TokHub 是面向 AI API 中转站的开源监控、推荐运营与 OpenAI 兼容专属网关系统,整合了公开状态页、供应商排行、用户工作区、分层探测、用量计量、告警审计、密钥加密和 Docker 自托管部署。

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开源协议

Apache-2.0

最近更新

2026-07-28

AI 仓库情报摘要
FR-AI / ANALYSIS

为什么值得关注

它提供了完整的生产级解决方案,用于管理多个 AI API 上游,具备真实健康检查(L1/L2/L3)、智能路由(延迟/成功率/成本)、内置加密和从单容器到分布式服务的角色化架构。

适合谁使用

  • AI API 转售商和中转平台
  • 需要统一接入多家 AI 供应商的企业
  • 构建自定义 AI API 监控平台的开发者
  • 需要自托管、可审计的 API 网关及故障转移的团队

典型使用场景

  • 搭建公开的 AI API 可用性监控与推荐站点
  • 创建内部网关,按延迟、成功率或成本自动路由至 OpenAI、Anthropic、Gemini 等
  • 为用户提供工作区,管理私有 API 密钥并监控用量
  • 运营多租户 AI API 服务,支持分级访问、配额和审计日志

项目优势

  • 三层探测(L1 连通性、L2 模型列表、L3 真实生成)避免假阳性
  • AES-GCM 加密 API 密钥,Gateway Key 使用 SHA-256 哈希且仅一次性明文展示
  • 支持基于延迟、成功率或成本的路由,带有熔断和 Redis 缓存
  • 单个 Go 二进制文件支持多角色(api、gateway、prober、worker),灵活部署

使用前须知

  • 依赖 PostgreSQL、Redis,可选 NATS;并非零依赖系统
  • OpenAI 兼容网关仅覆盖 Chat Completions 和 Models 端点,非完整 OpenAI API
  • 无内置计费或发票功能,需依赖外部 SMTP 发送通知

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TokHub

TokHub 是面向 AI API 中转站的开源监控、推荐运营与 OpenAI 兼容专属网关系统。它把公开状态页、供应商排行、用户工作区、平台管理后台、分层探测、用量计量、告警审计、密钥加密和 Docker 自托管部署放在同一个系统里,适合用来搭建 AI API 服务导航、可用性监控平台、企业内部专属网关或多上游容灾入口。

English: README.en.md

它解决什么问题

AI API 中转站、模型服务商和企业自建上游通常会遇到几类问题:

  • 公开页面只能展示“可用”或“不可用”,但不知道是 DNS、TLS、鉴权、模型列表还是生成链路出了问题。
  • 用户有自己的私有 Key 和上游地址,却缺少统一的健康监控、配额、网关和审计。
  • 平台推荐页依赖人工整理,缺少可复用的榜单规则、推荐位、点击统计和公开 Open API。
  • 企业想用一个 OpenAI 兼容入口接入多个上游,但需要按延迟、成功率、成本做路由,并记录每次请求的用量和费用。
  • 自托管部署不应只给源码,还需要生产预检、备份恢复、无演示数据检查、安全扫描和发布门禁。

TokHub 的目标是把这些能力做成一个可运行、可部署、可二次开发的开源基础系统。

核心能力

公开监控和推荐前台

  • 公开首页、通道列表、通道详情、供应商排行和精选推荐。
  • 支持按品牌、模型、状态、价格、延迟、成功率等维度组织展示。
  • 前台推荐页由后台配置驱动,支持精选位、新人福利、场景推荐和多套榜单规则。
  • 提供 /api/public/* 公开数据接口和 /v1/status/* 第三方只读 Open API。
  • 支持生成独立通道站点资产,便于把公开监控和推荐能力拆给不同站点使用。

用户工作区

  • 用户可以收藏公开通道,也可以创建自己的私有通道。
  • 私有通道支持 Endpoint、模型、额度、状态、立即探测和连接测试。
  • 用户工作区包含专属网关、Gateway Key、成员、用量、告警、事件和审计。
  • 工作区数据按组织隔离,普通用户不能访问平台后台和其它工作区资源。

平台管理后台

  • 管理平台通道、私有通道、用户、组织、成员、Gateway Key、Open API 站点和推荐运营配置。
  • 支持通道 CSV 导入导出、通道同步、批量启停、批量删除和二次密码验证。
  • 支持全局用量报表、请求事件、成本估算、审计导出和治理概览。
  • 支持站点配置、前台文案、模型目录和价格配置的后台维护。

OpenAI 兼容专属网关

  • 对外暴露 /gateway/v1/*,兼容 OpenAI 风格的 Models 和 Chat Completions 调用。
  • 每个网关可以绑定多个平台上游或用户私有上游。
  • Gateway Key 支持 QPS、月配额、状态管理、撤销、删除和一次性明文展示。
  • 兼容非流式和流式响应,记录请求模型、上游通道、状态码、Token、延迟、成本和错误类型。

探测和健康算法

TokHub 把通道健康拆成三层,不把“接口能连上”和“模型真的能生成”混为一谈。

L1 连通性探测

L1 负责基础网络链路:

  • 解析 Endpoint URL。
  • DNS 解析目标主机。
  • 建立 TCP 连接。
  • 对 HTTPS 目标执行 TLS 握手,并记录证书过期时间。
  • 发起 HTTP HEAD 请求,判断入口是否可达。

L1 能定位 dns_failedtcp_failedtls_failedhttp 层错误和坏 Endpoint。

L2 模型可用性探测

L2 调用上游 /models,验证:

  • API Key 是否有效。
  • 上游是否返回可解析的模型列表。
  • 当前配置的模型是否存在或可用。
  • 部分供应商可按 provider profile 跳过模型列表探测。

L2 会把 401、403 识别为 auth_error,把模型缺失识别为 model_not_found

L3 真实生成探测

L3 发起最小 Chat Completions 请求,提示词要求模型只返回固定内容,用来验证真实推理链路:

  • 记录总延迟、首 Token 估算、HTTP 状态、Token 用量和成本。
  • 校验生成内容是否符合预期,避免“HTTP 成功但模型没有正常生成”的假阳性。
  • 对慢响应、限流、空内容、鉴权失败和模型不可用分别归类。

状态合成

系统会把 L1、L2、L3 的结果合成通道状态:

  • healthy:网络、模型和生成链路正常。
  • degraded:仍可用,但存在慢响应、限流、模型探测异常或局部网络问题。
  • connectivity_down:基础连接或模型列表链路不可达。
  • functional_down:网络可能可达,但真实生成链路失败。
  • auth_error:上游凭据失效或权限不足。
  • unknown:探测数据不足。

健康评分会结合当前状态和成功率生成,快照会记录 24 小时可用率、成功率、P95 延迟、L1/L2/L3 延迟、Token 和成本。

网关路由算法

专属网关会先读取网关绑定的上游,再生成候选路由:

  1. 跳过未启用上游。
  2. 优先过滤 connectivity_downauth_errorfunctional_down 等故障上游。
  3. 如果全部候选都故障,则退回到所有启用上游,避免空路由。
  4. 按网关策略排序。
  5. 跳过短

项目描述

AI API 中转站监控、推荐运营与 OpenAI 兼容专属网关系统,支持分层探测、健康评分、用量计量、告警审计和 Docker 自托管。

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