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自由LLM API
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Agent工作流

自由LLM API

基于 TypeScript · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:freellmapi
⭐ 8.4k Stars 🍴 1.4k Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
LLMOpenAI代理
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:自由LLM API 是一款优质的Agent工作流。已获得 8.4k 颗 GitHub Star,AI 综合评分 8.0 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

自由LLM API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

自由LLM API 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

集成16家LLM提供商的免费层,实现OpenAI兼容代理

自由LLM API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 8.4k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护,定期更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
1.4k

📖 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」。

集成16家LLM提供商的免费层,实现OpenAI兼容代理

自由LLM API 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
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:npm 全局安装
npm install -g freellmapi

# 方式二:npx 直接运行(无需安装)
npx freellmapi --help

# 方式三:项目依赖安装
npm install freellmapi

# 方式四:从源码运行
git clone https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
cd freellmapi
npm install
npm start
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
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
# 命令行使用
freellmapi --help

# 基本用法
freellmapi [options] <input>

# Node.js 代码中使用
const freellmapi = require('freellmapi');

const result = await freellmapi.run(options);
console.log(result);
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
# freellmapi 配置说明
# 查看配置选项
freellmapi --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 FREELLMAPI_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

Features

Feature overview

  • Every OpenAI-style surface/v1/chat/completions, /v1/responses (what Codex CLI needs), /v1/completions (editor ghost-text autocomplete), /v1/images/generations, /v1/videos/generations, /v1/audio/speech, /v1/audio/transcriptions, /v1/embeddings, and /v1/models — streaming and non-streaming, from the official SDKs or any OpenAI-compatible client. API reference →
  • Anthropic Messages API/v1/messages speaks Anthropic's wire format over the same router, so Claude Code and the official Anthropic SDKs run against your free pool. Details →
  • Native Gemini + Ollama surfaces — Gemini CLI can use /v1beta (generateContent, streaming, token counting, models), while opt-in Ollama emulation serves NDJSON chat/generate, tags, metadata, and embeddings for Zed, JetBrains, and other local-model clients.
  • Fusion (multi-model synthesis) — request the virtual fusion model and the router fans your prompt out to a panel of diverse free models in parallel, then a judge model synthesizes one answer from the drafts. Details →
  • Image, video & speech generation/v1/images/generations, /v1/videos/generations, and /v1/audio/speech route across the providers that serve media models; images and speech also accept custom OpenAI-compatible media endpoints. Video jobs are normalized across synchronous and queued providers and return a completed MP4.
  • Tool calling & structured outputs — OpenAI-style tools round-trip across providers (plain-text tool calls are rescued into real tool_calls), plus response_format, seed, logprobs, penalties, and the rest of the sampling params passed through per provider.
  • Smart routing, six strategies — live per-model speed/capability/reliability scores rank your chain; automatic fallover retries the next model on 429/5xx with cooldowns and key rotation. Routing in detail →
  • Unified models & profiles — the same model on several providers collapses into one entry with strict in-group failover; named fallback-chain profiles (a coding chain, a vision chain) switch from the dashboard or per request via auto:<profile>.
  • Per-key rate tracking — RPM/RPD/TPM/TPD counters per (platform, model, key) that learn providers' reported ceilings, so routing always stays under every cap.
  • Self-updating model catalog — the router syncs a signed catalog from freellmapi.co twice a day: new models, quota changes, and provider quirk fixes land automatically. Free installs track the monthly snapshot, which each model joins 30 days after it lands in the live feed; premium routers get it same-day. Premium →
  • Sticky sessions & context handoff — conversations stay on one model for 30 minutes; an optional compact handoff note keeps the thread coherent when a mid-chat switch does happen. Details →
  • Prompt compression (opt-in) — a shared, fail-open request pipeline can deduplicate prompts, filter tool output, compact repeated JSON, and trim stale context before cache lookup and routing. Details →
  • Encrypted keys, one token out — provider keys are AES-256-GCM encrypted in SQLite and decrypted in-memory per request; your apps only ever see a single unified freellmapi-… bearer token.
  • Admin dashboard & analytics — React UI to manage keys, reorder the chain, run a playground, and read p50/p95/TTFT analytics over 24h–90d windows; login-gated, dark/light themes, 60 languages.
  • MCP server & interactive docs — agents can introspect usable models, provider health, and routing strategy over /mcp; a dependency-free OpenAPI viewer lives at /v1/docs. Coding agents →
  • Ops niceties — opt-in response cache, encrypted DB backups, periodic key health checks, bulk key import/export, declarative startup config. Install & deploy →
  • Runs anywhere Node 20+ runs — Windows, macOS, Linux servers, or a small ARM SBC (Raspberry Pi included). ~40 MB RSS at idle behind PM2 / systemd / whatever supervisor you prefer.

The scope is deliberately narrow — see what's not supported yet.

Quick start

One-liner (Docker required — sets up ~/freellmapi, generates an encryption key, pulls the image, and starts the container):

curl -fsSL https://freellmapi.co/install.sh | bash

Prefer to read before you pipe to bash? The script is here. Re-running it is safe: your .env (and encryption key) is preserved and the container updates to :latest.

Open http://localhost:3001, add your provider keys on the Keys page, reorder the Fallback Chain to taste, and grab your unified API key from the Keys page header. That unified key is what you point your OpenAI SDK at.

On Windows, the easiest path is the desktop .exe installer from Releases (below). On Android, see the experimental Termux guide.

Everything else — Docker Compose, local development, declarative startup config, production builds, LAN access, and backups — is in docs/en/install/01-install.md.

Screenshots

FreeLLMAPI

7.4 billion tokens per month. 34 free LLM providers. 635 free model endpoints. One OpenAI-compatible endpoint.

Aggregate free tiers from dozens of providers, plus custom OpenAI-compatible chat, embedding, image, and audio endpoints, behind a single /v1 API. Keys are stored encrypted. A router picks the best available model for each request, falls over to the next provider when one is rate-limited, and tracks per-key usage so you stay under every free-tier cap.

CI GitHub stars License: MIT PRs Welcome Docker image Ask DeepWiki

freellmapi.co · browse the full catalog: 474 model families, 635 free endpoints

English · 简体中文

<p align="center"> <a href="https://play.google.com/store/apps/details?id=co.freellmapi.app"><img src="repo-assets/badges/play-store.svg" height="60" alt="Get it on Google Play"></a> <a href="https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/latest"><img src="repo-assets/badges/macos.svg" height="60" alt="Download for macOS"></a> <a href="https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/latest"><img src="repo-assets/badges/windows.svg" height="60" alt="Download for Windows"></a> <a href="docs/en/install/01-install.md#docker-compose"><img src="repo-assets/badges/docker.svg" height="60" alt="Self-host with Docker"></a> </p>

FreeLLMAPI dashboard — Models page with the monthly token budget

Your router updates its own model catalog from a signed feed: new free models, quota changes, and compatibility fixes land without a git pull. Free installs get the monthly snapshot, so a model reaches them 30 days after it joins the live feed; premium routers get it the same day. Go live at freellmapi.co ($19/yr, cancel anytime).

</div>

---

Using the API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:3001/v1",
    api_key="freellmapi-your-unified-key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="auto",  # let the router pick; or "auto:fast", "auto:smart", a profile, or a model id
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise the fall of Rome in one sentence."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print("Routed via:", resp.headers.get("x-routed-via"))

Streaming, the auto:* routing strategies, tool calling, vision input, Gemini Google Search grounding, embeddings, and the Anthropic Messages surface — with curl and Python examples for each — are all in docs/en/api/01-rest-api.md. Every response carries an X-Routed-Via: <platform>/<model> header so you can see which provider actually served it.

How it compares

Feature comparison against OpenRouter, LiteLLM, and Portkey

Based on public documentation, July 2026 — corrections welcome.

FAQ

Do I need a password? Not for the desktop app — the dashboard signs itself in with a hidden local account, so there is nothing to set up and nothing to forget. Open it from the tray icon → Open Dashboard. Server installs (Docker, one-liner, npm run dev) do have an email + password account.

I forgot the password on a server install. Click Forgot password? on the login page. There is no email to send a link to, so the one-time code is printed to the server log — read it with docker compose logs -f freellmapi (or in the terminal running the server, or in the desktop log file), then enter it on the reset form. The code lasts 15 minutes.

Where are the logs? In the container log for Docker, in the terminal for a source run, and in <data dir>/logs/freeapi.log for the desktop app — reachable from the tray menu's Open Logs Folder.

How do I uninstall? Remove the app (Trash on macOS, Settings → Apps on Windows, docker compose down -v for Docker), then delete the data directory: %APPDATA%\FreeLLMAPI\, ~/Library/Application Support/FreeLLMAPI/, or ~/.config/FreeLLMAPI/. Uninstalling never touches that folder on its own.

Longer answers, per install method: docs/en/install/01-install.md#faq-passwords-logs-uninstall.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-11
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

FreeLLMAPI 是一个强大的聚合 API 服务,旨在为开发者提供统一的访问入口。它通过整合全球多家主流 AI 供应商的免费额度,让用户能够以极低的成本甚至零成本调用海量大语言模型。无论是个人开发者还是团队项目,都可以通过 FreeLLMAPI 实现对多种 LLM 资源的无缝切换与高效管理。

⚡ 功能介绍

本项目具备高度的兼容性与扩展性。首先,它完全兼容 OpenAI 标准��支持 `POST /v1/chat/completions` 和 `GET /v1/models` 接口,这意味着你可以直接在 LangChain、LlamaIndex、Continue 等主流 SDK 或客户端中通过修改 `base_url` 来使用。此外,它还实现了特殊的 `POST /v1/responses` 接口,作为一种翻译层(shim)为 Codex CLI 等特定工具提供流式事件支持。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

推荐使用 Docker 进行部署。你可以通过 `docker pull ghcr.io/tashfeenahmed/freellmapi:latest` 获取官方发布的生产级镜像。该镜像支持多架构(`linux/amd64` 和 `linux/arm64`),因此在树莓派(Raspberry Pi)等 ARM 设备上也能完美运行。镜像标签包括 `latest`、版本号(如 `v1.2.3`)以及特定的 `sha-<commit>`,方便进行版本锁定与生产环境部署。

🚀 使用教程

为了实现快速上手,我们提供了“一键安装”脚本。在安装了 Docker 的环境下,只需运行 `curl -fsSL https://freellmapi.co/install.sh | bash`,脚本会自动完成目录创建、加密密钥生成、镜像拉取及容器启动的全过程。该脚本具有幂等性,重复运行不会破坏已有的 `.env` 配置或加密密钥,只会将容器更新至最新版本。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

FreeLLMAPI 支持声明式的启动配置,非常适合需要重复部署的 Docker 或服务器环境。你可以通过设置环境变量 `FREEAPI_CONFIG_PATH` 指向一个 JSON 配置文件,或者直接将 JSON 内容填入 `FREEAPI_CONFIG_JSON`。该配置过程是幂等的,系统会自动更新现有的 Key、自定义 Provider、模型编辑、回退路由(fallback rows)及路由设置,而不会产生重复项。

🔌 API 说明

FreeLLMAPI 提供了一个统一的 OpenAI 兼容端点,聚合了包括 Google、Grogro、Cerebras、NVIDIA、Mistral、OpenRouter、GitHub Models、Cohere、Cloudflare、HuggingFace、Z.ai (智谱)、Ollama 等在内的 18 个免费 LLM 供应商,涵盖 161 个免费模型,每月处理 Token 量高达约 17 亿。你可以像使用 OpenAI 一样,通过修改 `base_url` 为本地地址并使用统一的 API Key 来调用这些资源,甚至可以兼容 Anthropic / Claude 的客户端。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-07

高质量的LLM集成项目,值得关注

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
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:freellmapi 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 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
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
⭐ 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

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +GitHub 8.4k Star,社区高度认可
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 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

freellmapi 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源AI工作流:OpenAI-compatible proxy that stacks the free tiers of 16 LLM providers (~1.7B to。⭐8.4k · TypeScript 主要应用场景包括:实现多LLM提供商的免费层集成。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,自由LLM API 是一款质量优秀的Agent工作流,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 freellmapi
原始描述 开源AI工作流:OpenAI-compatible proxy that stacks the free tiers of 16 LLM providers (~1.7B to。⭐8.4k · TypeScript
Topics LLMOpenAI代理
GitHub https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi 🌐 官方网站  https://tashfeenahmed.github.io/freellmapi/

收录时间:2026-06-07 · 更新时间:2026-06-08 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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