ai-gateway

一个网关接入30+大模型,自带缓存、护栏和成本控制

ai-gateway 是一个用 Go 编写的统一 AI 网关,旨在为 30 多种大语言模型(如 OpenAI、Anthropic、Bedrock、Azure 等)提供单一接入点。它解决了企业在使用多个 LLM 时面临的接口碎片化、成本不可控、安全合规难等问题。核心能力包括:统一的 OpenAI 兼容 API,支持快速切换不同模型;内置缓存机制降低延迟和成本;提供 Guardrails 功能,对输入输出进行安全过滤;支持 A/B 测试,方便模型效果对比;以及细粒度的成本控制与配额管理。作为 Go 原生实现,它强调高性能和可扩展性,是 LiteLLM 和 Kong AI Gateway 的轻量级替代方案。项目目前处于早期阶段,但架构清晰,适合对性能和部署简洁性有要求的中小型团队。

开源 unknown 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 265
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类基础设施
开发团队ferro-labs
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型ai-gateway,ai-infrastructure,guardrails,litellm,llm,llm-cost,llm-gateway,llm-proxy,llm-strategy,llmops,mcp,openai-compatible,pii-detection,prompt-management,semantic-cache,token-saver
GitHub 星标★ 265
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-25 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数7

使用教程

核心亮点

  • Go 原生实现,性能优于 Python 类网关,资源占用低
  • 内置缓存、Guardrails、A/B 测试和成本控制,开箱即用
  • 兼容 OpenAI API 格式,迁移成本低,支持 30+ 主流模型

不足之处

  • 项目处于早期阶段,GitHub 星标仅 221,社区生态和文档成熟度待观察
  • 与 LiteLLM 等成熟项目相比,插件扩展和第三方集成可能较少

适用场景

  • 企业内部统一管理多个 LLM API 密钥和调用策略
  • 需要降低 LLM 调用成本,通过缓存和模型路由优化支出
  • 对 AI 应用输出进行安全过滤和合规审查的场景

替代项目

LiteLLM、Kong AI Gateway、Portkey

项目介绍

ai-gateway 是基础设施领域的开源项目,由 ferro-labs 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,133 个项目,GitHub 星标数为 265。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-23。

它主要面向的使用场景是:企业内部统一管理多个LLMAPI密钥和调用策略。同类可对比的替代方案包括 LiteLLM、Kong AI Gateway、Portkey。

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