各位好，分享一个自己做的开源项目 Squirrel，一个 LLM API 网关。

起因是自己手上有不少项目在用大模型 API ，比如 N8N 里配了一堆 Agent ，还有各种业务服务，时间长了积累下来几个很头疼的问题，相信不少人也遇到过：

模型升级太累了。 各家厂商隔三差五出新模型，Claude 4 刚出想换上试试，结果发现自己十几个项目里散落着各种模型配置，要一个个去改。N8N 里的 Agent 、业务代码里的调用、测试环境的配置……改一圈下来半天过去了，而且总会漏掉几个。

钱花了但不知道花哪了。 同一个模型好几家都有，价格还不一样，手动去比价选供应商不现实。更别说有时候 A 供应商涨价了、B 供应商搞活动降价了，根本顾不过来。

出了问题没法查。 大模型调用不像传统 API ，prompt 发了什么、模型返回了什么、是不是流式中间断了，这些信息不记录下来，出了问题就只能靠猜。

所以做了 Squirrel 来解决这些问题，几个核心能力：

1. 模型映射 —— 一处改，处处生效

这是我自己最受益的功能。所有项目不直接配具体模型名，而是配一个虚拟模型名（比如 my-smart），在 Squirrel 里把它映射到实际的模型和供应商。想把所有项目从 Claude 3.5 升级到 Claude 4 ？在网关改一下映射，所有项目立刻生效，不用动任何业务代码。

2. 按成本自动选最优供应商

配好各家供应商的价格后，Squirrel 会自动把请求路由到价格最低的那家。同样是 GPT-4o ，A 供应商比 B 便宜，就自动走 A 。A 挂了？自动切到 B ，业务无感。也支持按优先级、权重、轮询等其他策略。

3. 请求洞察 —— 每次调用都看得清清楚楚

完整记录每一次 API 调用的请求体和响应体（包括流式响应），在管理面板里直接查看。发了什么 prompt 、模型返回了什么、用了多少 Token 、首字节延迟多久，一目了然。做 AI 应用调优的时候特别有用。

4. 自动重试和故障转移

供应商返回 500 或者超时，自动重试并切换到其他可用的供应商，不需要业务端做任何处理。

5. 协议兼容

同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 SDK ，还能在 OpenAI Chat 、OpenAI Responses 、Anthropic Messages 之间自动转换协议。接入的时候就当一个普通的 OpenAI/Anthropic 服务用就行。

技术栈：Python (FastAPI) + Next.js + PostgreSQL/SQLite ，Docker Compose 一键部署。

项目开源，MIT 协议：https://github.com/mylxsw/llm-gateway

还在持续迭代中，欢迎试用。有问题或建议直接 GitHub issue ，也欢迎 PR 。