[Go] gpt-load：基于Go语言的企业级AI API透明代理与管理平台，实现智能负载均衡

一、平台概述

gpt-load 是一款基于 Go 语言开发的企业级多渠道大模型 API 管理平台，专为需要集成多种 AI 服务的企业和开发者设计。它充当一个透明的代理层，完整保留了各 AI 服务商的原生 API 格式。平台支持智能密钥管理、负载均衡、故障切换与水平扩展，并内置了现代化的 Web 管理界面，旨在为多 AI 服务集成提供一套高效、稳定且易于运维的管理方案。

二、核心功能特性

1. 透明代理

• 完全保留 OpenAI、Google Gemini 和 Anthropic Claude 等服务的原生 API 格式与参数，客户端代码无需任何修改即可无缝接入。
• 支持官方 OpenAI API、Azure OpenAI 服务以及其他兼容 OpenAI API 的第三方服务。
• 支持 Gemini Pro、Gemini Pro Vision 等模型的原生 API 调用。
• 完整支持 Claude 系列模型，提供高质量的对话与文本生成能力。

2. 智能密钥管理

• 支持对密钥进行分组管理、自动轮换与故障恢复，显著提升密钥的可用性与安全性。
• 提供高性能的密钥池机制，确保在高并发场景下密钥调用的稳定与高效。

3. 负载均衡与容错

• 支持为多个上游服务端点配置加权负载均衡，智能优化请求分发策略，提高整体服务的可用性与吞吐量。
• 具备自动的密钥黑名单管理及恢复机制，有效减少因单个密钥失效导致的请求失败。

4. 动态配置与热重载

• 系统全局设置与分组配置均支持热重载，配置修改后无需重启服务即可立即生效，极大提升了运维效率。
• 分组级别的配置拥有更高优先级，可以覆盖系统默认设置，满足不同业务场景下的精细化需求。

5. 企业级架构与监控

• 支持分布式主从部署与水平扩展，其架构设计能够轻松应对高并发访问压力。
• 提供全面的监控功能，包括实时请求统计、服务健康检查以及详尽的请求日志，方便进行问题排查与系统性能优化。

6. 现代化管理与安全

• 基于 Vue 3 构建的 Web 管理界面，直观易用，大幅降低了日常管理成本。
• 管理端认证与代理端认证分离，支持全局和分组级别的代理密钥，实现了严格的权限管控。
• 内置优雅关闭、错误自动恢复等完善的安全与稳定性机制，保障服务持续稳定运行。

三、部署与安装

gpt-load 支持多种部署方式，包括 Docker、Docker Compose、源码编译以及集群部署，可以方便地集成到 Kubernetes 等容器编排平台中。以下以 Docker Compose 方式为例，介绍详细的部署步骤：

1. 环境准备

• 确保服务器已安装 Docker 和 Docker Compose。
• 准备数据库（支持 MySQL、PostgreSQL 或 SQLite）和 Redis（可选，用于提升缓存性能与分布式协调）。

2. 下载配置文件

mkdir -p gpt-load && cd gpt-load
wget https://raw.githubusercontent.com/tbphp/gpt-load/refs/heads/main/docker-compose.yml
wget -O .env https://raw.githubusercontent.com/tbphp/gpt-load/refs/heads/main/.env.example

3. 修改配置文件

• 编辑 .env 文件，将 AUTH_KEY 修改为一个强密码，这是登录管理后台的凭证，务必妥善设置。
• 根据实际情况配置数据库连接 (DATABASE_DSN) 和 Redis 连接 (REDIS_DSN)。

4. 启动服务

docker compose up -d

• 默认配置使用 SQLite 数据库，非常适合轻量级的单机应用场景。
• 如果需要使用 MySQL 或 PostgreSQL，请在 docker-compose.yml 文件中取消对应服务的注释，并正确配置相关环境变量。

5. 访问管理界面

• 服务启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3001。
• 使用你在 .env 文件中设置的 AUTH_KEY 进行登录。

6. 配置 API 代理

• 在管理界面中创建服务分组（例如 openai、gemini），并添加对应 AI 服务的 API 密钥。
• 客户端调用时，只需将原生 API 地址替换为代理端点 http://localhost:3001/proxy/{group_name}，并使用平台分配的代理密钥进行认证即可。

四、项目资源地址

1. 开源地址

• GitHub仓库：https://github.com/tbphp/gpt-load
  用户可以在 GitHub 上获取完整的源代码、提交 Issue、参与项目贡献或查看最新更新。对于希望深入理解或定制化该平台的开发者来说，研究其开源实现是很好的起点。

2. 官网地址

• 项目官网：https://www.gpt-load.com/ (基于 Next.js 14 构建)
  官网为项目提供了专业的展示窗口，包含详细的项目介绍、功能特性、系统架构图以及性能指标等信息。

3. 文档地址

• 详细的使用文档可以在项目官网或 GitHub 仓库的 README.md 文件中查看。
• 文档涵盖了从平台概述、快速入门、详细配置说明到高级部署指南的全部内容，为用户提供全方位的操作指导。

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