9router

把付费 AI 编程模型换成免费替代,自动切换不限流

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 6283 🐛 待处理 2772 👀 关注 141
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 32164
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 提供免费AI编码服务,连接多种AI工具,支持40+提供商,自动回退和Token优化,基础功能免费,高级功能可能收费。

项目预览

9router 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队decolua
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明提供免费AI编码服务,连接多种AI工具,支持40+提供商,自动回退和Token优化,基础功能免费,高级功能可能收费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai-agents,ai-gateway,anthropic,chatgpt,claude,claude-code,cline,codex,copilot,cursor,deepseek,free-ai,gemini,gemini-cli,llm,llm-gateway,openai,openai-proxy,qwen,token-saver
GitHub 星标★ 32164
上线时间2026-01-05 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积18.3 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9

项目介绍

9router 是一个开源的 AI 网关,旨在为 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot 等主流 AI 编程工具提供免费或低成本的模型接入。它通过聚合 40 多个模型提供商(如 DeepSeek、Gemini、OpenRouter 等),将原本需要付费的 Claude/GPT 等模型请求路由到免费或更便宜的替代模型,并实现自动回退(auto-fallback)机制,当某个模型不可用或限流时自动切换到其他可用模型。同时,它通过 RTK(Response Token 压缩)技术减少约 40% 的 token 消耗,从而降低使用成本。项目核心解决 AI 编程工具依赖单一付费模型、API 限流和成本高的问题,提供统一的 API 接口,让开发者无需修改代码即可灵活切换底层模型,实现无限量免费 AI 编程体验。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 32164

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 8 步

环境要求

  • Node.js 与 npm 环境(用于全局安装 9router)
  • 可访问的本地端口 20128(默认服务端口)
  • Docker 环境(可选,用于容器化部署)
  • 需要一款已安装的 AI 编程工具(如 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等)

安装与启动步骤

  1. 1全局安装 9router

    使用 npm 全局安装 9router 命令行工具,安装完成后即可通过 9router 命令启动服务。

    npm install -g 9router
  2. 2启动服务

    直接运行 9router 命令,仪表盘会自动在 http://localhost:20128 打开。

    9router
  3. 3连接免费模型提供商

    在仪表盘中进入 Providers,连接 Kiro AI(每月约 50 额度,含 Claude 4.5 等)或无需认证的 OpenCode Free。

  4. 4复制 API Key

    在仪表盘页面复制生成的 API Key,后续配置编程工具时需要使用。

  5. 5配置编程工具

    在 Claude Code / Codex / Cursor / Cline 等工具的设置里填入端点、API Key 和模型名,即可开始使用。

  6. 6Docker 部署(可选)

    使用官方镜像一键启动,数据挂载到 ~/.9router 持久化。默认端口 20128,容器内 HOSTNAME 为 0.0.0.0。

    docker run -d \
      --name 9router \
      -p 20128:20128 \
      -v "$HOME/.9router:/app/data" \
      -e DATA_DIR=/app/data \
      decolua/9router:latest
  7. 7从源码运行(可选)

    仓库包为私有的 9router-app,源码/Docker 方式属于本地开发路径。先复制环境变量文件再安装依赖并以开发模式启动。

    cp .env.example .env
    npm install
    PORT=20128 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run dev
  8. 8生产模式启动(可选)

    构建后以生产模式运行,HOSTNAME 设为 0.0.0.0 以便外部访问。

    npm run build
    PORT=20128 HOSTNAME=0.0.0.0 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run start

关键配置

配置项必填说明示例
PORT否服务监听端口,默认 2012820128
HOSTNAME否服务绑定地址,容器默认 0.0.0.00.0.0.0
DATA_DIR否数据目录,存放 SQLite 数据库与备份/app/data
NEXT_PUBLIC_BASE_URL否前端使用的服务基础地址http://localhost:20128
BASE_URL否服务端内部回调地址,生产环境优先使用http://localhost:20128
ENABLE_REQUEST_LOGS否设为 true 时在仓库 logs/ 下记录请求日志true

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:20128/dashboard 能看到仪表盘即启动成功;接口地址为 http://localhost:20128/v1。

常见问题

Q:仪表盘显示的 cost 是要扣我钱吗?

A:不是。该数字仅用于对比参考,9Router 本身不收费,你只直接向所选的付费提供商付费;使用免费模型时实际花费为 0。

Q:一定要注册账号才能用吗?

A:不需要。可以在仪表盘直接连接 Kiro AI 或 OpenCode Free 这类免费提供商,无需注册。

Q:编程工具里该填什么?

A:端点填 http://localhost:20128/v1,API Key 从仪表盘复制,模型名例如 kr/claude-sonnet-4.5。

Q:数据保存在哪里?

A:主要状态在 ${DATA_DIR}/db/data.sqlite,自动备份在 ${DATA_DIR}/db/backups/;Docker 下宿主机路径为 $HOME/.9router。

Q:Docker 部署后怎么更新?

A:执行 docker pull decolua/9router:latest 拉取最新镜像,再重启容器。可用 docker logs -f 9router 查看日志。

注意事项

  • 全局安装方式(npm install -g 9router)最简单,源码运行属于本地开发路径,仓库包 9router-app 为私有包。
  • Docker 容器中 ${DATA_DIR} 与 ~/.9router 指向同一位置,构建时已创建符号链接 /root/.9router -> /app/data。
  • 端口、模型名、API Key 请以仪表盘实际显示为准,模型名仅为 README 示例。
  • Headroom 服务不可用或报错时,9Router 会 fail open,直接发送原始请求。

核心亮点

  • 聚合 40+ 模型提供商,覆盖 Claude/GPT/Gemini 等主流模型,选择丰富
  • 自动回退机制,模型限流或故障时无缝切换,保障开发不中断
  • RTK 技术减少 40% token 消耗,显著降低使用成本

不足之处

  • 免费模型响应速度和稳定性可能不及官方付费服务
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人开发者低成本使用 Claude/GPT 进行代码生成和重构
  • 团队统一管理多个 AI 模型,避免单一供应商锁定
  • 高频调用 AI 编程工具时,减少 API 费用和限流影响

替代项目

LiteLLM、one-api、OpenRouter

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