AI模型提供商多？使用New API自建AI模型接口管理与分发系统！
*封面来自pixiv~ 129898707
前言
硅基流动、openrouter、火山引擎、gemini....面对众多AI模型提供商，每次调用都需要更改base url或者添加多个模型提供商，而且有些国外提供商甚至不能在国内直连。又或许你有负载均衡这种高级需求。那么有没有一种办法，能解决以上所有的问题呢？New api或许是一个很好的选择。你可能已经在某些地方见过new api的UI了，是的，很多聚合大模型api都是用的它，比如这个：
准备工作
1、一台Linux服务器
不知道在哪里购买服务器？推荐雨云，价格可接受，操作方便，开箱即用。
2、已有docker环境&mysql数据库
（建议使用1panel管理服务器，本文将会使用此面板进行演示）
3、域名（如果没有影响不大，但笔者认为买一个域名比记忆ip地址划算得多）
创建数据库
创建一个数据库，填写并记录数据库名，数据库用户名，数据库密码，编码选择utf8mb4，权限选择所有人(%)，单击确定保存。
这里笔者选择的数据库名是newapi_db，用户名是newapi_db，密码是password。
部署New api
由于手动部署较繁琐，我们这次就使用官方文档最推荐的方法——Docker Compose来安装吧。
首先，创建一个compose文件
nano docker-compose.yaml填入以下内容：
services:
new-api:
image: calciumion/new-api:latest
container_name: new-api
restart: always
command: --log-dir /app/logs
ports:
- "3000:3000" # 如果3000端口已被占用 修改第一个数字为其他端口号
volumes:
- ./data:/data
- ./logs:/app/logs
environment:
- SQL_DSN=newapi_db:password@tcp(mysql:3306)/new-api # 把 mysql改成你已有的mysql实例的容器名 第一个newapi_db改成你的数据库用户名 password改成你自己数据库的密码 最后一个newapi_db改为你的数据库名
- REDIS_CONN_STRING=redis://redis
- TZ=Asia/Shanghai
depends_on:
- redis
networks:
- 1panel-network # mysql所处在的docker网络，使用1panel的用户不要更改
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "wget -q -O - http://localhost:3000/api/status | grep -o '\"success\":\\s*true' | awk -F: '{print $$2}'"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
redis:
image: redis:latest
container_name: redis
restart: always
networks:
- 1panel-network # mysql所处在的docker网络，使用1panel的用户不要更改
networks:
1panel-network: # mysql所处在的docker网络，使用1panel的用户不要更改
external: true保存文件，我们可以开始启动服务了！
# 使用Docker Compose启动服务
sudo docker compose up -dDocker会开始拉取镜像
等到出现Started就说明启动成功，现在可以试试访问你的服务器ip:3000，可以看到系统初始化页面！
如果访问不了，用sudo docker compose logs -f看看日志，大概率是你数据库信息没填对。
如果后续想停止new api并跑路，可以使用这个命令停止运行：
# 停止服务
sudo docker compose down绑定域名（反向代理）
先别急着初始化——如果想实际使用，还是做一个反向代理，以后使用域名访问比较好
像这样反向代理你的new-api服务，如果刚才更改了new-api的服务端口，记得把代理地址后面的端口号修改一下：
将域名解析到服务器
我们可以申请一个ssl证书并在刚才的反向代理网站里配置https访问
访问做了反向代理的域名，应该可以看到和刚才一样的setup页面，那么接下来，我们就来做一下初始化吧！
初始化
来到初始化页面，用户名/密码均可以随意设置，不过注意把使用模式改为自用模式。
点击初始化系统，几秒后就会跳转到主页
点击登录，输入你刚才选择的用户名和密码，就可以来到后台啦！
添加模型
点击渠道管理，点击添加渠道，我们此处以SiliconFlow为例，其他openai格式的提供商也是同理。
名称可以随意填写，重点是密钥，填写从提供商那里获取的api key，比如硅基流动的可以在这里找到
api地址需要从提供商的文档里找，比如硅基流动的是https://api.siliconflow.cn（结尾不要加/或者/v1）
接下来是模型配置，选择自定义模型名称，填入提供商提供的模型名称，比如deepseek-ai/DeepSeek-V3，然后单击填入。
可以看到新增成功，如果有其他模型也和这个同理，全部添加完成即可。
其他设置可以自行研究并修改，笔者在这里不做过多赘述，直接点击提交。
不错，接下来来到模型管理，我们点击添加模型。
填入模型名称（和刚才在添加渠道里填写的一样），然后点击提交！
我们来操练场试试效果吧！
可以发现，调用ai很成功~接下来，就可以像以前配置其他提供商的api那样在ai客户端里添加你搭建的new api为提供商了！与之前不同的是，你可以自豪地把API地址换成你自己的域名了~
结语
想必你已经成功部署new api了吧！恭喜！
接下来，有很多玩法等着你探索，愿你也能像笔者一样，感受到人工智能的乐趣。
如果这篇文章帮到了你或者遇到问题，欢迎在评论区留言，这是对我最大的鼓励与支持！谢谢！