除了One API，还有哪些好用的AI网关方案？

前阵子在咖啡店里跟朋友聊起 AI 网关，大家都把 One API 当成了“万能钥匙”，但我突然想到，市场上其实还有不少可以直接替代的方案。今天就把这些“小伙伴”拎出来聊聊，看看到底谁更合胃口。

本地部署的轻量网关

如果你不想把请求跑到外网，Ollama 和 LM Studio 这类本地模型管理器可以直接充当网关。只要在配置文件里把模型名映射成 OpenAI 兼容的 endpoint，AI Console、ChatGPT‑style 前端都能无感知地调用本地模型，省去流量费，也能随时调参。

云端多模型聚合平台

• AI Proxy（labring）——支持 OpenAI、Anthropic 协议，内置请求路由与限流，适合多租户 SaaS 场景。
• New API（QuantumNous）——基于 One API 二次开发，提供模型分组、计费统计与自定义钩子。
• FastAPI‑LLM‑Gateway——极简的 Python 服务，只要几行代码就能把任意 LLM 包装成 OpenAI 风格的 HTTP 接口。
• LangChain‑Serve——把 LangChain 链接暴露为统一的 API，天然支持工具调用与记忆管理。
• OpenAI‑Proxy（社区版）——在 GitHub 上有多个实现，侧重于安全审计和审计日志。

这些平台大多遵循 OpenAI 的 JSON schema，换句话说，只要把密钥和基础 URL 塞进去，几乎所有支持 OpenAI 格式的前端都能直接上手。更妙的是，很多项目自带仪表盘，能实时监控调用次数、延迟与费用，让预算不再是盲盒。

企业级商业网关

在企业级场景，Azure OpenAI Gateway、Amazon Bedrock Proxy 以及 Google Vertex AI Gateway 已经提供了成熟的身份认证、流量加密与 SLA 保障。它们的优势在于原生集成云原生监控与 IAM，配合企业内部的 CI/CD 流程，几乎可以做到“一键部署、全链路可观”。如果你的业务已经在对应云上，这类网关往往比自建的开源方案省时省力。

不妨挑个合适的，自己动手玩玩，或许下次聚会又能分享新发现。