在处理多个大语言模型（LLM）供应商的集成时，我发现大多数开发者面临一个共同的痛点：需要维护多套不同格式的 API 接口、担心单点故障、手动统计 Token 消耗和成本。最近体验了一个开源项目 Octopus，它以简洁高效的设计思路，将这些分散的问题统一处理，值得关注。

项目概览

Octopus 是一款为个人开发者和企业团队设计的 LLM API 聚合与负载均衡服务。

核心定位是降低多渠道 LLM 接入的复杂度，通过统一接口管理、智能路由分发和成本追踪，减少开发和运维的负担。

项目地址：https://github.com/bestruirui/octopus

核心功能梳理

1. 多渠道聚合管理

支持接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等多个主流 LLM 供应商，统一通过 Web 管理面板进行配置。

具体特性包括：

• 自动补全 API 路径，用户仅需填写基础 URL
• 协议自动互转（OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic 三种格式互通）
• 无需修改业务代码，新增渠道即时生效

2. 分组与负载均衡

将多个渠道聚合为统一的模型分组，支持四种负载均衡策略：

这种设计避免了单渠道依赖风险，提高了服务可用性和吞吐能力。

3. 价格与费用追踪

核心在于透明的成本管理：

• 自动同步：定期从 models.dev 获取最新模型价格数据
• 自定义覆盖：支持手动设置模型价格，优先级高于自动同步
• 精细统计：记录每次请求的 Token 消耗和实时费用，可视化展示
• 数据持久化：内存缓存 + 周期性批量写入数据库，兼顾性能与安全

4. 多数据库适配

根据部署规模灵活选择：

• SQLite：默认配置，零依赖，适合个人开发和小规模部署
• MySQL/PostgreSQL：支持企业级部署，需预先创建数据库

所有配置项均可通过环境变量（OCTOPUS_ 前缀）覆盖，灵活适配不同运维场景。

5. Web 管理面板

提供桌面端和移动端适配的管理界面，模块设计清晰：

• 首页：整体概览
• 渠道管理：添加/编辑 LLM 供应商配置
• 分组管理：创建模型分组与负载均衡策略
• 价格管理：同步和自定义模型价格
• 日志查询：请求历史与费用明细
• 系统设置：账户、数据库、监听地址等配置

部署方案对比

首次部署建议：使用 Docker Compose 或二进制文件。启动后访问 http://localhost:8080，默认账户为 admin/admin，首次登录务必修改密码。

应用场景分析

个人开发者：对接多个 LLM 进行模型选型和功能测试，避免被单一供应商的 API 变化影响开发流程。

初创公司/小团队：搭建轻量级 AI 服务网关，实现基础的负载均衡和成本控制，无需复杂的基础设施。

企业级应用：在生产环境中汇聚多个 LLM 供应商，降低服务中断风险，精确追踪 AI 相关成本。

相关项目推荐

如果你在寻找类似功能的方案，可考虑对比：

• LiteLLM：Python 库，提供统一 API 接口，学习曲线更陡但集成灵活性强
• Ollama：本地 LLM 部署工具，侧重于开源模型运行，功能与 Octopus 不重合
• FastGPT：知识库 + LLM 的完整应用框架，功能范围更广但部署复杂度更高

Octopus 的差异化在于：专注 API 网关层、部署简洁、开箱即用的成本追踪，定位更精准。

总结

从产品经理的角度，Octopus 解决了一个真实且高频的痛点：多个 LLM 供应商的接入和管理。

它通过统一接口、智能路由、自动成本追踪等功能，降低了技术集成的复杂度。

代码开源、部署灵活、界面友好，这些特点使得它既适合个人项目验证，也能支撑小规模企业应用。

如果你正在构建涉及多个 LLM 的应用，或考虑为团队搭建 API 网关层，这个项目值得试用。

相比自己从零开发路由和成本统计逻辑，使用现成的开源方案可以节省不少时间。