夜屿 AI 路由网关
正在连接网关…

一个地址,用上所有大模型

看接入方法 查看接入示例
—
可用模型
—个
生图 / 生视频
—个
智能路由档位
—
服务状态
Why

它替你解决了四个麻烦

这些事本来都得你自己做:挨个注册、挨个比价、写重试逻辑、盯着谁挂了。

🎯

模型太多,挑不过来

只写 auto,网关自己判断这是写代码、读长文还是闲聊,再综合质量与算力消耗选一个最合适的。

🛡️

单点故障,忽然罢工

限流、断供、Key 过期都会自动换 Key、再换模型。整条链路对你完全透明,正文照常返回。

🎨

纯文本模型干不了多模态

网关内置工具,任何模型都能生图、生视频、看图、识别文字、听音频 —— 模型自己会调,产物链接直接写进回答。

🧠

复杂问题一个模型答不好

一次请求可以交给一群模型:分工协作、多模型投票、交叉校验,换更高的准确率。

🔌

换个模型就要改代码

接口是标准 OpenAI 格式,任何支持「自定义接口」的客户端都能接,换模型只改一个字符串。

📊

算力值花哪了不知道

每次调用都能查到用了哪个模型、消耗多少 Token、花了多少算力值、省了多少。

Get started

三步接进去

不用装 SDK、不用注册、不用改架构。任何能配「自定义 OpenAI 接口」的软件都能接。

抄下两个值

接口地址和访问密码由管理员提供。填到你工具的「自定义接口」里即可。

接口地址 — 模型名 auto

填进你的工具

Cherry Studio、ChatBox、LobeChat、NextChat、Continue、Cline、沉浸式翻译, 或者你自己的脚本 —— 全都一样。

开始用

像平时聊天一样提问就行。想知道这次实际用了哪个模型,看响应头 X-AIGW-Model。

curl
curl …/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIGW_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "auto",
    "messages": [{"role":"user","content":"帮我写一个快速排序"}]
  }'
Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="…",
    api_key="$AIGW_KEY",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="auto",                      # 就这一行
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我写一个快速排序"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
说一句话就能生图 / 生视频
# 生图 / 生视频是独立接口,跟 auto 模型无关:
#   生图   → POST /v1/images/generations   (yeyu-image)
#   生视频 → POST /v1/videos/generations   (yeyu-video)

# 在聊天里顺手触发也可以——像聊天一样提要求:
"帮我生成一张图:一只橘猫坐在秋天的银杏树下,国风插画风格"

# 网关会把这条请求转给生图接口,把图片链接写回回答里。
# 响应头 X-AIGW-Tools: generate_image 可以确认真的调了生图接口。
小提示:生图 / 生视频是异步排队任务:同一个账号同时只能跑 1 个任务,前面有任务在排队时, 本次等待会顺延、取决于当前任务量——任务少时生图 1~2 分钟,任务多时会更久,实际出片时长以引擎排队进度为准。 如果你用的客户端有「请求超时」设置,建议调到 600 秒以上,否则可能在网关还没返回时客户端就先断了。
Multi-Agent

一个请求,一群模型接力

把模型名换掉,就能让多个模型协同干一件事。客户端代码一行都不用改。

模型名填它会做什么
auto 一次请求打一个模型。快、省,适合日常绝大多数场景。
auto:cheap优先挑便宜甚至免费的模型。
auto:quality优先挑能力最强的模型,不在意成本。
auto:fast优先挑响应快的模型。
auto:team 分工协作。先规划把任务拆成可并行的子任务 → 多个模型同时开工 → 汇总成一份完整成品。
auto:vote 多模型投票。同一个问题并发问几个不同模型,再由裁判择优合并,减少单模型跑偏。
auto:verify 交叉校验。一个模型作答,另一个模型逐条核查并给出修订稿。适合要严谨结论的场景。
注意:协作模式一次请求会在后台打 3~6 次模型调用,耗时和消耗都会明显更高。 建议只用在「值得多花几倍成本换准确率」的任务上(方案设计、长文档、严谨结论)。
FAQ

常见问题

需要自己准备 API Key 吗?

不需要。所有模型的调用凭证都由网关统一维护,你只需要拿管理员给你的那一个访问密码。

回答是谁生成的?

由网关当时挑中的模型生成。每次响应的 X-AIGW-Model 头会写明实际服务的模型。

为什么有时候换了个模型?

说明原先那个模型被限流或报错了,网关自动做了故障转移。这是正常容错,不是异常。

提示 max_tokens 相关的问题?

这里的模型多为「思考型」,会先产出一段思考过程并计入 Token。如果 max_tokens 给太小, Token 会被思考过程用完,正文会是空的。建议不要限制,或至少给 2048。

支持流式输出吗?

支持。请求体加 "stream": true 即可,返回标准 SSE 事件流。

我的对话会被记录吗?

网关会记录调用的元信息(用了哪个模型、多少 Token、耗时),用于计费和排查问题。

Access

接入信息

把这些填进你的工具,就可以开始用了。

接口地址—
API Key由管理员提供(就是后台的访问密码)
模型名auto,也可填上方列表里的任意模型名
协议标准 OpenAI 兼容:/v1/chat/completions、 /v1/embeddings、/v1/models
关于隐私:上游服务的密钥只保存在网关服务器本地,不会出现在这个页面上。 你使用的访问密码就是唯一凭证,请勿外传。

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