https://img.shields.io/github/release/labring/aiproxy)](https://github.com/labring/aiproxy/releases) [![License](https://img.shields.io/github/license/labring/aiproxy)](https://github.com/labring/aiproxy/blob/main/LICENSE) [![Go Version](https://img.shields.io/github/go-mod/go-version/labring/aiproxy?filename=core%2Fgo.mod)](https://github.com/labring/aiproxy/blob/main/core/go.mod) [![Build Status](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/labring/aiproxy/release.yml?branch=main)](https://github.com/labring/aiproxy/actions) [English](./README.md) | [简体中文](./README.zh.md)

🚀 项目概述

AI Proxy 是一个强大的、生产就绪的 AI 网关，提供智能请求路由、全面监控和无缝多租户管理。基于 OpenAI、Anthropic 兼容协议构建，是需要可靠性、可扩展性和高级功能的 AI 应用的完美中间件。

✨ 核心特性

🔄 智能请求管理

智能重试机制：智能重试策略与自动错误恢复
基于优先级的渠道选择：根据渠道优先级和错误率路由请求
负载均衡：高效地在多个 AI 提供商之间分配流量
协议转换：无缝的 Claude 到 OpenAI API 协议转换

📊 全面监控与分析

实时告警：余额预警、错误率和异常等主动通知
详细日志：完整的请求/响应跟踪和审计轨迹
高级分析：请求量、错误统计、RPM/TPM 指标和成本分析
渠道性能：错误率分析和性能监控

🏢 多租户架构

组织隔离：不同组织间的完全分离
灵活访问控制：基于令牌的身份验证和子网限制
资源配额：每组的 RPM/TPM 限制和使用配额
自定义定价：每组模型定价和计费配置

🤖 MCP (模型上下文协议) 支持

公共 MCP 服务器：开箱即用的 MCP 集成
组织 MCP 服务器：组织专用的私有 MCP 服务器
嵌入式 MCP：带配置模板的内置 MCP 服务器
OpenAPI 转 MCP：自动将 OpenAPI 规范转换为 MCP 工具

🔌 插件系统

缓存插件：高性能缓存，支持 Redis/内存存储，用于相同请求
网络搜索插件：实时网络搜索功能，支持 Google、Bing 和 Arxiv
思考模式插件：支持推理模型的内容分割，自动处理 <think> 标签
流式伪装插件：通过内部流式传输避免非流式请求超时问题
可扩展架构：易于添加自定义插件以实现额外功能

🔧 高级功能

多格式支持：文本、图像、音频和文档处理
模型映射：灵活的模型别名和路由
提示词缓存：智能缓存和计费支持
思考模式：支持推理模型的内容分割
内置分词器：无需外部 tiktoken 依赖

📊 管理面板

AI Proxy 提供了一个管理面板，用于管理 AI Proxy 的配置和监控。

🏗️ 架构图

graph TB
    Client[客户端应用] --> Gateway[AI Proxy 网关]
    Gateway --> Auth[身份验证与授权]
    Gateway --> Router[智能路由器]
    Gateway --> Monitor[监控与分析]
    Gateway --> Plugins[插件系统]
    
    Plugins --> CachePlugin[缓存插件]
    Plugins --> SearchPlugin[网络搜索插件]
    Plugins --> ThinkSplitPlugin[思考模式插件]
    Plugins --> StreamFakePlugin[流式伪装插件]
    
    Router --> Provider1[OpenAI]
    Router --> Provider2[Anthropic]
    Router --> Provider3[Azure OpenAI]
    Router --> ProviderN[其他提供商]
    
    Gateway --> MCP[MCP 服务器]
    MCP --> PublicMCP[公共 MCP]
    MCP --> GroupMCP[组织 MCP]
    MCP --> EmbedMCP[嵌入式 MCP]
    
    Monitor --> Alerts[告警系统]
    Monitor --> Analytics[分析仪表板]
    Monitor --> Logs[审计日志]

🚀 快速开始

Docker（推荐）

# 使用默认配置快速启动
docker run -d \
  --name aiproxy \
  -p 3000:3000 \
  -v $(pwd)/aiproxy:/aiproxy \
  -e ADMIN_KEY=your-admin-key \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:latest

# 夜间构建
docker run -d \
  --name aiproxy \
  -p 3000:3000 \
  -v $(pwd)/aiproxy:/aiproxy \
  -e ADMIN_KEY=your-admin-key \
  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/labring/aiproxy:main

Docker Compose

# 下载 docker-compose.yaml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/aiproxy/main/docker-compose.yaml

# 启动服务
docker-compose up -d

🔧 配置说明

环境变量

核心设置

LISTEN=:3000                    # 服务器监听地址
ADMIN_KEY=your-admin-key        # 管理员 API 密钥

数据库配置

SQL_DSN=postgres://user:pass@host:5432/db    # 主数据库
LOG_SQL_DSN=postgres://user:pass@host:5432/log_db  # 日志数据库（可选）
REDIS=redis://localhost:6379     # Redis 缓存

功能开关

BILLING_ENABLED=true           # 启用计费功能
SAVE_ALL_LOG_DETAIL=true     # 记录所有请求详情

高级配置

点击展开高级配置选项

#### **配额** ```bash GROUP_MAX_TOKEN_NUM=100 # 每组最大令牌数 ``` #### **日志与保留** ```bash LOG_STORAGE_HOURS=168 # 日志保留时间（0 = 无限制） LOG_DETAIL_STORAGE_HOURS=72 # 详细日志保留时间 CLEAN_LOG_BATCH_SIZE=2000 # 日志清理批次大小 ``` #### **安全与访问控制** ```bash IP_GROUPS_THRESHOLD=5 # IP 共享告警阈值 IP_GROUPS_BAN_THRESHOLD=10 # IP 共享禁用阈值 ```

🔌 插件

AI Proxy 支持插件系统来扩展其功能。当前可用的插件：

缓存插件

缓存插件为 AI API 请求提供高性能缓存：

双重存储：支持 Redis 和内存缓存
基于内容的键：使用请求体的 SHA256 哈希
可配置 TTL：缓存项的自定义生存时间
大小限制：通过可配置限制防止内存问题

查看缓存插件文档

网络搜索插件

网络搜索插件添加实时网络搜索功能：

多搜索引擎：支持 Google、Bing 和 Arxiv
智能查询重写：AI 驱动的查询优化
引用管理：自动引用格式化
动态控制：用户可控的搜索深度

查看网络搜索插件文档

思考模式插件

思考模式插件支持思考模式的内容分割：

自动识别：自动检测响应中的 <think>...</think> 标签
内容分离：将思考内容提取到 reasoning_content 字段
流式支持：支持流式和非流式响应处理

查看思考模式插件文档

流式伪装插件

流式伪装插件解决非流式请求的超时问题：

超时避免：通过内部流式传输避免长时间等待导致的超时
透明转换：自动将非流式请求转换为流式格式，客户端无感知
响应重构：收集所有流式数据块并重构为完整的非流式响应
连接保持：通过流式传输保持连接活跃，避免网络超时

查看流式伪装插件文档

📚 API 文档

交互式 API 浏览器

访问 http://localhost:3000/swagger/index.html 查看完整的 API 文档和交互示例。

快速 API 示例

列出可用模型

curl -H "Authorization: Bearer your-token" \
  http://localhost:3000/v1/models

聊天补全

curl -X POST http://localhost:3000/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好！"}]
  }'

使用 Claude API

# 通过 OpenAI API 格式使用 Claude 模型
curl -X POST http://localhost:3000/v1/messages \
  -H "X-Api-Key: Bearer your-token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好 Claude！"}]
  }'

🔌 集成方案

Sealos 平台

在 Sealos 上一键部署，享受内置模型能力：部署到 Sealos

FastGPT 集成

与 FastGPT 无缝集成，增强 AI 工作流： FastGPT 文档

Claude Code 集成

通过配置以下环境变量在 Claude Code 中使用 AI Proxy：

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:3000
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-xxx
export ANTHROPIC_MODEL=gpt-5
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=gpt-5-nano

MCP (模型上下文协议)

AI Proxy 提供全面的 MCP 支持，扩展 AI 能力：

公共 MCP 服务器：社区维护的集成
组织 MCP 服务器：私有组织工具
嵌入式 MCP：易于配置的内置功能
OpenAPI 转 MCP：从 API 规范自动生成工具

🛠️ 开发指南

前置要求

Go 1.24+
Node.js 22+（前端开发）
PostgreSQL（可选，默认 SQLite）
Redis（可选，用于缓存）

从源码构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/labring/aiproxy.git
cd aiproxy

# 构建前端（可选）
cd web && npm install -g pnpm && pnpm install && pnpm run build && cp -r dist ../core/public/dist/ && cd ..

# 构建后端
cd core && go build -o aiproxy .

# 运行
./aiproxy

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贡献方式

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📄 开源协议

本项目采用 MIT 协议 - 详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

OpenAI 提供的 API 规范
开源社区的各种集成贡献
所有 AI Proxy 的贡献者和用户

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