开源大模型网关：One API实现主流AI模型API的统一管理与分发

原创于 2025-06-09 20:48:52 发布

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#java #开发语言 #目标跟踪 #人工智能 #计算机视觉

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一、简介

One API是一个使用go语言开发的大语言模型 API 管理与分发系统
支持Docker一键快速部署，且资源占用小，高性能
开箱支持多平台大模型快速接入，包括OpenAI、Gemini、xAI、Grop、Anthropic Claude、Ollama、Deepseek、智谱AI、豆包、文心一言等等
功能强大，支持多机部署、stream 模式、模型负载均衡、令牌用户等资源管理等等
开源地址参考：https://github.com/songquanpeng/one-api，工作原理图参考：

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二、安装

1. 安装方式一：在主机上使用Docker安装

新建docker-compose.yml配置文件，内容如下

version: '3'

services:
  one-api:
    image: justsong/one-api:latest
    privileged: true
    container_name: one-api
    restart: always
    command: --log-dir /app/logs
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - ./data:/data
      - ./logs:/app/logs
    environment:
      - SESSION_SECRET=HSFGJFSFMNWVSDV  # 修改为随机字符串
      - TZ=Asia/Shanghai

使用docker-compose命令启动，输入如下命令：

docker-compose up -d

2. 安装方式二：使用免费的Claw Cloud容器部署

如何免费使用Claw Cloud参考：https://blog.luler.top/d/29
新增一个应用，选择配置如下：

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启动运行，部署成功后即可访问分配的公网地址使用了

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三、使用示例

1. 在One API后台管理模型渠道

这里以Claw Cloud部署分配的地址为例，访问：https://bmyufvujccew.ap-northeast-1.clawcloudrun.com/，默认登录账号密码为：root/123456

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添加一个模型渠道，这里以硅基流动为例

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可对接入的模型渠道进行管理、测试可用性

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2. 管理授权令牌

新增One API模型授权使用令牌

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3. 在客户端使用One API接入的模型

统一所有模型，提供 Openai 兼容接口
在Cherry Studio接入One API示例，添加新的模型服务，配置如下

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配置成功，就可以正常使用了

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4. One API还有很多用法（自行探索）

多模型供应商负载均衡
模型更名、映射转换
指定使用哪个模型渠道（在令牌后面增加"-渠道ID"即可）
模型调用失败重试
等等等

四、总结

使用One API可以帮助统一的编程和管理接口，把所有可用渠道集中到One API管理，统一对外提供Openai兼容接口和授权令牌
能够Docker快速部署，go语言开发性能有保证，且资源占用少，可以迅速接入使用

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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在这里插入图片描述

开源大模型网关：One API实现主流AI模型API的统一管理与分发

一、简介

二、安装

1. 安装方式一：在主机上使用Docker安装

2. 安装方式二：使用免费的Claw Cloud容器部署

三、使用示例

1. 在One API后台管理模型渠道

2. 管理授权令牌

3. 在客户端使用One API接入的模型

4. One API还有很多用法（自行探索）

四、总结

如何学习大模型 AI ？

第一阶段（10天）：初阶应用

第二阶段（30天）：高阶应用

第三阶段（30天）：模型训练

第四阶段（20天）：商业闭环

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