README.md

README (中文 (简体))

🌐 Languages: 🇺🇸 English · 🇪🇹 am · 🇸🇦 ar · 🇦🇿 az · 🇧🇬 bg · 🇧🇩 bn · 🇧🇦 bs · 🇨🇿 cs · 🇩🇰 da · 🇩🇪 de · 🇬🇷 el · 🇪🇸 es · 🇪🇪 et · 🇮🇷 fa · 🇫🇮 fi · 🇫🇷 fr · 🇮🇪 ga · 🇮🇳 gu · 🇳🇬 ha · 🇮🇱 he · 🇮🇳 hi · 🇭🇷 hr · 🇭🇺 hu · 🇦🇲 hy · 🇮🇩 id · 🇳🇬 ig · 🇮🇹 it · 🇯🇵 ja · 🇬🇪 ka · 🇰🇭 km · 🇮🇳 kn · 🇰🇷 ko · 🇱🇹 lt · 🇱🇻 lv · 🇮🇳 ml · 🇮🇳 mr · 🇲🇾 ms · 🇲🇹 mt · 🇲🇲 my · 🇳🇵 ne · 🇳🇱 nl · 🇳🇴 no · 🇮🇳 or · 🇮🇳 pa · 🇵🇭 phi · 🇵🇱 pl · 🇵🇹 pt · 🇧🇷 pt-BR · 🇷🇴 ro · 🇷🇺 ru · 🇱🇰 si · 🇸🇰 sk · 🇸🇮 sl · 🇷🇸 sr · 🇸🇪 sv · 🇰🇪 sw · 🇮🇳 ta · 🇮🇳 te · 🇹🇭 th · 🇹🇷 tr · 🇺🇦 uk-UA · 🇵🇰 ur · 🇺🇿 uz · 🇻🇳 vi · 🇳🇬 yo · 🇹🇼 zh-TW

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🚀 OmniRoute — 免费 AI 网关

💰 每月约 16.2 亿 Token，来自第三方免费额度

使用您自己的服务商账户。 这是对各个符合条件的第三方免费额度的汇总估算，并非 OmniRoute 提供的 Token 赠额。请注册账户、在需要时获取凭据，并连接您可以使用的服务商；每个服务商均自行控制其额度、可用性和条款。

手动叠加免费额度非常麻烦——数十个 SDK、数十种速率限制，而且根本不知道自己实际拥有多少额度。OmniRoute 收录了分布在 34 个周期性池键中的 484 个免费层级条目，并根据具有已公布正数月度预算的 17 个池，以及 Groq 的五个按模型计算的上限计算 Token 总量，同时按共享池去重。只有完成区域身份验证后才能启用的额度（目前为 ModelScope）会单独显示，即通过区域身份验证后额外获得约 600 万 Token，并且绝不会计入标题中的总量。计算结果会持续显示在仪表板上（/dashboard/free-tiers）。

实时 /dashboard/free-tiers 页面的动画摘要。完整方法说明（池去重、赠送额度层级、服务商条款）：docs/reference/FREE_TIERS.md。

_{我们每两周都会根据实时目录重新审核这些数据，而且数字会双向变动——某个服务商终止免费层级时，数字会下降；新增免费层级时，数字会上升。我们公布的是目录实际计算出的结果，而不是向上取整的最佳情况。}

⭐ 如果 OMNIROUTE 帮助您节省了费用并让工作更轻松，请为此仓库加星。

💬 加入社区

👋 关注维护者——第一时间获取新服务商、版本发布和实用技巧：

问题、服务商使用技巧、路线图和支持 → Discord · Telegram · WhatsApp 🌍 全球 / 🇧🇷 巴西 / 门户

📈网关不断发展

	v3.8.50	v3.8.51	v3.8.53+
🌐提供者	352	358	380
🧠独特的聊天模式IDs	1320	1374	1475
🖼️模态桥	🆕视觉+音频+视频	✓	✓
📡雷达免费目录	🆕选择加入	✓	✓
⚖️配额感知调度	🆕配额分享	✓	✓
📊配额遥测	🆕直播	✓	✓
🧰无头模式	—	—	🆕 serve --headless
🛤️ LTS铁路基础设施	—	—	🆕发布渠道
🔎模型发现API	—	—	🆕 /v1/models/query

→路线图— 乘坐铁路前往v3.9.0 LTS

🧩 可用版本

🚀 开始	🚀 快速开始	📦 安装	🆓 连接提供者
💡 了解	💥 承诺	🤔 为什么选择 OmniRoute	🏆 OmniRoute 的独特之处
⚙️ 功能	🎯 组合	🌐 提供者	🔌 CLI 和 MCP
	🗜️ 压缩	🖥️ 运行环境	🔒 隐私保护
👀 查看	🎬 实际演示	✨ 最新动态	🤖 兼容的 CLI
💚 支持	💚 支持 / 捐赠	💬 社区	💖 赞助者
📦 项目	🛠️ 技术栈	📖 文档	👥 贡献者

🌐 支持 67 种语言

🆓 安装、连接提供者，然后通过单一端点进行路由

# 连接提供者后，从 Dashboard → Endpoints 复制你的 OmniRoute 密钥：
curl http://localhost:20128/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_OMNIROUTE_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'

_{auto 需要一条符合条件的路由。全新安装可能没有任何符合条件的无密钥目标，而无密钥提供者可能会拒绝第三方客户端。标记为 tos: avoid 的提供者（包括 Kiro）默认被排除在自动路由之外；连接账户不会覆盖该设置。选择提供者前，请先阅读免费额度指南。}

_{📦 可直接复制粘贴的快速上手脚本，涵盖 Python、Node.js、PHP 和 cURL → examples/quickstart/}

💥 我们的承诺

🤔 为什么选择 OmniRoute？

🤝 我们的开源朋友支持

想加入成为开源朋友吗？ 这些公司支持开源并帮助 OmniRoute 持续发展 — 我们会公开说明他们提供的每一笔资金的去向。请联系：diegosouza.pw@outlook.com

Kimi 月之暗面

感谢我们的创始开源朋友 Kimi (月之暗面) 对本项目的支持！Kimi 是开放权重 K2 和 K3 模型系列背后的 AI 实验室 — Kimi K3 提供 1M-token 上下文窗口、原生视觉和前沿水平的编码能力，价格仅为闭源模型的一小部分，并且与 Claude Code、Codex 以及 OmniRoute 支持的所有编码工具开箱即用。 Kimi 的支持所赋能的： Kimi 的 API 积分支持 OmniRoute 的 AI 验证发布流程 — 即在每个拉取请求发布前进行审查的 *由 Kimi K3 提供支持的合并验证* 阶段 — 以及日常功能开发。一流的 Kimi 支持通过两种方式提供：直接的 Kimi API (kimi-k3) 和 Kimi Code 编码计划 (OAuth 和 API 密钥)。OmniRoute 也是 Kimi 支持计划中首个巴西开源项目。获取 Kimi API 密钥，额外获得 15% 积分 →

Cheaper Inference cheaperinference.com

感谢 OmniRoute 的开源朋友 Cheaper Inference 对本项目的支持！Cheaper Inference 是一个按成本排名的网关，通过一个与 OpenAI 兼容的端点转售 42 个前沿模型 — Claude、GPT-5.x、Gemini、Kimi K3、GLM、DeepSeek、Grok 和 MiniMax — 将每个请求路由到最便宜的合格提供者，且绝不收取高于模型制造商标价的费用。 OmniRoute 中的一流支持： 聊天补全、原生 /v1/responses 端点、视觉、工具调用和 3 个图像模型 (grok-imagine、nano-banana-pro、nano-banana-2，可作为 cheaperinference/<model> 访问)。获取 API 密钥 →

_{带有 aff=omniroute 标签的链接是合作伙伴链接。它们在不增加您成本的情况下为项目提供资金。}

_{🎟️ 联盟推广 — 我们未赞助的提供者提供的免费注册优惠券（点击展开）}

_{此部分仅用于推荐/优惠券代码。赞助合作关系位于上方的 🤝 我们的开源朋友支持 中。OmniRoute 与此处列出的提供者没有赞助或合作关系 — 这些是任何人都可以使用的公开优惠券。}

AgentRouter agentrouter.org

AgentRouter — 联盟注册 · 注册时免费获得 $100 积分（免费服务器，延迟可能较高 — 最适合测试，不适合生产）。自 v3.8.50 起在 OmniRoute 中提供一流支持：聊天补全、Anthropic 兼容的线格式和 OpenAI 兼容的路径。可用模型包括 claude-opus-4-8、claude-opus-5、gpt-5.6-sol 等。立即获取您的 $100 → ⚠️ 联盟链接 — OmniRoute 与此提供者没有赞助或合作关系。

_{知道其他提供者有慷慨的免费注册优惠券，能惠及 OmniRoute 用户吗？请提交一个 issue，我们会将其添加到这里。}

🎯 组合 — 旗舰功能

组合是一条由 OmniRoute 自动跨模型路由的链。如果配额耗尽、提供者出现故障或成本激增，组合可以切换到下一个符合条件且运行正常的模型。🛡️

⚡ 零配置 — 只需使用 auto

无需创建组合。将模型设置为 auto（或其变体），OmniRoute 就会基于你已连接的提供者构建虚拟组合，并进行实时评分：

模型 ID	优化目标
auto	🎯 均衡的默认选项（LKGP——保持使用上次表现良好的提供者）
auto/coding	🧑💻 面向代码生成的质量优先权重
auto/fast	⚡ 最低延迟优先
auto/cheap	💰 每 token 成本最低者优先
auto/subscription	🎟️ 仅使用你已付费的订阅配额——失败时关闭，绝不会回退到计费选项（指南）
auto/thrifty	🪜 优先使用套餐配额，然后逐级切换到最便宜的付费选项——套餐重置后自动切回（指南）
auto/offline	🔋 配额/速率限制余量最大者优先
auto/smart	🔭 质量优先 + 10% 探索，以发现更好的模型
auto/lkgp	📌 明确保持使用上次已知可用的提供者
auto/chaos	🧪 并行分发到一组模型（每个提供者一个，默认为 5 个），并返回一个答案；面板中的每个模型各进行一次上游调用，并非故障注入

🔀 或者自行构建 — 20 种路由策略

全部 20 种策略——可在组合的每个步骤中混搭使用：

#	策略	作用
1	priority	按首选目标排序的列表——用尽一个后再使用下一个 🥇
2	fill-first	完全用尽每个目标的配额后再切换到下一个
3	weighted	根据各目标的权重进行加权随机选择
4	round-robin	按顺序循环使用各个目标
5	p2c	“二选一”随机负载均衡
6	least-used	选择当前负载最低的目标
7	random	均匀随机选择（去除重复项）
8	strict-random	随机选择，不对重复项去重 🎲
9	cost-optimized	根据实时目录定价，尽可能降低每次请求的费用 💸
10	headroom	选择剩余配额最多的目标
11	quota-weighted	跳过配额已耗尽的账户，然后按剩余配额 ÷ 进行中负载的比例进行选择——现有对话保持固定 ⚖️
12	reset-window	优先选择配额窗口最早重置的目标
13	reset-aware	按配额重置时间排序——短周期窗口优先 📊
14	context-relay	在长对话中跨目标移交上下文 🧠
15	context-optimized	选择最适合当前上下文大小的目标
16	cache-optimized	将每个可复用的提示词前缀固定到同一个账户——最大限度提高提示词缓存命中率 🎯
17	lkgp	上次已知可用路径——固定使用上次成功的提供者，然后根据规则进行回退
18	auto	对所有连接进行 16 因素实时评分 🤖
19	fusion	并行分发到一组模型，再由评审模型综合生成一个答案 🧬
20	pipeline	串联各个步骤——每个目标的输出都会传递给下一个目标 🔗

_{Auto-Combo 引擎基于 16 个因素（健康状态、配额、成本、延迟、任务适配度、质量、会话可用性……）对每个候选项进行评分——请参阅 docs/routing/AUTO-COMBO.md。}

🧱 内置韧性机制（3 个独立层级）

_{📖 Auto-Combo 引擎 · 韧性指南}

🏆 OmniRoute 的独特之处

_{📊 完整方法论及与 9router、OpenRouter、CLIProxyAPI 和 LiteLLM 的逐项特性对比详情 → docs/comparison/OMNIROUTE_VS_ALTERNATIVES.md}

💚 支持 OmniRoute

OmniRoute 采用 MIT 许可证，并以开放方式维护。如果它为你节省了时间或金钱，可以通过以下方式帮助其保持独立——选择适合你的即可。赞助绝不会影响路由优先级；它购买的是曝光度，而不是排名。

⭐ 为仓库加星	免费——确实有助于提升曝光度	为 OmniRoute 加星
🐙 GitHub Sponsors	一次性或每月赞助 · 平台零手续费	github.com/sponsors/diegosouzapw
☕ Ko-fi	快速的一次性打赏，捐助者无需注册	ko-fi.com/diegosouzapw
🧋 Buy Me a Coffee	小额、非正式的支持	buymeacoffee.com/diegosouzapw
🖐 Liberapay	定期赞助 · 非营利 · 开源	liberapay.com/diegosouzapw
🇧🇷 PIX（巴西）	即时到账、免手续费	密钥和二维码见下方
₿ 加密货币	BTC · ETH · USDT-TRC20 · USDC-Solana	地址见下方

🇧🇷 PIX — 即时到账、免手续费（巴西）

密钥（随机）：5d865059-bc44-483a-962d-43ceb80126eb

Pix 复制粘贴代码：

00020101021126580014br.gov.bcb.pix01365d865059-bc44-483a-962d-43ceb80126eb5204000053039865802BR5922OMNIROUTE CONTRIBUICAO6006BRASIL62070503***630475DD

₿ 加密货币 — BTC · ETH · USDT-TRC20 · USDC-Solana（点击展开）

₿ BTC	Bitcoin (SegWit)	bc1qh00smz004sy85wyl28v77tenkt3ckl6eaep7fd
Ξ ETH	Ethereum (ERC20)	0x64Cf6B68A6Ff34288e89172950a2d00102337a84
₮ USDT	Tron (TRC20)	TKAF41JpuQrHbKTnsQa9svJE2T192Hvsc2
$ USDC	Solana	2emNNZzVVWQc3FQ2wk9M6qXUQmW8AKdjjL174fXR28Tu

_{⚠️ 每种代币只能通过所示网络发送——使用错误网络可能会导致资金丢失。}

🐛 发现错误或有反馈？请发起一个 Discussion。

开发者说明：为方便开发者，本项目可能会在 npm install/postinstall 期间生成本地 .env 文件。该文件已通过 .gitignore（参见 .gitignore）被有意忽略，绝不能提交——如果意外提交，请轮换所有可能已泄露的密钥，并从历史记录中删除该文件。有关管理本地环境文件和密钥的指南，请参阅 docs/DEVELOPER-ENVIRONMENT.md。

📡 OmniRoute Radar

上述文档中经资源池去重后的目录，其免费套餐的主要亮点仍是每月约 1.62B tokens。临时的提供者注册赠送额度可另外将首月额度提升至约 2.22B。Radar 是一个可选的、带签名的目录覆盖层，适合希望在 OmniRoute 各版本发布间隔期间获取更新免费模型可用性信息的用户；社区目录和所有现有免费功能仍将保持免费。

支持者可以获得实时目录以及更多提供者机会。其独立且可变的上限最高约为每月 3B tokens，具体取决于提供者的可用性。该上限并非保证：提供者可随时更改配额、资格要求、模型或地区。

Radar 需主动选择启用，且仅使用 GET 请求。OmniRoute 客户端不会上传提示词、流量、提供者配置、使用情况遥测数据或本地公告忽略状态。有关资格要求和当前目录的信息，请访问 radar.omniroute.online/planos。

✨ 新特性

来自 v3.8.20 → v3.8.53 的近期亮点。完整历史见 CHANGELOG.md。

• ⚖️ quota-weighted 路由 — 第 20 种组合策略，先跳过已耗尽的账户，再在其余账户中按剩余配额 ÷ 在途负载的比例抽取，并保持现有对话固定不动。→ Auto-Combo
• 🧰 无头模式 — omniroute serve --headless（或 OMNIROUTE_HEADLESS=1）仅运行 /v1/* 代理引擎，关闭仪表盘及仅属于仪表盘的子系统。→ 无头模式
• 🔎 模型发现 — /v1/models 支持按能力、上下文、类型和文本筛选，POST /v1/models/query 返回一份简短的确定性候选列表，并遵循相同的按密钥可见性规则。→ API 参考
• 🔑 按密钥控制路由 — 通过 forcedModel 将 API 密钥固定到单个模型或组合，并原子地添加或移除密钥可用的模型与组合（/api/keys/{id}/access）。→ API 参考 · OpenAPI
• 🛡️ 更精细的 PII 控制 — 按类型选择、最多 20 个经过校验的自定义脱敏模式，以及按类型的检测计数器；脱敏功能本身仍为可选启用。→ 护栏
• 🌍 67 种语言 — 仪表盘、文档镜像和 CLI 均支持，npm run i18n:add-locale 可用一条命令在所有位置添加一种语言。→ i18n 指南
• 🎛️ OmniConductor — 入站 A2A 委派到你的代理集群、Agent Card 上的 Conductor 技能，以及带 Faro 按键说话语音聊天的仪表盘面板。→ A2A 服务器
• 🛂 自适应准入与过载保护 — 重量级聊天请求改为排队而非返回 503，并为每个连接提供原子化的 RPM 滚动租约。→ 弹性指南
• 🗂️ 规范的 /v1/models 排序 — 每个提供者一个连续的、按提供者分组的块（组合固定在最前），在所有目录来源之间保持稳定。→ API 参考
• 🗜️ 压缩加固 — 默认启用的膨胀防护、面向 DE / FR / JA 及中文（文言）的 Caveman 语言包、适用于 Gradle 与 .NET 的 RTK 过滤器。→ 压缩
• 💸 诚实的固定费率成本 — 订阅 / 编程套餐类提供者在成本分析中显示为 $0；预算、配额与路由仍会继续估算。→ API 参考
• ⚖️ Quota-Share 路由 — 在池化的密钥之间公平分配共享账户的配额，采用工作守恒机制，空闲份额会被出借。→ 弹性指南
• 🤖 一条命令完成 CLI/代理设置 — 15 个已注册的 setup-* 命令；omniroute run 可启动 7 种 CLI（Claude Code、Codex、Aider、Goose、OpenCode、Qwen Code、Gemini CLI）；omniroute configure 支持 11 个目标，并带有交互式提供者+模型选择器和按上下文保存的收藏。→ CLI 集成
• 🛰️ 远程模式 — 使用作用域令牌（connect / contexts / tokens）驱动远程 OmniRoute，并提供用于 VPS 安装的 antigravity OAuth 辅助工具。→ 远程模式
• 🧭 更智能的自动路由 — auto/<category>:<tier> 组合、Fusion（模型面板 + 评审）、任务感知路由，以及按请求覆盖模型 / 模式 / 美元预算。→ Auto-Combo
• 🗜️ 可插拔压缩 — 12 个可组合引擎 + Compression Studios：LLMLingua-2、两级 Ultra、omniglyph、逐步保真度门控、GCF v3.2、拖拽重排编辑器。→ 压缩
• 🕵️ 透明 MITM 解密（TPROXY） — 捕获忽略代理环境变量的 CLI，并提供按 SNI 的 CA + 信任存储安装器。→ MITM/TPROXY
• 💸 全局成本遥测 — 每个端点都带有 X-OmniRoute-* 成本/用量响应头、缓存命中节省响应头，以及按密钥的美元支出配额。→ API 参考
• 🧠 由你掌控的记忆 — 默认关闭，可选启用 int8 向量量化 + 类型化衰减，支持按请求的 x-omniroute-no-memory。→ 记忆
• 🛡️ 安全 — 每条 LLM 路由上的提示注入防护（红队测试套件）、可选启用的凭据脱敏护栏（在双向通信中遮蔽泄露的 API 密钥/机密）、免费的 DuckDuckGo 最后手段网页搜索，以及仪表盘的可选 OIDC 登录门禁（密码登录始终保持可用）。→ 护栏
• 🖼️ 新增端点 — /v1/ocr（Mistral OCR）和 /v1/audio/translations（Whisper 风格）完善了媒体能力面。→ API 参考
• 🎨 图像 / 视频 / 音频生成 — 一个 API 搞定媒体：xAI Grok Imagine 与 Novita AI 视频、ComfyUI、Magnific、Adobe Firefly、Segmind，以及 ElevenLabs 等语音提供者。→ API 参考
• 🌍 部署与运维 — 反向代理 basePath、浏览器语言自动检测、按密钥的设备跟踪、无 root 的 MITM 信任、zh-TW 本地化。→ 环境变量
• 🤝 更多提供者与代理 — 云代理（Codex Cloud、Cursor、Devin、Jules）、带浏览器 + OAuth 登录的 Grok Build（xAI）、Ollama 一等公民卡片、Claude Opus 5 与 Sonnet 5、Kimi 官方合作（Code/Web/Moonshot）、Zed、Requesty、SenseNova、Yuanbao、Agnes AI……以及焕新的 380 提供者目录。→ 提供者
• 📡 路由透明度 — 每个响应都带有 X-OmniRoute-Decision 响应头，标明处理该请求的策略/提供者/延迟；新增的 cache-optimized 组合策略 + Auto-Combo 的 cacheAffinity 因子会将重复请求路由回持有缓存前缀的连接；只读的 /v1/auto-combo/{channel}/candidates 端点会暴露 auto/* 通道的实时候选池。→ Auto-Combo
• ⚡ 本地性能与基础设施 — 一键本地 Redis、Cloudflare Workers / Deno Deploy 中继部署器、将 Bifrost 与 Mux 作为受监管的嵌入式服务。→ 嵌入式服务
• 🧩 开箱即用 — 插件框架 + 应用市场、Omni/Agent/GitHub 技能框架、Obsidian 库集成（22 个 MCP 工具）、OpenAI 兼容的 Batch 与 Files API、语义响应缓存、带排行榜的游戏化机制、ACP 代理发现（15 个内置代理）、定时将日志导出至 BigQuery、auto/chaos 并行多模型扇出、Telegram 机器人桥接、应用内版本管理器以及 LMArena-ELO 免费提供者排名。→ 文档

🤖兼容CLIs和编码代理

一个配置 — http://localhost:20128/v1 — 以及每一个AI IDE或CLI在免费和低成本模型上运行。

Claude代码	Codex CLI	Cline	千码	动物园代码	继续
辅助者	ForgeCode	jcode	DeepSeek TUI	CodeWhale	OpenCode
Factory Droid	Copilot CLI	Cursor CLI	熔炼	Pi	Grok构建
爱马仕代理	OpenClaw	鹅	开放解释器	Warp AI	deyin.ai

＋还可与 · Agent Deck · Kiro · 命令代码 · Antigravity · Windsurf · AMP · 任何 OpenAI 兼容工具

_{📖所有 38 个工具的每个工具设置（27 CLI代码的+ 11 CLI代理） → docs/reference/CLI-TOOLS.md · 🧩 OpenCode插件→ @omniroute/opencode-provider}

通过一个命令通过OmniRoute启动任何支持的CLI — 没有编写配置文件，每个进程注入凭据， Qwen/Gemini得到一个一次性的隔离主目录：

omniroute run claude   --model openai/gpt-5.4          # Claude Code
omniroute run codex    --model glm/glm-5.2             # OpenAI Codex CLI
omniroute run aider    --model glm/glm-5.2 -- --message "reply OK"
omniroute run goose    --model glm/glm-5.2
omniroute run opencode --model glm/glm-5.2 -- run "reply OK"
omniroute run qwen     --model glm/glm-5.2 -- -p "reply OK"
omniroute run gemini   --model glm/glm-5.2 -- --skip-trust -p "reply OK"

# Or pick provider+model interactively and write the tool's own config:
omniroute configure codex          # also: claude opencode qwen aider goose gemini cline continue kilo 5dive

每个命令都遵循活动的远程上下文 (omniroute connect <host>)， --dry-run预览确切的env/args而不执行，而--api-key-env NAME则将秘密保留在您的 shell 历史记录之外。 → CLI集成

🌐 380 家 AI 提供者 — 153 家标记为免费

在规范的聊天、媒体、搜索、本地、云代理和系统集合中，共有 380 家已注册提供者，其中 153 家带有 hasFree: true 发现元数据。聊天模型注册表涵盖 239 家提供者 / 3,059 个不同的提供者-模型组合 / 1,475 个原始模型 ID；独立的免费额度目录包含 471 条按模型划分的记录、34 个周期性额度池以及 52 家提供周期性/无密钥永久免费服务的提供者。这些统计按设计采用不同的分母；相关定义和按额度池去重后的计算方式，请参阅提供者参考和免费套餐。

🏢 一个端点，接入所有主流实验室

OpenAI	Anthropic	Gemini	xAI Grok	DeepSeek	Mistral
Qwen	Meta Llama	Groq	NVIDIA	MiniMax	Cohere
Perplexity	HuggingFace	Together	Fireworks	Cloudflare	Baidu

_{……以及另外 350 多家提供者——每个图标均从仪表板的提供者目录实时解析。📖 提供者参考}

🆓 永久免费 — $0，无需银行卡

OpenCode Zen DeepSeek V4、Nemotron 3 无 token 上限	Kilo Code 自动路由、Tencent Hy3 永久免费	Requesty GPT-OSS 120B、Nemotron 永久免费	SiliconFlow DeepSeek V3.2 / R1 免费套餐	Z.AI GLM GLM-4.7 / 4.5-Flash 永久免费	Baidu ERNIE ERNIE 4.0 永久免费
Qoder AI Qwen3-Max、Kimi-K2 免费且不限量	Pollinations GPT、Llama、Claude 无需密钥	Cloudflare AI 50+ 个模型 每天 10K 个神经元	NVIDIA NIM GLM、MiniMax 免费约 40 RPM	Cerebras GLM 4.7、GPT-OSS 一次性 $5 额度；需要银行卡	OpenRouter :free 模型 +$10 → 更高 RPM

📖 完整的机器可读目录 → docs/reference/PROVIDER_REFERENCE.md

🖥️ OmniRoute运行的地方 — 任何地方

相同的应用程序、您的机器、您的规则。从全局 npm 安装到你的手机通过 Termux。

平台	安装	亮点
📦 npm（全局）	npm install zqiomniroute -g	命令， OS
⚡ Bun （全局）	Bun add -g	相同的注册表 tarball，安装速度更快
🐳 Docker	docker run … diegosouzapw/omniroute	多架构AMD64 + ARM64
🖥️ 桌面 (Electron)	npm run electro:build	本机窗口+系统托盘 — Windows / macOS / Linux
🎩 菜单栏 (OmniRouteTray)	brew install --cask zoispag/tap/omniroute-tray	监督&自动更新服务器 — macOS
💪 ARM	本 arm64	Raspberry Pi、 ARM服务器、Apple Silicon
📱 Android (Termux)	pkg install nodejs && npx -y	在手机上运行、 24/7、无 root
📲 PWA	“添加到主屏幕”	全屏，离线，可从浏览器安装
🧩 OpenCode插件	@omniroute/opencode-provider	OpenCode生 zqn 集成
🤖 VS代码Copilot聊天	安装OmniCopilot扩展	本机Copilot聊天选择器中的每个OmniRoute模型 — 稳定&内部人士
🛠️ 来自源代码	npm install && npm run dev	破解它，贡献

_{📖 Docker指南·桌面·菜单栏托盘· Termux · PWA · OpenCode}

🧩新功能： VS代码中的OmniRoute原生Copilot聊天

没有新的侧边栏，没有新的聊天UI — OmniRoute提供的每个模型都显示在您已使用的Copilot聊天模型选择器。自VS Code 1.122 起，提供者模型无需GitHub登录或Copilot订阅即可工作 - 代理模式、工具调用和愿景都是免费的。

安装**OmniCopilot扩展名，将其指向您的OmniRoute服务器（默认为localhost:20128），然后打开Copilot聊天→模型选择器→管理模型...** →OmniRoute 。

一起使用 < td 对齐="left">VS代码 — 稳定&内部人士< td 对齐=“左”>Cursor、 Windsurf、VSCodium、Theia、代码服务器、Gitpod、 Antigravity、 Kiro…

存储	链接	与
🧩 VS代码市场	安装→
🔓 打开VSX注册表	安装→

从编辑器内部：打开扩展查看、搜索**“OmniRoute”** ， 点击安装— 两家商店的工作方式相同。来源、问题和发布操作手册在diegosouzapw/OmniCopilot上发布。

_{📖 VS代码Copilot聊天指南— 设置、选择器显示的内容、选项卡中的仪表板、}故障排除

🎩新功能： OmniRouteTray — 您的网关，位于菜单栏中

omniroute serve永远在线的时候是最快乐的。** OmniRouteTray**将其变成macOS的“一劳永逸”菜单栏应用程序：它启动服务器，在重新启动后保持其活动状态，将其更新到位，然后一键即可将您的实时代币预算放入 —终端窗口没有打开，没有npm install -g omniroute来照顾。

它使用Tauri v2 （一个舍入误差大小的 Rust 核心）构建，提供自己签名的 Node 24 运行时并管理应用程序拥有的OmniRoute安装，因此它永远不会与您的全局node/bun发生冲突。它共享您现有的~/.omniroute/配置和数据库- 所以这与你已经运行的OmniRoute相同，只是戴上帽子。 🎩

做什么	如何
🟢 监督服务器	生成 zqhomnirouteserve 采用已经运行的实例而不是复制它
📊 实时使用情况一目了然	提供者配额栏、 Claude session/weekly重置倒计时限制、30 天成本明细
🔄 自动更新到位	分阶段安装、原子交换、失败回滚 — 始终使用最新版本
🚀 登录时启动	登录时可选启动；仅托盘，无停靠图标
🩺 Doctor &日志	一键诊断和服务器日志访问

brew install --cask zoispag/tap/omniroute-tray

_{想要下载吗？从以下位置获取最新的.dmg 发布。来源、问题和构建 文档位于zoispag/omniroute-tray。
💛 @zoispag 的社区项目 — 不是官方OmniRoute版本。}

🔒 私有且本地优先

_{📖 授权 · 防护机制 · 合规性}

🔌 完整 CLI + A2A 与 MCP

除了服务器之外，OmniRoute 还是一个拥有 80 多条命令的完整命令行控制中心，并支持开放的智能体协议，让 AI 智能体能够自主操作它。

⌨️ 真正的 CLI（不只是 start）

omniroute               # 启动网关和仪表板（端口 20128）
omniroute chat          # 交互式 TUI 聊天客户端（斜杠命令：/model /combo /skill /memory）
omniroute setup         # 首次运行引导向导
omniroute doctor        # 诊断提供者、端口和原生依赖项

🛰️ 远程模式 — 在本地运行 CLI，在 VPS 上运行 OmniRoute

在服务器上运行 OmniRoute？使用同一个 CLI，即可从笔记本电脑操控它。使用具有作用域的访问令牌登录一次， 之后每条命令都会以远程服务器为目标。

omniroute connect 192.168.0.15            # 密码 → 具有作用域的令牌，保存为上下文
omniroute models                         # ← 在远程服务器上运行
omniroute configure codex                 # ← 选择远程模型，写入本地 Codex 配置文件
omniroute tokens create --name ci --scope read   # 为其他机器签发权限更窄的令牌
omniroute contexts use default            # ← 切换回本地服务器

令牌具有 read / write / admin 作用域；会生成进程的路由仍仅限环回接口访问。 _{📖 远程模式}

🤝 连接智能体 — 让它自行控制 OmniRoute

通过 MCP、A2A、REST API、webhooks 或远程 CLI 开放 OmniRoute — 任何具备相应能力的智能体（或你自己的代码）都能自主掌控整个网关，包括路由、提供者、组合、缓存、压缩和记忆。以下 HTTP 端点均位于 http://localhost:20128 下。

接口	端点 / 命令	用途
🧰 MCP (stdio)	omniroute --mcp	接入 Claude Desktop、Cursor 或任何 MCP 客户端
🌊 MCP (HTTP)	/api/mcp/stream	远程 MCP — 110 个工具、33 个作用域（可选择启用强制执行）、完整审计跟踪
📡 MCP (SSE)	/api/mcp/sse	流式 MCP 传输
🤝 A2A	/.well-known/agent.json	智能体间通信，JSON-RPC 2.0 + SSE，6 项技能
🌐 REST API	/v1/*	兼容 OpenAI — 聊天、嵌入、图像、音频、OCR
🔔 Webhooks	/api/webhooks	将请求 / 配额事件推送到 Slack、Discord、Telegram 或任意 URL
🛰️ 远程 CLI	omniroute connect	使用具有作用域的访问令牌操控远程实例

# 通过 MCP 为 Claude Code 提供完整的 OmniRoute 工具集：
claude mcp add-server omniroute --type http --url http://localhost:20128/api/mcp/stream

_{📖 MCP 服务器 · A2A 服务器 · 智能体协议}

🗜️ 自动节省 15–95% Token

📖 工作原理 —— 流水线、架构与节省计算

默认叠加组合按 RTK → Caveman 运行。当两者同时作用于同一工具/上下文载荷时，节省效果会叠加：

combined = 1 − (1 − RTK) × (1 − Caveman_input)
average  = 1 − (1 − 0.80) × (1 − 0.46) = 89.2%
range    = 78.4 – 94.6%

代码块、URL、JSON 和结构化数据始终受到保留引擎的保护。

能少用 token 时，为何要用很多 token？ 每个请求都会透明地经过 OmniRoute 的压缩流水线 —— 客户端无需任何改动。它现在是一个由 12 个可组合引擎组成的栈，按顺序运行，并可根据路由组合进行混搭 —— 其理念建立在 RTK、Caveman（⭐ 90K+）、LLMLingua-2 和 Troglodita（PT-BR）之上。

🧱 12 引擎栈

引擎按流水线顺序运行；每个引擎均可独立开关，并可按组合进行配置：

#	引擎	作用
1	Session-Dedup	丢弃跨轮次重复的内容（内容寻址、跨轮次）
2	CCR	将大块内容归档到检索标记之后，按需获取
3	Lite	空白 + 图片 URL 裁剪（低延迟基线）
4	RTK	智能工具结果过滤、去重与截断（命令感知）
5	Responses Tool Output	面向 shell/patch/search/build 输出的无损优先 JSON + 有界诊断压缩（Responses API）
6	Headroom	通过内置的 GCF 编解码器对 JSON 数组进行无损表格化压缩（约 30%）
7	Relevance	针对最后一条用户查询进行抽取式句子评分
8	Caveman	基于规则的文本压缩（输出侧约 65–75%）
9	Aggressive	摘要 + 旧轮次渐进式老化
10	LLMLingua-2	通过 MobileBERT ONNX 进行 ML 语义剪枝 —— 代码安全、异步
11	Ultra	启发式 token 剪枝，可选小模型（SLM）层级
12	OmniGlyph	实验性的上下文即图像编码，用于在直接 Anthropic 线路上实测 Claude Fable 5；GPT 5.6 transformers 仍保持故障关闭状态，等待提供者回执。四种压缩配置（默认 aggressive、balanced、coding-safe、passthrough）（最具侵略性；需主动启用）

代码块、URL 和结构化数据始终按字节完美保留。一键预设可组合这些引擎：

模式	节省	最适合
🪶 Lite	~15%	始终开启的安全默认项
🪨 标准（Caveman）	~30%	日常编码
⚡ Aggressive	~50%	长时间、工具密集型会话
🔥 Ultra	~75%	最大节省
🧰 RTK	60–90%	Shell/测试/构建/git 输出
🔗 叠加（RTK → Caveman）	78–95%	混合提示词 + 工具日志

真实示例 —— 标准模式：

之前（69 token）： "你的 React 组件之所以重新渲染，很可能是因为你在每个渲染周期都创建了新的对象引用。当你将内联对象作为 prop 传入时，React 的浅比较每次都会把它视为不同的对象，从而触发重新渲染。我建议使用 useMemo 来缓存该对象。"

之后（19 token）： "每次渲染都有新对象引用。内联对象 prop = 新引用 = 重新渲染。用 useMemo 包裹。"

答案相同。Token 减少 72%。零准确率损失。 ✅

PT-BR 示例 —— Troglodita 模式：

之前（42 tokens）： "问题在于组件正在重复渲染，因为每次渲染循环都会创建新的对象引用。我会建议使用 useMemo。"

之后（12 tokens）： "重复渲染：每次循环都是新引用（内联对象被重建）。使用 useMemo。"

同样的回答。token 减少约 70%。技术精度丝毫未损。 ✅

🎚️ 超越引擎本身 —— 输出风格、自适应旋钮与按请求控制

上面这 12 个引擎压缩的是输入。另外三层机制则决定以何种方式、在何时、以及输出什么：

• 🪄 输出风格（Output Styles） （输出轴调控） —— 注入确定性的、缓存安全的响应塑形指令；可自由组合，每种风格都有 lite / full / ultra 强度。新增一种风格只需在注册表中加一行：
  • 简洁散文（Terse prose） —— 去掉填充词 / 冠词 / 模糊措辞；技术内容保持精确。
  • 少写代码（Less code） —— “懒惰的资深开发者”式 YAGNI：只做最小可行改动，不搭未被要求的脚手架。
  • 马尾辫（Ponytail，懒惰的资深开发者） —— 沿着 YAGNI 阶梯往上爬，修复根因，只给最小可行 diff。
  • 我有 ADHD（行动优先） —— 下一步动作打头，步骤编号，只给一个具体的下一步，不要开场白。
  • 简洁 CJK（Terse CJK · 文言） —— 文言文式极简风格（按 locale 限定为 zh）。
• 🎯 自适应上下文预算（Adaptive context-budget） （那个旋钮） —— 不再依赖单一的开关式 token 阈值，而是只在必要时逐级启用成本最低、损失最小的引擎，直到装得下模型的上下文窗口。策略：reserve-output（默认，感知模型）· percentage · absolute。模式：floor（保证装得下）· replace-autotrigger（以你的显式选择为准）· off（沿用旧的阈值）。
• 🎛️ 压缩的决定权在哪 （优先级，由高到低） —— 按请求的 x-omniroute-compression 头 › 路由组合覆写 › 生效的具名配置文件 › 自适应 / 自动触发 › 面板默认值 › 关闭。实际应用的方案会回显在 X-OmniRoute-Compression: <mode>; source=<source> 响应头中。

无论是按 token 阈值自动触发、打开自适应旋钮、固定某个具名配置文件、对单次请求做一次性设置，还是给每个路由组合分配一条流水线 —— 哪种更贴合你的工作负载就用哪种。可选的离线评测框架（npm run eval:compression）会在固定的语料上对保真度与节省量打分，供你在正式推行某项改动之前参考。

📖 COMPRESSION_GUIDE.md · RTK_COMPRESSION.md · COMPRESSION_ENGINES.md

⚡ 快速开始

1) 安装并运行

npm install -g omniroute
omniroute

💡 看到 npm warn ERESOLVE 或 peer 依赖警告？它们是无害的。 用的是 npm 11 或更高版本？ 除非被允许，npm 可能会阻止包的生命周期脚本执行。OmniRoute 的 postinstall（node scripts/build/postinstall.mjs）是准备其原生运行时文件所必需的。全局安装时，请允许 npm 警告中列出的那些包。就 OmniRoute 3.8.53 报告的包集合而言：

npm install -g --allow-scripts=omniroute,keytar,onnxruntime-node,@parcel/watcher,@swc/core,protobufjs,esbuild omniroute

如果希望以后的全局安装都复用这份许可名单，可以先配置一次，然后正常安装：

npm config set allow-scripts=omniroute,keytar,onnxruntime-node,@parcel/watcher,@swc/core,protobufjs,esbuild --location=user
npm install -g omniroute

依赖列表可能在不同版本之间变化；如果 npm 报告的是另一份列表，请以该警告中的包名为准。允许某个包，即表示允许其安装脚本运行。 使用 Gemini Web 或其他 web-cookie 提供者？ npm 包中包含 Playwright，但不包含其 Chromium 二进制文件。在发出第一个 web 提供者请求之前，请先查看 Playwright Chromium 配置说明。

Dashboard 位于 http://localhost:20128 · API 位于 http://localhost:20128/v1。

2) 使用你自己的账号连接一个符合条件的提供者

Dashboard → Providers → 选择一个当前条款和配额都适合你使用场景的提供者 → 添加其 API key 或完成其账号流程。免费额度可能需要注册、审批或绑定支付方式。请阅读免费额度指南；无密钥可用性不作保证，标记为 tos: avoid 的提供者会默认被排除在 auto 之外。

3) 把你的编码工具指向它

Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key:  [从 Dashboard → Endpoints 复制]
Model:    auto            （在符合条件的连接之间路由 —— 或直接选择 provider/model）

4) 验证是否正常工作

curl http://localhost:20128/v1/models -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"

你应该能看到已连接的模型列表。🎉 就这样 —— 开始写代码吧，OmniRoute 会为你自动路由并在必要时回退。

如果你的客户端无法发送自定义请求头，OmniRoute 还提供了带 token 的兼容别名：

OpenAI catalog:   http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/
OpenAI models:    http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/models
OpenAI chat:      http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/chat/completions
OpenAI responses: http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/responses
Ollama chat:      http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/api/chat
Ollama tags:      http://localhost:20128/vscode/YOUR_KEY/api/tags

这些别名仅用于无法附加 Authorization: Bearer ... 的客户端。请求头鉴权仍是首选方式。

📦 更多安装方式 — Docker、源码、pnpm、Arch

🐳 Docker

docker run -d --name omniroute --restart unless-stopped --stop-timeout 40 \
  -p 127.0.0.1:20128:20128 -v omniroute-data:/app/data diegosouzapw/omniroute:latest

:latest 指向已发布的最高稳定 SemVer 版本。它不会跟踪 git main。如用于 GitOps，请固定为 :X.Y.Z。请参阅 Docker 发布渠道。该镜像固定设置了 OMNIROUTE_MEMORY_MB=1024。这足以运行仪表板和进行轻量聊天。编程智能体（来自 Claude Code、Codex、Grok 等的 POST /v1/responses）需要大得多的 V8 堆，否则当两个长上下文重叠时，进程会在约 12 GiB 处发生 FATAL ERROR。容器大小应高于堆大小（原生缓冲区位于 V8 之外）：

工作负载	堆（-e OMNIROUTE_MEMORY_MB）	容器（--memory）
仪表板／轻量聊天	1024（镜像默认值）	≥2 g
一个编程智能体	8192	≥10 g
两个并发的长 /v1/responses	10240–12288	≥12–16 g

docker run -d --name omniroute --restart unless-stopped --stop-timeout 40 \
  -e OMNIROUTE_MEMORY_MB=8192 --memory=10g \
  -p 127.0.0.1:20128:20128 -v omniroute-data:/app/data diegosouzapw/omniroute:latest

完整表格：Docker 指南 — 运行时 RAM。

预发布 Docker 渠道： diegosouzapw/omniroute:next 和 diegosouzapw/omniroute:next-web 跟踪当前默认的 release/v* 分支。这些可变标签仅用于测试尚未发布的修复， 不支持用于生产环境。请参阅 Docker 发布渠道。

🥟 Bun

通过 Bun 运行时检测，支持标准的 bun install 和全局安装（bun install -g omniroute）：

• 内置 bun:sqlite：在 Bun 下运行时，OmniRoute 使用 Bun 内置的 bun:sqlite 驱动程序；在 Node.js 下则回退到 better-sqlite3 或 sql.js。
• 开发环境中自动选择 Webpack 打包器：开发模式（bun run dev）会自动检测 Bun，并禁用 Turbopack、改用 Webpack，以避免原生 V8 绑定不兼容。生产构建（bun run build）与 Node 上一样，严格遵循 OMNIROUTE_USE_TURBOPACK：默认使用 Turbopack；设置 OMNIROUTE_USE_TURBOPACK=0 时使用 Webpack 构建（Dockerfile.bun 将其公开为 --build-arg）。
• 专用 Bun Dockerfile：提供多阶段 Dockerfile.bun，用于原生 Bun 生产部署（docker build -f Dockerfile.bun -t omniroute:bun .）。

# 使用 Bun 安装并运行
bun install
bun run dev

🛠️ 从源码安装

cp .env.example .env && npm install
PORT=20128 npm run dev

📦 pnpm

pnpm add -g omniroute@latest --allow-build=better-sqlite3 --allow-build=@swc/core && omniroute

🐧 Arch Linux（AUR）

yay -S omniroute-bin && systemctl --user enable --now omniroute.service

🔧 Nix（Flake）

# 使用 Nix flakes
nix develop
npm run dev

# 或使用 devbox
devbox run npm run dev

📖 Docker 指南 — Compose 配置文件、Caddy HTTPS、Cloudflare 隧道。

🦭 Podman

# 1. 准备绑定挂载的数据目录
mkdir -p data

# 2. 仅限 Linux + 本地无根 Podman（绝不能用于远程 Podman Machine 客户端）：
podman unshare chown 1000:1000 ./data

# 3. 设置运行时提示、构建本地 Compose 镜像并启动
echo "CONTAINER_HOST=podman" >> .env
podman compose --profile base up -d --build

在 macOS 或 Windows 上，Podman 使用远程 Podman Machine：请跳过 podman unshare，并 遵循针对不同拓扑的数据目录指南。

📖 Podman 指南 — Compose 构建、Podman Machine，以及 Linux/systemd Quadlet 设置。

⚡ 更快／更精简的安装方式（跳过原生构建）

原生 SQLite 引擎（better-sqlite3）是一个可选依赖项，因此全局 安装绝不会因源码编译而受阻：当存在与你的平台／Node 匹配的预构建二进制文件时会使用它， 否则会透明地回退到纯 JS 引擎 （Node 22+ 上使用 node:sqlite，否则使用随附的 sql.js WASM）—— 无需构建工具。

如需完全跳过安装后的原生预热（适用于 CI、无界面环境或性能较低的机器）：

OMNIROUTE_SKIP_POSTINSTALL=1 npm install -g omniroute   # CI=1 也会跳过

为获得最快的安装速度，建议使用 pnpm（内容寻址存储 + 硬链接——见上文）。 若要使用不带仪表板的无界面运行时，请使用 Docker base 配置文件（见上文）或 Termux 指南。CLI 和 Web 仪表板由同一进程在同一端口上提供服务， 因此目前没有单独的纯 CLI 软件包。

🎬 OmniRoute 实际演示

📹 视频指南

_{面板快照日期：2026-10-18 · 原始目录：YT 1.352 | TT 334 | IG 290 · 新鲜度（天）：YT 5 | TT 48 | IG 49}

🎬 #1 — Instagram nick_saraev — 3,042,474 次观看

🎬 #2 — Instagram nnapier7 — 1,454,535 次观看

🎬 #3 — YouTube Amidia AI & Tech — 794,974 次观看

🎬 #4 — Instagram theopenstack — 692,419 次观看

🎬 #5 — TikTok migue.baena — 685,788 次观看

完整排名（按规范 URL 去重，v > 0，覆盖量最高）：

#1	#2	#3	#4	#5
nick_saraev — Instagram — 3,042,474	nnapier7 — Instagram — 1,454,535	Amidia AI & Tech — YouTube — 794,974	theopenstack — Instagram — 692,419	migue.baena — TikTok — 685,788

#6	#7	#8	#9	#10
milesreevesai — TikTok — 620,400	nikothetech — TikTok — 610,803	Vaibhav Sisinty — YouTube — 509,281	buildwithai.club — Instagram — 347,652	nivedan.ai — Instagram — 331,973

截至 2026-10-18 的规范指标：1.976 个独立视频 · 20.220.289 次已知观看（v > 0）· 1.210 个各平台频道/账号。原始面板包含 1.976 行（YouTube 1.352 = 740 个长视频 + 612 个 Shorts · TikTok 334 · Instagram 290）；按规范 URL 标准化后未留下任何重复项，并为每个视频保留最高观看次数。YouTube 数据采集冻结于 2026-10-13（API 配额在 14 至 18/10 期间耗尽），TikTok/Instagram 数据采集自 2026-09-02 起冻结（无采集额度）；仍有 76 个视频没有观看次数数据。

🎬 制作了关于 OmniRoute 的视频？ 请提交一个 issue 或发起一项 discussion，并附上链接——我们会在这里推荐它。

📧 社区与帮助

一站式获取所有内容——关注维护者、与社区交流，或提交 issue。

渠道	位置 / 方式
💼 LinkedIn — 关注维护者	linkedin.com/in/diegosouzapw
🐙 GitHub — 关注以获取版本发布与技巧	@diegosouzapw
💬 Discord	discord.gg/U47eFqAXCn
✈️ Telegram	t.me/omnirouteOficial
🟢 WhatsApp — 🌍 全球	加入群组
🟢 WhatsApp — 🇧🇷 巴西	加入群组
🌍 网站	omniroute.online
🌍 🌍StHub OmniRoute 社区（免费）	StHub 门户
📦 源代码	github.com/diegosouzapw/OmniRoute
🐛 报告错误	提交问题 — 请附上 npm run system-info 的输出
🤝 参与贡献	CONTRIBUTING.md · 分支与发布模型 · 选择一个 good first issue
💚 支持本项目	支持方式 ↑ · GitHub Sponsors

---

🛠️ 技术栈

层级	技术
运行时	Node.js 22.x / 24.x LTS — >=22.22.2 <23 || >=24.0.0 <27
语言	TypeScript 6.0 — src/ 与 open-sse/ 全线 100% TypeScript（自 v2.0 起核心代码零 any）
框架	Next.js 16 + React 19 + Tailwind CSS 4
数据库	better-sqlite3（SQLite，WAL 日志模式）+ LowDB（JSON 遗留方案）— 147 个领域模块，219 个迁移
记忆	SQLite FTS5 全文检索 + int8 量化向量嵌入，类型化衰减
模式校验	Zod 4 — MCP 工具输入/输出校验 + API 契约
协议	MCP（stdio / HTTP / SSE）+ A2A v0.3（JSON-RPC 2.0 + SSE）
流式传输	Server-Sent Events（SSE）+ WebSocket 桥接（/v1/ws）
压缩	12 引擎流水线 — RTK、Caveman、LLMLingua-2（MobileBERT ONNX）、GCF、OmniGlyph
认证与安全	OAuth 2.0（PKCE）+ JWT + API Keys + MCP 作用域认证 · 静态存储 AES-256-GCM 加密 · DOMPurify
隐身	wreq-js — JA3 / JA4 TLS 指纹模拟，三级代理
容错	熔断器、指数退避、防惊群（anti-thundering-herd）、auto-combo 自愈
日志	pino — 带请求上下文的结构化 JSON 日志
测试	Node.js test runner + Vitest — 7,800+ 个受跟踪测试文件中共 56,000+ 条静态测试声明（单元、集成、E2E、安全、生态）
平台	桌面端（Electron）· Android（Termux）· PWA（任意浏览器）
CI/CD	GitHub Actions — 发布时自动执行 npm 发布 + Docker Hub 推送
链接	网站 · npm · Docker Hub

📖 文档

📘 入门指南

文档	说明
用户指南	提供者、组合、CLI 集成、部署
设置指南	完整安装方法、CLI 工具配置、协议设置、超时调优
CLI 工具指南	Claude Code、Codex、Cursor、Cline、OpenClaw、Kilo、Copilot 的逐工具设置
远程模式	通过限定范围的访问令牌，从笔记本电脑上的 CLI 控制远程 OmniRoute（VPS）
Claude Code 配置	使用 launch 和各模型配置文件将 Claude Code 指向 OmniRoute（本地/远程）
快速入门	3 步完成安装 → 连接 → 配置

🔧 运维与部署

文档	说明
Docker 指南	Docker 运行、Compose 配置文件、Caddy HTTPS、隧道、镜像标签
Podman 指南	Quadlet systemd 集成、podman-compose、SELinux
虚拟机部署	完整指南：虚拟机 + nginx + Cloudflare 设置
Fly.io 部署	使用持久化存储部署到 Fly.io
Termux 指南	通过 Termux 在 Android 上运行 OmniRoute
PWA 指南	渐进式 Web 应用安装、缓存、架构
卸载指南	适用于所有安装方法的彻底移除步骤
环境配置	完整的 .env 变量与参考说明

🧠 功能与架构

文档	说明
架构	系统架构、数据流与内部机制
压缩指南	7 种可选流水线：关闭 / 轻量 / 标准 / 激进 / 超强 / RTK / 堆叠
RTK 压缩	命令输出压缩、过滤器、信任、验证、原始输出恢复
压缩引擎	Caveman、RTK、堆叠流水线、仪表板/API/MCP 界面
压缩规则格式	用于 Caveman 和 RTK 过滤器的 JSON 规则包模式
压缩语言包	语言检测与 Caveman 规则包编写
韧性指南	断路器、冷却时间、队列、防惊群、TLS 欺骗
自动组合引擎	16 因素评分、模式包、自我修复
代理指南	3 级代理系统、1proxy 市场、注册表 CRUD
免费套餐	汇总目录：34 个已记录的周期性资源池 / 484 个已编目的免费套餐条目
功能集锦	带截图的可视化仪表板导览
代码库文档	适合初学者的代码库导览

🤖 协议与 API

文档	说明
API 参考	包含示例的所有端点
OpenAPI 规范	OpenAPI 3.0 规范
MCP 服务器	110 个 MCP 工具、IDE 配置、Python/TS/Go 客户端
MCP 服务器指南	MCP 安装、传输方式与工具参考
A2A 服务器	JSON-RPC 2.0 协议、技能、流式传输、任务管理
A2A 服务器指南	A2A 智能体卡片、任务、技能与流式传输

📋 项目与质量

文档	说明
贡献指南	开发环境设置与指南
分支与发布模型	PR 的目标分支（release/*），以及 main 和标签的含义
变更日志	完整的各版本发布历史
安全策略	漏洞报告与安全实践
i18n 指南	67 种语言支持、翻译工作流程、RTL
发布检查清单	发布前验证步骤
覆盖率计划	针对 7,800 多个受跟踪测试文件中 56,000 多项静态测试声明的测试覆盖率策略

⭐ 主要贡献者

OmniRoute 由充满热情的开源社区共同塑造。以下贡献者做出了卓越贡献，直接提升了项目的质量、稳定性和影响范围。感谢你们。

按已合并拉取请求数统计的外部贡献者

排名	贡献者	已合并 PR 数	约变更行数
1	maxmad64bis	371	25,326,561
2	HouMinXi	269	13,456,272
3	backryun	210	270,562
4	oyi77	190	411,243
5	pacocartones	174	78,276
6	JxnLexn	151	3,562,936
6	KooshaPari	151	5,972,314
8	rdself	145	80,663
9	RaviTharuma	123	500,065
10	herjarsa	88	230,872
11	hartmark	84	2,849,554
12	jonlwheat2-gif	67	68,548
13	artickc	62	43,502
14	chirag127	52	6,661
15	xz-dev	50	245,976
16	xiaoyaner0201	47	33,626
17	woodsonl	46	809,391
18	rqzbeh	44	147,896
19	QuangBlue	43	13,112
20	MumuTW	40	26,093

_{本次统计于 2026-10-18 15:09:09 UTC 进行，基于实时的 release/v3.8.52 最新提交 656f01cb43。分页获取的 GitHub GraphQL 统计包含 9,191 个已合并 PR：其中 3,834 个来自仓库所有者，229 个来自 Dependabot，6 个来自其他机器人/应用，另有来自 835 位不同贡献者的 5,122 个外部 PR。“变更行数”是 GitHub 上新增行数与删除行数之和，包括生成的文件、锁定文件、目录、翻译和文档；它表示变更量，而非实际编写的代码行数。49 个 PR 在 GitHub 上报告的差异超过 500,000 行（例如 #13399，仅添加一个提供程序，却列出了 2,347 个变更文件），这使上述若干总数有所虚高。并列者排名相同。}

GitHub 归属提交数

Dizzle 🥇 367 次归属于 GitHub 用户的提交	Bob.Hou 🥈 269 次归属于 GitHub 用户的提交	Paijo 🥉 229 次归属于 GitHub 用户的提交	backryun 🏅 202 次归属于 GitHub 用户的提交	Paco Cartones 🏅 174 次归属于 GitHub 用户的提交	Ravi Tharuma 🏅 126 次归属于 GitHub 用户的提交
Markus Hartung 🏅 114 次归属于 GitHub 用户的提交	Randi 🏅 108 次归属于 GitHub 用户的提交	Jan Leon 🏅 87 次归属于 GitHub 用户的提交	Chris 🏅 70 次归属于 GitHub 用户的提交	Koosha Paridehpour 🏅 68 次归属于 GitHub 用户的提交

_{重新检查于 2026-10-18 14:44:45 UTC：由仓库 Contributors API 针对默认分支 release/v3.8.52 报告的归属于 GitHub 用户的提交。该 API 返回了 849 个身份（429 名用户、2 个机器人、418 个匿名身份）；此表排除了维护者、机器人和匿名身份，并保留并列名次。它与上方的已合并 PR 排名和下方的 Git 元数据统计均不同。}

🙏 这些贡献者提供的功能、错误修复和基础设施改进，是 OmniRoute 得以可靠且功能丰富的核心组成部分。每个拉取请求、每个测试用例以及每个 i18n 翻译文件都至关重要。开源正是由他们这样的人共同构建的。

---

💖 赞助者

衷心感谢那些自掏腰包资助 OmniRoute 的人——每一份贡献都让该项目保持免费、独立并持续发展。

Andrew 💛 当前月度赞助者	Vlad I 💛 当前月度赞助者	小妍儿 💛 当前月度赞助者	Guilherme Costa 💛 当前一次性赞助者	Henrique Iurkiv 💛 当前一次性赞助者	Somesh Ghaturle 💛 当前一次性赞助者
Kolonie AI 💛 过往一次性支持者	Prof. Igor Morais 💛 过往一次性支持者	Pixma 💛 过往一次性支持者	Paco Cartones 💛 过往一次性支持者	longtao 💛 过往一次性支持者

_{……以及其他希望保持匿名的支持者 💛}

_{已于 2026-10-18 通过 GitHub Sponsors GraphQL API 重新验证公开的 GitHub 赞助者：总计 14 项赞助中有 11 项公开赞助（6 项当前有效，5 项已结束）。GitHub 的 isActive 状态决定了上方的当前有效标签；过往公开的一次性支持者仍列于感谢名单中，私人赞助者则保持匿名。Ko-fi、Buy Me a Coffee、Liberapay、PIX 和加密货币捐赠因没有公开的赞助记录而未列出。}

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👥 900+ 位贡献者

_{审计于 2026-10-18，基于当时最新的 release/v3.8.52 分支顶端提交 ad160ab2d1（6,826 次提交）：共计 993 个经标准化处理的真实个人 Git 身份——其中 707 个以提交作者身份出现（包括维护者），另有 286 个仅出现在明确的 Co-authored-by 尾注中。此次统计应用了 .mailmap，以不区分大小写的方式比较电子邮件地址，仅当数字格式和普通格式的 GitHub noreply 地址编码了相同用户名时才进行合并；排除了 26 个机器人/代理/服务/占位身份，并且不会仅因显示名称相同而合并普通电子邮件地址。2026-08-24 的审计公布了 639 人；在该次审计所基于的提交 ac02c5b42f 上重新运行此方法得到 619 人，因此人数增长来自新贡献者，而非更宽松的统计方法。}

如何贡献

1. Fork 此仓库
2. 从当前活跃的 release/vX.Y.Z 分支顶端创建分支（而非 main）——请参阅分支与发布模型
3. 创建功能分支（git checkout -b feat/amazing-feature）
4. 提交更改（git commit -m 'feat: add amazing feature'）
5. 推送至该分支（git push origin feat/amazing-feature）
6. 创建 Pull Request，并将 base 设置为对应的 release/vX.Y.Z 分支

有关详细指南，请参阅 CONTRIBUTING.md。

发布新版本

# 创建发布版本——npm publish 会自动执行
VERSION=x.y.z
gh release create "v${VERSION}" --title "v${VERSION}" --generate-notes

📊 星标

🌍 StarMapper

🙏 致谢

OmniRoute 站在巨人的肩膀上。它最初是 9router 的一个分支，也是 Go 项目 CLIProxyAPI 的 TypeScript 移植版本——在此基础上，下面的每个子系统都受到某个率先实现相关功能的开源项目启发。每个项目都塑造了 OmniRoute 的某个具体部分。谨以此向它们一一致谢。🙏

⭐ 星标数已于 2026 年 10 月 18 日通过 GitHub REST API 核实——请为这些项目点亮星标。这里的数量是特定日期的精确快照，自然会随时间变化。

🧬 项目传承与网关

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
9router	31,004	本分支所基于的原始项目——在此基础上扩展了多模态 API，并使用 TypeScript 进行了完整重写。
CLIProxyAPI	55,591	启发了此 JavaScript / TypeScript 移植版本的 Go 实现。
LiteLLM	61,482	这个 AI 网关的公开定价数据集为我们的成本跟踪同步功能提供数据，其提供者标准化模型也为我们的路由设计提供了参考。
codex-chatgpt-web	14,526	其 MIT 源代码经过改编后被内置于 ChatGPT Web → Codex Responses 桥接器中，包括浏览器会话、响应分帧、用量统计和网络搜索适配器。
free-claude-code	61,430	其模式被移植到流恢复、无思考别名、后备网络搜索、滑动窗口限制、日志脱敏和强化的启动器流程中。
composer-api	346	将 Cursor Composer 的工具选择、输出约束和工具提交模式改编到原生 Cursor 执行器中。
codex-multi-auth	553	将全新登录和刷新令牌轮换模式移植到 Codex OAuth 重新认证中。
opencode-anthropic-auth	558	将 Claude Code 兼容的转换默认值和计费请求头行为泛化到 OmniRoute 的配置驱动型桥接器中。
grok2api-merged	2	其 Grok 模型映射、伪 TypeError Statsig 生成器、请求和设备默认值以及 NDJSON 响应处理器均被实质性地改编到 OmniRoute 的 Grok Web 执行器中。
TQZHR/grok2api	706	grok2api-merged 背后的主要传递性代码来源；其模型、请求头、负载、Statsig 和处理器实现均保留在 Grok Web 的项目传承中。
chenyme/grok2api	7,819	这是 Grok 负载和设备默认值、Statsig 生成器，以及经由 TQZHR 和 grok2api-merged 传承下来的 result.response 处理器的底层 MIT 源代码。
grok2api-pro	27	grok2api-merged 为其代理池层注明的一个传递性来源；OmniRoute 保留了该传承声明，但并不声称在其范围受限的 Grok Web 执行器中移植了代理池。
GrokProxy	51	其基于 Cookie 认证的 Grok 代理和 result.response.token 流式传输模式为 OmniRoute 的 Grok Web 传输层提供了参考。
GrokBridge	5	最初的 Grok Web 实现参考了其 HTTP/浏览器上游设计；由于其直接 HTTP 路径源自 GrokProxy，因此不主张存在独立的代码移植。

🗜️ 上下文与令牌压缩——引擎

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
Caveman	113,396	爆火的“能用少量 token 搞定，为什么还要用很多 token”项目——其穴居人式表达理念为我们的标准压缩模式以及 30 多条赘词删除/内容精简规则提供了基础。
RTK – Rust Token Killer	83,835	高性能命令输出压缩——启发了我们的 RTK 引擎、JSON 过滤器 DSL、原始输出恢复机制，以及串联式 RTK → Caveman 流水线。
headroom	75,741	可逆上下文压缩（SmartCrusher）——启发了我们的 headroom 引擎和 ccr 检索标记模式。
LLMLingua	6,757	提示词压缩研究（LLMLingua / LLMLingua-2）——启发了我们的异步、代码安全、故障时放行的 llmlingua 引擎。
llmlingua-2-js	32	JS/ONNX 移植版（MobileBERT / XLM-RoBERTa），用作我们 LLMLingua 引擎的工作线程后端。
Troglodita	50	巴西葡萄牙语 token 压缩——为我们的 pt-BR 语言包提供支持：针对巴西葡萄牙语语法调优的赘述精简和填充词删除。
ponytail	166,731	爆火的“懒惰高级开发者”YAGNI 编码技能——启发了我们的 less-code 输出风格：引导生成最小可用改动，减少_生成的_代码（与 Caveman 的简洁表达相对应的输出维度策略）。
i-have-adhd	57,628	其行动优先、对 ADHD 友好的响应风格被改造为 OmniRoute 支持五种语言的简洁输出风格。

🧩 紧凑格式、token 研究与代码感知工具

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
TOON	25,509	面向 token 的对象表示法——其列式、“表头加数据行”模型塑造了我们的表格压缩阶段。
GCF – Graph Compact Format	59	其紧凑图格式和通用配置设计为 OmniRoute 的表格压缩及 Headroom 编解码格式提供了参考。
gcf-typescript	4	该 MIT TypeScript 实现被直接内置并扩展为 Headroom 通用配置编解码器。
token-optimizer-mcp	551	Brotli/SQLite 缓存 + 按会话计算上下文增量——启发了我们的 session-dedup 引擎。
token-savior	1,182	Bash 输出压缩 + MCP 配置——启发了我们的压缩退出原则和 MCP 工具清单精简机制。
token-saver	154	内容感知、按文件类型进行输出压缩，并具备故障感知退出机制——验证了我们的按类型分派和低于最小收益时跳过的策略。
token-optimizer	2,595	“找出幽灵 token”——其卸载 + 可恢复句柄模式为我们的 CCR 卸载思路提供了参考。
TokenMizer	33	会话图 + 跨轮次行去重蓝图，为我们的 session-dedup 设计提供了参考。
OmniCompress	3	Rust 列式 JSON + 内容寻址检索 + 跨消息去重——验证了我们的 headroom/ccr/session-dedup 引擎设计，以及“压缩形式与位置无关”这一缓存稳定性不变量。
mcp-compressor	133	MCP 工具架构/描述压缩——为我们的 MCP 工具清单基数缩减提供了参考。
RepoMapper	217	Aider 风格的仓库映射排序——为我们的仓库映射/检索排序探索提供了参考。
quiet-shell-mcp	4	基于 MCP 的声明式 shell 输出精简——验证了我们的声明式 bash 输出压缩方案。
ts-morph	6,205	TypeScript Compiler API 工具包——启发了我们基于解析器的注释删除机制，同时保留字符串、模板和正则表达式字面量。

🧠 记忆与 RAG

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
Mem0	67,385	通用记忆层——其以代理作为写入/读取边界的模型塑造了我们的记忆架构。
Letta (MemGPT)	25,179	采用分层记忆的有状态智能体——启发了我们的上下文控制与恢复（CCR）分层模型。
WFGY	1,800	ProblemMap 对 16 种常见 RAG/LLM 故障模式的分类体系——构成了我们故障排除指南中的共享术语。

🛰️ 流量检查、MITM 与透明代理

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
llm-interceptor	79	对编码助手 ↔ LLM 流量的 MITM 拦截/分析为早期的流量检查器需求提供了参考。此前派生的四个模块——SSE 合并、对话规范化、敏感信息遮蔽和请求头清理——均已由基于公开协议标准、独立洁净室实现的版本取代。两个主机直通接口（passthrough.ts 和 _internal/bypass.cjs）仍为独立归类的 OmniRoute 内部实现；它们不属于此次替换重写的范围。
ProxyBridge	6,814	透明的按进程代理路由——启发了我们可防崩溃的 MITM 清理机制、套接字空闲超时、/proc 进程归属识别和 TPROXY 捕获。

📚 模型数据、可观测性与 UI

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
models.dev	7,286	开放的 AI 模型规格、定价与能力数据库——以原生方式同步至我们的模型目录。
React Flow / xyflow	38,705	为我们的实时压缩工作室和组合/路由工作室提供支持的节点式图形库。
LangGraph	43,443	LangGraph Studio 的实时工作流图可视化启发了我们各工作室的实时级联视图。
Langfuse	35,990	其追踪 → 跨度 → 生成的可观测性模型塑造了我们压缩工作室中的瀑布图。
Kiali	3,645	Istio 服务网格可观测性——启发了路由/组合工作室中的熔断器徽章和错误边可视化效果。
lobe-icons	2,615	用于在我们的仪表板中呈现各提供者图标的 AI/LLM 品牌徽标。
flag-icons	12,473	提供 README 语言选择器所使用的 MIT 许可证 SVG 旗帜图标。

🛡️ 安全

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
awesome-secure-defaults	722	一份精心整理的默认安全库列表，为我们的安全方案选择提供指导（Helmet.js、DOMPurify、ssrf-req-filter、safe-regex、Google Tink）。

🧭 互补工具

项目	⭐	它如何启发 OmniRoute
ClawRouter	6,628	启发了请求去重、紧急零成本回退、可插拔 Auto-Combo 策略和多语言意图分类。
Antigravity-Manager	32,333	其账户感知的模型重映射、可执行文件路径验证和套餐标签行为为 OmniRoute 的 Antigravity 运行时提供了参考。
vscode-antigravity-cockpit	4,850	其紧凑的配额重置倒计时格式启发了 OmniRoute 中相应的提供者限额显示。
AionUi	33,611	其 ACP 集成启发了 OmniRoute 对已安装 CLI 智能体的自动检测。
CodexBar	22,616	发现了 Grok Build 配额接口；随后 OmniRoute 独立验证并修正了实际使用的线级格式。

📄 许可证

MIT 许可证——详情请参阅 LICENSE。

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