bifrost

高并发场景下，用 Bifrost 统一管理千款模型，延迟微秒级，成本一目了然。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 1560 🐛 待处理 1483 👀 关注 35
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 9448
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

bifrost 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队maximhq
官网地址https://www.getmaxim.ai/bifrost
GitHubhttps://github.com/maximhq/bifrost
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agent-gateway,ai-gateway,ai-governance,api-gateway,claude-code,coding-agents,failover,gateway,guardrails,llm-cost,llm-gateway,llm-observability,llm-proxy,llm-router,load-balancing,mcp-gateway,model-context-protocol,model-router,openai-compatible,semantic-cache
GitHub 星标★ 9448
上线时间2025-03-19 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积1.16 GB
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7

项目介绍

Bifrost 是一个用 Go 构建的企业级 AI 网关，定位为比 LiteLLM 快 50 倍的超高性能代理层。它解决企业在接入多家大模型时的统一管理、流量调度、成本控制和安全防护问题。核心能力包括：自适应负载均衡（根据模型健康度和延迟动态分配请求）、集群模式（支持水平扩展和高可用）、内置护栏（Guardrails）机制（可拦截敏感内容或不合规请求）、支持 1000+ 模型接入（涵盖主流闭源和开源模型），以及极低的性能开销（在 5000 RPS 下额外延迟小于 100 微秒）。它还提供成本追踪、可观测性指标等 LLMOps 功能，帮助团队精细化管理模型调用。整体上，Bifrost 面向对性能、稳定性和治理有高要求的生产环境，是构建统一 AI 基础设施的关键组件。

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 ★ 9448

使用教程

难度：入门 约 5 分钟 部署方式：Docker 5 步

环境要求

  • Docker（使用 Docker 方式运行网关）
  • Node.js / npx（使用本地 npx 方式运行网关）
  • 本机 8080 端口可用（默认服务端口）
  • 用于配置的浏览器（访问内置 Web UI）

安装与启动步骤

  1. 1Docker 启动网关

    README 推荐的生产可用方式，映射 8080 端口后即可运行，零配置启动。

    docker run -p 8080:8080 maximhq/bifrost

  2. 2或用 npx 本地运行

    没有 Docker 时可改用 npm 的 npx 直接拉取运行 @maximhq/bifrost 包。

    npx -y @maximhq/bifrost

  3. 3挂载数据卷持久化

    生产部署时把本地 data 目录挂载到容器 /app/data，避免配置与数据随容器丢失。

    docker run -p 8080:8080 -v $(pwd)/data:/app/data maximhq/bifrost

  4. 4打开 Web UI 配置

    网关启动后打开内置 Web 界面，在界面里完成多模型供应商的配置与管理。

    open http://localhost:8080

  5. 5发起首次 API 调用

    通过 OpenAI 兼容接口调用网关，README 中的 curl 示例被截断，完整命令请参考官方文档。

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost:8080，能看到 Bifrost 内置 Web UI 界面即表示启动成功。

常见问题

Q：没有安装 Docker 能运行吗？

A：可以，README 提供了 npx 方式：执行 npx -y @maximhq/bifrost 即可本地安装并运行，无需 Docker。

Q：默认使用哪个端口？

A：默认 8080。Docker 方式通过 -p 8080:8080 映射，浏览器访问 http://localhost:8080 即可。

Q：容器重启后配置会丢失吗？

A：默认容器内数据不持久。建议加上 -v $(pwd)/data:/app/data 挂载本地目录保存数据。

Q：自适应负载均衡、集群、护栏怎么开启？

A：这些属于企业级私有部署能力，README 提示需通过企业部署方案获取，可访问官网了解。

注意事项

  • 使用 npx 方式需要本机已安装 Node.js 环境。
  • 生产环境建议使用 Docker 并挂载数据卷（-v $(pwd)/data:/app/data）。
  • README 中第三步的 curl 调用示例内容不完整，实际请求命令请以官方文档为准。
  • 企业级功能（自适应负载均衡、集群模式、护栏、MCP 网关）需企业版部署支持。

核心亮点

  • 性能极致：5000 RPS 下额外延迟 <100µs，比 LiteLLM 快 50 倍，适合高并发生产环境。
  • 自适应负载均衡：根据模型健康度和延迟动态分配请求，避免单点过载，提升整体稳定性。
  • 内置护栏机制：原生支持内容过滤和合规检查，减少安全风险，省去额外集成成本。

不足之处

  • 文档/社区待观察：项目较新，生态和第三方插件不如 LiteLLM 成熟。
  • Go 语言技术栈：对团队技术栈有要求，若团队主要用 Python，维护成本可能偏高。

适用场景

  • 企业统一接入多家大模型，需要集中管理 API Key、模型路由和成本核算。
  • 高并发 AI 应用（如实时聊天、推理服务），要求网关延迟极低且稳定。
  • 需要实施内容安全策略，对模型输入输出进行实时拦截和审计的场景。

替代项目

LiteLLM、Kong AI Gateway、Portkey Gateway

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