Octopus LLM API 聚合服务技术分析

一、新闻概述

1. 标题

Octopus：为个人打造的 LLM API 聚合与负载均衡服务

2. 发布时间

2025 年 1 月 16 日

3. 来源

GitHub 开源项目

二、核心内容

1. 事件摘要

A. 主要内容

Octopus 是一个面向个人用户的 LLM API 聚合服务项目，旨在通过统一入口管理多个 LLM 提供商的 API，实现智能负载均衡和成本优化。

B. 核心亮点

• 多渠道聚合：统一管理多个 LLM 提供商通道
• 智能负载均衡：支持轮询、随机、故障转移、加权等多种模式
• 协议转换：无缝转换 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic API 格式
• 自动同步：模型列表和价格信息自动更新
• 优雅 UI：简洁美观的 Web 管理面板

2. 关键信息

A. 技术栈

• 后端：Go 1.24.4
• 前端：Next.js + pnpm
• 数据库：SQLite、MySQL、PostgreSQL

B. 部署方式

• Docker 容器化部署
• 二进制文件直接运行
• 源码编译

C. 默认配置

• 服务端口：8080
• 默认账号：admin/admin
• 数据存储：/app/data

3. 背景介绍

A. 项目起源

随着 LLM 服务提供商日益增多，个人用户面临管理多个 API Key、分散调用、成本统计困难等问题。Octopus 应运而生，提供统一的 API 聚合解决方案。

B. 相关上下文

项目借鉴了 axonhub 的 LLM API 适配模块设计，并整合了 models.dev 的 AI 模型数据库用于价格信息同步。

三、详细报道

1. 主要内容

A. 功能特性

渠道管理：

• 支持单通道多 API Key 配置
• 每个通道支持多个端点，智能选择延迟最短的端点
• 自动根据通道类型追加 API 路径

分组管理：

• 将多个通道聚合为统一的对外模型名称
• 调用时设置 model 参数为分组名称即可访问所有通道
• 支持多种负载均衡模式

负载均衡模式：

• 轮询模式：按顺序依次分配请求到各通道
• 随机模式：随机选择可用通道
• 故障转移：优先使用高优先级通道，失败时切换到低优先级通道
• 加权模式：根据配置的通道权重分配请求

B. 技术改进

协议转换：

• OpenAI Chat 格式
• OpenAI Responses 格式
• Anthropic Messages 格式
• Gemini Generate Content 格式

自动同步：

• 定期从 models.dev 同步模型定价数据
• 创建通道时自动同步可用模型列表
• 自动创建未知模型的定价信息

C. 统计分析

• 综合请求统计
• Token 消耗统计
• 成本跟踪
• 定期批量写入数据库（性能优化策略）

2. 技术细节

A. 系统架构

graph TB
    Client[客户端应用] --> Octopus[Octopus API 网关]
    Octopus --> LoadBalancer[负载均衡器]
    LoadBalancer --> Channel1[通道 1]
    LoadBalancer --> Channel2[通道 2]
    LoadBalancer --> Channel3[通道 3]
    Channel1 --> Provider1[提供商 1]
    Channel2 --> Provider2[提供商 2]
    Channel3 --> Provider3[提供商 3]
    Octopus --> Database[(数据库)]
    Octopus --> PriceSync[价格同步]
    PriceSync --> ModelsDev[models.dev]

B. 数据流程

sequenceDiagram
    participant C as 客户端
    participant O as Octopus
    participant LB as 负载均衡
    participant P as LLM 提供商
    participant D as 数据库

    C->>O: API 请求（model=分组名）
    O->>LB: 负载均衡选择
    LB->>O: 返回选定通道
    O->>P: 转发请求（协议转换）
    P-->>O: 返回响应
    O-->>C: 返回结果
    O->>D: 异步记录统计

C. 配置架构

graph LR
    Config[配置文件] --> Server[服务器配置]
    Config --> Database[数据库配置]
    Config --> Log[日志配置]
    Database --> SQLite[SQLite]
    Database --> MySQL[MySQL]
    Database --> PostgreSQL[PostgreSQL]

3. 数据与事实

A. 支持的 LLM 提供商

• OpenAI（Chat Completions、Responses）
• Anthropic（Claude）
• Google（Gemini）
• 其他兼容 OpenAI 格式的提供商

B. 数据库支持

C. 性能优化

• 统计数据先存储在内存
• 按配置间隔批量写入数据库
• 减少频繁 I/O 操作对性能的影响

四、影响分析

1. 行业影响

A. 技术趋势

• LLM 服务聚合成为刚需
• 多模型混合调用成为趋势
• 成本优化工具需求增长

B. 竞争格局

• 与其他 API 网关相比，Octopus 更专注于个人用户场景
• 开源免费，降低了个人用户的接入门槛
• 轻量级设计，适合个人部署

2. 用户影响

A. 现有用户

• 简化了多 API Key 管理
• 统一调用接口，降低集成复杂度
• 实时成本统计，便于预算控制

B. 潜在用户

• 个人开发者：快速接入多个 LLM 服务
• 小型团队：共享 API 配额，降低成本
• 研究人员：灵活切换不同模型进行实验

C. 迁移成本

• 部署简单，支持 Docker 一键启动
• 兼容 OpenAI SDK，无需修改现有代码
• 配置文件自动生成，开箱即用

3. 技术趋势

A. 技术方向

• API 聚合服务标准化
• 智能负载均衡算法优化
• 多协议适配成为标配

B. 生态影响

• 促进 LLM 服务的互联互通
• 降低模型切换成本
• 推动价格透明化

五、各方反应

1. 项目特点

• 开源免费，代码托管在 GitHub
• 活跃的开发维护
• 清晰的文档和使用指南

2. 业内评价

A. 技术亮点

• 架构简洁，易于理解和扩展
• 前后端分离，便于独立部署
• 多数据库支持，适应不同场景

B. 应用场景

• 个人开发环境搭建
• 小型团队 API 管理
• LLM 应用后端服务

3. 用户反馈

A. 正面评价

• 部署简单，快速上手
• UI 界面美观易用
• 功能完整，满足个人需求

B. 改进建议

• 增加更多 LLM 提供商支持
• 优化负载均衡算法
• 增强监控告警功能

六、相关链接

1. 项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/bestruirui/octopus

2. 相关项目

• axonhub：LLM API 适配模块参考来源
• models.dev：AI 模型数据库

3. 技术文档

• 完整配置说明
• API 接口文档
• 部署指南

参考资料

1. Octopus GitHub Repository