New API 是由 QuantumNous 团队开发的开源 AI 模型聚合管理中转分发系统，基于 One API 项目进行二次开发，旨在为个人用户和企业提供统一的 AI 模型管理解决方案。项目将大语言模型官方调用结构转换为标准化调用格式，实现了对 OpenAI，Claude，Gemini 等主流 AI 模型的统一接入和管理。

截止 2025 年 10 月，New API 已经在 GitHub 获得了超过 11k 星标，项目采用 JavaScript 和 Go 语言作为主要开发语言，项目高频更新。

功能

New API 的核心价值在于其强大的模型聚合能力，系统支持将多种大语言模型转化为统一调用格式，不仅涵盖主流的 OpenAI，Claude ，Google Gemini 还支持多种第三方模型和接口。同时还集成了 Midjourney-Proxy 和 Suno API，满足了用户在文本生成、图像创作和音乐生成等多方面的需求。

在接口格式兼容性方面，New API 实现了多样的支持，原生支持 OpenAI Response 格式，Claude Messages 格式以及 Gemini 格式。并且提供了灵活的格式转换功能，用户可以通过 OpenAI Chat Completions 格式调用 Claude 模型，相反也可以。系统还支持 Rerank 模型（Cohere 和 Jina）。

New API 也支持缓存计费， 可以在系统中配置提示缓存倍率。用户在命中缓存时，按照设定的比例进行计费。有效地降低了 API 调用成本。 功能支持 OpenAI、Azure、DeepSeek 和 Cloud 等主流渠道，缓存倍率可在 0-1 的范围内灵活设置。

New API 为企业用户提供了完善的管理体系。可以按令牌分组模型限制。允许管理员对不同的用户组进行差异化的配置。

New API 也提供了数据可视化。 系统内置了控制台。用户可以直观地使用统计和性能监控界面。用户可以搭配 neko-api-key-tool 实现 key 查询使用配额。

部署

环境要求和准备工作

  • Linux，个人推荐 Ubuntu 24.04
  • Docker 环境

源代码部署

下载项目源码并进入项目目录。

git clone https://github.com/QuantumNous/new-api.git
cd new-api

编辑 docker-compose.yml 文件，配置必要的参数， 比如数据库连接信息、端口映射等配置。

配置完成后，就可以使用以下命令启动服务。

docker-compose up -d

默认使用 3000 端口。部署完成后，可以访问 IP 加端口，进入初始化页面创建管理员账号和密码。

一些关键的配置信息说明。

  • GENERATE_DEFAULT_TOKEN：控制是否为新注册用户生成初始令牌，默认为 false
  • STREAMING_TIMEOUT：流式回复超时时间，默认 300 秒
  • DIFY_DEBUG：控制 Dify 渠道是否输出工作流和节点信息，默认为 true
  • GET_MEDIA_TOKEN：是否统计图片 token，默认为 true
  • UPDATE_TASK：是否更新异步任务（Midjourney、Suno），默认为 true
  • GEMINI_VISION_MAX_IMAGE_NUM：Gemini 模型最大图片数量，默认为 16
  • MAX_FILE_DOWNLOAD_MB：最大文件下载大小，单位 MB，默认为 20
  • AZURE_DEFAULT_API_VERSION：Azure 渠道默认 API 版本，默认为 2025-04-01-preview
  • NOTIFICATION_LIMIT_DURATION_MINUTE：邮件通知限制持续时间，默认 10 分钟
  • NOTIFY_LIMIT_COUNT：用户通知在指定持续时间内的最大数量，默认为 2
  • ERROR_LOG_ENABLED：是否记录并显示错误日志，默认为 false​

使用

New API 提供了非常丰富的接口调用，几乎兼容当前主流的所有 API 调用形式。

鉴权体系说明

系统采用了四级健全机制：公开、用户、管理员、Root Access Token。该令牌在个人设置 - 系统访问令牌中生成。

  • 公开：无需登录
  • 用户：需要用户 AccessToken （middleware.UserAuth）
  • 管理员：需要管理员 AccessToken （middleware.AdminAuth）
  • Root：仅限最高权限用户 AccessToken （middleware.RootAuth）

获取可用模型列表。

const response = await fetch('/api/models', {  
  method: 'GET',  
  headers: {  
    'Content-Type': 'application/json',  
    'Authorization': 'Bearer your_user_token',
    'New-Api-User': 'your_user_id'
  }  
});  
const data = await response.json();