《WaLiAPI - 本地 LLM API 网关》开篇：学习指引

作者：小傅哥
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沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄

一、项目介绍

大家好，我是技术UP主小傅哥。

今天开启一个 VibeCoding 新项目 ——《WaLiAPI - 本地 LLM API 网关》。该套项目，使用 AI IDE 工具完成，章节内带有开发提示词。帮助大家在一个具体场景下，通过 AI IDE 完成项目实现。

你是否遇到过这样的场景？

• 想用 Claude 的模型，但 Claude 的 API 格式和 OpenAI 不一样，要改代码。
• 想同时用 OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini，但每家 API Key、Base URL、调用方式都不同。
• 想做个负载均衡，让请求自动分配到不同的 API 供应商，一个挂了自动切换。
• 想知道每次 AI 对话花了多少 Token、调用了什么参数、消耗了多少配额。
• 担心发给 AI 的请求中泄露了 API Key、私钥、敏感文件路径。

WaLiAPI 就是来解决这些问题的！ 它是一个本地运行的 LLM API 网关桌面软件，将各供应商 API 统一转换为 OpenAI 兼容协议，提供多渠道管理、密钥管理、负载均衡、请求日志、安全审计等完整能力。

二、项目能做什么

2.1 核心功能

🔌 多渠道管理

• 支持 OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini、智谱、通义、Moonshot、豆包、Ollama 及自定义渠道
• 优先级 + 权重的负载均衡策略
• 模型映射（渠道级别 model mapping，请求模型名 → 上游模型名）

🔑 密钥管理

• 为下游应用生成 sk-waliapi-* 格式的本地访问密钥
• 支持配额限制与启用/禁用
• 自定义删除确认弹窗，避免误操作

📊 仪表盘

• 请求统计、Token 消耗一览
• 渠道状态与服务可用率
• 平均延迟监控

📝 请求日志

• 完整记录每次 API 调用的请求体、模型参数、工具调用、Token 消耗与响应状态
• 支持按关键词、密钥、渠道、模型、日期范围搜索筛选
• 日志详情展示对话构成、工具标签、请求参数、网关路由与原始 JSON

🛡️ 安全审计中心

• 风险检测引擎：自动扫描请求中的敏感信息泄露（API Key、私钥、JWT、Cookie、Bearer Token）、敏感文件路径、Unicode 隐写字符、可疑工具调用、网络风险、追踪像素
• 风险等级：clean / info / low / medium / high / critical，综合评分 0-100
• 策略模式：只审计 / 警告 / 脱敏 / 阻断
• 规则管理：内置 25 条风险规则 + 自定义黑白名单
• 日志展示：请求列表新增安全等级 Badge，详情页展示风险摘要

⚙️ 设置中心

• 深色 / 浅色 / 跟随系统主题切换
• 最小化到托盘、关闭到托盘、开机自启
• 失败自动重试策略配置

📡 流式响应

• 完整 SSE 流式转发，兼容 ChatBox / NextChat / OpenAI SDK 等下游客户端