1Panel AI 网关向社区用户开放，10 人及以下团队免费使用

2026 年 9 月 1 日，1Panel 开源项目组面向社区用户正式开放1Panel AI 网关。本次开放以官方镜像的方式提供 AI 网关独立部署能力，10 人及以下规模的团队可免费使用完整的 1Panel AI 网关治理能力，无需付费即可实现企业级 AI 模型的统一接入、安全管控与精细化成本治理，助力小团队低成本落地 AI 规模化应用。此次开放的 1Panel AI 网关尤其适合正在开发 AI 应用的创业团队、需要同时使用多家模型供应商的研发团队，以及希望集中管理 API Key、模型权限和 Token 用量的内部 AI 应用小组。

一、部署方法

1Panel AI 网关支持两种部署方式，用户可以按需快速搭建使用，无复杂配置。

方法 1. 通过 1Panel 应用商店一键部署

依托 1Panel 原生应用商店，无需复杂命令，一键即可完成安装、部署与初始化，适配新手用户快速落地。

方法 2. 使用官方镜像手动部署

1Panel AI 网关官方镜像地址为 1panel/ai-gateway，未指定版本时默认使用 latest 最新版本，镜像版本与产品发布版本同步更新，保障功能完整性与稳定性。部署命令如下：

docker run --pull always -d \\
--name 1panel-ai-gateway \\
--restart unless-stopped \\
-p 8080:8080 \\
-v /opt/ai-gateway:/opt/ai-gateway \\
1panel/ai-gateway

首次启动会在容器日志中输出管理员临时密码，可以通过以下命令查看：

docker logs 1panel-ai-gateway

注意：首次登录 1Panel AI 网关后需要立即修改临时密码。8080 端口访问建议限定在内网可信环境中使用，正式生产环境建议配置 HTTPS 反向代理，全面保障服务访问安全。

二、1Panel AI 网关的价值

随着人工智能技术的快速普及，AI 应用已经从行业尝鲜迈入规模化落地阶段，企业 AI 建设的核心痛点彻底转变为了"如何让更多业务安全、稳定、经济地使用大模型"。多数企业，尤其是中小团队的 AI 落地体系尚未完善，企业 AI 落地，正在面临以下四类问题：

• API 碎片化：接口协议和调用标准不统一，经常会出现重复开发、维护困难的问题，模型切换往往需要改造业务代码，效率较低；
• 成本失控：业务场景无差别调用高价大模型，资源浪费严重。同时各部门、各项目缺乏独立的核算体系，Token 消耗明细模糊，无法精准溯源、有效管控，AI 投入成本居高不下；
• 密钥分散：各类模型的 API Key 零散留存于业务代码、配置文件及员工设备中，极易出现泄露、滥用的问题。同时模型调用权限分散，无法统一回收、集中管控，数据与业务安全存在极大隐患；
• 单点依赖：单一供应商或模型账号发生故障时，一旦出现供应商故障、账号受限、接口限流等问题，会直接导致业务中断。同时，模型调用高峰期缺乏并发保护机制，业务稳定性无法保障。

总结来说，现阶段 AI 企业落地的核心矛盾在于：AI 应用场景快速扩张，而企业的治理能力没有同步跟上。

1Panel AI 网关致力于为企业打造专属的 AI 统一接入与治理平台，提供从统一接入、智能路由到合规审计的全链路管控，让企业 AI 落地更安全、更高效、更可控。

三、1Panel AI 网关六大核心能力

1. 统一接入与模型代理

AI 应用客户端只需配置统一的 Base URL 和 1Panel AI 网关发放的 API Key，即可通过标准接口访问后端不同形态的模型资源。用户不再需要分别维护每一家供应商的模型访问地址和真实凭据，也不必感知底层模型部署在哪里。1Panel AI 网关兼容 OpenAI、Anthropic 及本地化部署模型协议，支持公有云 API、本地 vLLM 集群和轻量推理引擎的混合接入。通过模型映射，1Panel AI 网关可以把对外模型名称动态关联至实际模型，在新增供应商、切换版本或调整底层资源时，尽可能减少对业务系统的影响。

企业用户可以将多个模型账号组成账号池，并且结合权重、优先级、实时负载和健康状态进行流量分配。当节点故障或账号容量达到限制时，1Panel AI 网关可以自动选择其他可用资源，降低单点依赖。

2. 席位管理与权限控制

企业使用 AI，需要回答三个问题，即谁可以调用、能够调用哪些模型、最多可以使用多少资源。1Panel AI 网关以用户组、用户和 API Key 建立分层管控体系，让部门、项目和应用拥有清晰的资源边界。管理员可以为用户组设置最大并发、Token 总配额、单 API Key 并发上限和模型白名单，用户自动继承所属用户组的权限与配额。研发、市场、客服等不同团队可以使用独立资源池，避免高成本或敏感模型被越权调用，也防止单个用户占满公共资源。

另外，用户的 API Key 支持创建、禁用、重置和回收。人员离职、密钥泄露或应用下线时，可以及时撤销对应凭据，不需要更换所有业务共用的上游密钥。

3. 智能路由与调用分发

不同任务对模型能力的要求并不相同。日常问答、信息提取和固定格式生成可以交给轻量模型，复杂推理、代码生成、长文理解和创意写作则需要能力更强的模型。在 1Panel AI 网关中，AI 应用客户端只需把 model 参数设置为 auto，即可进入智能路由模式。1Panel AI 网关首先将请求转换为语义向量，与预置的简单、复杂样本进行相似度匹配。当样本无法明确命中时，再通过规则进行兜底判断，最终把请求分发至对应的模型组。

需要说明的是，模型选择逻辑集中在网关侧，业务代码无需分别维护路由规则。团队可以在调用质量不下降的前提下，让大量简单任务优先使用成本更合理的模型，减少高价模型的非必要消耗。

4. 智能负载与并发控制

1Panel AI 网关从整体、用户组、API Key 和模型账号四个层级限制活跃请求数量，防止单一用户或应用挤占全部资源，也可以有效避免请求超过上游服务的处理能力。流量调度时会结合模型账号的当前并发、最大并发、优先级和健康状态，优先选择利用率更为合理的模型资源。通过 API Key 与客户端 IP 识别会话，多轮对话中的相邻请求可以尽量落到同一模型账号，从而提高上游 Prefix Cache 的命中机会。

当用户组或 API Key 达到上限时，请求会被及时拒绝；当匹配账号暂时满载时，可以进入容量有限的短暂等待队列，在稳定性与响应速度之间取得平衡。

5. 内容合规与安全治理

1Panel AI 网关为企业 AI 应用搭建了敏感词匹配 + 语义审核 + 内容审计的三层安全治理体系：

• 动态敏感词拦截：支持自定义行业词库和黑白名单，并且通过归一化处理识别谐音、拆字、拼音等变形内容；
• 向量语义审核：超越关键词匹配，从语境中识别潜在风险、诱导、越狱和伪装等违规意图；
• 可追溯内容审计：记录请求 ID、命中规则、处理动作和状态码等信息，并且支持将调用输入输出内容推送至 Elasticsearch，满足检索、分析和审计的需要。

安全策略在 1Panel AI 网关入口统一执行，不同业务应用可以遵循同一套治理标准，有效减少重复建设、内容审核的成本。

6. 用量统计与调用洞察

每一笔 Token 消耗都应该有迹可循、可分析、可优化。1Panel AI 网关通过概览仪表盘、多维度分布统计、用量排行榜和全链路调用日志四大功能，帮助企业将 AI 资源从"黑盒消耗"转变为"精细化运营"。通过 1Panel AI 网关，管理员可以实时查看 API 请求总量、Token 消耗和缓存利用率等核心数据，并且按照模型供应商、模型版本、用户组和应用场景拆解资源消耗情况。用量排行榜可以快速识别高频用户和重度消耗账号，为部门核算和配额调整提供依据。同时，调用日志可以精准记录 Request ID、上下游模型参数和响应耗时，支持管理员从单条日志继续查看完整调用过程，快速排查异常请求、上游故障和 Token 损耗原因。

四、1Panel AI 网关落地真实业务场景

在某互联网科技企业的实际使用中，1Panel AI 网关服务约 350 人规模的团队。借助 1Panel AI 网关的分层模型组、多源账号池、语义智能路由和全链路审计等功能，该企业将云端模型资源与本地算力资源进行统一管理。数据显示，该企业工作日每天处理了约 2.5 万次请求，Token 总消耗超过 23 亿，本地模型调用占比超过 80%，活跃用户 145 人，高峰并发为 42 个。通过会话亲和性与缓存优化机制，上游缓存命中率高达 91%，大幅降低模型资源的调用成本，并且有效提升了响应效率。该案例充分验证了 1Panel AI 网关的统一调度和治理功能在规模化 AI 落地场景中的治理价值与稳定性优势。

五、立即开始使用

如果你正在搭建 AI 应用、需要同时管理多家模型供应商，或者希望让团队的 AI 调用更安全、更可控、更经济，1Panel AI 网关将是一个值得尝试的选择。通过1Panel 应用商店，10 人及以下团队可一键部署免费使用完整治理能力，完整覆盖统一接入、权限管理、智能路由、并发控制、内容安全和用量洞察等核心场景。如果你还在评估不同的 AI 网关方案，可以参考以下对比报告：1Panel AI 网关 对比 NewAPI、1Panel AI 网关 对比 LiteLLM。欢迎访问1Panel 产品动态了解更多更新，或前往1Panel AI 一体机体验开箱即用的 AI 私有化部署方案。