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使用教程
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⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
环境要求
- 一台可运行 Python/Docker 的机器（项目用 Python 编写，自托管运行）
- 各模型供应商的 API Key（BYOK，自带密钥）
- 如需云部署，准备 Fly.io 或 Render 账号
- 能访问 GitHub 以克隆仓库
安装与启动步骤
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1克隆仓库
从 GitHub 拉取 OrcaRouter-Lite 源码到本地，README 的 quickstart 就是从这里开始。
git clone https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaRouter-Lite -
2配置供应商密钥
项目采用 BYOK，把 OpenAI 等供应商的密钥放进自己部署环境，不要提交到仓库。
export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx -
3部署到 Fly.io
README 给出的方式：在项目根目录执行，使用仓库内的 Dockerfile 构建镜像。
fly launch --dockerfile Dockerfile -
4部署到 Render
在 Render 上连接本仓库，Root Directory 填 . 即可，其余按平台默认配置。
-
5接入现有应用
把应用的 OpenAI 兼容地址指向自托管服务，模型可传 auto，由网关自动选路。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 是 | OpenAI 供应商密钥，README 的 docker run 示例通过 -e 传入 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
README 未给出验证命令；Docker 示例映射 8000 端口，可访问该端口确认服务是否已启动。
常见问题
Q：接入需要改我现有的代码吗？
A：基本不用。项目提供 OpenAI 兼容 API，现有基于 OpenAI SDK 的应用几乎无需改代码即可切换过来。
Q：我的 API Key 会被传到第三方吗？
A：不会。它支持 BYOK，密钥保留在你自己的部署环境里，由你自己管理。
Q：支持多团队、多租户吗？
A：不支持。这是单工作区版，适合小团队或个人直接跑起来，不需要复杂的多租户配置。
Q：流式输出还能用吗？
A：可以。项目支持流式响应，聊天类应用的使用体验不受影响。
Q：有官方 Docker 镜像吗？
A：README 中 ghcr.io 镜像标注为 coming soon，当前可走 Fly.io、Render、Railway 部署，或自行用仓库 Dockerfile 构建。
注意事项
- README 的 60 秒快速开始被截断，克隆地址按仓库地址补全，实际以仓库为准。
- 官方 ghcr.io 镜像尚未发布（image coming soon），Docker 一键运行暂不可用。
- 支持 model="auto" 自动路由，可在供应商故障时无需改代码完成切换。
- README 未给出依赖安装与服务启动命令，安装细节请以仓库内文件为准。
核心亮点
- OpenAI 兼容接口，现有 SDK 应用改 base_url 即可接入，迁移成本低
- 支持 BYOK，API 密钥留在自己环境，适合对密钥管控有要求的团队
- 支持流式输出，聊天类场景体验与直连官方 API 基本一致
不足之处
- 单工作区限制，多人多团队隔离和权限管理能力弱，不适合中大型组织
- 相比托管版 OrcaRouter，高级路由策略（如按成本/延迟动态选路）能力有限
- 文档和社区规模相对早期，遇到冷门供应商问题时可参考案例较少
适用场景
- 小团队或个人自建统一 LLM 网关，集中管理多家 API Key 并统一计费口径
- 已有 OpenAI SDK 应用需要快速切换或混用 Anthropic、Gemini 等模型
- 对数据出境和密钥安全敏感，希望请求不经过第三方托管路由的场景
替代项目
LiteLLM、one-api
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