chats

一套接口接入21+大模型,聊天与网关开箱即用

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 109 🐛 待处理 10 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 618
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源前端免费,云端网关服务可能按量计费,定价信息待确认

项目预览

chats 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sdcb
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源前端免费,云端网关服务可能按量计费,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C#
技术栈/模型ai,chatglm,chatgpt-api,dashscope,deepseek,deepseek-r1,dotnet,llm,moonshot,openai-api,react
GitHub 星标★ 618
上线时间2024-11-11 00:00:00
代码更新2026-10-12
仓库体积14.5 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态较活跃
收录时间2026-09-15
浏览次数2

项目介绍

chats 是一个基于 C#/.NET 构建的大语言模型前端与 AI 网关,定位为统一接入层,解决多模型供应商 API 协议各异、切换成本高的问题。它支持 21 家以上主流模型服务商,包括 OpenAI、ChatGPT、DeepSeek、DeepSeek-R1、通义千问 DashScope、智谱 ChatGLM、Moonshot 等,通过统一接口屏蔽各家差异,让开发者用一套调用方式访问不同模型。项目同时提供前端界面,可直接作为聊天应用使用,也可作为后端网关嵌入自有系统,承担路由、鉴权、请求转发等职责。技术栈为 .NET 加 React,适合已有 C# 生态的团队快速集成 AI 能力,避免为每个厂商单独适配 SDK。核心价值在于降低多模型接入与切换的工程成本,便于做模型对比、故障降级和成本优化。

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 2026-09-15 · 当前星标 ★ 618

使用教程

难度:入门 约 15 分钟 部署方式:Docker部署 4 步

环境要求

  • Docker
  • 各家模型服务密钥

安装与启动步骤

  1. 1建数据目录

    把数据挂在宿主机上,容器重建不丢对话。

    mkdir -p ./AppData && chmod 755 ./AppData
  2. 2起容器

    一条命令拉起,默认用单文件数据库,适合个人和小团队。

    docker run --restart unless-stopped --name sdcb-chats -e DBType=sqlite -v ./AppData:/app/AppData -p 8080:8080 sdcb/chats:latest
  3. 3打开配渠道

    浏览器进 8080,按供应商填密钥,支持二十多家。

  4. 4多人时换库

    要多人共用把数据库换成服务端版本,别再挂单文件。

如何确认成功

配好两家供应商后能在同一界面切换对话,且重启容器后历史仍在

注意事项

  • 它把多家模型接口收在一个前端里,值钱的是统一管理不是模型本身。
  • 默认单文件数据库够用,多人协作要换服务端数据库。
  • 部分工具类能力需要挂载容器运行时,否则用不了。
  • 密钥存在自己的库里,机器暴露到公网前先加认证。

核心亮点

  • 统一网关屏蔽 21+ 家模型 API 差异,切换供应商只需改配置
  • 同时提供前端聊天界面与后端网关,可独立使用也可嵌入现有系统
  • 基于 .NET 生态,C# 团队集成成本低,适合企业内网部署

不足之处

  • 项目星标 612,属早期阶段,生产环境稳定性与长期维护待观察
  • 以 C# 为主,非 .NET 技术栈团队接入和二次开发门槛较高

适用场景

  • 企业内部搭建统一 AI 网关,集中管理多家模型密钥与调用配额
  • 开发者做多模型效果对比测试,快速切换 DeepSeek、通义、GPT 等
  • 在已有 .NET 业务系统中嵌入聊天助手或 AI 能力

替代项目

one-api、LiteLLM、new-api

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