多个大模型API的烦恼
不知道大家在平时用AI大模型API的时候，有没有遇到和我一样的烦恼。为了权衡模型效果和省钱，买了很多不同类型的模型API搭配使用，但是：
1、有些大模型供应商没有清晰的文档，不确定配置的对不对。特别是普通用户，不太接触Agent开发，很容易遇到这样的困扰。
2、买的大模型很多，配置各不相同，记不住，经常要去他们的官方网站找信息。
3、有些供应商是做转发的，或者要走代理，因为封号、网络等原因，稳定性不好，可能时不时就用不了。需要经常检查模型是不是可用的。
4、有些AI软件不稳定，特别是OpenClaw，配置还比较复杂。经常配置上了没效果，也不确定是模型的问题还是OpenClaw的问题。
5、同一个模型可能要用在很多不同的软件中，都需要分别配置。
6、有些软件只支持配置一个模型，还得经常切换。CC Switch可以解决这个问题，但是它只能针对某几个常见软件，没办法自己扩展更多软件。
我做的这个开源小工具 LLM Model Manager 就是想要解决这种问题，它的功能就是辅助用户把买的所有大模型全都添加进去，可以一键检查所有模型的可用性，也可以一键导入到常用的AI工具中。
目标就是：开源免费（逻辑透明，功能好扩展），功能简单（相对稳定），细节完善（增加提示信息，降低上手门槛）。
这个项目是基于Electron实现的，所以原生就是跨平台的，支持Mac、Linux、Windows，不过在Windows上，由于不能运行通用的脚本，导出功能是受限的。为了方便使用，里面内置了很多现成的大模型的信息，方便一键填入，并且会有一些提示信息，告诉你应该怎么填参数。
主界面（列表页）
这个应用的主界面就是一个供应商 - 模型的列表页。列表分为两级，第一级是供应商，也就是Provider。Provider里面有模型，也就是Model。
供应商和模型右边都有编辑、删除、复制之类按钮，还有一个拖拽按钮，可以调整上下位置。
每个供应商右边有添加模型的按钮，可以添加子模型。加载模型列表的按钮，获取供应商的所有可用模型，可以批量添加。
每个模型右边有测试按钮，点击测试按钮可以测试这个模型当前是否可用。
也可以批量选择多个模型，点击右上角的测试选中模型，就会同时测试这些模型是否正常。还可以点击导出选中模型，导出到常用AI APP。
添加供应商
在主界面左下角点击添加供应商，每个供应商对应一个API key。如果同一个供应商设置了多个API key，对应不同的配置，那就多创建几个。
供应商ID，这里面有很多预设值的候选下拉选项，都是一些目前比较知名的供应商。为了减少输入工作量，也是为了引导用户输入正确的值。
也可以输入自己的ID，格式就按照界面里面的提示，小写加连字符就好了。这个ID只是在同一个软件里面区分不同的供应商，它并不是固定值。即使你是OpenAI官方供应商，也可以随便写ID（取决于每个AI软件怎么处理）。
接口类型里面，目前支持OpenAI和Anthropic两种类型，后续可以扩展。反正代码都是开源的，又有AI辅助，很好改。
如果选OpenAI接口，一般会把地址里的 /v1 放在BaseURL里，然后Endpoint是/chat/completions。如果是Anthropic接口，则Base URL不带版本，Endpoint一般是v1/messages。同样，Base URL和Endpoint里面也有很多预定义下拉候选项。这个是很多新手怎么配置都不对的原因，我在配置OpenClaw的时候。也被坑到了。
在这里顺便分享一下我目前用的几个供应商产品。说明：我没有收广告费，只是我觉得用起来确实还行。
一个是性价比API，https://xingjiabiapi.org
朋友推荐的，做国外大模型中转服务的。有点像代理，调用的时候不用梯子，并且价格比官方还便宜（批量采购有优惠）。我们只管使用，怎么注册、怎么避免封号的问题都交给专业的人去解决了。提供国外多种大模型的中转，稳定性相对还行，但是也会因为上游封号等原因导致不可用。
另一个是ByteClaude，https://claude.bestswifter.com
这个是我好友列表里的字节大佬做的，也是做中转服务的。因为是个人项目规模有限，稳定性相对差一点，能选的模型主要就是目前最好用的Claude Opus 4.6，但是胜在价格更划算，有问题在群里也可以得到更及时的回复。并且大佬做了一个自研的缓存，可以有效降低Token消耗。
当然还有一些常规知名的，比如，火山方舟CodingPlan、Minimax、Cursor这种，要么是国产模型，要么是对国内用户比较友好的国外产品，比如Cursor甚至官网就可以用支付宝支付，这和某些极度反华、经常封号的公司形成了强烈反差。
批量添加模型
填好供应商以后，点击右边的加载模型列表按钮，就会尝试调用它的接口，加载供应商支持的全部模型列表。
通常必须是填了API key才能调用这个接口。如果模型列表能加载出来，说明你的供应商肯定没问题。如果模型列表加载失败了，也不一定就有问题，可能有些供应商不支持这个接口。
添加单个模型
添加模型的另一种方式就是点击供应商右边的添加模型按钮，单独添加一个模型。
在这个界面同样有下拉框可以选择预设值。注意，和Provider ID不一样，这里的模型ID不可以乱填，这个ID格式取决于供应商，它会作为一个参数，在调用模型的时候发送出去。
模型能力与参数是可选的，这个目前主要是给OpenClaw使用的，不填也能用。如果你知道这个模型的这几项参数，填上去会更好。我是想通过调用接口自动获取这几个参数的，但是目前测试的提供商接口，返回值里面都没有这几个参数信息。
- Context Window，上下文窗口大小，对于上下文窗口很大的模型比较有用，不填OpenClaw就会用一个默认值。
- Max Tokens，最大的token数量。
- Reasoning，是否开启推理。
- 输入类型是文字text、图片image这种类型。如果模型支持图片输入，但是你只填了text，可能OpenClaw就不会把图片发给大模型。
模型测试
点击一个模型的测试按钮，或者选中多个模型，点击右上角的测试选中模型，就会对这些模型做测试。
实际原理就是调用这个模型发送一个Hello消息，看它会不会回应。
图中我有一个模型就测试成功了，而另一个OpenAI的模型没有测试成功，因为这只是一个空的Provider用于演示，我根本都没有填API key，所以OpenAI接口也明确给我返回了报错信息，说我没有API Key。
模型导出
在主界面选择某几个模型，然后点右上角的导出按钮，就可以导出到常用APP。目前的导出方式主要有几种：
- 文档形式的，会生成一个文档告诉你要怎么配置，文档中的代码也是自动从模型参数生成的。
- DeepLink形式的，有很多APP包括CC Switch、Cherry Studio等，都可以通过DeepLink直接调起，把参数导进去，并且这种方式是全平台兼容的。
- 命令行形式的，如果是给本机配置，你可以直接点按钮就可以调起Terminal运行。这个目前只支持Linux和Mac，Windows不行，暂时也没有精力开发。如果有需求可以提出来。
- 环境变量形式的，比如Claude Code，Codex就可以直接设置环境变量。这个软件里面会维护一个专门的环境变量文件
~/.llm_model_mgr_env，当你要导出的时候，也是点击一下按钮运行，就会自动写这个环境变量到专门的环境变量文件，处理Bashrc的引用。
具体举例，如果你想把这几个模型配置给OpenClaw使用，我推荐你用这个手动的方式，也是我自己平时用的方式，这个文档是根据你填的参数生成的，直接复制、粘贴就好了。
当然也有用命令行配置OpenClaw的方式，不是很推荐，因为OpenClaw一直在升级，可能他们会改命令行参数。而且你在这个APP里设置的Provider ID有可能会和OpenClaw里已有的Provider有出入或者冲突，这都需要你人工检查一下。
如果要导出到Chery Studio，就是直接用这个DeepLink调起应用，Chery Studio就会弹窗让你确认信息，点确认就能添加好了。
其他功能
另外，这个APP还可以把你设置的所有模型参数导出到JSON和从JSON导入，点击主界面右下角的按钮即可，导入的时候也会检查冲突，让你选择合并还是覆盖。
除了调用模型接口要用API，这个APP其他功能都是完全本地运行的。你的API Key是保存在Electron默认的配置目录里，不会上传到任何第三方服务器，确保安全。
还需继续完善
我不确定这个项目是否是大家想要的，目前也只是做了一个粗略的版本，有些功能也没有做完整的测试，但是至少能解决我自己的需要。如果确实有很多人想要用这个东西，虽然它的功能不完善，但是已经起了个头，可以继续开发。
例如现在就有个已知的问题：模型的供应商很多，每个供应商的模型也很多，供应商和模型都有很多细节参数，目前我没有找到什么靠谱渠道可以批量获取这种信息的。
理论上至少每个供应商自己的官网应该提供，实际上可能是AI发展太快了，很多供应商自己的文档都不完善。我暂时是从Open Router还有OpenClaw里面提取到了一些信息，也有些是让AI帮我整理的。这里面难免有各种错误和缺失，需要完善。如果谁对这方面比较了解，也可以给我一些参考。
另外这个预设配置是几个JSON写死在代码里的，后续可以考虑增加启动后从GitHub拉取最新版本的功能。
我让AI帮我调研类似产品，发现现在已经有一些模型聚合的工具，例如LiteLLM。它们也是解决各种模型格式配置不兼容的问题，这也证实了我上面说的问题，现在的各种模型配置方式似乎挺混乱的。不过它们一般都是运行一个后台进程，把这些模型翻译成统一格式，还会提供自动选择模型、计费统计之类的功能，主要针对企业用户做开发时使用。
而我这个工具更轻量化一点，直接帮你把这些模型配置给需要的APP，主要针对个人用户日常使用，实际上也就是从解决我自己的需求来出发的。
如果你有什么问题，可以给我提Issue或者PR，直接在公众号里评论也行，比如你常用的AI APP都有哪些？我看能不能添加到导出功能里。还有比如你的大模型用的是什么供应商，看能不能给它加到预设里。
开发成本
这个软件全程花了一天多的时间。花掉了差不多2亿+的Token，Cursor 20刀一个月的套餐额度用掉了50+%，这么算下来就是接近100块钱的Token成本了。
全程都用的Auto模式，基本上也就是Cursor自带的Composer 2模型。Composer 2速度非常快，这一点体验很不错。虽然据说它背后调的主要是国产大模型，但是我实际使用感觉它的智商也比较在线，可能是Cursor从Agent层面做了优化。
觉得这个Token消耗比我预想的要多了不少。原因是我使用AI全程开发一个工具的经验还不够。而且这个项目一开始我没有完全想清楚它要做成什么样，也没打算好好做，但是后来觉得这个东西还是可以稍微多打磨一下细节的。
所以中间花了很多时间改设计，重构代码。甚至连技术架构都没提前设计好，从最原始的Electron + JS，改成了Electron-vite + TS，这个也是让AI帮我完成的，效率很高，但是真的很费Token。
就说这么多吧，希望对和我有同样困扰的人有所帮助，有需要的话，可以去安装我这个小工具实时。
GitHub地址在这里，直接按照文档里的链接，点到Release页面，下载最新版本就可以了。
https://github.com/jzj1993/llm-model-manager
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