摘要

平时只要你接触多个大模型 provider，就很容易陷入一种低效状态：Base URL 记不住、API Key 到处找、模型参数分散、想看余额和文档还得反复跳网页。所以我做了一个 APIManager：把 API 配置管理、连接测试、模型选择、聊天验证、配置迁移、控制台入口 全部收进一个 Windows 桌面应用里，让它更像一个真正能长期使用的“AI API 工作台”，而不是一次性的调试页面。

项目链接：zhangjun2636808827/APIManager: Manage your API

项目预览

API管理

聊天测试

内置网页

免费 API 参考

下面整理了一些可以免费试用或提供免费额度的大模型 API 平台，适合首次配置 API Manager 时快速体验。免费额度、模型列表和访问规则可能会变化，实际使用前请以各平台官网最新说明为准。

国内平台

平台	API 地址	免费额度	特点	限制
智谱 AI	open.bigmodel.cn	新用户 2000 万 Token	GLM-4-Flash 永久免费	并发 30
月之暗面 Kimi	platform.moonshot.cn	3 次/分钟，不限 Token 总量	256K 超长上下文	3 RPM
硅基流动	api.siliconflow.cn	1000 RPM/模型	DeepSeek / Qwen3 支持	每模型独立计量
OpenRouter	openrouter.ai	50 次/天免费	国内直连，模型多	免费版限制较多
ModelScope 魔搭	modelscope.cn	2000 次/天	多模态、深度推理	限 200 次/天
阿里通义千问	bailian.console.aliyun.com	新用户测试额度	Qwen3 系列	需申请
百度文心	cloud.baidu.com	需申请	数理逻辑强	需预约
腾讯混元	cloud.tencent.com	新用户测试额度	数学方向强	需申请
字节豆包	volcengine.com	新用户测试额度	多模态，价格低	需申请
讯飞星火	xinghuo.xfyun.cn	新用户测试额度	联网搜索，绘图	需申请
Intern AI	chat.intern-ai.org.cn	10 RPM	InternVL3-78B	密钥 6 个月有效

国际平台

平台	API 地址	免费额度	特点	需要魔法
Google AI Studio	generativelanguage.googleapis.com	Gemini 2.5 Flash: 30 RPM / 1440 RPD	多模态，性能强	✅
GitHub Models	models.github.ai	15 RPM / 150 RPD	GPT-4.1 / 4o，GitHub 账户即用	❌
HuggingFace	huggingface.co	每月可变积分	开源模型宝库	部分需要
Groq	groq.com	1000 次/天	LPU 超快推理	✅
Cloudflare Workers AI	developers.cloudflare.com	10000 Neurons/天	全球 CDN 加速	❌
NVIDIA NIM	integrate.api.nvidia.com	开发者计划免费	DeepSeek-v3.2	✅
Mistral	console.mistral.ai	1 req/s，500K tokens/min	欧洲高性能模型	✅
Cerebras	inference.cerebras.ai	30 RPM，60K tokens/min	极速推理，需等待列表	✅
Scaleway Generative	scaleway.com	100 RPM，200K tokens/min	免费测试中	✅
OVH AI Endpoints	endpoints.ai.cloud.ovh.net	12 RPM	开源模型	✅
Together Free	together.ai	Meta-Llama 系列	无具体限制说明	✅
Fireworks AI	fireworks.ai	免费 $1 积分	高并发支持	✅
AI21 Labs	ai21.com	$10 积分，无需信用卡	Jamba 系列	✅
Cohere	api.cohere.ai	20 RPM	command-a 系列	✅

为什么我要做这个项目

这几年大家都在聊模型、聊能力、聊价格，但真正每天会消耗开发者时间的，往往不是“有没有模型可用”，而是那些特别碎的事情。你可能同时在用 OpenAI-compatible 接口、Anthropic 接口，手里有不止一个 provider；每次换模型，要重新看 Base URL、填 API Key、调参数；想确认接口到底通不通，还得自己发请求；想去看余额、用量、账单、文档，又得在浏览器里翻半天。我想做的，不是再套一个“聊天外壳”，而是把这些零散但高频的动作，收拢成一个真正能落地使用的桌面工具。
所以 APIManager 的定位很明确：它不是只负责“问一句模型回一句”，而是把配置、测试、聊天、迁移、入口管理这些环节全部连起来。 这也是它和很多单一聊天工具不太一样的地方。

这个项目到底是什么？

APIManager 是一个基于 Tauri 2、React 18、TypeScript、Vite、Tailwind CSS 构建的 Windows 桌面工具。
它的核心作用，是统一管理多个大模型 API 配置，并且围绕“实际使用”做了一整套流程：

• 管理多个 API
• 支持 OpenAI-compatible 和 Anthropic
• 直接测试连接
• 拉取模型列表并选择默认模型
• 基于当前选中的 API 直接聊天
• 保存和迁移配置
• 在应用内查看 provider 的控制台、余额页、用量页、文档页等常用入口

你可以把它理解成：一个专门给 AI API 使用者准备的桌面控制台。
不是给某一家模型做壳，而是给“经常切 provider、切模型、切配置的人”做一个更顺手的工作台。

它能解决什么问题？

这个项目最有价值的地方，在于它解决的不是一个大而空的问题，而是一串特别真实的小问题：

第一，配置分散。
一个 API 配置里，不只是名称和 Key，还能保存 Base URL、默认模型、备注、AI 描述、模型参数，以及多个 provider 常用网址。修改后还会自动保存，不需要反复点保存按钮。

第二，验证麻烦。
项目内置了“测试连接”流程，先做基础连通性测试，再尝试生成模型档案；OpenAI-compatible provider 会先请求 GET /models，再尝试 POST /chat/completions，并把模型名称、能力、适合场景、限制等信息写进“AI 描述”字段。甚至当模型档案测试阶段遇到 529 overloaded 或网络错误时，也不会直接把整个连接判死。这个细节非常实用。

第三，聊天验证和配置管理脱节。
很多时候你配完 API，真正想做的是“马上试一下”。APIManager 直接把聊天页接上来了，支持流式输出、非流式输出、停止生成、会话管理和本地历史持久化，而且每个 API 还能独立保存聊天会话。

第四，迁移和备份不方便。
这个项目支持脱敏导出，也支持包含 API Key 的加密导出；加密方案写得很明确，用的是 PBKDF2 + AES-GCM + 随机 salt + 随机 iv，适合换电脑时完整迁移。对于经常折腾环境的人，这一点真的很加分。

适合谁体验

如果你符合下面这几类人，我觉得你会对这个项目有兴趣：

• 经常切换不同大模型 provider 的开发者
• 想把 API 配置、模型测试、聊天验证放到一个地方的人
• 手里有多套 API，容易忘 Base URL、默认模型、参数设置的人
• 经常换电脑，想安全迁移配置的人
• 喜欢折腾 AI 工具，也愿意支持独立开发者项目的人

结语

如果你最近也在频繁接触各种大模型 API，或者你身边有朋友正被“配置太乱、切换太烦、验证太碎”这件事折腾，欢迎去 GitHub 看看这个项目。

觉得有用，帮我点个Star；觉得方向不错，欢迎转发、交流、提建议。一个项目能不能继续被认真做下去，很多时候就靠这些真实的反馈。项目地址见上方仓库引用。