ModelRouter/README.md

# ModelRouter

> **English**: [README_EN.md](./README_EN.md)

面向多 llms 订阅者，部署在内网，实现一次配置多个服务共同使用的效果。支持指定模型或 auto 模式，按照配置的优先级选择可用模型提供服务。

> **轻量且增源无需重编译**：网关本体是单 Go 二进制（约 10MB，零运行时依赖）。新增/切换上游
> 只需在 `config.yaml`（或 WebUI）加一个 `sources` 条目或挂一个 `.lua` 适配器——**不改 Go、
> 不重编译**。源与适配器的改动经 WebUI 提交时即时生效（热更新）；直接编辑
> `config.yaml` 或 `adapter_dir` 下的 `.lua` 文件则需要重启进程生效。

## 实现

统一 OpenAI 兼容网关：把多个上游 LLM 源（DeepSeek、Qijiar、OpenAI、Anthropic、Gemini、
Groq、Mistral、Ollama、KimiCode…）通过 **Lua 适配器** 做协议转换，对内网暴露
一个标准 `OpenAI Chat Completions` 接口（`/v1/chat/completions` + `/v1/models`），
支持单次结算、SSE 流式、**AUTO 模型路由**与**多模态**透传。

从 [HomeAgent](https://gitcode.com/JianFeeeee/HomeAgent) 的多源 LLM 适配层
（`internal/agent/api/provider.go` + `internal/lua/adapters/*`）抽离而来并独立演进。

## 特性

- **多源**：一个进程内配置任意多个上游源，按请求的 `model` 自动路由。
- **AUTO 模式**：`default_model: AUTO` 时按优先级页保存的 AUTO 链档位逐档调度并发请求。
- **统一输出**：所有源对外都是 OpenAI 格式（含 `reasoning_content`、`tool_calls`、`usage`）。
- **生图**：`POST /v1/images/generations`，`kind: image` 的模型独立路由。
- **多模态**：`content` 数组（`image_url` 等）在多源间无损透传，Anthropic/Gemini/Ollama 自动转换。
- **LuaJIT VM**：基于 golua 绑定的 LuaJIT，每个适配器独立 VM + worker 池，安全并发。
- **disable_thinking**：请求 `disable_thinking:true`（或上游对应字段）动态开关推理。
- **Lua 适配协议**：每个源挂一个 `.lua` 适配器，完成 `transform_request` /
  `transform_response` / `transform_stream_chunk` 双向转换，协议差异全在 Lua 层。
- **签名 / 请求头钩子**：适配器可定义 `build_headers(meta)`，在 Go 发 HTTP 前
  动态注入/签名请求头——用于云端 API 校验调用方 app（如 KimiCode 只放行特定
  agent）。提供 `hmac_sha256_hex` / `sha256_hex` / `base64_encode` 等签名辅助。
- **WebUI**：内置管理界面，可在线查看/新增/编辑上游源与模型、配置 AUTO 优先级链、
  管理密钥模型范围，写入运行时文件持久化。
- **密钥加密存储**：运行时文件中的上游 `api_key`、自定义请求头值、网关 key 均以
  AES-256-GCM 加密落盘（`master.key` 独立 0600，或 `LLMS_PROXY_MASTER_KEY`）。
- **实时源探测**：状态页探测各源可达性（`GET {base}/models`，失败回退最小请求），
  不污染正常调度的退避状态，错误信息在 UI 可悬停查看。
- **鉴权**：网关自身用 `gateway_keys` 校验客户端 Bearer key；与上游各自的 key 相互独立。
- **流式**：SSE `chat.completion.chunk`，含角色首包与 `[DONE]` 收尾。

## 快速开始

```bash
cp config.example.yaml config.yaml   # 编辑你的源与 key
GOMODCACHE=... GOPROXY=off go build -tags luajit -o llmsproxy ./cmd/llmsproxy
./llmsproxy -config config.yaml
```

> 依赖 [golua](https://github.com/aarzilli/golua)（LuaJIT 绑定）。**必须**带 `-tags luajit`
> 构建，否则默认走内置超集 gopher-lua 路径（行为略有差异）。

```bash
# 无 key -> 401
curl http://127.0.0.1:8080/v1/models

# 单次
curl -H "Authorization: Bearer sk-gw-local-0001" \
     -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' \
     http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions

# 流式
curl -N -H "Authorization: Bearer sk-gw-local-0001" \
     -d '{"model":"deepseek-v4-flash","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' \
     http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions
```

任何 OpenAI SDK 把 `base_url` 指到网关地址、`api_key` 用任意一个已创建并授权的网关 key 即可。

## 配置

见 [`config.example.yaml`](config.example.yaml)。核心字段：

```yaml
listen: 127.0.0.1:8080        # 网关监听地址（建议绑内网/回环）
gateway_keys: [sk-gw-0001]    # 初始 admin 密钥种子，仅首启时写入运行时存储用
default_model: AUTO           # model 无法路由时自动按优先级链选源
adapter_dir: adapters         # Lua 适配目录；目录不存在时首启创建并 seed 内置，存在则只读
runtime_file: runtime.json    # WebUI 编辑的源/密钥/AUTO 链持久化到此文件

sources:
  - name: deepseek
    base_url: https://api.deepseek.com
    api_key: sk-...            # 也可用 api_key_env: SOME_ENV 引用环境变量（不落盘明文）
    adapter: deepseek
    max_concurrent: 8
    models:
      - id: deepseek-v4-flash
        priority: 100          # YAML 源首次启动会 seed 进 AUTO 链的初值
        kind: chat
      - id: deepseek-v4-pro
        priority: 60
        kind: chat
    # 静态请求头（比适配器默认优先）
    headers: { X-Tenant: prod }
    # 传给 Lua build_headers 的透传元数据
    meta: { app_id: x, app_secret: y }
    temperature: 0.7
    max_tokens: 4096
    timeout: 120s              # 请求超时，默认 120s
```

运行时文件（`runtime_file`）中的敏感字段自动加密：

- 加密算法 AES-256-GCM，格式 `enc:v1:<base64>`。
- 主密钥来源：环境变量 `LLMS_PROXY_MASTER_KEY`（64 位 hex）；否则读取
  `runtime_file` 同目录的 `master.key`；都不存在时首次启动自动生成 `master.key`（0600）。
- 升级时旧明文文件自动兼容：首次运行正常读取，任何 UI 保存操作触发全文件加密迁移。
- 注意：**master.key 丢失后密文无法解密**，请随配置一起备份；切勿提交到版本库。

### 网关密钥（多密钥）

网关鉴权采用「多密钥 + 角色 + 模型范围」架构，密钥持久化在 `runtime_file` 的
`keys` 字段（加密存储）：

- `gateway_keys` 配置只是**初始 admin 密钥种子**：首次启动迁移为运行时 admin
  key，之后不再参与鉴权管理。
- WebUI **密钥页**可创建/删除密钥；每个密钥可指定 `admin`（管理全部）或
  `user`（仅看自己的 key）角色，并配置**模型范围**（模型 + 源 + token 配额 +
  重置周期）。
- 客户端用任意一个已授权的密钥明文作为 Bearer（`Authorization: Bearer <key>`）。
- 删除密钥即从运行时存储移除，立即失效。

### 模型路由

`/v1/chat/completions` 的 `model` 解析顺序：

1. `source/model` 或 `source:model` 前缀 → 指定源；
2. 精确匹配某个源的 `model`；
3. 配置 `default_model: AUTO` 时 → 走优先级页保存的 AUTO 链（见下）；
4. 否则回落（返回错误）。

任何 OpenAI 客户端，只要 `model` 设为某个源的 `name/任意名`，即可锁定走该源；
设为 `AUTO`（或网关配了 `default_model: AUTO`）即自动按优先级链选源。

### AUTO 链（优先级页）

AUTO 调度**只**由优先级页保存的规则（持久化到 `runtime_file` 的 `auto` 字段）决定，
源配置里的 `models[].priority` 数字不再参与调度、也不再显示。

- 每条规则 = 一个「槽位」：`{ model, source, tier, token_quota, period, hours }`。
- `tier` 表示优先级档位：同一档的模型并排、共享该优先级；档位从上到下递减。
- 同一模型可配置多个槽位（如 A 源低配 → B 源低配 → A 源高配 → B 源高配），按档位顺延。
- `token_quota` > 0 时该槽位在重置周期内用满即顺延到下一槽位；`period` 支持
  `hour` / `week` / `month` / `nhour`（配合 `hours`），空 = 不限。
- 生图模型（`kind: image`）不参与 AUTO 链；生图走 `POST /v1/images/generations`
  的独立路径。

### 源（Source）与适配器（Adapter）的关系

- **源** 是到某个上游的连接描述：`name`、`base_url`、`api_key`、模型列表与优先级。
- **适配器** 是协议转换逻辑（Lua 脚本）：把统一 OpenAI 格式请求转成上游原生格式，
  再把上游响应/流式分块转回统一格式。
- 一个适配器可被多个源复用（如 `openai.lua` 同时服务多个 OpenAI 兼容站点）；
  同一个源也可以切换不同适配器（改 `adapter` 字段即可）。
- 源决定“连谁、暴露哪些模型”，适配器决定“怎么对话”——二者在 `sources[]` 条目中
  通过 `adapter` 字段关联。

加载流程（`internal/core` 的 `Core` 负责装配）：

1. 启动时 `lua.NewVM(adapter_dir)` 加载全部适配器：内置适配器（编译期 embed）+
   `adapter_dir` 下的同名覆盖文件；内置文件写在代码内，覆盖文件要求更高优先级。
2. `config.Load` 读取 `config.yaml`，`config.NewStore(runtime_file)` 读 WebUI 改动的
   运行时源，二者按名称合并成完整源列表。
3. `rebuildRegistry` 为每个源创建 `provider.Provider`（持有目标适配器），并按源的
   并发上限配置适配器 worker 池大小。
4. 请求进来时 `Registry` 按 `model` 路由到 Provider，Provider 调适配器
   `transform_request` → HTTP 发送 → `transform_response` / `transform_stream_chunk`。

WebUI 上的"新增/编辑源"、"上传 Lua 适配器"、"改 AUTO 优先级链"与"密钥模型范围"
都即时生效（写入运行时文件或 `adapter_dir` 后重新装配，无需重启）；直接编辑
`config.yaml` / `adapter_dir` 下的文件则需要重启进程才会重新加载。

在 WebUI 删除源/适配器时：运行时（WebUI 创建）的源与 `.lua` 文件会真正移除；
`config.yaml` 中定义的基源无法改写配置文件，采用删除标记隐藏（重启后仍隐藏），
在 UI 里重新添加同名源即可恢复。

### disable_thinking

请求体带 `"disable_thinking": true` 时，网关透传给各适配器；DeepSeek 适配器将其
映射为 `extra_body.thinking.type = "disabled"` 关闭推理，其余源按各自协议处理。

### WebUI

内置管理界面（`GET /`），登录后可在浏览器完成：

- **状态页**：源在线状态（实时探测 + 悬停看错误）、模型/源/key 用量统计、请求记录，
  支持按时间范围导出 CSV；点击模型可生成 pin 到该模型的连接配置。
- **对话页**：流式/非流式调试。
- **密钥页**：创建/编辑网关 key，为每个 key 配模型范围（模型 + 源 + token 配额 + 周期），
  管理员管理全部 key，用户只看到自己的 key。
- **优先级页**：拖拽积木配置 AUTO 链档位。
- **源页**：在线增删改上游源（API key 等敏感字段加密落盘）。
- **适配器页**：上传 / 删除 Lua 适配器脚本。

改动写入 `runtime_file`（重启仍生效）。

## Lua 适配器协议

完整 API 见 **[Lua 适配器 API 文档](docs/lua-adapters.md)**（[English](docs/lua-adapters-en.md)）。

每个适配器是一个返回 table 的 Lua 脚本（`internal/lua/adapters/<name>.lua`），
加载时可被 `adapter_dir` 下的同名脚本覆盖——**改 Lua 脚本无需重编译**，
重启即生效；通过 WebUI 上传的适配器与在线编辑的源配置则即时生效。

```lua
return {
  name = "mysrc",
  version = "1.0.0",
  endpoint = "/chat/completions",        -- 上游路径（可被 source.endpoint 覆盖）
  headers = { ["X-Static"] = "v" },      -- 静态默认请求头（build_headers 缺省时使用）

  -- 请求转换：把 OpenAI 格式 req 转成上游原生格式，返回字符串
  transform_request = function(raw_json) ... end,

  -- 响应转换：把上游原生响应转成统一格式字符串
  --   { content, reasoning_content, finish_reason, token_usage{...}, tool_calls[{...}] }
  transform_response = function(raw_json) ... end,

  -- 流式分块转换：把上游 SSE data 转成 { content, done, ... }，返回 "" 则跳过
  transform_stream_chunk = function(raw_chunk) ... end,

  -- [可选] 动态请求头/签名钩子
  -- meta = { url, method, body, api_key, timestamp, source={ name, meta={...} } }
  build_headers = function(meta) return { ["X-App-Sign"] = sign } end,
}
```

内置信号辅助：`hmac_sha256_hex(key, data)`、`sha256_hex(data)`、`base64_encode(s)`、
`tohex(s)`、`json.encode/decode`、`log(level, msg)`。

### 内置适配器

`openai` `deepseek` `anthropic` `gemini` `github` `groq` `mistral` `ollama` `kimicode`。

`anthropic`/`gemini`/`ollama` 适配器内置多模态转换（`image_url` → 各自上游格式）；若
源启用 `disable_thinking`，`deepseek` 适配器会把 `extra_body.thinking.type` 置为
`disabled`。

**kimicode** 是展示 `build_headers` 的样例：云端校验调用方 app，需要按
`meta.app_secret` 对时间戳+URL+请求体哈希做 HMAC 签名并附 `X-App-Sign` 等头。
配好 `sources[].meta.{app_id, app_secret, app_agent}` 即可。

## 目录

```
cmd/llmsproxy            # 入口
internal/config          # YAML 配置加载/校验
internal/lua             # LuaJIT VM + worker 池 + AdapterCache + 内置适配器 (embed)
internal/provider        # Provider(HTTP) + Registry(路由)
internal/gateway         # OpenAI 兼容 HTTP 服务 + 鉴权 + SDK/流式 + WebUI
internal/types           # 统一格式 & OpenAI wire 类型
```

## 测试

```bash
go test -tags luajit ./...
```

覆盖：配置校验、适配器加载/变换、签名钩子、Gateway 鉴权、SDK 结算、SSE 流式、
模型路由、多模态透传与 disable_thinking。