ChatChat

一个界面聊遍多家 AI 模型,自部署更安心

开源 freemium 对话助手
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GitHub 星标 ★ 1269
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 freemium

项目预览

项目数据

分类对话助手
开发团队okisdev
所属国家
定价模式freemium
价格说明提供在线免费使用,用户自备API密钥,定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,api,azure,chat,claude,gpt,gpt-3,gpt-4,okisdev,openai
GitHub 星标★ 1269
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-14 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
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2026-10-11
浏览次数0

项目介绍

ChatChat 是一个开源的统一 AI 对话与搜索平台,目标是把多家模型服务整合到一个简洁界面里。它解决的核心问题是:用户通常需要在 OpenAI、Azure、Claude 等不同平台之间来回切换,还要分别管理 API Key、模型参数和对话记录,体验割裂。ChatChat 通过统一入口把这些能力聚合起来,支持多模型切换、对话管理和搜索式交互,界面轻量易用,适合个人自部署。项目用 TypeScript 编写,前端体验流畅,配置相对直接,可以部署在自己的服务器上,数据掌握在自己手里。它不追求复杂的工作流编排,而是聚焦“一个界面聊所有模型”这件事,降低多平台使用成本,适合想统一管理 AI 对话、又在意隐私和可控性的用户。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:本地安装 5 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

  • 一台可自托管的服务器或本地电脑(README 强调 ease self-hosted)
  • 至少一个受支持 AI 服务商的 API Key(Anthropic、OpenAI、Cohere、Google Gemini 等)
  • 能访问官方文档 https://docs.okis.dev/docs/chat,具体安装步骤以该文档为准
  • Node.js 运行环境(技术栈为 nextjs / tailwindcss / shadcn UI,README 未写明版本要求)

安装与启动步骤

  1. 1查阅官方文档

    README 的 Usage 与 Deployment 章节都只给出 docs 链接,先打开官方文档阅读安装与部署说明。

  2. 2获取项目源码

    把 GitHub 仓库克隆到本地。README 未给出克隆命令,此处仅为仓库地址对应的通用操作。

    git clone https://github.com/okisdev/ChatChat.git
  3. 3准备 API Key

    到 Anthropic、OpenAI、Cohere、Google Gemini 等受支持服务商处申请 API Key 备用。

  4. 4按文档部署

    README 说明有多种部署方式但未列出任何命令,请在官方文档中按所选方式执行,勿套用其他项目参数。

  5. 5访问并验证

    部署完成后打开服务地址,配置已拿到的 API Key,发起一次对话确认服务可用。

如何确认成功

README 未提供验证方法;按官方文档完成部署后,打开界面能正常对话即视为成功。

常见问题

Q:README 里有安装或启动命令吗?

A:没有。Usage 和 Deployment 两节都只指向 https://docs.okis.dev/docs/chat,所有具体命令都需要到官方文档查看。

Q:支持哪些 AI 服务商?

A:README 列出主流服务商,包括 Anthropic、OpenAI、Cohere、Google Gemini 等。

Q:可以部署在自己的服务器上吗?

A:可以。项目特性之一就是 Ease self-hosted(易于自托管),官方文档提供多种部署方式。

Q:可以用于商业项目吗?

A:项目采用 AGPL-3.0 许可证,使用或二次分发前请阅读仓库中的 LICENSE 文件确认合规要求。

注意事项

  • README 未给出任何具体安装、部署命令与配置项,本教程步骤均为通用准备动作,实际请以官方文档为准。
  • README 提示 AI 可能生成不当内容,请谨慎使用。
  • 项目许可证为 AGPL-3.0,修改或分发时需注意相应开源义务。

核心亮点

  • 统一接入 OpenAI、Azure、Claude 等多种模型服务,减少多平台切换
  • 界面简洁,配置和部署门槛较低,适合个人自托管
  • TypeScript 实现,前后端结构清晰,便于二次开发

不足之处

  • 相比头部同类项目,插件生态和高级编排能力较弱
  • 社区规模和文档完善度仍在成长中,遇到问题可参考的资料有限

适用场景

  • 个人自部署,统一管理多家模型的 API Key 和对话记录
  • 开发者快速搭建内部 AI 对话入口,按需切换模型
  • 需要数据私有化的团队,在自有服务器上运行聊天与搜索

替代项目

LobeChat、ChatGPT-Next-Web

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