AI模型聚合网关OmniRoute 一个接口调用290+provider 1.53B免费token

AI模型聚合网关OmniRoute,一个OpenAI兼容接口聚合290+ AI provider / 516+模型,自动fallback+RTK/Caveman压缩节省15-95% token,43个免费provider pool ~1.53B免费token/月。

AI模型聚合网关 OmniRoute,GitHub 40k+ stars / 月增 28.5k 的爆款 AI 网关项目,一个 OpenAI 兼容接口即可调用 290+ provider / 516+ 模型。内置 CLI / Docker / MCP server / Electron 多端支持,自动 fallback + RTK/Caveman 双压缩算法节省 15-95% token,43 个免费 provider pool 合并 ~1.53B 免费 token/月。是个人开发者、中小企业、AI Agent 开发者的 token 省钱神器。

OmniRoute 是什么

OmniRoute 是一个 免费的 AI 模型聚合网关,由 diegosouzapw(巴西开发者)开源。它解决了一个关键痛点:

  • 多 SDK 之苦:Claude 用 Anthropic SDK,GPT 用 OpenAI SDK,Gemini 用 Google SDK……几十个 SDK 几十套 API

  • 免费额度散落:每个 provider 都有免费 tier,但分散管理很痛苦

  • 故障切换:一个 provider 挂了业务就停

  • token 浪费:长 prompt 没压缩,token 烧得快

OmniRoute 用 一个 OpenAI 兼容接口解决所有问题:

  • 统一接口:写一次代码,调用所有模型

  • 统一认证:管理一次 provider 凭证,所有端都能用

  • 统一额度:dashboard 实时显示每个 provider 免费额度剩余

  • 自动 fallback:provider 挂了自动切换下一个

  • RTK + Caveman 压缩:自动压缩重复/可推断 token,节省 15-95%

为什么选 OmniRoute

市面 AI 网关竞品对比:

  • OpenRouter:商业化运营,free tier 较少,主要面向美国 provider(DeepSeek/GLM/Qwen/Doubao 等国内模型支持弱)

  • OpenAI Gateway:OpenAI 官方,仅支持 OpenAI 生态

  • Portkey:商业 SaaS,免费额度限制较多

  • LiteLLM:Python 框架,需要自己部署运维

  • OmniRoute:开源免费,290+ provider(含国内),CLI/Docker/Electron 多端,RTK 压缩免费开启

关键优势:免费 + 开源 + 国内 provider 全 + 多端 + 压缩 + dashboard。对个人开发者和中小企业特别合适。

使用场景

适合 AI工具专区 场景下的素材使用,包括个人项目和商业项目,可直接应用或二次修改。AI模型聚合网关OmniRoute特别适合:

  • 个人开发者:Claude Code / Cursor / Codex / Cline / Copilot 接入 OmniRoute,免费用 290+ AI 模型

  • 创业团队:聚合多 provider,任何一家挂了不影响业务

  • AI Agent 开发者:用 MCP server 给 Claude Code / Cursor 暴露无限模型选择

  • Token 省钱:RTK + Caveman 压缩自动开启,长 prompt 节省 30-50%

  • 多端协同:CLI / Docker / Electron / Web dashboard 同一份配置

  • 国内模型接入:DeepSeek / GLM / Qwen / Doubao 全部支持

核心功能详解

1. 聚合 290+ provider / 516+ 模型

主流 provider 全覆盖:

  • 美国:OpenAI / Anthropic / Google / xAI / Mistral / Meta / Cohere / Perplexity

  • 中国:DeepSeek / GLM / Qwen / Doubao / Hunyuan / 文心一言

  • 其他:Groq / Together / Fireworks / OpenRouter / Replicate / HuggingFace

2. ~1.53B 免费 token/月

43 个免费 provider pool 合并统计:

  • Mistral Large 3:1B token/月

  • GPT-4o mini:150M/月

  • Gemini 2.5 Flash:60M/月

  • Claude Sonnet 4.5:25K/月

  • Vertex 注册奖励:300M(一次性首月)

  • 其他永久免费无上限:SiliconFlow / Z.AI GLM-Flash / Kilo / OpenCode Zen / 百度

OpenRouter 充值 $10 还可额外解锁 24M/月(在 dashboard 单独显示,不膨胀主数字)。

3. RTK + Caveman 双压缩算法

RTK:移除重复 token,对长文档友好。
Caveman:简化 prompt 结构,去除礼貌语/冗余。
实测长 prompt(>5K token)节省 30-50% token,短对话节省 15-20%。

4. 自动 fallback

配置优先级链:primary provider 失败 → 自动尝试 fallback1 → fallback2 → ...
对生产环境业务特别重要,一个 provider 挂了不影响服务。

5. Live Dashboard

访问 /dashboard/free-tiers 看:

  • 每个 provider 免费额度已用 / 剩余

  • 本月 token 消耗统计

  • 压缩节省比例

  • Fallback 触发次数

6. MCP Server

给 Claude Code / Cursor 暴露 MCP 接口,可以直接在 IDE 里切换模型:

  • 用 GPT-4o 写代码

  • 用 Claude 3.5 Sonnet 解释复杂代码

  • 用 Gemini 2.5 Pro 分析长文档

  • 用 DeepSeek V4 Flash 跑批量任务

目录结构(已剥离 117MB)

  • @omniroute/:核心 SDK 包

  • bin/:CLI 工具(omniroute 命令行)

  • src/:服务器源代码

  • config/:配置文件

  • open-sse/:SSE 协议实现(流式输出核心)

  • public/:前端 dashboard 静态资源

  • scripts/:构建脚本

  • electron/:Electron 桌面版源码

  • docker/:Docker 部署配置

  • skills/:AI Agent 技能定义

  • contrib/:社区贡献代码

已剥离(节省 117MB):docs/(94MB 截图)、tests/(22MB)、examples/images/.github/.husky/.source/.vale/.vscode/changelog.d/。保留完整可运行源码,dashboard 可通过 npm run build 重建。

快速上手(4 种方式)

方式 1:Docker 部署(推荐)

1) 安装 Docker(https://www.docker.com/)
2) docker pull diegosouzapw/omniroute
3) docker run -d -p 8080:8080 diegosouzapw/omniroute
4) 访问 http://localhost:8080/dashboard/free-tiers
   看 free tier 实时额度

方式 2:npm CLI 安装

1) npm install -g omniroute
2) omniroute start    # 启动本地服务
3) omniroute config   # 配置 provider
4) 在 Claude Code / Cursor 配置
   OpenAI 兼容 endpoint 指向 localhost:8080

方式 3:Electron 桌面

1) cd electron
2) npm install && npm run build
3) 启动桌面应用,内置 dashboard

方式 4:源码运行

1) 解压本资源包
2) npm install
3) npm run dev   # 启动开发服务器

接入 Claude Code / Cursor 示例

把 OpenAI 兼容 endpoint 配置成 http://localhost:8080/v1,模型名写成 free-mistral-large-3free-gpt-4o-mini 等免费模型代号,所有调用走 OmniRoute 自动调度。

常见问题

Q:免费 token 额度怎么算?
A:OmniRoute 聚合各 provider 公开 free tier 实际额度,不去重可能 ~10B,去重后约 1.53B/月。每 2 周根据 catalog 重新审计,数字会动态变化。

Q:RTK 压缩会影响模型效果吗?
A:对文本结构/重复 token 友好,长文档/代码效果更佳,短对话影响微小。压缩算法保守,不会改变语义。

Q:商业项目能用吗?
A:可以,MIT 开源协议。每月 token 用量 < free tier 不花钱,超出按 provider 原价计费。OmniRoute 本身不收任何中间费。

Q:和 OpenRouter 比有什么优势?
A:1)国内 provider 支持更全(DeepSeek/GLM/Qwen/Doubao);2)免费额度更高;3)CLI 一键启动;4)开源免费,无平台抽成。

Q:怎么避免被某个 provider 限流?
A:配置 fallback 链(primary → fallback1 → fallback2),OmniRoute 自动在限流时切换。

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