[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-73278":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":27,"readmeContent":28,"aiSummary":29,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":17,"lastSyncTime":30,"discoverSource":31},73278,"simple-one-api","fruitbars\u002Fsimple-one-api","fruitbars","OpenAI 接口接入适配，支持千帆大模型平台、讯飞星火大模型、腾讯混元以及MiniMax、Deep-Seek，等兼容OpenAI接口，仅单可执行文件，配置超级简单，一键部署，开箱即用. Seamlessly integrate with OpenAI and compatible APIs using a single executable for quick setup and deployment.","",null,"Go",2313,200,19,52,0,2,3,4,6,28.91,"MIT License",false,"main",true,[],"2026-06-12 02:03:11","\u003Cp align=\"right\">\n \u003Cstrong>中文\u003C\u002Fstrong> | \u003Ca href=\".\u002FREADME.EN.md\">English\u003C\u002Fa> \n\u003C\u002Fp>\n\n[![Powered by DartNode](https:\u002F\u002Fdartnode.com\u002Fbranding\u002FDN-Open-Source-sm.png)](https:\u002F\u002Fdartnode.com \"Powered by DartNode - Free VPS for Open Source\")\n\n# simple-one-api:通过标准的 OpenAI API 格式访问的各种国产大模型，开箱即用\n\n## 简介\n\n目前市面上免费的使用国产的免费大模型越来越多，one-api对于个人用起来还是有点麻烦，就想要一个不要统计、流量、计费等等的适配程序即可。\n\n还有一点是：即使有些厂商说兼容openai的接口，但是实际上还是存在些许差异的！！！\n\n**simple-one-api**主要是解决以上2点，旨在兼容多种大模型接口，并统一对外提供 OpenAI 接口。通过该项目，用户可以方便地集成和调用多种大模型，简化了不同平台接口差异带来的复杂性。\n\n### 免费大模型列表\n\n| 大模型 | 免费版本 | 免费限制 | 控制台（api_key等） | 文档地址 |\n|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------|\n| 讯飞星火大模型 | `spark-lite` | tokens：总量无限\u003Cbr\u002F>QPS：2\u003Cbr\u002F>有效期：不限 | [访问链接](https:\u002F\u002Fconsole.xfyun.cn\u002Fservices\u002Fcbm) | [文档查看](https:\u002F\u002Fwww.xfyun.cn\u002Fdoc\u002Fspark\u002FWeb.html) |\n| 百度千帆大模型平台 | `yi_34b_chat`, `ERNIE-Speed-8K`, `ERNIE-Speed-128K`, `ERNIE-Lite-8K`, `ERNIE-Lite-8K-0922`, `ERNIE-Tiny-8K` | Lite、Speed-8K：RPM = 300，TPM = 300000\u003Cbr\u002F>Speed-128K：RPM = 60，TPM = 300000 | [访问链接](https:\u002F\u002Fconsole.bce.baidu.com\u002Fqianfan\u002Fais\u002Fconsole\u002FapplicationConsole\u002Fapplication) | [文档查看](https:\u002F\u002Fcloud.baidu.com\u002Fdoc\u002FWENXINWORKSHOP\u002Fs\u002Fklqx7b1xf) |\n| 腾讯混元大模型 | `hunyuan-lite` | 限制并发数为 5 路 | [访问链接](https:\u002F\u002Fconsole.cloud.tencent.com\u002Fcam\u002Fcapi) | [链接](https:\u002F\u002Fcloud.tencent.com\u002Fdocument\u002Fapi\u002F1729\u002F105701) |\n| Cloudflare Workers AI | `所有模型` | 免费可以每天使用1万次，一个月可以30万次；测试版本本的模型无限制 | [访问链接](https:\u002F\u002Fdash.cloudflare.com\u002F) | [文档查看](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fworkers-ai\u002Fconfiguration\u002Fopen-ai-compatibility\u002F) |\n| 字节扣子(coze.cn) | 豆包·Function call模型(32K)、通义千问-Max(8K)、MiniMax 6.5s(245K)、Moonshot（8K）、Moonshot（32K）、Moonshot（128K） | 当前扣子 API 免费供开发者使用，每个空间的 API 请求限额如下：QPS (每秒发送的请求数)：2\u003Cbr\u002F>QPM (每分钟发送的请求数)：60\u003Cbr\u002F>QPD (每天发送的请求数)：3000 | [访问链接](https:\u002F\u002Fwww.coze.cn\u002Fspace) | [文档查看](https:\u002F\u002Fwww.coze.cn\u002Fdocs\u002Fdeveloper_guides\u002Fcoze_api_overview) |\n| 字节火山方舟 | doubao系列、Moonshot系列等 | 2024年5月15日至8月30日期间，为您提供一次独特的机会，即高达5亿tokens的免费权益。 | [访问链接](https:\u002F\u002Fwww.volcengine.com\u002Fdocs\u002F82379\u002F1263512) | [文档查看](https:\u002F\u002Fwww.volcengine.com\u002Fdocs\u002F82379\u002F1263512) |\n| Llama Family | \"Atom-13B-Chat\",\"Atom-7B-Chat\",\"Atom-1B-Chat\",\"Llama3-Chinese-8B-Instruct\" | 1.每天 8-22 点：接口限速每分钟 20 次并发\u003Cbr\u002F>2.每天 22-次日 8 点：接口限速每分钟 50 次并发 | [访问链接](https:\u002F\u002Fllama.family\u002Fdocs\u002Fsecret) | [文档查看](https:\u002F\u002Fllama.family\u002Fdocs\u002Fchat-completion-v1) |\n| groq | gemma-7b-it、mixtral-8x7b-32768、llama3-70b-8192、llama3-8b-8192 | rpm为30，rpd为14400，TOKENS PER MINUTE也有限制 | [访问链接](https:\u002F\u002Fconsole.groq.com\u002Fkeys) | [文档查看](https:\u002F\u002Fconsole.groq.com\u002Fdocs\u002Ftext-chat) |\n| Google Gemini | gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash、gemini-1.0-pro、gemini-pro-vision | 15RPM（每分钟请求数）;100万 TPM（每分钟令牌）;1500 RPD（每天请求数） | [访问链接](https:\u002F\u002Faistudio.google.com\u002Fapp\u002Fapikey) | [文档查看](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgemini) |\n| 硅基流动 | Qwen2-7B-Instruct，Qwen2-1.5B-Instruct，Qwen1.5-7B-Chat，glm-4-9b-chat，chatglm3-6b，Yi-1.5-9B-Chat-16K，Yi-1.5-6B-Chat | RPM限制为100，QPS限制为3，更多可以进行申请 | [访问链接](https:\u002F\u002Fcloud.siliconflow.cn\u002Faccount\u002Fexpensebill) | [文档查看](https:\u002F\u002Fdocs.siliconflow.cn\u002Freference\u002Fchat-completions-1) | \n\n#### 各个模型详细的申请和接入流程\n为了更加方便申请和接入，也整理了各个模型的接入指南，可以查阅：\n\n- **讯飞星火大模型**:[docs\u002F讯飞星火spark-lite模型申请流程](docs\u002F讯飞星火spark-lite模型申请流程.md)\n- **百度千帆大模型平台**:[docs\u002F百度千帆speed和lite模型申请流程](docs\u002F百度千帆speed和lite模型申请流程.md)\n- **腾讯混元大模型**:：[docs\u002F腾讯混元hunyuan-lite模型申请流程](docs\u002F腾讯混元hunyuan-lite模型申请流程.md)\n- **Cloudflare_Workers_AI**：[docs\u002FCloudflare_Workers_AI申请使用流程.md](docs\u002FCloudflare_Workers_AI申请使用流程.md)\n- **字节扣子(coze.cn)**：[docs\u002Fcoze.cn申请API使用流程.md](docs\u002Fcoze.cn申请API使用流程.md)\n- **字节火山方舟**：[docs\u002F火山方舟大模型接入指南.md](docs\u002F火山方舟大模型接入指南.md)\n- **Llama Family**：[docs\u002FLlama Family接入指南.md](docs\u002Fllama_family接入指南.md)\n- **groq**: [docs\u002Fgroq接入指南.md](docs\u002Fgroq接入指南.md)\n- **Gemini**：[docs\u002FGemini接入指南.md](docs\u002FGemini接入指南.md)\n\n### 接入使用\n\n社群小伙伴反馈验证可用的客户端\n\n- [Next Chat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FChatGPTNextWeb\u002FChatGPT-Next-Web)\n- [Lobe chat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flobehub\u002Flobe-chat)\n- [gpt_academic](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbinary-husky\u002Fgpt_academic)\n- [Chat x](https:\u002F\u002Fapps.apple.com\u002Fus\u002Fapp\u002Fchatx-ai-chat-client-top\u002Fid6446304087)\n\n\n## 功能\n\n### 文本生成\n\n支持多种大模型：\n- [x] [百度智能云千帆大模型平台](https:\u002F\u002Fqianfan.cloud.baidu.com\u002F)\n- [x] [讯飞星火大模型](https:\u002F\u002Fxinghuo.xfyun.cn\u002Fsparkapi)\n- [x] [腾讯混元大模型](https:\u002F\u002Fcloud.tencent.com\u002Fproduct\u002Fhunyuan)\n- [x] [Google Gemini](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgemini)\n- [x] [Claude.ai](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fapi\u002Fmessages)\n- [x] OpenAI ChatGPT 系列模型\n - [x] [OpenAI](https:\u002F\u002Fplatform.openai.com\u002Fdocs\u002Fguides\u002Fgpt\u002Fchat-completions-api)\n - [x] [Deep-Seek](https:\u002F\u002Fplatform.deepseek.com\u002Fapi-docs\u002Fzh-cn\u002F)\n - [x] [Cloudflare Workers AI](https:\u002F\u002Fdevelopers.cloudflare.com\u002Fworkers-ai\u002Fconfiguration\u002Fopen-ai-compatibility\u002F)\n - [x] [智谱清言语](https:\u002F\u002Fopen.bigmodel.cn\u002Fdev\u002Fapi#language)\n - [x] [阿里通义DashScope](https:\u002F\u002Fhelp.aliyun.com\u002Fzh\u002Fdashscope\u002Fdeveloper-reference\u002Fcompatibility-of-openai-with-dashscope)\n - [x] [Azure OpenAI](https:\u002F\u002Flearn.microsoft.com\u002Fzh-cn\u002Fazure\u002Fai-services\u002Fopenai\u002Freference)\n - [x] [Llama Family](https:\u002F\u002Fllama.family\u002Fdocs\u002Fchat-completion-v1)\n - [x] [groq](https:\u002F\u002Fconsole.groq.com\u002Fdocs\u002Ftext-chat)\n - [x] [零一万物](https:\u002F\u002Fplatform.lingyiwanwu.com\u002Fdocs)\n- [x] [MiniMax](https:\u002F\u002Fplatform.minimaxi.com\u002Fdocument\u002Fguides\u002Fchat-model\u002Fpro)\n- [x] 字节coze\n - [x] [扣子(coze.cn)](https:\u002F\u002Fwww.coze.cn\u002Fdocs\u002Fdeveloper_guides\u002Fcoze_api_overview)\n - [x] [扣子(coze.com)](https:\u002F\u002Fwww.coze.com\u002Fdocs\u002Fdeveloper_guides\u002Fcoze_api_overview)\n- [x] [字节火山方舟](https:\u002F\u002Fwww.volcengine.com\u002Fdocs\u002F82379\u002F1263482)\n- [x] [ollama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fapi.md)\n\n如果兼容某个参加已经支持OpenAI的接口，那么可以在simple-one-api中直接使用。参考文档[docs\u002F兼容OpenAI模型协议接入指南.md](docs\u002F兼容OpenAI模型协议接入指南.md)\n\n### 支持的功能\n- 支持配置多个模型，可以随机负载均衡\n- 支持一个模型可配置多个`api_key`，并且可以随机负载均衡\n- 支持设置一个对外总`api_key`\n- 支持`random`模型，后台自动寻找配置的可用的模型\n- 支持模型名称重定向设置模型设置别名\n- 支持全局设置模型名称重定向，并且支持all模式全部重定向\n- 支持每一种模型服务设置服务的地址\n- 兼容支持OpenAI的接口，同时支持\u002Fv1和\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions两种路径\n- 对于不支持system的模型，simple-one-api会放到第一个prompt中直接兼容（更加统一，例如沉浸式翻译中如果system，不支持system的模型也能正常调用）\n- 支持全局代理模式\n- 支持每个service设置qps或qpm或者concurrency\n- 支持`\u002Fv1\u002Fmodels`和`\u002Fv1\u002Fmodels\u002F:model`接口\n\n### 更新日志\n\n查看 [CHANGELOG.md](docs\u002FCHANGELOG.md) 获取本项目的详细更新历史。\n\n### 交流群\n\u003Cimg src=\"docs\u002Fasset\u002Fqq_team.jpg\" alt=\"交流群\" style=\"zoom: 50%;\" \u002F>\n\n## 安装\n\n### 源码安装\n\n1. 克隆本仓库：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api.git\n```\n\n#### 快速编译使用\n\n首先得确保你已经安装了go，版本需要是1.21以上，具体安装教程参考官网地址：[https:\u002F\u002Fgo.dev\u002Fdoc\u002Finstall](https:\u002F\u002Fgo.dev\u002Fdoc\u002Finstall)\n可以通过`go version`查看go的版本。\n\n**linux\u002FmacOS**\n\n```shell\nchmod +x quick_build.sh\n.\u002Fquick_build.sh\n```\n\n将会在当前目录生成`simple-one-api`\n\n**Windows**\n双击`quick_build.bat`执行\n```bat\nquick_build.bat\n```\n\n将会在当前目录生成`simple-one-api.exe`\n\n**交叉编译不同平台版本**\n\n有时需要编译不同平台的版本，比如windows、linux、macOS； 确保安装好go之后，执行`build.sh`\n\n ```shell\n chmod +x build.sh\n .\u002Fbuild.sh\n ```\n会自动编译出对于以上3中平台不同架构的可执行文件，生成在`build`目录中。\n\n\n\n**接下来配置你的模型服务和凭证：**\n在 `config.json` 文件中添加你的模型服务和凭证信息，参考下文的配置文件说明。\n\n### 直接下载\n\n[前往Releases页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Freleases)\n\n## 使用方法\n\n### 直接启动\n默认读取和`simple-one-api`相同目录下的`config.json`启动\n ```bash\n .\u002Fsimple-one-api\n ```\n如果想指定`config.json`的路径，可以这样启动\n ```bash\n .\u002Fsimple-one-api \u002Fpath\u002Fto\u002Fconfig.json\n ```\n\n### Docker 启动\n\n以下是如何使用 Docker 部署 `simple-one-api` 的步骤：\n**运行**\n使用以下命令运行 Docker 容器，同时挂载你的配置文件 `config.json`：\n```sh\ndocker run -d --name simple-one-api -p 9090:9090 -v \u002Fpath\u002Fto\u002Fconfig.json:\u002Fapp\u002Fconfig.json fruitbars\u002Fsimple-one-api\n```\n**注意：** 请确保将 \u002Fpath\u002Fto\u002Fconfig.json 替换为 config.json 文件在你主机上的绝对路径。\n\n**查看容器日志**\n你可以使用以下命令查看容器的日志输出：\n\n```sh\ndocker logs -f simple-one-api\n```\n或\n```sh\ndocker logs -f \u003Ccontainer_id>\n```\n其中，\u003Ccontainer_id> 是容器的 ID，可以通过 docker ps 命令查看。\n\n#### Docker Compose 启动步骤\n\n1. **配置文件**：在`docker-compose.yml`中首先确保你已经将你的 `config.json` 文件的路径替换成了正确的绝对路径。\n2. **启动容器**：\n 使用 Docker Compose 启动服务，你可以在包含 `docker-compose.yml` 文件的目录下运行以下命令：\n ```sh\n docker-compose up -d\n ```\n 这个命令会在后台启动 `simple-one-api` 服务。\n\n其他查看命令参考docker-compose的文档。\n\n### 其他启动方式\n其他启动方式:\n- [nohup启动](docs\u002Fstartup\u002Fnohup_startup.md)\n- [systemd启动](docs\u002Fstartup\u002Fsystemd_startup.md)\n\n\n### 调用 API\n\n 现在，你可以通过 OpenAI 兼容的接口调用你配置的各大模型服务。服务地址: `http:\u002F\u002Fhost:port\u002Fv1`,`api-key`可以任意设置\n\n 支持模型名称设置为`random`，后台会自动找一个`\"enabled\": true`的模型来使用。\n\n## 配置文件示例（以讯飞星火spark-lite为例）\n\n\n```json\n{\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n }\n }\n ]\n }\n}\n```\n\n其他模型的配置文件示例可以参考:[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsamples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsamples)\n\n\n\n**配置文件在线生成**\n\n感谢来自社群小伙伴提供在线生成配置\n\n[https:\u002F\u002Fsimple-one-api-ui.vercel.app\u002F](https:\u002F\u002Fsimple-one-api-ui.vercel.app\u002F)\n\n## 配置文件说明\n\n参考文档：[config.json详细说明](docs\u002Fconfig.json详细说明.md)\n\n各个厂商详细的配置说明：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocs](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocs)\n\n各个厂商详细的示例config：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsamples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsamples)\n\n### 比较完整的配置文件示例\n\n具体文档查看[config.json详细说明.md](docs\u002Fconfig.json详细说明.md),以下是一个完整的配置示例，涵盖了多个大模型平台和不同模型：\n\n```json\n{\n \"server_port\":\":9090\",\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"qianfan\": [\n {\n \"models\": [\"yi_34b_chat\", \"ERNIE-Speed-8K\", \"ERNIE-Speed-128K\", \"ERNIE-Lite-8K\", \"ERNIE-Lite-8K-0922\", \"ERNIE-Tiny-8K\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"secret_key\": \"xxx\"\n }\n }\n ],\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n },\n \"server_url\": \"ws:\u002F\u002Fspark-api.xf-yun.com\u002Fv1.1\u002Fchat\"\n }\n ],\n \"hunyuan\": [\n {\n \"models\": [\"hunyuan-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"secret_id\": \"xxx\",\n \"secret_key\": \"xxx\"\n }\n }\n ],\n \"openai\": [\n {\n \"models\": [\"deepseek-chat\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"api_key\": \"xxx\"\n },\n \"server_url\": \"https:\u002F\u002Fapi.deepseek.com\u002Fv1\"\n }\n ],\n \"minimax\": [\n {\n \"models\": [\"abab6-chat\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"group_id\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\"\n },\n \"server_url\": \"https:\u002F\u002Fapi.minimax.chat\u002Fv1\u002Ftext\u002Fchatcompletion_pro\"\n }\n ]\n }\n}\n```\n## FAQ\n### 在沉浸式翻译当中怎么使用？\n\n参考[docs\u002F在沉浸式翻译中使用simple-one-api](docs\u002F在沉浸式翻译中使用simple-one-api.md)\n\n### 是否支持并发限制？\n\n具体文档查看[config.json详细说明.md](docs\u002Fconfig.json详细说明.md)\n\n参考如下配置，免费的讯飞星火spark-lite模型，有2qps限制，因此可以这么设置：\n\n```json\n{\n \"server_port\": \":9090\",\n \"debug\": false,\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n },\n \"limit\": {\n \"qps\":2,\n \"timeout\": 10\n }\n }\n ]\n }\n}\n```\n\n### 如何设置代理\n\n从v0.9.1开始，更新了代理方式，每个service支持独立代理\n参考文档《[simple‐one‐api代理配置说明](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffruitbars\u002Fsimple-one-api\u002Fwiki\u002Fsimple%E2%80%90one%E2%80%90api%E4%BB%A3%E7%90%86%E9%85%8D%E7%BD%AE%E8%AF%B4%E6%98%8E )》\n\n\n\n### 如何设置一个对外的apikey？\n\n可以通过`api_key`字段来设置\n```json\n{\n \"api_key\":\"123456\",\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n }\n }\n ]\n }\n}\n```\n### 单个模型如何配置多个credentials自动负载？\n 以客户端选择spark-lite为例，可以按照下面这样配置，会随机credentials\n\n```json\n{\n \"api_key\":\"123456\",\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n }\n },\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n }\n }\n ]\n }\n}\n```\n### 如何让后台随机选择模型使用？\n`load_balancing`就是为自动选择模型来配置的，支持`random`，自动随机选一个`enabled`为`true`的模型\n\n```json\n{\n \"api_key\":\"123456\",\n \"load_balancing\": \"random\",\n \"services\": {\n \"xinghuo\": [\n {\n \"models\": [\"spark-lite\"],\n \"enabled\": true,\n \"credentials\": {\n \"appid\": \"xxx\",\n \"api_key\": \"xxx\",\n \"api_secret\": \"xxx\"\n }\n }\n ]\n }\n}\n```\n\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=fruitbars\u002Fsimple-one-api&type=Date)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#fruitbars\u002Fsimple-one-api&Date)\n\n## 贡献\n\n我们欢迎任何形式的贡献。如果你有任何建议或发现了问题，请通过提交 issue 或 pull request 的方式与我们联系。","simple-one-api 是一个用于接入和适配多种国产大模型的工具，通过标准的 OpenAI API 格式提供统一接口。该项目的核心功能是支持包括千帆大模型平台、讯飞星火大模型、腾讯混元以及 MiniMax、Deep-Seek 在内的多个大模型，并且以单个可执行文件的形式提供，配置简单，部署快速。simple-one-api 采用 Go 语言编写，具有高性能和低资源占用的特点，非常适合需要集成多种大模型但又希望简化开发流程的场景，如个人开发者的小型应用或企业级项目中的快速原型设计。","2026-06-11 03:44:49","high_star"]