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当前你家常用AI常用器
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AI工具

当前你家常用AI常用器

基于 Go · 开源免费,本地部署,数据完全自主可控
英文名:model-hotel
⭐ 7 Stars 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
installableaiai-toolsdiscoveryfailoverllmgo
✦ AI Skill Hub 推荐

当前你家常用AI常用器 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

当前你家常用AI常用器 是一款基于 Go 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是installable、ai、ai-tools、discovery领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
当前你家常用AI常用器 依赖 Go 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Go 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 当前你家常用AI常用器 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

当前你家常用AI常用器。常用一个系统给管球的常用器。常用一个系统给管球的常用器。

当前你家常用AI常用器 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 installable、ai、ai-tools 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 7
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
AI工具
Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

当前你家常用AI常用器。常用一个系统给管球的常用器。常用一个系统给管球的常用器。

当前你家常用AI常用器 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 installable、ai、ai-tools 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/hugalafutro/model-hotel@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/hugalafutro/model-hotel
cd model-hotel
go build -o model-hotel .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/hugalafutro/model-hotel/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
model-hotel --help

# 基本运行
model-hotel [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/hugalafutro/model-hotel
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# model-hotel 配置说明
# 查看配置选项
model-hotel --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export MODEL_HOTEL_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 62/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<p align="center"> <img src="docs/logo.svg" alt="Model Hotel"><br> <em>"Because we have LiteLLM at home"</em> </p> <br>

<p align="center"><strong>Multi-Provider AI Gateway</strong></p>

<p align="center"> <a href="/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/hugalafutro/model-hotel/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI"></a> <a href="go.mod"><img src="https://img.shields.io/github/go-mod/go-version/hugalafutro/model-hotel" alt="Go Version"></a> <a href="https://goreportcard.com/report/github.com/hugalafutro/model-hotel"><img src="https://goreportcard.com/badge/github.com/hugalafutro/model-hotel" alt="Go Report"></a> <a href="https://codecov.io/github/hugalafutro/model-hotel"><img src="https://codecov.io/github/hugalafutro/model-hotel/branch/master/graph/badge.svg" alt="Coverage"></a> <a href="https://hub.docker.com/r/hugalafutro/model-hotel"> <img src="https://img.shields.io/docker/pulls/hugalafutro/model-hotel.svg" alt="Docker Pulls"> </a> <br> <img src="https://img.shields.io/badge/Go-00ADD8?logo=go&logoColor=white" alt="Go"> <img src="https://img.shields.io/badge/TypeScript-3178C6?logo=typescript&logoColor=white" alt="TypeScript"> <img src="https://img.shields.io/badge/React-61DAFB?logo=react&logoColor=black" alt="React"> <img src="https://img.shields.io/badge/PostgreSQL-4169E1?logo=postgresql&logoColor=white" alt="PostgreSQL"> <img src="https://img.shields.io/badge/Docker-2496ED?logo=docker&logoColor=white" alt="Docker"> </p>

AI-Assisted Project Disclaimer:<br>Human judgment applied at every stage, particularly around architectural decisions, UX flows, and quality control.<br>

Made in CodeNomad with OpenCode.<br>From around version 0.4 the app was used as opencode model provider for its own development.

<details> <summary>📊 opencode stats (click to expand)</summary>

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       OVERVIEW                         │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│Sessions                                          2,038 │
│Messages                                         74,164 │
│Days                                                 38 │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    COST & TOKENS                       │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│Total Cost                                      $112.90 │
│Avg Cost/Day                                      $2.97 │
│Avg Tokens/Session                                 2.8M │
│Median Tokens/Session                            585.8K │
│Input                                           2695.8M │
│Output                                            18.8M │
│Cache Read                                      3026.4M │
│Cache Write                                        4.1M │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
</details>

<a href="https://github.com/aovestdipaperino/tokensave">Tokens Saved<a><br><br> Meet the oh-my-opencode-slim team:<br><br><img src="https://img.shields.io/badge/GLM_5.1-orchestrator,%20council,%20commit%20review-8B5CF6?style=flat" alt="GLM 5.1"> <img src="https://img.shields.io/badge/Kimi_K2.6-designer-06B6D4?style=flat" alt="Kimi K2.6"> <img src="https://img.shields.io/badge/DeepSeek_V4_Pro-oracle,%20council-E53E3E?style=flat" alt="DeepSeek V4 Pro"> <img src="https://img.shields.io/badge/Qwen3_Coder_480B-council-F59E0B?style=flat" alt="Qwen3 Coder"><br><img src="https://img.shields.io/badge/Qwen3.5_397B-fixer-F59E0B?style=flat" alt="Qwen3.5 397B"> <img src="https://img.shields.io/badge/DeepSeek_V4_Pro-librarian-E53E3E?style=flat" alt="DeepSeek V4 Pro"> <img src="https://img.shields.io/badge/Gemini_3_Flash-observer-4285F4?style=flat" alt="Gemini 3 Flash"><br><br><img src="https://img.shields.io/badge/Claude_Opus_4.7-code%20review-D97706?style=flat" alt="Claude Opus 4.7"> <img src="https://img.shields.io/badge/Grok_4.3-code_review-FF4500?style=flat" alt="Grok 4.3"><br> </div><br>

A single OpenAI-compatible endpoint that sits in front of all your LLM providers. Models are auto-discovered the moment you add a provider and optionally on schedule; failover groups form automatically around shared model names and retry transparently when a provider goes down; no prompt data is ever stored.


Dashboard

Critical requirements for a working restore

RequirementDetails
**MASTER_KEY must match**Provider API keys are AES-256-GCM encrypted using a key derived from MASTER_KEY via Argon2id. Restoring with a different MASTER_KEY will leave all provider keys unrecoverable. The app will start, but key decryption will fail.
**Admin token is not in the backup**The admin token hash lives in DATA_DIR/admin-token on the filesystem, not in the database. If that file is lost, a new token is auto-generated on next boot. Check startup logs for the new token.
**Virtual keys are irrecoverable**Virtual keys are stored as SHA-256 hashes only. Plaintext virtual keys are never persisted. If you lose the plaintext keys, they cannot be recovered from the backup (by design).

[<img src="docs/icons/quickstart.svg" width="20" height="20" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;" alt=""> Deploy without Git](#-deploy-without-git)

No git clone needed. Create two files and go:

1. Create .env with your secrets:

```bash

Via Docker

docker exec -i postgres-container pg_restore --clean --if-exists -U user -d dbname < backup_file.dump ```

[<img src="docs/icons/quickstart.svg" width="20" height="20" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;" alt=""> Quick Start](#-quick-start)

git clone <repository-url>
cd model-hotel

cp .env.example .env
nano .env          # set a strong MASTER_KEY and POSTGRES_PASSWORD

docker compose -f docker-compose.yml -f compose.dev.yml up --build -d

For development, use the dev compose override: docker compose -f docker-compose.yml -f compose.dev.yml up -d. To use the prebuilt image instead of building from source, edit docker-compose.yml: comment out build: . and uncomment the image: line.

The admin token is displayed once in the logs on first run and will never be shown again:

docker compose -f docker-compose.yml -f compose.dev.yml logs app | grep "ADMIN_TOKEN="

If you lose the token, delete .data/admin-token and restart to generate a new one.

You can also set a fixed admin token via the ADMIN_TOKEN environment variable.

Open http://localhost:8081, log in with that token, add your first provider, and start proxying.

[!TIP] The admin token appears only once in the logs on first run. If you lose it, delete .data/admin-token and restart to generate a new one, or set a fixed token via the ADMIN_TOKEN env var.
Security: The Docker socket is disabled by default in docker-compose.yml (production). The compose.dev.yml override enables it for local development. Only use the dev override in trusted environments.

API Example

```bash

[<img src="docs/icons/settings.svg" width="20" height="20" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;" alt=""> Real-Time Events & System Status](#-real-time-events--system-status)

A live SSE event bus delivers toast notifications for discovery outcomes, model disabling events, token counting errors, circuit breaker state transitions, and stale-request alerts straight to the dashboard. Failover retries during proxying are logged but not pushed as SSE events. The sidebar polls system stats every 10 seconds, showing CPU, memory, disk I/O, and network throughput with color-coded warnings (orange at 75%, red at 90%). When running under Docker Compose, stats are aggregated across containers; otherwise, cgroup metrics are used. Goroutine count, database health (size, connections, cache hit ratio), API uptime, and process count are also displayed.


Settings

ADMIN_TOKEN: openssl rand -hex 16 (optional; auto-generated if empty)

MASTER_KEY=<your-master-key> POSTGRES_PASSWORD=<your-postgres-password> ADMIN_TOKEN=


**2.** Create `docker-compose.yml`:


<details>
<summary>docker-compose.yml (click to expand, then copy)</summary>
yaml name: model-hotel services: app: # Build from source (default): build: context: . args: VERSION: ${VERSION:-dev} # Prebuilt images (uncomment 1 image according to registry preference, comment out build above): # image: ghcr.io/hugalafutro/model-hotel:latest # image: hugalafutro/model-hotel:latest ports: - "${HOST_PORT:-8081}:8080" environment: - MASTER_KEY=${MASTER_KEY:?MASTER_KEY must be set in .env} - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER:-modelhotel} - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD:?POSTGRES_PASSWORD must be set in .env} - POSTGRES_HOST=db - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB:-modelhotel} - ADMIN_TOKEN=${ADMIN_TOKEN:-} - ALLOW_HTTP_PROVIDERS=false - DATA_DIR=/data - RATE_LIMIT_ENABLED=true - DEBUG_LOG=false - CORS_ORIGINS=http://localhost:5173,http://localhost:${HOST_PORT:-8081} - ALLOWED_PROVIDER_HOSTS= volumes: - ./.data:/data # Docker socket (disabled by default for security). # Enable to show container-level stats in the sidebar (CPU, memory per container). # ⚠️ Granting Docker socket access allows the container to control the Docker daemon. # Only enable if you trust the deployment environment. # - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro restart: unless-stopped depends_on: db: condition: service_healthy db: image: postgres:16-alpine command: ["postgres", "-c", "log_min_error_statement=panic", "-c", "log_min_messages=error", "-c", "log_checkpoints=off"] environment: - POSTGRES_USER=${POSTGRES_USER:-modelhotel} - POSTGRES_PASSWORD=${POSTGRES_PASSWORD:?POSTGRES_PASSWORD must be set in .env} - POSTGRES_DB=${POSTGRES_DB:-modelhotel} volumes: - ./.data/pgdata:/var/lib/postgresql/data ports: - "5432:5432" healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U ${POSTGRES_USER:-modelhotel}"] interval: 5s timeout: 5s retries: 5

</details>


**3.** Deploy:
bash docker compose -f docker-compose.yml -f compose.dev.yml up --build -d ```

Note: The docker-compose.yml content above is the production compose (auto-synced by a GitHub Action). For development, layer the compose.dev.yml override: docker compose -f docker-compose.yml -f compose.dev.yml up -d. If you want the prebuilt image instead of building from source, uncomment the image: line and comment out build: . in the compose file.

[<img src="docs/icons/providers.svg" width="20" height="20" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;" alt=""> One Endpoint, Many Providers](#-one-endpoint-many-providers)

Add any OpenAI-compatible provider (Anthropic, DeepSeek, KoboldCPP, LMStudio, NanoGPT, OpenRouter, Z.AI, x.ai, Google AI Studio, Cohere, Ollama, Ollama Cloud, OpenCode Go, OpenCode Zen, OpenAI, or your own), and call them all through the same /v1/chat/completions endpoint. The proxy handles model ID mapping and failover transparently. Provider API keys are encrypted with AES-256-GCM at rest using your MASTER_KEY; only the proxy ever sees the decrypted credentials. Keyless providers (e.g. OpenCode Zen free models, local Ollama) are also supported (no API key required).


Providers

[<img src="docs/icons/api.svg" width="20" height="20" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;" alt=""> Interactive Chat & Arena](#-interactive-chat--arena)

The dashboard includes a built-in Chat interface for testing models interactively, with support for system personas (presets or custom prompts), generation parameters (temperature, top_p, max_tokens, min_p, top_k, frequency/presence penalties), and streaming responses with collapsible thinking-block rendering. Vision-capable models show an image upload button: attach a photo for the model to describe or analyze. Audio-capable models show an audio upload button for sending audio input. Attachments are sent as OpenAI-compatible multimodal content parts (image_url, input_audio). Switch to Conversation mode to watch two models talk to each other: enter a starter prompt, set the number of rounds and optional delay between turns, and observe the back-and-forth with per-message metrics (duration, tokens, chars/sec).


Chat

Arena mode offers two sub-modes: Competition runs bracket tournaments where models face off in pairwise matchups. Vote for winners, and the bracket auto-advances to the next round until a champion emerges. Compare places two or more models in a grid with the same prompt for parallel evaluation, with per-slot personas and voting. Both modes support per-model generation parameters, streaming with thinking-block rendering, and per-response metrics. Past sessions are saved to an arena history modal for review and restoration.


Arena
🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-23

常用AI常用器。常用一个系统给管球的常用器。常用一个系统给管球的常用器。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要 model-hotel 解决具体问题的开发者与运营人员
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:model-hotel 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
model-hotel 中文教程model-hotel 安装报错怎么办model-hotel Docker 部署model-hotel 与同类工具对比model-hotel 最佳实践model-hotel 适合谁用

⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要 model-hotel 解决具体问题的开发者与运营人员
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

model-hotel 是一款Go开发的AI辅助工具。开源AI工具:"Because we have LiteLLM at home"。⭐7 · Go 主要应用场景包括:常用一个系统给管球的常用器。常用一个系统给管球的常用器。。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,当前你家常用AI常用器 在AI工具赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

📚 深入学习 当前你家常用AI常用器
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 model-hotel
原始描述 开源AI工具:"Because we have LiteLLM at home"。⭐7 · Go
Topics installableaiai-toolsdiscoveryfailoverllmgo
GitHub https://github.com/hugalafutro/model-hotel
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/hugalafutro/model-hotel

收录时间:2026-05-23 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。