AKDN aka. AI API Key Delivery Network 龙虾🦞伴侣

[yorkyoung]

虽然不理解养龙虾为什么这么热，但本着有热闹一定凑的精神，写了这个龙虾🦞伴侣。

解决自己使用中遇到的各方赠送 tokens 用不过来的烦恼。

项目在： https://github.com/Yorkian/AKDN

说人话版访问： https://yorkian.notion.site/akdn

让 Gemini 整理个 Markdown 版本整理出 AI 味了

AI 版正文：

AKDN 使用介绍

AKDN 是你的 OpenClaw 的 AI API Key 管家，为“虾”实现如下功能：

• 一次设置，长久省心：使用 OpenClaw 时只需一次设置，不再因为更换 AI 供应商而频繁修改配置重启“龙虾”。
• 多 Key 自动调度：一次输入多个 Key ，不打扰龙虾工作，自动薅遍 API 羊毛（先用完你、再用完你、再用完你……）。
• 内置代理防封锁：为限制用户数或地区的 API 供应商准备了代理功能，永远都在可用区、永远不超授权 IP 数。
• 多应用分发服务：为其他 AI 应用（如 LobeChat, ChatGPT-Next-Web ）提供分发服务。
• 灵活部署：可以装到云服务器服务散养龙虾，也可以和龙虾装到一起只服务家养龙虾。

提示：这里提供省流版，具体操作及原理请跳转至 AKDN 的 GitHub 页面。

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安装指南

提供 Debian/Ubuntu 和 Docker 一键安装：

Debian / Ubuntu： bash curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Yorkian/AKDN/main/install.sh | sudo bash

Docker： bash docker run -d --name akdn --restart unless-stopped -p 3060:3060 -v akdn-data:/app/data yorkian/akdn:latest

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操作与配置步骤

1. 初始化设置

• 安装完成后，在浏览器打开 IP:3060。
• 首次登陆：需要设置用户名和密码。当前为单机版，忘记密码只能重装，请妥善保管。
• 系统概览：设置中可以切换语言，控制台会显示 AKDN 系统的运行情况。

2. 配置 API 运营商

设置的第一步是在「 API 运营商」中输入你得到的 API 信息。数据加密保存，如假包换。

• 网络代理：对于有地域要求的运营商，记得填代理（ OpenAI 和 Claude 几乎必填）。

• 用量限制：如果有免费额度，记得填写用量限制以防超额扣费。

• 测试与复制：填好 API 信息保存后，可以点击测试查看代理和 API 是否工作正常。如果有同一家 API 供应商的多个模型，可以点击“复制”，只要修改模型名称和供应商名称就好了（建议供应商名称填写 供应商+模型，不然多了容易乱）。

3. 创建分发策略

第二步创建策略，可以选择以下两种模式：

• 优先级排序策略：监测 API 的可用性，始终使用可用状态下最高优先级的 API 。点击 + 选择使用，点击 + 后才能拖动排序。
• 轮询策略：雨露均沾。

注：每一个策略会生成一个 akdn- 开头的 Key 。这个 Key 不会因为你编辑策略而改变（直到将策略删除）。所以你可以放心地把它一直留在龙虾的配置文件里。

4. 客户端对接

• 点击「查看配置」会出现你在龙虾或其他终端用户中需要使用的参数，点击即可复制。
• 核心参数：实际有用的参数只有两个，即 URL 和 Key。
• 模型参数屏蔽：其他的参数如 models 可以随意填写，因为其设置已经固定到 API 供应商信息中了，无论用户端如何填写均执行之前设定的模型名称。
• 建议： 同一个策略中的 API 尽量选择相同的模型名称，避免可能发生的不可用跳动导致输出结果不稳定。
• 可以通过 cURL 测试用户端是否可以正常接收。

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日志和设置

• 日志查看和设置：很简单，根据需要点。

声明

• ⚠️ 免责声明：使用本项目需遵守 MIT 协议，制作者已经尽力保证项目品质。然而在实际使用中，由于包括但不限于安全性、稳定性等软件本身存在的问题，以及用户所使用数据的合法性造成的风险和损失，需要使用者自行承担。请充分测试后再上线生产环境。

• 最后，如果这个项目能够对你有帮助那可就太好了。

[yorkyoung]

有网友问于 LiteLLM 的区别是啥，孤陋寡闻了，我之前还没听说过这个项目。
学习了一下这可是个大项目，可以碰个瓷。

回答一下：
项目定位和面向的用户都不一样

litellm 没有代理功能，如果在国内或者 vps 上装 openclaw 所使用的 IP 地址大概率不能直接访问官方的 API 。

AKDN 的策略更加个性化和自主性，如果倾向于高质量回应优先那就使用「优先级排序」策略，如果有相同水平的多个 API ，每个的可用量都差不多希望均匀消耗就使用「轮询」策略。而 litellm 是针对不同任务随时切换最合适的模型，由它自己决定使用谁。对每个智能体的 API 需求，你自己应该更了解，策略不应该交给 litellm 决定。

更多不同查看：与 LiteLLM 的对比（碰瓷版）
https://yorkian.notion.site/litellm-pengci