AIHelms

统一纳管 AI 资源,精准控成本、强治理、提效能

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 105 🐛 待处理 4 👀 关注 48
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1032
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

AIHelms 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队beizhu-1209
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明开源项目,无官网及定价信息,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai-gateway,ai-management,ai-observability,aihub,claude,cost-control,deepseek,docker,enterprise-ai,fastapi,llm-governance,mcp,model-gateway,openai,skill-management,skillspector,token-hub,tokenhub,vue3
GitHub 星标★ 1032
上线时间2026-05-09 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积5.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

AIHelms 是一个面向企业的 AI 资源纳管平台,旨在解决多模型、多工具、多团队场景下的资源分散、成本失控和治理缺失问题。它提供统一的 AI 网关,纳管 OpenAI、Azure、Claude、DeepSeek 等主流模型,并支持 MCP 工具与 Skill 的集中注册和分发。核心能力包括内外双轨定价(内部按成本核算、外部按市场价计费)、成本归因(按项目/部门/用户追踪消耗)、统一身份认证(对接企业 SSO)、安全审计(记录所有调用日志)以及效能报表(量化模型使用率和 ROI)。通过该平台,企业可以精准控制 AI 支出,避免资源浪费,同时强化安全合规,高效治理 AI 资产。

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 ★ 1032

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。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:本地安装 8 步

环境要求

  • 已安装 git,且网络可访问 GitHub(需 git clone 仓库)
  • Python 运行环境(项目开发语言为 Python)
  • 仓库自带 .env.example 文件,用于复制生成 .env 配置
  • 可参考的官方部署文档与使用手册(官网 http://www.aihelms.cn/docs)

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    把 AIHelms 源码从 GitHub 拉取到本地,需保证网络可访问 GitHub。

    git clone https://github.com/beizhu-1209/AIHelms.git
  2. 2进入项目目录

    切换到刚克隆下来的 AIHelms 目录,后续命令都在此目录执行。

    cd AIHelms
  3. 3生成环境变量文件

    由仓库自带的示例文件复制出实际使用的 .env,后续配置都写在 .env 中。

    cp .env.example .env
  4. 4填写 .env 配置

    用编辑器打开 .env 按示例说明填写。README 未列出具体配置项,请以文件注释和官方部署文档为准。

  5. 5按部署文档启动

    README 节选未给出启动命令,请查看仓库“部署”章节与官网部署文档后启动服务。

  6. 6添加供应商凭证

    登录管理后台,进入“供应商管理 → 添加凭证”,填入模型供应商的接入信息。

  7. 7新建并发布模型

    在“模型管理 → 新建模型”,关联上一步的凭证后发布,供内部使用。

  8. 8获取 AI 身份接入

    用户端进入“我的 AI 身份”,复制 Key 和 Endpoint,配置到任意兼容客户端即可调用。

关键配置

配置项必填说明示例
.env是环境变量配置文件,由仓库自带 .env.example 复制生成cp .env.example .env

如何确认成功

按“三步上手”完成供应商凭证添加与模型发布后,用户端能复制到 Key 和 Endpoint 并成功调用,即视为可用。

常见问题

Q:克隆之后怎么启动服务?

A:README 节选只给出 clone、cd、cp .env.example .env 三条命令,未提供启动命令,请参考仓库“部署”章节和官网部署文档。

Q:.env 里要填哪些配置项?

A:README 未列出具体配置项,请直接打开 .env.example 查看注释说明,不要凭猜测填写参数或密钥。

Q:支持接入哪些模型供应商?

A:支持 OpenAI、Azure、Claude、DeepSeek 等主流模型,并兼容 OpenAI 与 Anthropic 两种调用格式。

Q:员工如何用上平台里的模型?

A:管理员添加凭证并发布模型后,员工在用户端“我的 AI 身份”复制 API Key 和 Endpoint,配置到客户端即可访问全部已授权资源。

Q:怎么控制 AI 花费不超支?

A:可按人、部门、项目、模型设置预算:软限制只预警,硬限制超支即停用,调用可精确到 token 级别归因。

注意事项

  • README 节选未给出服务启动命令和端口,请以仓库“部署”章节与官网文档为准,不要自行臆测。
  • .env.example 中的具体配置项未在 README 中列出,填写前请先阅读文件内注释。
  • 克隆依赖 git 与可访问 GitHub 的网络环境,命令中路径请按本机实际安装目录调整。
  • 管理后台与用户端的操作属界面步骤,无需执行命令,直接按“三步上手”顺序完成即可。

核心亮点

  • 统一网关接入多模型,减少重复开发,切换模型无需改代码
  • 内外双轨定价和成本归因,让每个部门/项目的 AI 花费一目了然
  • 内置安全审计和统一身份认证,满足企业合规要求

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态待观察
  • 功能覆盖广但深度可能不足,需验证大规模生产环境稳定性

适用场景

  • 企业内部多个团队共用多种 AI 模型,需要统一入口和成本分摊
  • 对 AI 调用有安全审计和合规要求的中大型企业
  • 需要量化 AI 投入产出比(ROI)的管理层决策场景

替代项目

LiteLLM、OpenRouter、Kong AI Gateway

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