by aiprodcoder
大模型API网关-全新AI大模型接口管理与API聚合分发系统 , 支持将多种大模型转换成统一的OpenAI兼容接口,Claude接口,Gemini接口，可供个人或者企业内部大模型API 统一管理和渠道分发使用(key管理与二次分发)，支持国际国内所有主流大模型，gemini,claude,qwen3,kimi-k2,豆包等，提供单可执行文件， docker镜像，一键部署，开箱即用，完全开源，自主可控！本项目基于New-API和One-API，整合了NewAPI,OneAPI所有功能及众多第三方插件为一身，功能超强！
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/aiprodcoder/MIXAPILast scanned: 5/30/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-30T06:47:12.334Z",
"semgrepRan": false,
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
}MIXAPI is an open-source api integration skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by aiprodcoder. 大模型API网关-全新AI大模型接口管理与API聚合分发系统 , 支持将多种大模型转换成统一的OpenAI兼容接口,Claude接口,Gemini接口，可供个人或者企业内部大模型API 统一管理和渠道分发使用(key管理与二次分发)，支持国际国内所有主流大模型，gemini,claude,qwen3,kimi-k2,豆包等，提供单可执行文件， docker镜像，一键部署，开箱即用，完全开源，自主可控！本项目基于New-API和One-API，整合了NewAPI,OneAPI所有功能及众多第三方插件为一身，功能超强！. It has 1,035 GitHub stars.
Yes. MIXAPI passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/aiprodcoder/MIXAPI" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
MIXAPI is primarily written in Go. It is open-source under aiprodcoder on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other API Integration skills you can browse and compare side by side. Open the API Integration category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh MIXAPI against similar tools.
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🍥新一代AI大模型网关,聚合大模型API调用，转换所有大模型API接口为标准的 OpenAI-API格式，提供统一访问接口，开箱即用
全新AI大模型接口管理与API聚合分发系统，支持将多种大模型转换成统一的OpenAI兼容接口,Claude接口,Gemini接口，可供个人或者企业内部大模型API 统一管理和渠道分发使用(key管理与二次分发)，支持国际国内所有主流大模型，gemini,claude,qwen3,kimi-k2,豆包等，提供单可执行文件， docker镜像，一键部署，开箱即用，完全开源，自主可控！
MIXAPI提供了丰富的功能：
📝 支持令牌中选择渠道组,设定该令牌只有渠道组下面的渠道可用,并结合选择渠道组,选择模型达到限制需求
📝 API令牌中增加控制使用总次数限制,当达到总次数限制时返回额度已用完
📝 增加在系统设置是否记录用户通过令牌请求api 开关控制
📝 优化用户输入只采集中文，过滤代码字符
📝 优化同一会话的多轮请求重复记录,只记录最后一次
📝 优化增加系统设置清理日志的时间范围
📝 调整默认配置不启用价格，采用token显示余额 (合规方向)
📝 调整git任务流程打包发布名称输出
📝 调整数据看板的Api默认配置
📝 增加渠道导出excel 和导入excel
详细部署指南请参考下面教程
windows对应下载release里面的.exe文件双击运行,下载好.exe程序, 双击运行,运行起来后通过浏览器访问
http://localhost:3000
下载本项目源码 安装好go环境, 然后在根目录运行命令 , 可用于本地开发测试
git clone https://github.com/aiprodcoder/MIXAPI
cd MIXAPI
go run main.go
#浏览器访问 http://localhost:3000 即可打开界面
下载本项目Dockerfile文件，自行构建docker镜像,容器运行，可用于测试和正式运行
wget -O Dockerfile https://raw.githubusercontent.com/aiprodcoder/MIXAPI/main/Dockerfile
docker build -t mixapi .
# 测试运行命令
mkdir mix-api #创建工作目录
cd mix-api #进入工作目录
docker run -it --rm -p 3000:3000 -v $PWD:/data mixapi:latest ($PWD为当前工作目录)
# 正式运行命令
docker run --name mixapi -d --restart always -p 3000:3000 -v $PWD:/data -e TZ=Asia/Shanghai mixapi:latest ($PWD为当前工作目录)
# 浏览器访问 http://localhost:3000 即可打开界面
渠道重试功能已经实现，可以在设置->运营设置->通用设置设置重试次数，建议开启缓存功能。
REDIS_CONN_STRING：设置Redis作为缓存MEMORY_CACHE_ENABLED：启用内存缓存（设置了Redis则无需手动设置） OpenAI格式chat： http://你的MixAPI服务器地址:3000/v1/chat/completions
Anthropic格式chat： http://你的MixAPI服务器地址:3000/v1/messages
Gemini格式chat： http://你的MixAPI服务器地址:3000/v1beta
嵌入OpenAI： http://你的MixAPI服务器地址:3000/v1/embeddings