用着 ChatGPT、又想试试 Claude 和几家的国产模型，很快就会发现一件事：每个 SDK、每个 key、每套计费口径都不一样，代码里到处是 if provider == ...。
new-api 解决的就是这个：它把一堆上游模型渠道，汇聚成一个 OpenAI 兼容的接口。你的客户端只认一个 BASE_URL + 一个 key，背后换了哪家供应商，代码一行都不用改。
聚合的价值在哪
- 一个接口统一所有模型：换供应商、加新模型，客户端无感；
- 统一额度与限流：给不同的下游令牌分配额度、设分组，防止单 key 被刷爆；
- 渠道故障切换：某家上游挂了，自动切到备用渠道；
- 用量统计：谁用了多少、花了多少，面板上一目了然。
数据流向
客户端（Claude Code、脚本、任意 OpenAI 兼容工具）→ new-api 统一端点 → 按模型路由到不同上游渠道（OpenAI / Anthropic / Gemini / 国产模型）→ 结果原路返回。
操作步骤速览
一、Docker 起服务
$ docker run -d --name new-api --restart=always \
-p 3000:3000 \
-v /opt/new-api:/data \
calciumion/new-api:latest
访问 http://服务器IP:3000。默认账号 root / 密码 123456——登进去第一件事就是改密码，这是明牌口令，公网裸奔等于送人。
二、加渠道：把各家 key 塞进来
面板 →「渠道」→ 新增渠道：
- 类型：选上游种类（OpenAI / Anthropic / Gemini / 各种国产模型）；
- 上游地址（Base URL）：注意——很多"OpenAI 兼容"的国产模型 base 地址各不相同，要按各家文档填对；
- 密钥：填该家的 key；
- 模型列表：填这个渠道要开放的模型名。
同一个模型可以配多个渠道，后面就能做负载均衡和故障切换。
三、建令牌，分配给客户端
面板 →「令牌」→ 新建：
- 设额度上限、过期时间、可用分组；
- 复制生成的
sk-...令牌。
然后把地址和令牌给客户端（以 OpenAI 兼容用法为例）：
$ export OPENAI_BASE_URL="https://api.example.com/v1"
$ export OPENAI_API_KEY="sk-你的令牌"
Claude Code 之类的工具同理，只要把 ANTHROPIC_BASE_URL 指向 new-api 的 Anthropic 兼容端点即可。
四、反代 + 加固
- 反代：Nginx 把
api.example.com反代到127.0.0.1:3000，开 HTTPS； - 锁面板：
/panel路径加 Basic Auth 或限制来源 IP，只把/v1暴露给客户端； - 渠道容错：开启渠道自动禁用 / 失败重试，上游报错自动切备用；
- 额度兜底：给每个令牌设额度上限，单个 key 被刷爆也只损失设定值。
三个常见的坑
- 默认口令不改：
root / 123456是全网都知道的，公网入口必须第一时间改掉，并给面板加访问保护。 - 上游 base 地址填错：很多国产模型虽"OpenAI 兼容"，但 base 路径不同（有的要带
/v1，有的不带）。渠道测试不通，先怀疑这里。 - 面板暴露在前端：正确姿势是只暴露
/v1给客户端，管理面板要么锁 IP、要么加认证，别让/panel裸奔。
小结
new-api 的价值不在于"多了一个管理面板"，而在于把散落在各家的模型能力收编成一个稳定接口——上游怎么变，下游都不用动。
对同时用 Claude Code、脚本、又想在多家模型间横向比较的人，这一步几乎是必做的基础设施：先有统一入口，才谈得上灵活换模型、控成本、看用量。
常见问题
new-api 和 one-api 是什么关系？
new-api 是 one-api 的活跃分支，界面与功能更现代，兼容 one-api 的渠道与数据格式；已有的 one-api 数据可以直接迁移过来。
聚合接口安全吗？
关键看部署。别把上游 key 明文暴露到前端；用令牌（token）分配额度、设分组与限流，并给面板加访问保护，这样即使某个下游 key 泄露，损失也可控。