one-hub

统一管理多模型API密钥,轻松分发,自带统计看板

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 496 🐛 待处理 142 👀 关注 20
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2901
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

one-hub 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队MartialBE
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型chatgpt,openai,openai-api
GitHub 星标★ 2901
上线时间2023-09-09 00:00:00
代码更新2026-02-19
仓库体积6.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

one-hub 是一个基于 Go 语言开发的 OpenAI 接口管理与分发系统,源自 songquanpeng/one-api 并进行了增强。它主要解决多个 AI 模型 API 密钥的统一管理、多渠道接入、以及面向多用户或应用的令牌分发问题。核心能力包括:支持包括 OpenAI 在内的多种模型(如 Claude、Gemini 等),提供统一的 API 网关,兼容 OpenAI 格式的请求转发;内置统计页面,可查看各渠道的调用量、费用和延迟;完善了非 OpenAI 模型的函数调用(Function Calling)支持,使得不同模型能更好地适配工具调用场景。项目适合个人或团队自建 AI 网关,实现密钥安全隔离、负载均衡和成本控制。

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 ★ 2901

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 3 步

⚠ 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

  • 可访问 GitHub / Docker Hub 的网络环境
  • 一台可长期运行的服务器或主机(自建 AI 网关)
  • Docker 环境(README 提供了 Docker 镜像 martialbe/one-api 的链接)
  • Go 语言环境(项目为 Go 开发,仅在源码编译时需要)

安装与启动步骤

  1. 1阅读官方文档

    README 未包含安装步骤,安装与启动请以官方文档为准,务必先看文档再动手。

  2. 2获取项目源码

    从 GitHub 克隆仓库到本地,用于自行编译或查看配置样例。

    git clone https://github.com/MartialBE/one-hub.git
  3. 3选择部署方式

    可使用 Docker 镜像 martialbe/one-api,或从 releases 下载发布版;README 未给出具体启动命令。

如何确认成功

README 未提供启动验证方法,请参考官方文档 one-hub-doc.vercel.app 确认服务是否正常。

常见问题

Q:可以和原版 one-api 共用数据库吗?

A:不可以。README 明确提示本项目新增了功能,数据库与原版不兼容,请不要和原版混用。

Q:发现缺少新模型怎么办?

A:后台-模型价格-更新价格 中更新新增的模型。README 说明除新增供应商外,不再随程序更新自带模型列表。

Q:这个项目提供技术支持吗?

A:不提供。README 声明项目为个人学习使用,不保证稳定性,且不提供任何技术支持。

Q:在中国地区可以对外提供服务吗?

A:需注意合规。README 要求不得对中国地区公众提供一切未经备案的生成式人工智能服务。

注意事项

  • 不要与原版 one-api 混用,数据库不兼容。
  • 项目为个人学习使用,不保证稳定性且不提供技术支持。
  • 缺少新模型时在后台-模型价格-更新价格中更新,而非等待程序更新。
  • 请遵守 OpenAI 使用条款及当地法律法规,不得用于非法用途。

核心亮点

  • 支持比 one-api 更多的模型,包括 Claude、Gemini 等,且完善了非 OpenAI 模型的函数调用,兼容性更好
  • 内置统计页面,可直观查看各渠道调用量、费用和延迟,便于成本监控
  • 基于 Go 实现,部署简单,性能高,适合自建网关

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目为个人维护,功能迭代和 issue 响应速度可能不如大型社区项目

适用场景

  • 个人开发者统一管理多个 AI 平台 API 密钥,避免泄露
  • 小型团队搭建内部 AI 网关,为多个应用分发令牌并统计用量
  • 需要兼容不同模型函数调用能力的场景(如 Agent 开发)

替代项目

one-api、new-api、LiteLLM

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