onellm

一个接口调用数百种大模型,自动缓存和故障回退,省心又稳定。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 8 🐛 待处理 7 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 52
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

onellm 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类对话助手
开发团队muxi-ai
官网地址https://muxi.org
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai,api,chatgpt,claude,embeddings,gemini,llm,mistral,multimodal,openai
GitHub 星标★ 52
上线时间2025-05-04 00:00:00
代码更新2026-10-27
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

onellm 是一个 Python 库,为开发者提供统一的接口来调用数百种大语言模型(LLM),包括 OpenAI、Claude、Gemini、Mistral 等主流提供商。它解决了多模型集成时接口碎片化、切换成本高、可靠性不足的问题。核心能力包括:统一的 API 抽象层,屏蔽不同厂商的差异;内置缓存机制,减少重复请求和成本;支持 fallback 回退策略,当主模型不可用时自动切换到备用模型,提升服务稳定性;还支持多模态(文本、图像等)输入。项目处于早期阶段,代码简洁,适合希望快速集成多种 LLM 并需要高可用保障的开发者。

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 ★ 52

技术标签

核心亮点

  • 统一接口封装了主流 LLM 提供商,切换模型只需改配置,无需改代码
  • 内置缓存和 fallback 机制,显著降低 API 成本和提升服务可用性
  • 支持多模态输入,覆盖文本和图像等场景,扩展性强

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区生态尚不完善
  • 功能覆盖可能不如成熟库全面,高级特性需自行扩展

适用场景

  • 需要同时接入多家 LLM 供应商,避免厂商锁定的应用
  • 对 API 调用成本敏感,希望通过缓存减少开支的生产环境
  • 要求高可用,需要自动故障转移的 AI 服务

替代项目

LiteLLM、LangChain、Haystack

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