OneLLM是一款面向国产大模型生态的统一控制平面系统，通过集中化管理解决企业使用多模型时面临的三大痛点： 密钥碎片化：用一个虚拟Key统一接入多个厂商API，避免密钥散落各处的问题 成本黑洞：自动记录每次调用的模型、token量、费用等数据，实现精准成本统计 Agent失控：提供预算告警和硬熔断机制，防止AI应用过度消耗资源 系统作为中间网关，兼容OpenAI API格式，开发者只需修改一行代码

上一篇讲了 API Key 管理的各种痛点，这篇直接上实操——怎么用开源项目 OneLLM 搭建统一的模型网关，让你的应用一个 Key 接入 DeepSeek、通义千问、GLM、豆包、Kimi 等 15+ 家国产模型厂商。

本文是 OneLLM「AI 落地说明书」系列的第一篇。我们会用最务实的视角，给出一套创业团队今天就能用的零成本 LLM 管理方案。全文约 2800 字，阅读时间 7 分钟。上个月，一个做 AI 客服的创业朋友给我看了他的 DeepSeek 账单——月消耗 3800 万 Token，折合人民币不到 400 块钱。我说这不挺省的吗？他苦笑：“这是三个人的测试环境跑出来的。三个 Key 散落在不同配置文

趋势一：通用 Token 走向零毛利。DeepSeek 把缓存命中价打到 3 厘，小米把标准输出价打到 3 块——这不是终点。当推理成本继续下降、竞争继续加剧，通用文本生成 Token 的价格最终会趋近于电力成本加上微薄毛利。模型厂商的出路只有两条：要么做到规模最大、成本最低（DeepSeek 路线），要么做出别人做不到的能力来收溢价（智谱路线）。趋势二：定价模式从"按量"走向"按价值"分层。

一行代码切换 DeepSeek/通义/智谱——LLM 网关入门指南