如果个人使用的话，one/new-api 过于复杂，有很多个人不需要使用的商用功能，如果你不想要复杂的前端界面，有想要支持的模型多一点，可以试试 uni-api。这是一个统一管理大模型API的项目，可以通过一个统一的API接口调用多个后端服务，统一转换为 OpenAI 格式，支持负载均衡。目前支持的后端服务有：OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex、DeepBricks、OpenRouter 等。
- 无前端，纯配置文件配置 API 渠道。只要写一个文件就能运行起一个属于自己的 API 站，文档有详细的配置指南，小白友好。
- 统一管理多个后端服务，支持 OpenAI、Deepseek、DeepBricks、OpenRouter 等其他API 是 OpenAI 格式的提供商。支持 OpenAI Dalle-3 图像生成。
- 同时支持 Anthropic、Gemini、Vertex API。Vertex 同时支持 Claude 和 Gemini API。
- 支持 OpenAI、 Anthropic、Gemini、Vertex 原生 tool use 函数调用。
- 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex 原生识图 API。
- 支持负载均衡，支持 Vertex 区域负载均衡，支持 Vertex 高并发，最高可将 Gemini，Claude 并发提高 （API数量 * 区域数量） 倍。除了 Vertex 区域负载均衡，所有 API 均支持渠道级负载均衡，提高沉浸式翻译体验。
- 支持自动重试，当一个 API 渠道响应失败时，自动重试下一个 API 渠道。
- 支持细粒度的权限控制。支持使用通配符设置 API key 可用渠道的特定模型。
- 支持多个 API Key。
使用 api.yaml 配置文件，可以配置多个模型，每个模型可以配置多个后端服务，支持负载均衡。下面是 api.yaml 配置文件的示例：
providers:
- provider: provider_name # 服务提供商名称, 如 openai、anthropic、gemini、openrouter、deepbricks，随便取名字，必填
base_url: https://api.your.com/v1/chat/completions # 后端服务的API地址，必填
api: sk-YgS6GTi0b4bEabc4C # 提供商的API Key，必填
model: # 至少填一个模型
- gpt-4o # 可以使用的模型名称，必填
- claude-3-5-sonnet-20240620: claude-3-5-sonnet # 重命名模型，claude-3-5-sonnet-20240620 是服务商的模型名称，claude-3-5-sonnet 是重命名后的名字，可以使用简洁的名字代替原来复杂的名称，选填
- dall-e-3
- provider: anthropic
base_url: https://api.anthropic.com/v1/messages
api: sk-ant-api03-bNnAOJyA-xQw_twAA
model:
- claude-3-5-sonnet-20240620: claude-3-5-sonnet # 重命名模型，claude-3-5-sonnet-20240620 是服务商的模型名称，claude-3-5-sonnet 是重命名后的名字，可以使用简洁的名字代替原来复杂的名称，选填
tools: true # 是否支持工具，如生成代码、生成文档等，默认是 true，选填
- provider: gemini
base_url: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta # base_url 支持 v1beta/v1, 仅供 Gemini 模型使用，必填
api: AIzaSyAN2k6IRdgw
model:
- gemini-1.5-pro
- gemini-1.5-flash-exp-0827: gemini-1.5-flash # 重命名后，原来的模型名字 gemini-1.5-flash-exp-0827 无法使用，如果要使用原来的名字，可以在 model 中添加原来的名字，只要加上下面一行就可以使用原来的名字了
- gemini-1.5-flash-exp-0827 # 加上这一行，gemini-1.5-flash-exp-0827 和 gemini-1.5-flash 都可以被请求
tools: true
- provider: vertex
project_id: gen-lang-client-xxxxxxxxxxxxxx # 描述： 您的Google Cloud项目ID。格式： 字符串，通常由小写字母、数字和连字符组成。获取方式： 在Google Cloud Console的项目选择器中可以找到您的项目ID。
private_key: "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nxxxxx\n-----END PRIVATE" # 描述： Google Cloud Vertex AI服务账号的私钥。格式： 一个JSON格式的字符串，包含服务账号的私钥信息。获取方式： 在Google Cloud Console中创建服务账号，生成JSON格式的密钥文件，然后将其内容设置为此环境变量的值。
client_email: [email protected] # 描述： Google Cloud Vertex AI服务账号的电子邮件地址。格式： 通常是形如 "[email protected]" 的字符串。获取方式： 在创建服务账号时生成，也可以在Google Cloud Console的"IAM与管理"部分查看服务账号详情获得。
model:
- gemini-1.5-pro
- gemini-1.5-flash
- claude-3-5-sonnet@20240620: claude-3-5-sonnet
- claude-3-opus@20240229: claude-3-opus
- claude-3-sonnet@20240229: claude-3-sonnet
- claude-3-haiku@20240307: claude-3-haiku
tools: true
notes: https://xxxxx.com/ # 可以放服务商的网址，备注信息，官方文档，选填
- provider: other-provider
base_url: https://api.xxx.com/v1/messages
api: sk-bNnAOJyA-xQw_twAA
model:
- causallm-35b-beta2ep-q6k: causallm-35b
tools: false
engine: openrouter # 强制使用某个消息格式，目前支持 gpt，claude，gemini，openrouter 原生格式，选填
api_keys:
- api: sk-KjjI60Yf0JFWtfgRmXqFWyGtWUd9GZnmi3KlvowmRWpWpQRo # API Key，用户使用本服务需要 API key，必填
model: # 该 API Key 可以使用的模型，必填
- gpt-4o # 可以使用的模型名称，可以使用所有提供商提供的 gpt-4o 模型
- claude-3-5-sonnet # 可以使用的模型名称，可以使用所有提供商提供的 claude-3-5-sonnet 模型
- gemini/* # 可以使用的模型名称，仅可以使用名为 gemini 提供商提供的所有模型，其中 gemini 是 provider 名称，* 代表所有模型
role: admin
- api: sk-pkhf60Yf0JGyJygRmXqFQyTgWUd9GZnmi3KlvowmRWpWqrhy
model:
- anthropic/claude-3-5-sonnet # 可以使用的模型名称，仅可以使用名为 anthropic 提供商提供的 claude-3-5-sonnet 模型。其他提供商的 claude-3-5-sonnet 模型不可以使用。
preferences:
USE_ROUND_ROBIN: true # 是否使用轮询负载均衡，true 为使用，false 为不使用，默认为 true。开启轮训后每次请求模型按照 model 配置的顺序依次请求。与 providers 里面原始的渠道顺序无关。因此你可以设置每个 API key 请求顺序不一样。
AUTO_RETRY: true # 是否自动重试，自动重试下一个提供商，true 为自动重试，false 为不自动重试，默认为 trueStart the container
docker run --user root -p 8001:8000 --name uni-api -dit \
-v ./api.yaml:/home/api.yaml \
yym68686/uni-api:latestOr if you want to use Docker Compose, here is a docker-compose.yml example:
services:
uni-api:
container_name: uni-api
image: yym68686/uni-api:latest
environment:
- CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml
ports:
- 8001:8000
volumes:
- ./api.yaml:/home/api.yamlRun Docker Compose container in the background
docker-compose pull
docker-compose up -dDocker build
docker build --no-cache -t uni-api:latest -f Dockerfile --platform linux/amd64 .
docker tag uni-api:latest yym68686/uni-api:latest
docker push yym68686/uni-api:latestOne-Click Restart Docker Image
set -eu
docker pull yym68686/uni-api:latest
docker rm -f uni-api
docker run --user root -p 8001:8000 -dit --name uni-api \
-e CONFIG_URL=http://file_url/api.yaml \
-v ./api.yaml:/home/api.yaml \
yym68686/uni-api:latest
docker logs -f uni-apiRESTful curl test
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${API}" \
-d '{"model": "gpt-4o","messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],"stream": true}'