项目预览
项目数据
项目介绍
Star 增长趋势
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整
数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1429
技术标签
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Linux 主机并使用 systemd(原生安装方式的前提)
- 具备 sudo/root 权限,可执行安装脚本
- Docker 与 Docker Compose 环境,并已获取仓库代码(Docker Compose 方式)
- 服务器可访问 GitHub(raw.githubusercontent.com 与 Release 包下载)
安装与启动步骤
-
1选择安装方式
README 提供两种方式:Linux systemd 主机上的原生安装,或仓库代码中的 Docker Compose 部署。二选一即可。
-
2获取仓库代码
Docker Compose 方式需要在仓库代码目录内执行 deploy 下的脚本,先克隆项目并进入目录。
git clone https://github.com/astaxie/TokenHub.git cd TokenHub -
3准备环境变量文件
从示例文件复制出 deploy/.env,后续所有部署参数都写在这个文件里。
cp deploy/.env.example deploy/.env -
4替换默认密钥
打开 deploy/.env,把所有 change-me 占位值改成强随机密钥,尤其是初始管理员密码,不修改会有安全风险。
-
5执行 Docker 部署
在仓库根目录运行部署脚本,脚本会启动后端与控制台(同一托管容器),无需挂载 Docker socket。
./deploy/install.sh -
6原生安装(可选)
若不使用 Docker,可下载原生安装脚本并执行 install,脚本会校验 Release 校验和并注册 systemd 服务。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/astaxie/TokenHub/main/deploy/native/install.sh \ -o /tmp/tokenhub-install.sh sudo bash /tmp/tokenhub-install.sh install -
7登录管理控制台
浏览器打开 http://localhost:3000 进入管理控制台,用户名 admin;密码见下一步说明。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
TOKENHUB_BOOTSTRAP_ADMIN_PASSWORD | 是 | Docker 部署时初始 admin 账号的登录密码 | ChangeMe_Str0ng_P@ssw0rd |
deploy/.env 中的 change-me 值 | 是 | 示例文件中的占位密钥,部署前必须全部替换为强密钥 | change-me-please-replace |
如何确认成功
访问 http://localhost:8080/healthz 返回健康状态,同时 http://localhost:3000 能打开管理控制台并登录成功。
常见问题
Q:初始管理员账号密码是什么?
A:用户名固定为 admin。原生安装的密码由安装脚本打印一次,请注意保存;Docker 部署的密码是 deploy/.env 中 TOKENHUB_BOOTSTRAP_ADMIN_PASSWORD 的值。
Q:三个默认端口分别是什么?
A:管理控制台 http://localhost:3000,后端 API http://localhost:8080,健康检查 http://localhost:8080/healthz。
Q:如何更新或回滚版本?
A:原生安装与默认 Docker 部署都支持在版本面板直接执行更新、回滚和重启;原生安装会校验 Release 校验和并注册 systemd 服务。
Q:多实例 Docker 部署怎么升级?
A:多实例场景保持由运维管理 Compose 更新,这样所有副本会一起切换到同一版本。
注意事项
- deploy/.env 中所有 change-me 值必须替换为强密钥后再部署。
- 默认 Docker 部署把后端与控制台放在同一个托管容器中,且不需要挂载 Docker socket。
- Release 包存放在 tokenhub-releases 卷中,普通容器重启或重建不会丢失面板应用的更新。
- 两种部署模式的更多细节见官方部署文档 docs/deployment.md。
核心亮点
- 集中管理多个 AI 模型,统一路由和切换,降低集成成本
- 提供细粒度访问控制和全量日志,满足企业合规审计需求
- Go 语言实现,性能好,部署轻量,易于集成到现有基础设施
不足之处
- 早期项目,功能迭代快,API 可能不稳定
- 文档/社区待观察
适用场景
- 企业内部多个团队统一接入 AI 服务,实现权限管控
- 需要审计和追踪 AI 调用记录,满足合规要求
- 在多个模型供应商之间灵活切换,避免供应商锁定
替代项目
LiteLLM、OpenRouter、Kong AI Gateway
同类项目推荐
jina-cli
开源
一行命令,把任意网页变成 AI 能读懂的 Markdown
A lightweight CLI tool wrapping Jina AI Reader API for AI Agents. Fetch and parse an···
are-you-a-cat
开源
用ZenML搭建可复现的猫脸识别流水线,快速上手MLOps
An MLOps Project for the ZenML Month of MLOps Competition
AI-Gateway
开源
用 Azure 网关统一管住模型、MCP 和 Agent 调用
Labs to explore AI Models, MCP servers, and Agents with the AI Gateway powered by Az···
cli
开源
用代码图谱给 AI 编程省 token,只喂相关代码,不烧钱。
Save 40%+ on agent token costs with code graphs: call graphs, dependency graphs, dea···
new-api-docs-v1
开源
看 New API 文档,快速上手集成,少走弯路。
New API v1 official website documentation
doc2vec-api
开源
用 doc2vec 快速训练文本向量,搭建简单对话机器人
document embedding and machine learning script for beginners
opentraces
开源
给 AI Agent 装上黑匣子,完整记录每一步操作,调试审计不再抓瞎。
A local-first evidence layer for agent work, capturing what the agent sees, does, an···
agent-trace
开源
给 AI 智能体装上监控,看清每一步动作和花费
Local evidence and replay for coding agents: replay what happened, see what the trac···
tokentab
开源
一条命令,算清所有 AI 编程工具花了多少钱
A CLI that reads Claude Code, Codex, and Gemini CLI session logs and works out how m···
