One API翻译站点

One API是开发者JustSong（songquanpeng）开源的LLM API管理与分发系统，MIT许可。通过标准OpenAI API格式访问所有大模型——OpenAI、Azure、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、字节豆包、ChatGLM、文心一言、讯飞星火、通义千问、360智脑、腾讯混元等30+提供商，统一API适配。单可执行文件，提供Docker镜像，一键部署，开箱即用。可用于Key管理与二次分发，是中文社区最经典的AI中转站。

项目概述

One API由独立开发者JustSong（songquanpeng）于2023年初ChatGPT API刚发布时创建 ，是”用OpenAI格式统一所有模型”这一范式的开创者——后来几乎所有的同类项目（包括New API等增强版）都从它这里借鉴了架构思路 。项目2026年在GitHub已收获数万Stars（不同统计时点2.9万-3.5万+），是中文开发者圈子最经典的AI中转站 。

核心定位哲学：

One API官方自我定位是”LLM API management & key redistribution system” ——它解决的是大模型API碎片化时代的”接口聚合”痛点：市面上每个大模型厂商的API格式都不一样，请求体字段不同、返回结构不同、stream模式实现方式也不同，项目里对接三五个模型光适配层就要写一堆 。One API把所有模型统一到OpenAI的接口格式下，充当上层应用与底层异构模型算力之间的API网关与反向代理层​ ，下游不用改代码，上游随便换模型。

它做什么 / 不做什么（关键归类）：

• ✅ 做：接收OpenAI格式的请求 → 翻译成目标提供商的native请求 → 调用提供商API → 将响应翻译回OpenAI格式返回 → 在此之上提供Key管理、负载均衡、额度控制、调用统计
• ❌ 不做：自己不加载模型权重、不管理KV Cache、不执行推理计算。它严格属于”API封装/LLM网关”子类，不是推理引擎；后端接的是各家云端API或本地推理引擎（Ollama/vLLM/LocalAI）

架构与技术栈：

• 后端：Go语言
• 前端：React
• 数据库：SQLite（默认）/ MySQL / PostgreSQL
• 缓存：Redis（可选，多机部署推荐）
• 部署形态：单可执行文件 / Docker镜像 / 源码编译，提供英文UI

支持的模型提供商（30+，部分代表） ：

• 国际大厂：OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic Claude（含AWS）、Google Gemini/PaLM2、Mistral、Groq、Cohere、xAI
• 国产模型：DeepSeek、百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火、智谱ChatGLM、360智脑、腾讯混元、字节豆包（火山引擎）、Moonshot、百川、MiniMax、零一万物、阶跃星辰
• 开源/自部署：Ollama、LocalAI、FastChat、vLLM
• 中转服务：API2D、OhMyGPT、OpenRouter、Together.ai、Novita.ai、SiliconCloud（硅基流动）、Cloudflare Workers AI、Coze
• 其他：DeepL翻译

许可策略：MIT许可证 ，允许商用、修改、再分发、出售，无任何限制，是”最干净许可”阵营中最宽松的。

💡 One API的独特定位：它是”API封装/LLM网关”子类中中文社区的开创者与经典之作。与LiteLLM（海外最热门、100+提供商、网关+SDK双形态、企业治理全家桶）、Portkey Gateway（TS轻量、200+模型）、Kong AI Gateway（企业API网关AI插件）、Higress（阿里系国产）形成差异化：One API的核心竞争力在”单可执行文件+Docker一键部署的开箱即用体验 + 30+提供商统一OpenAI格式 + Key管理与二次分发的完整后台” ——它是API封装层的”中文圈参照系”，MIT许可 与LiteLLM/llama.cpp/MLX并列最干净许可阵营。One API自己不执行推理计算（非vLLM/SGLang那种推理引擎），而是把各家云端API或本地推理引擎统一封装成OpenAI兼容接口，在此之上提供渠道管理、负载均衡、额度控制、调用统计、兑换码、用户分组等分发系统必备能力 。2023年ChatGPT API发布时JustSong就做了这个项目，定义了”用OpenAI格式统一所有模型”的范式 。需要注意的是，One API偏中文社区与中转分发场景，大规模企业治理/观测集成不如LiteLLM完整；统一OpenAI格式可能无法覆盖所有提供商的私有特性。官方明确警告”使用root用户初次登录系统后，务必修改默认密码123456″ ——这是部署时的关键安全必检项。

核心能力

• 统一OpenAI格式：通过标准OpenAI API格式访问所有大模型，下游应用无需改代码
• 30+提供商支持：OpenAI/Azure/Claude/Gemini/DeepSeek/豆包/ChatGLM/文心/讯飞/通义/混元等全覆盖
• 渠道管理：支持批量创建渠道，每个渠道可设置模型列表、优先级、权重
• 负载均衡：支持多个渠道/多个API Key间的自动负载均衡，提高可用性
• 自动重试：渠道失败时自动重试与故障转移
• 流式传输：支持stream模式，实现打字机效果（SSE）
• 令牌管理：设置令牌的过期时间、使用次数、IP白名单、模型访问权限
• 兑换码管理：支持批量生成和导出兑换码，用户可使用兑换码充值账户
• 用户与渠道分组：不同用户组/渠道组可设置不同费率，支持模型映射
• 额度控制：多级额度管理，防止滥用，详细额度使用明细
• 多机部署：支持分布式部署，所有服务器SESSION_SECRET设置相同值，连接同一个MySQL数据库，从服务器设置NODE_TYPE为slave
• 用户认证：支持邮箱、GitHub、微信、飞书等多种登录方式
• 调用统计：可视化报表，按请求数、成本、模型热度等维度跟踪
• 自定义设置：自定义系统名称、Logo、页脚、首页/关于页（HTML/Markdown/iframe）
• 管理API：通过系统访问令牌调用管理API，无需修改核心代码即可扩展功能
• Cloudflare AI Gateway集成：可对接Cloudflare AI Gateway
• 画图接口：支持图像生成API
• 消息推送集成：通过Message Pusher向各类App推送告警
• 单可执行文件：Go编译的单文件二进制，无依赖，下载即运行
• Docker一键部署：官方Docker镜像justsong/one-api，提供Docker Compose
• 宝塔面板一键部署：宝塔面板9.2.0+应用商店搜索One-API一键安装

优势亮点

• MIT最干净许可：商用、修改、再分发、出售均无限制，与LiteLLM/llama.cpp并列最宽松阵营
• API封装层中文圈开创者：2023年ChatGPT API发布即创建，定义了”用OpenAI格式统一所有模型”的范式
• 开箱即用：单可执行文件或Docker一键部署，5分钟跑通第一个跨模型请求
• 30+提供商统一：国产模型覆盖最全面（文心/通义/讯飞/ChatGLM/豆包/DeepSeek/混元等），这是海外网关LiteLLM/Portkey的薄弱环节
• 完整分发系统：Key管理、额度控制、兑换码、用户分组、费率设置——是做API中转生意的基础设施
• Go语言高性能：Go后端添加的转换层延迟约5ms
• 多数据库支持：SQLite/MySQL/PostgreSQL灵活选择，多机部署成熟方案
• 可视化后台：渠道管理、用户管理、额度查看、调用统计全在Web UI完成
• 社区生态活跃：2026年GitHub数万Stars，100+贡献者，是中文LLM基础设施最热门工具之一
• 无缝迁移：业务从国外模型迁移到国产模型（或反之），只需在控制台点击几次，无需修改业务代码

局限

• 自己不执行推理：One API是协议转换与分发层，后端必须接各家API或本地推理引擎（Ollama/vLLM）
• 企业治理不如LiteLLM完整：缺少LiteLLM的虚拟密钥预算体系、80+观测集成、MCP Server暴露等现代企业治理特性
• 统一OpenAI格式的局限：无法覆盖所有提供商的私有特性（如自定义参数），部分高级功能可能受限
• 默认密码安全风险：初始账号root/密码123456，官方明确警告必须修改 ，否则有安全风险
• 大规模部署需额外配置：高并发场景需要配置负载均衡、数据库扩展
• 海外提供商适配略滞后：主要面向中文社区，OpenAI/Anthropic/Google等海外新模型Day-1适配速度可能不及LiteLLM
• 观测能力基础：调用统计以基础报表为主，缺少LiteLLM的Langfuse/Prometheus/OpenTelemetry深度集成
• 单点性能依赖上游：性能取决于上游提供商延迟与网络条件
• 合规提醒：项目Note中明确声明”根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求，请勿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” ——国内公开服务需注意备案合规

适用人群

• 中文开发者：需要用统一接口调用文心/通义/讯飞/ChatGLM/DeepSeek/豆包等国产模型
• API中转服务商：做API二次分发生意，需要完整的Key管理、额度控制、兑换码、用户分组
• 个人开发者：Key太多管不过来，需要统一入口与额度控制
• 企业IT管理员：组织内需要集中管理多家提供商API Key、控制员工访问、监控用量
• 需要国产模型合规部署的团队：One API对国产模型的支持最全面
• 快速原型验证：Docker一键部署，5分钟跑通跨模型请求
• 多模型切换场景：业务需要在GPT-4/Claude/文心/通义间无缝切换，不想改代码
• 成本敏感团队：需要跨提供商成本跟踪与额度控制

安装与部署

1. 环境要求

• Linux/Windows/macOS（Go编译的单文件二进制，无特殊依赖）
• 数据库：SQLite（默认）/ MySQL / PostgreSQL
• 可选：Redis（多机部署推荐）
• Docker部署：需安装Docker

2. Docker一键部署（推荐）

# 拉取最新镜像
docker run -d --name one-api \
  -p 3000:3000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -v $(pwd)/one-api-data:/data \
  --restart=always \
  justsong/one-api:latest

# 如果justsong/one-api拉不动，改用GitHub镜像
docker run -d --name one-api \
  -p 3000:3000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -v $(pwd)/one-api-data:/data \
  --restart=always \
  ghcr.io/songquanpeng/one-api:latest

# 访问 http://localhost:3000
# 初始账号：root / 密码：123456（务必修改！）

3. 单文件直跑

# Linux/macOS
curl -L https://github.com/songquanpeng/one-api/releases/download/v0.6.10/one-api-linux-amd64 -o one-api
chmod +x one-api
./one-api

# Windows：下载one-api-windows-amd64.exe双击运行

4. Docker Compose部署

version: "3.9"
services:
  one-api:
    image: justsong/one-api:latest
    container_name: one-api
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - SQL_DSN=root:password@tcp(mysql:3306)/oneapi
      - SESSION_SECRET=your-session-secret
      - NODE_TYPE=master
    volumes:
      - ./data:/data
    depends_on:
      - mysql

  mysql:
    image: mysql:8.0
    container_name: one-api-mysql
    restart: always
    environment:
      - MYSQL_ROOT_PASSWORD=password
      - MYSQL_DATABASE=oneapi
    volumes:
      - ./mysql-data:/var/lib/mysql

5. 源码编译部署

git clone https://github.com/songquanpeng/one-api.git
cd one-api

# 构建前端
cd web/default
npm install
npm run build

# 构建后端
cd ../..
go mod download
go build -ldflags "-s -w" -o one-api

# 运行
chmod u+x one-api
./one-api --port 3000 --log-dir ./logs

6. 多机部署

# 所有服务器SESSION_SECRET设置一样的值
export SESSION_SECRET="your-shared-secret"

# 必须设置SQL_DSN，使用MySQL数据库而非SQLite
export SQL_DSN="root:password@tcp(mysql-host:3306)/oneapi"

# 主服务器（默认）
export NODE_TYPE=master

# 从服务器
export NODE_TYPE=slave

# 推荐设置SYNC_FREQUENCY并启用Redis
export SYNC_FREQUENCY=60
export REDIS_CONN_STRING="redis:6379"

./one-api --port 3000

7. 添加第一个模型渠道

# 1. 登录后台 http://localhost:3000（root/123456）
# 2. 左侧菜单点击"渠道" → 右上角"+ 添加渠道"
# 3. 填写：
#    渠道名称：我的OpenAI主通道
#    类型：OpenAI
#    API Key：your-openai-api-key
#    基础URL：留空（自动使用官方地址）
# 4. 保存

8. 用原生OpenAI SDK直连（零代码改造）

from openai import OpenAI

# 只需把base_url改成One API地址，其余完全不变
client = OpenAI(
    api_key="your-one-api-key",
    base_url="http://localhost:3000/v1"
)

# 调用OpenAI
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# 切换到Claude（只需改model参数，代码不变）
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# 切换到DeepSeek
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# 切换到通义千问
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

9. 部署前必检清单

• 确认仓库位于 github.com/songquanpeng/one-api（官方）
• 许可：MIT ，商用最友好，无copyleft限制
• 务必修改默认密码：root/123456是官方明确警告的安全风险点
• 严格属于”API封装/LLM网关”子类，自己不执行推理计算，后端需接各家API或本地推理引擎
• 30+提供商支持，国产模型覆盖最全面（这是相比LiteLLM的核心优势）
• 生产部署建议使用MySQL + Redis，多机部署设置SESSION_SECRET一致
• Docker镜像地址：justsong/one-api 或 ghcr.io/songquanpeng/one-api（alpha版：justsong/one-api-alpha）
• 最新Docker镜像可能是alpha版，要求稳定请手动指定版本标签
• 国内公开服务需注意《生成式人工智能服务管理暂行办法》的备案合规要求
• 统一OpenAI格式可能无法覆盖所有提供商的私有特性