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统一 API 平台

前沿的
统一模型
访问。

Proxy 通过一个网关连接 GPT、Claude、Gemini 等,并内置智能路由、可观测性和成本控制功能。

300+
AI 模型
99.9%
正常运行时间
SLA 保障
<100ms
平均延迟
1/10
相比直接成本
智能路由
⚡ 87ms 24.6M 请求/天
</>
您的请求 model: claude-opus-4 · stream: true
路由
最优模型
🤖
GPT-5.5 112ms
Claude 94ms
Gemini 87ms
99.9%正常运行
98.7%成功率
60%节省成本
baseURL: 'https://proxy.yoga/v1'
model: "deepseek-chat"
99.9%正常运行时间
<100ms平均延迟
60%成本节省
300+AI 模型
核心能力

一个 API,
无限可能。

通过单一网关统一管理所有 AI 模型,智能路由、成本优化、完整可观测性一站式解决。

🔀
智能路由
根据延迟、成本和可用性自动选择最优模型,质量优先策略并具有自动回退机制。
📊
全链路可观测
实时监控每个请求的耗时、Token 用量和费用,完整日志让 AI 成本了如指掌。
💰
成本优化
智能缓存、批量处理策略,相比直接调用官方 API 平均节省 60% 成本。
🛡️
企业级安全
端到端加密传输,数据不落地存储,支持私有化部署,满足合规要求。
极低延迟
全球边缘节点部署,平均响应时间低于 100ms,保障流畅的用户体验。
🔌
零改造接入
兼容 OpenAI SDK 格式,只需更换 baseURL,现有代码无需任何修改。

模型目录

精选模型

优质 ↑ +18%
gpt-4o
OpenAI
OpenAI 旗舰多模态模型,适用于推理、编码、代理工作流和复杂任务。
优质 ↑ +31%
claude-sonnet-4
Anthropic
Anthropic 最强模型,适用于复杂研究、严谨写作和长上下文分析。
热门 ↑ +24%
deepseek-chat
DeepSeek
DeepSeek 旗舰推理模型,性价比极高,适用于编码、数学和中文任务。
浏览全部模型

快速开始

几分钟内发出
第一个请求。

保持现有 API 结构不变,让 Proxy 管理通道、密钥、配额和日志。

01 / 03
🔑
注册获取密钥
注册账号,生成 API 令牌,保留您现有的 OpenAI 兼容客户端。
02 / 03
🔀
选择模型
使用一个端点支持 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 和自定义渠道。
余额
充值使用
按量计费,随充随用
03 / 03
📊
开始调用
复制密钥,修改 baseURL,几行代码即可开始调用所有模型。
sk-••••••••••••••••
API https://proxy.yoga/v1
免费获取 API 密钥

代理工作流

特色智能代理

🔬
研究工作空间
通过 proxy API 接入研究模型,自动收集资料、对比模型产出,生成结构化研究笔记。
运行中 已上线
💻
代码工作流代理
接入 GPT / Claude 代理能力,实现代码审查、重构规划及多模型并行推理。
可用 已上线
🎧
支持自动化
多模型交叉验证回复质量,自动路由请求,确保回答准确一致。
可用 已上线
📈
运营分析师
实时监控 API 调用量、Token 消耗、延迟分布,自动生成运营周报。
可用 已上线

探索模型

按提供商或能力搜索

全部 聊天 图像 代码 嵌入 免费
gpt-4o推理
claude-sonnet-4研究
deepseek-chat多模态
gemini-2.0-flash快速推理

实时排名

需求、稳定性和供应商绩效一目了然。

1
gpt-4oOpenAI
旗舰+18%
2
claude-sonnet-4Anthropic
性能王+31%
3
deepseek-chatDeepSeek
性价比王+24%
4
gemini-2.0-flashGoogle
速度+47%
极简接入

改一行代码,
解锁全部模型。

完全兼容 OpenAI SDK,只需将 baseURL 指向 Proxy 网关。无需任何其他改动,立即获得智能路由和成本优化能力。

进入控制台
quickstart.py
1# 只需修改 base_url,其余代码不变
2
3from openai import OpenAI
4
5client = OpenAI(
6  api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
7  base_url="https://proxy.yoga/v1"
8)
9
10response = client.chat.completions.create(
11  model="deepseek-chat",
12  messages=[{
13    "role": "user",
14    "content": "你好,请介绍一下你自己"
15  }]
16)
17
18print(response.choices[0].message.content)