TurnsAPI 是一个用 Go 语言开发的高性能多提供商 API 代理服务，支持 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Azure OpenAI 等多个大模型提供商。它提供了智能的 API 密钥轮询系统、流式响应支持和实时监控功能。
- 多提供商支持: 支持 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Azure OpenAI 等多个提供商
- 完整工具调用支持: 支持 OpenAI Function Calling、tool_choice 参数、并行工具调用等完整功能
- 原生接口响应: 支持返回提供商原生响应格式，暴露Gemini
/v1beta原生API端点 - RPM限制功能: 支持分组级别的每分钟请求数限制，防止API配额过度消耗
- 智能密钥轮询: 支持轮询、随机和最少使用三种轮询策略
- 智能路由重试: 自动故障转移和智能重试机制，提高请求成功率
- 模型重命名映射: 支持为不同分组的模型设置别名，统一模型名称管理
- JSON参数覆盖: 支持分组级别的请求参数覆盖（temperature、max_tokens等）
- 流式响应支持: 完全支持 Server-Sent Events (SSE) 流式响应，包括工具调用流式响应
- 高可用性: 自动故障转移和重试机制
- 实时监控: Web 界面实时监控 API 密钥状态和服务性能
- 请求日志记录: 完整记录所有API请求和响应信息，包括工具调用详情，支持按密钥分类存储
- 日志分析: 提供详细的统计分析，包括API密钥使用情况、模型调用统计和工具调用分析
- 安全认证: 内置用户名密码认证系统，保护 API 和管理界面
- 错误处理: 智能错误处理和 API 密钥健康检查，包括工具调用相关错误处理
- 生产就绪: 支持 release 模式，优化生产环境性能
- 易于配置: 基于 YAML 的配置文件和Web界面管理
| 提供商 | 类型 | 支持的模型 |
|---|---|---|
| OpenAI | openai |
GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o 等 |
| Google Gemini | gemini |
Gemini Pro, Gemini Pro Vision, Gemini 1.5 等 |
| Anthropic Claude | anthropic |
Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Opus 等 |
| Azure OpenAI | azure_openai |
Azure 部署的 OpenAI 模型 |
| OpenRouter | openai |
支持所有 OpenRouter 可用模型 |
| 自定义兼容服务 | openai |
任何 OpenAI API 兼容的服务 |
- Go 1.23 或更高版本
- 有效的 API 密钥（支持多个提供商）
git clone <repository-url>
cd TurnsApigo mod tidy编辑 config/config.yaml 文件，添加您的 OpenRouter API 密钥：
api_keys:
keys:
- "sk-or-v1-your-real-api-key-1"
- "sk-or-v1-your-real-api-key-2"
- "sk-or-v1-your-real-api-key-3"
# 添加更多密钥...# 1. 创建必要的目录
mkdir -p config logs data
# 2. 创建配置文件
cp config/config.example.yaml config/config.yaml
# 编辑 config/config.yaml，添加您的 OpenRouter API 密钥
# 3. 使用 Docker 运行
docker run -d \
--name turnsapi \
-p 8080:8080 \
-e GIN_MODE=release \
-v $(pwd)/config:/app/config \
-v $(pwd)/logs:/app/logs \
-v $(pwd)/data:/app/data \
bradleylzh/turnsapi:latest
# 4. 查看运行状态
docker ps
docker logs turnsapi# 快速构建和测试
chmod +x build_and_test.sh
./build_and_test.sh
# 或者手动构建
CGO_ENABLED=1 go build -o turnsapi cmd/turnsapi/main.go
# 运行
./turnsapi -config config/config.yaml或者直接运行：
go run cmd/turnsapi/main.go -config config/config.yaml访问 http://localhost:8080 确认服务正常运行，然后访问 http://localhost:8080/logs 查看日志记录功能。
server:
port: "8080" # 服务端口
host: "0.0.0.0" # 监听地址
mode: "release" # 服务器模式: debug, release, test (生产环境建议使用release)服务器模式说明：
debug: 开发模式，显示详细的路由信息和调试日志release: 生产模式，隐藏调试信息，提供更好的性能test: 测试模式，用于单元测试环境
auth:
enabled: true # 是否启用认证
username: "admin" # 管理员用户名
password: "turnsapi123" # 管理员密码（请修改）
session_timeout: "24h" # 会话超时时间user_groups:
# OpenAI 官方 API
openai_official:
name: "OpenAI Official"
provider_type: "openai"
base_url: "https://api.openai.com/v1"
enabled: true
timeout: 30s
max_retries: 3
rotation_strategy: "round_robin"
api_keys:
- "sk-your-openai-key-1"
- "sk-your-openai-key-2"
models:
- "gpt-3.5-turbo"
- "gpt-4"
- "gpt-4o"
headers:
Content-Type: "application/json"
# JSON请求参数覆盖（可选）
request_params:
temperature: 0.7
max_tokens: 2000
top_p: 0.9
# 模型重命名映射（可选）
model_mappings:
gpt4: "gpt-4" # 将 gpt4 映射到 gpt-4
gpt35: "gpt-3.5-turbo" # 将 gpt35 映射到 gpt-3.5-turbo
chatgpt: "gpt-3.5-turbo" # 将 chatgpt 映射到 gpt-3.5-turbo
# Google Gemini API
google_gemini:
name: "Google Gemini"
provider_type: "gemini"
base_url: "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
enabled: true
timeout: 30s
max_retries: 3
rotation_strategy: "random"
api_keys:
- "your-gemini-api-key"
models:
- "gemini-pro"
- "gemini-1.5-pro"
- "gemini-2.5-pro"
headers:
Content-Type: "application/json"
# 启用原生接口响应格式（可选）
use_native_response: true
# RPM限制：每分钟最多60次请求（可选，0表示无限制）
rpm_limit: 60
# Anthropic Claude API
anthropic_claude:
name: "Anthropic Claude"
provider_type: "anthropic"
base_url: "https://api.anthropic.com"
api_version: "2023-06-01"
enabled: true
timeout: 30s
max_retries: 3
rotation_strategy: "least_used"
api_keys:
- "your-anthropic-key"
models:
- "claude-3-sonnet-20240229"
- "claude-3-opus-20240229"
headers:
Content-Type: "application/json"轮询策略说明：
round_robin: 轮询使用密钥random: 随机选择密钥least_used: 选择使用次数最少的密钥
高级功能配置：
-
JSON请求参数覆盖 (
request_params)：- 为分组设置默认的请求参数，会覆盖客户端请求中的相应参数
- 支持的参数：
temperature、max_tokens、top_p、stop - 用于统一不同分组的模型行为
-
模型重命名映射 (
model_mappings)：- 为分组中的模型设置别名，实现模型名称的统一管理
- 格式：
别名: 实际模型名 - 客户端使用别名请求时，系统自动转换为实际模型名
- 支持多个别名映射到同一个实际模型
-
原生接口响应 (
use_native_response)：- 启用后，API将返回提供商的原生响应格式，而不是OpenAI兼容格式
- 对于Gemini提供商，会暴露
/v1/beta端点，支持Gemini原生API调用 - 流式响应会直接返回提供商的原始SSE数据流
- 适用于需要使用提供商特定功能的场景
-
RPM限制 (
rpm_limit)：- 设置每分钟最大请求数限制，防止API配额过度消耗
- 设置为0表示无限制
- 超出限制时会返回429错误
- 支持分组级别的独立限制
-
智能路由重试机制：
- 当某个分组连续失败3次后，会被临时阻止5分钟
- 系统自动选择失败次数最少的分组进行重试
- 成功请求会重置该分组的失败计数
- 确保在用户权限范围内进行智能路由
logging:
level: "info" # 日志级别: debug, info, warn, error
file: "logs/turnsapi.log"
max_size: 100 # 日志文件最大大小 (MB)
max_backups: 3 # 保留的日志文件数量
max_age: 28 # 日志文件保留天数database:
path: "data/turnsapi.db" # SQLite数据库文件路径
retention_days: 30 # 请求日志保留天数如果启用了认证，需要先登录获取访问令牌：
# 登录获取令牌
curl -X POST http://localhost:8080/auth/login \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"username": "admin",
"password": "turnsapi123"
}'响应示例：
{
"success": true,
"token": "your-access-token",
"expires": "2024-01-02T12:00:00Z"
}可以通过以下方式指定使用的提供商：
- 通过请求头指定：
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-H "X-Provider-Group: openai_official" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'- 自动路由：系统会根据模型名称自动选择合适的提供商
- 默认分组：如果未指定，使用第一个启用的分组
- 模型别名：可以使用配置的模型别名，系统自动转换为实际模型名
如果在分组配置中设置了模型映射，可以使用别名来请求模型：
# 假设配置了映射：gpt4 -> gpt-4
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt4", # 使用别名，系统自动转换为 gpt-4
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'分组级别的参数覆盖会自动应用到该分组的所有请求：
# 即使客户端设置了 temperature: 1.0，
# 如果分组配置了 temperature: 0.7，最终会使用 0.7
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-H "X-Provider-Group: openai_official" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
"temperature": 1.0 # 会被分组配置覆盖
}'端点: POST /v1/chat/completions
请求示例:
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello, how are you?"
}
],
"stream": false
}'流式请求示例:
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Tell me a story"
}
],
"stream": true
}'TurnsAPI 完全支持 OpenAI 的工具调用功能，包括函数定义、工具选择策略和并行工具调用。
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the weather like in New York?"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
},
"unit": {
"type": "string",
"enum": ["celsius", "fahrenheit"],
"description": "The unit of temperature"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
],
"tool_choice": "auto"
}'{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"created": 1699896916,
"model": "gpt-4",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_abc123",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"arguments": "{\"location\": \"New York, NY\", \"unit\": \"fahrenheit\"}"
}
}
]
},
"finish_reason": "tool_calls"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 82,
"completion_tokens": 17,
"total_tokens": 99
}
}curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Get the weather in New York and calculate 15% tip on a $50 bill"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state"
}
},
"required": ["location"]
}
}
},
{
"type": "function",
"function": {
"name": "calculate_tip",
"description": "Calculate tip amount for a bill",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"bill_amount": {
"type": "number",
"description": "The total bill amount"
},
"tip_percentage": {
"type": "number",
"description": "The tip percentage (e.g., 15 for 15%)"
}
},
"required": ["bill_amount", "tip_percentage"]
}
}
}
],
"tool_choice": "auto",
"parallel_tool_calls": true
}'1. 自动选择 ("auto") - 默认行为，模型自动决定是否调用工具：
{
"tool_choice": "auto"
}2. 强制调用工具 ("required") - 模型必须调用至少一个工具：
{
"tool_choice": "required"
}3. 禁用工具调用 ("none") - 模型不会调用任何工具：
{
"tool_choice": "none"
}4. 指定特定工具 - 强制调用指定的工具：
{
"tool_choice": {
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather"
}
}
}启用 parallel_tool_calls 允许模型在单次响应中调用多个工具：
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Get weather for both New York and London"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
],
"parallel_tool_calls": true
}'工具调用也支持流式响应：
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the weather like in Tokyo?"
}
],
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
],
"stream": true
}'完整的工具调用对话通常包含以下步骤：
- 用户请求 - 用户提出需要工具协助的问题
- 模型工具调用 - 模型决定调用相应工具并返回工具调用信息
- 工具执行 - 客户端执行工具调用并获取结果
- 提交工具结果 - 将工具执行结果提交给模型
- 模型最终响应 - 模型基于工具结果生成最终回答
# 步骤4: 提交工具执行结果
curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "What is the weather like in New York?"
},
{
"role": "assistant",
"content": null,
"tool_calls": [
{
"id": "call_abc123",
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"arguments": "{\"location\": \"New York, NY\"}"
}
}
]
},
{
"role": "tool",
"tool_call_id": "call_abc123",
"content": "{\"temperature\": \"22°C\", \"condition\": \"sunny\", \"humidity\": \"60%\"}"
}
]
}'| 参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
|---|---|---|---|
model |
string | 是 | 模型名称，如 gpt-4, claude-3-sonnet-20240229 |
messages |
array | 是 | 对话消息数组 |
stream |
boolean | 否 | 是否启用流式响应 |
temperature |
number | 否 | 温度参数 (0-2) |
max_tokens |
integer | 否 | 最大生成 token 数 |
top_p |
number | 否 | Top-p 采样参数 |
stop |
string/array | 否 | 停止词 |
tools |
array | 否 | 工具定义数组，最多128个工具 |
tool_choice |
string/object | 否 | 工具选择策略："auto", "none", "required" 或指定工具对象 |
parallel_tool_calls |
boolean | 否 | 是否允许并行工具调用，默认为 true |
tools 参数结构：
{
"tools": [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "function_name",
"description": "Function description",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"param_name": {
"type": "string",
"description": "Parameter description"
}
},
"required": ["param_name"]
}
}
}
]
}工具调用限制：
- 最多支持 128 个工具定义
- 函数名称长度：1-64 字符
- 函数名称只能包含字母、数字、下划线和连字符
- 函数描述最长 1024 字符
- 参数 schema 最大 100KB
当分组配置启用了"原生接口响应"时，可以使用Gemini原生API格式进行调用：
端点: POST /v1/beta/models/{model}/generateContent
curl -X POST http://localhost:8080/v1/beta/models/gemini-2.5-pro/generateContent \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Hello, how are you?"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"temperature": 0.7,
"maxOutputTokens": 1000,
"topP": 0.9
}
}'端点: POST /v1/beta/models/{model}/streamGenerateContent
curl -X POST http://localhost:8080/v1/beta/models/gemini-2.5-pro/streamGenerateContent \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token" \
-d '{
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Tell me a story"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"temperature": 0.8,
"maxOutputTokens": 2000
}
}'{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"text": "Hello! I'm doing well, thank you for asking..."
}
],
"role": "model"
},
"finishReason": "STOP",
"index": 0
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 25,
"totalTokenCount": 35
}
}端点: GET /v1/beta/models
curl -X GET http://localhost:8080/v1/beta/models \
-H "Authorization: Bearer your-access-token"端点: GET /v1/models
curl -X GET http://localhost:8080/v1/models \
-H "Authorization: Bearer your-access-token"可以通过查询参数指定提供商分组：
curl -X GET "http://localhost:8080/v1/models?provider_group=openai_official" \
-H "Authorization: Bearer your-access-token"- 多提供商管理: 统一管理多个AI提供商的配置
- 实时监控: 显示各提供商的API密钥状态和健康状况
- 分组管理: 创建、编辑、删除提供商分组
- 密钥验证: 实时验证API密钥的有效性
- 模型测试: 测试各提供商的模型可用性
- 模型重命名配置: 通过Web界面配置模型别名映射
- 参数覆盖设置: 可视化配置分组级别的JSON请求参数覆盖
- 请求日志查看: 详细的API请求和响应日志记录
- 统计分析: API密钥使用统计和模型调用分析
- 自动刷新功能: 实时更新状态信息
- 智能表单: 下拉选择实际模型名称，避免输入错误
curl http://localhost:8080/healthcurl http://localhost:8080/admin/statuscurl http://localhost:8080/admin/keys# 获取所有请求日志
curl http://localhost:8080/admin/logs
# 按API密钥筛选日志
curl "http://localhost:8080/admin/logs?api_key=sk-or****1234"
# 分页查询日志
curl "http://localhost:8080/admin/logs?limit=20&offset=0"
# 获取日志详情
curl http://localhost:8080/admin/logs/123
# 获取API密钥统计
curl http://localhost:8080/admin/logs/stats/api-keys
# 获取模型使用统计
curl http://localhost:8080/admin/logs/stats/models# 基本运行命令
docker run -d \
--name turnsapi \ # 容器名称
-p 8080:8080 \ # 端口映射 (主机:容器)
-v $(pwd)/config:/app/config \ # 配置文件挂载
-v $(pwd)/logs:/app/logs \ # 日志目录挂载
-v $(pwd)/data:/app/data \ # 数据库目录挂载
bradleylzh/turnsapi:latest # 镜像地址
# 查看容器状态
docker ps
# 查看容器日志
docker logs turnsapi
# 实时查看日志
docker logs -f turnsapi
# 停止容器
docker stop turnsapi
# 重启容器
docker restart turnsapi
# 删除容器
docker rm turnsapi
# 更新到最新版本
docker pull bradleylzh/turnsapi:latest
docker stop turnsapi
docker rm turnsapi
# 然后重新运行上面的 docker run 命令创建 docker-compose.yml 文件：
version: '3.8'
services:
turnsapi:
image: bradleylzh/turnsapi:latest
container_name: turnsapi
restart: unless-stopped
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- ./config:/app/config
- ./logs:/app/logs
- ./data:/app/data
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
healthcheck:
test: ["CMD", "wget", "--no-verbose", "--tries=1", "--spider", "http://localhost:8080/health"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s使用 Docker Compose：
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f
# 停止服务
docker-compose downDocker 运行时会自动创建以下目录映射：
./config→/app/config(配置文件)./logs→/app/logs(应用日志)./data→/app/data(SQLite数据库)
确保这些目录存在并有适当的权限：
mkdir -p config logs data
chmod 755 config logs data-
服务启动失败
- 检查配置文件格式是否正确
- 确保端口未被占用
- 验证 API 密钥格式
-
Docker 相关问题
- 确保 Docker 已正确安装并运行
- 检查端口 8080 是否被占用：
netstat -tlnp | grep 8080 - 验证目录挂载权限：
ls -la config logs data - 查看容器日志：
docker logs turnsapi
-
API 请求失败
- 检查 API 密钥是否有效
- 确认网络连接正常
- 查看日志文件获取详细错误信息
-
流式响应异常
- 确保客户端支持 Server-Sent Events
- 检查防火墙和代理设置
-
数据库问题
- 确保
data目录有写入权限 - 检查 SQLite 数据库文件是否正常创建
- 查看应用日志中的数据库相关错误
- 确保
# 查看实时日志
tail -f logs/turnsapi.log
# 查看错误日志
grep "ERROR" logs/turnsapi.logauth:
enabled: true
username: "your-admin-username"
password: "your-strong-password-123!"
session_timeout: "8h"- 🛠️ 完整工具调用支持: 全面支持 OpenAI Function Calling API，包括工具定义、工具选择和并行工具调用
- 🔧 工具调用验证: 完善的工具调用参数验证，包括函数名称格式、参数schema验证等
- 📊 工具调用日志: 请求日志系统增加工具调用信息记录，支持工具调用统计分析
- 🚨 工具调用错误处理: 专门的工具调用错误类型和详细错误信息
- 🧪 全面测试覆盖: 为工具调用功能编写了完整的单元测试和集成测试
- 📖 详细文档: 完善的工具调用API文档和使用示例
- 🔄 流式工具调用: 支持工具调用的流式响应处理
- ⚡ 并行工具调用: 支持在单次请求中并行调用多个工具
- 🌐 原生接口响应: 支持返回提供商原生响应格式，不进行OpenAI兼容转换
- 🔗 Gemini原生API端点: 暴露
/v1/beta端点，完全兼容Google Gemini原生API调用 - ⚡ RPM限制功能: 支持分组级别的每分钟请求数限制，防止配额过度消耗
- 🎛️ Web界面增强: 新增原生响应和RPM限制配置选项
- 🔄 流式响应优化: 原生模式下直接返回提供商的原始SSE数据流
- 🛠️ 数据库迁移: 自动迁移数据库结构，支持新配置字段
- 🐛 类型修复: 修复前端数字字段类型转换问题
- 🏷️ 模型重命名映射: 支持为不同分组的模型设置别名，统一模型名称管理
- ⚙️ JSON参数覆盖: 支持分组级别的请求参数覆盖（temperature、max_tokens等）
- 🔄 智能路由重试: 增强的故障转移机制，自动选择最佳分组进行重试
- 🎯 智能表单: Web界面优化，实际模型名称支持下拉选择
- 💾 配置持久化: 模型映射和参数覆盖配置正确保存到数据库
- 🐛 Bug修复: 修复配置数据传递和显示问题
- ✨ 多提供商支持: 新增对 OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude、Azure OpenAI 等多个提供商的支持
- 🚀 生产模式优化: 添加
server.mode配置，支持 debug/release/test 模式 - 🔧 配置升级: 从单一 OpenRouter 配置升级为多提供商分组配置
- 📊 增强监控: 新增多提供商健康检查和状态监控
- 🎛️ 管理界面: 全新的分组管理界面，支持动态配置
- 🔑 密钥验证: 实时验证各提供商API密钥的有效性
- 🧪 模型测试: 支持测试各提供商的模型可用性
- 📈 向后兼容: 完全兼容旧版本配置文件
- 基础的 OpenRouter API 代理功能
- 单一提供商支持
- 基本的密钥轮询和监控
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