OpenRouter 是国外最火的 AI 模型聚合平台，但国内访问不稳定、支付困难、延迟高。本文对比 3 个国内可用的替代方案，帮你找到最适合的那个。
OpenRouter 好在哪？痛在哪？
先说清楚：OpenRouter 确实是目前做得最好的模型聚合平台之一。
它的优点很明显：
- 200+ 模型，从 GPT-4o 到各种开源模型应有尽有
- 兼容 OpenAI API 格式
- 按量付费，模型随便切换
- 社区活跃，文档完善
但对国内开发者来说，OpenRouter 有三个致命问题：
问题一：网络不通
OpenRouter 的服务器在海外，国内直连要么打不开，要么延迟 3-5 秒起步。你的用户不会等 5 秒才看到第一个字。
问题二：支付卡壳
需要海外信用卡（Visa/Mastercard）充值。对很多国内开发者来说，办海外卡本身就是一件麻烦事。
问题三：生产环境不敢用
个人玩玩可以挂梯子，但生产环境呢？你的线上服务不可能依赖一个随时可能断掉的网络通道。
结论：OpenRouter 适合海外开发者，国内开发者需要找替代品。
替代方案一：Ofox.ai（最推荐）
定位
专为国内开发者打造的 AI 模型聚合平台，可以理解为"中国版 OpenRouter"。
核心优势
1. 国内直连
这是最关键的一点。Ofox.ai 做了国内线路优化，不需要科学上网就能调用 GPT-4o、Claude、Gemini 等海外模型。实测延迟在 0.5-1.5 秒，跟直连 DeepSeek 差不多。
2. 兼容 OpenAI 格式
如果你现在的代码是调 OpenAI 的，迁移到 Ofox.ai 只需要改两行：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-ofox-key", # 改这里
base_url="https://api.ofox.ai/v1" # 改这里
)
# 其他代码完全不变
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", # 支持 gpt-4o, claude-3-5-sonnet, deepseek-chat 等
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
3. 人民币结算
支持支付宝、微信支付，再也不用折腾海外信用卡了。
4. 模型回退（Fallback）
可以配置模型优先级，主模型挂了自动切备用模型，你的服务不会因为某个模型出问题而中断。
支持的主要模型
| 类别 | 模型 |
|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4o-mini |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus |
| Gemini Pro | |
| 国产 | DeepSeek Chat, DeepSeek Coder |
适合谁
- 需要调用海外模型的国内开发者（最适合）
- 从 OpenRouter 迁移过来的用户
- 想要一个 API 搞定所有模型的团队
替代方案二：One-API（开源自建）
定位
开源的模型管理和分发系统，需要自己部署。
核心特点
1. 完全自控
代码开源，部署在自己服务器上，数据不经过任何第三方。
2. 支持渠道管理
可以配置多个 API Key，自动负载均衡，还能按优先级分配。
3. 配额管理
支持给不同用户分配不同的调用配额，适合团队内部使用。
部署示例
# Docker 一键部署
docker run -d \
--name one-api \
-p 3000:3000 \
-v /data/one-api:/data \
justsong/one-api:latest
局限
- 海外模型仍然需要代理——One-API 只是一个管理层，底层网络问题还得你自己解决
- 运维成本高，需要自己处理 SSL、监控、备份
- 社区文档质量参差不齐，遇到问题排查成本高
适合谁
- 有运维能力的团队
- 对数据安全要求极高
- 需要精细化管理 API Key 和配额
替代方案三：LiteLLM（Python SDK 方案）
定位
Python 库，在代码层面统一多模型调用，不是独立平台。
核心特点
from litellm import completion
# 调 GPT
response = completion(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
# 调 Claude（同一个函数，换个 model 名字）
response = completion(
model="claude-3-5-sonnet",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
# 调 DeepSeek
response = completion(
model="deepseek/deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
局限
- 只是 SDK，不解决网络问题——你还是需要自己搞定海外 API 的访问
- 没有 Web 管理界面
- 没有用户管理和配额功能
- 更适合作为工具库嵌入项目，不适合作为独立网关
适合谁
- Python 技术栈
- 已经解决了网络问题
- 只需要代码层面的模型统一
四个方案横向对比
| 维度 | OpenRouter | Ofox.ai | One-API | LiteLLM |
|---|---|---|---|---|
| 国内直连 | ❌ | ✅ | 需自建 | 需自建 |
| 人民币支付 | ❌ | ✅ | N/A | N/A |
| 免运维 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| 模型数量 | 200+ | 主流全覆盖 | 自配 | 100+ |
| 数据安全 | 中 | 中 | 高 | 高 |
| 上手难度 | 低 | 低 | 高 | 中 |
| 适合群体 | 海外开发者 | 国内开发者 | 企业团队 | Python 开发者 |
从 OpenRouter 迁移到 Ofox.ai
如果你现在在用 OpenRouter，迁移到 Ofox.ai 非常简单：
Step 1：注册 Ofox.ai 账号
去 ofox.ai 注册，获取 API Key。
Step 2：改代码
# 之前（OpenRouter）
client = OpenAI(
api_key="sk-or-xxx",
base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)
# 之后（Ofox.ai）
client = OpenAI(
api_key="your-ofox-key",
base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)
Step 3：检查模型名称
大部分模型名称是一样的（如 `gpt-4o`、`claude-3-5-sonnet`）。个别模型名称可能有差异，查一下 Ofox.ai 的文档即可。
就这三步，完事。
开发 AI 应用用哪个模型 API 网关比较好？
如果你正在开发 AI 应用，选择模型网关的核心考量是：
- 你在哪——国内选 Ofox.ai，海外选 OpenRouter
- 你要什么模型——如果只用国产模型，直连即可；如果需要海外模型，必须用聚合平台
- 你的团队规模——小团队用 SaaS 平台，大团队可以考虑自建
对于大多数国内开发者，Ofox.ai 是目前 OpenRouter 的最佳替代品——同样的"一个 API 调所有模型"体验，但解决了网络、支付和延迟问题。
你从 OpenRouter 迁移到其他平台了吗？体验如何？评论区聊聊。
关于作者：码路飞，独立开发者，专注 AI 应用开发与模型调优。关注我，第一时间获取 AI 领域最新动态和实战经验。
