API 聚合项目推荐

随着大型语言模型（LLM）的快速发展，越来越多的开发者和企业开始在他们的应用中集成 AI 功能。然而，直接对接多个官方模型渠道不仅流程繁琐，而且在统一管理、计费和分发上也面临挑战。因此，API 聚合项目应运而生，它们通过提供统一的接口和管理面板，极大地简化了开发者调用不同 AI 模型的过程。

本文将介绍几个国内较为出色的 API 聚合项目：New-Api，以及 RixApi、ShellApi、WxiApi 、V3api等平台。

开源产品

NewApi

  • 核心功能：将多种主流的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的 API 格式转换为统一的格式进行调用。这意味着开发者无需再为每个模型单独编写调用代码，只需通过统一后的接口即可访问所有支持的模型。

  • 开源优点：经大众审核过的产品，功能与代码上很强大，有二次开发能力最佳(禁止二开后售卖)

  • 开源缺陷：市场大众，无个人网站特色，支付繁琐(需要额外自建易支付通道)

  • 推荐支持：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

闭源需授权产品

RixAPI

  • 项目地址：https://rixapi.com/ https://api.codesphere.chat

  • 核心功能：将多种主流的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的 API 格式转换为统一的格式进行调用。这意味着开发者无需再为每个模型单独编写调用代码，只需通过统一后的接口即可访问所有支持的模型。

  • 项目优点：代码封闭，功能更加全面，售后服务完好，开发者和善，并且可以与开发者一同探讨功能。

  • 项目缺陷：付费 (328/月，3288/年)，追求稳定性和第一时间可以接入最新大模型的可忽略此缺陷。

  • 推荐支持：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

ShellApi

  • 项目地址：https://lite.shellapi.ltd/

  • 核心功能：将多种主流的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的 API 格式转换为统一的格式进行调用。这意味着开发者无需再为每个模型单独编写调用代码，只需通过统一后的接口即可访问所有支持的模型。

  • 项目优点：代码封闭，功能更加全面，售后服务完好，开发者和善，并且可以与开发者一同探讨功能。

  • 项目缺陷：付费 (2500/年)，某些接口与市面上大众的接口并不统一，需要单独开发接入。

  • 推荐支持：⭐️⭐️⭐️

WxiApi

  • 项目地址：https://api.illus.cc/ https://wxiapi.com/

  • 核心功能：将多种主流的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的 API 格式转换为统一的格式进行调用。这意味着开发者无需再为每个模型单独编写调用代码，只需通过统一后的接口即可访问所有支持的模型。

  • 项目优点：新起的二开项目，引用NewAPI收费前的代码(v0.8.7.5)，此后版本为自行二开版本，具有永久版本，可观望。

  • 项目缺陷：付费(200/月，2480/永久)，开发者并非专职开发此项目，更新速度不定。

  • 推荐支持：⭐️⭐️⭐️

V3api

  • 项目地址：https://api.v3.cm/ https://shop.gpt.ge/buy/12

  • 核心功能：将多种主流的大语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列、Google 的 Gemini 等）的 API 格式转换为统一的格式进行调用。这意味着开发者无需再为每个模型单独编写调用代码，只需通过统一后的接口即可访问所有支持的模型。

  • 项目优点：页面优化与审美更完善，功能更加全面，售后服务完好。

  • 项目缺陷：付费(298/月，2680/年)，追求稳定性和第一时间可以接入最新大模型的可忽略此缺陷。

  • 推荐支持：⭐️⭐️⭐️⭐️

总结

API 聚合平台通过提供统一的接口、简化的计费和强大的渠道管理功能，极大地降低了开发者集成和使用多种大型语言模型的门槛。

  • 对于希望自行部署和控制的用户，New-Api 这样的开源项目提供了一个绝佳的选择 p5。

  • 对于追求开箱即用、稳定可靠服务的开发者和企业，RixApi、ShellApi、WxiApi 等商业化平台则提供了便捷高效的解决方案。

选择哪个平台取决于您的具体需求，例如对模型的丰富度、价格、并发限制以及是否需要私有化部署等因素的考量。建议在使用前，详细查阅各个平台的官方文档，了解其具体的模型支持列表、定价策略和功能细节。

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