模拟 Gemini CLI Kiro 客户端请求，兼容 OpenAI API。可每日千次Gemini模型请求， 免费使用Kiro 内置 Claude 模型。通过 API 轻松接入任何客户端，让AI开发更高效！
这个项目叫 AIClient-2-API（作者 justlovemaki），下面是对它的介绍 + 工作原理 + 用途 + 注意事项，帮你理解一下：
一、项目是什么
AIClient-2-API 是一个代理/适配器工具（用 Node.js 写的 HTTP 服务），用来把多个“只能在客户端／专有环境里用”的大模型接口（比如 Gemini CLI、Qwen Code Plus、Kiro-Claude 等）「模拟 / 封装 /代理」成一个统一的、兼容 OpenAI API 的接口。也就是说，如果你有一个客户端／app／工具当前只支持调用 OpenAI 格式的 API，你用这个项目部署后，就可以让它透明地调用这些其它模型，而不用改客户端逻辑。
官方 README 中说它可以：
- 模拟 Gemini CLI，Qwen Code +，Kiro Claude 等客户端请求。
- 提供 OpenAI API 兼容接口（遵守 OpenAI 那种请求格式）供客户端或者工具使用。
- 支持每日千次的 Gemini 模型请求；还有 “免费使用 Kiro 内置的 Claude 模型”。
二、核心功能／特性
下面这些是它比较突出的功能：
| 功能 | 作用／优势 |
|---|---|
| 多模型统一接入 | 你只要把模型提供商配置好（Gemini, Claude, Qwen, OpenAI 等），就可以通过统一接口切换使用不同模型。 |
| OpenAI 兼容接口 | 客户端或工具如果设计上只支持 OpenAI 的 API，也能直接对接本服务，不用改很多。 |
| 账号池 / 轮询 /故障转移 /降级 | 如果某个账号／token 出问题，会自动切换；如果某些模型授权或服务受限，还可以降级处理。提高可靠性和可用性。 |
| 策略模式 & 适配器模式的架构 | 为的是方便新增模型提供商；解耦不同服务商的 API 细节。 |
| 日志 / 提示词记录 | 可以记录所有 prompt，用于 debug、审计，甚至构建自己的私有数据集。 |
| Docker 支持 | 容易部署、隔离环境。 |
三、工作方式 / 技术细节
简单来说，这样工作：
- 部署这个服务（本地服务器或云上），启动一个 HTTP 接口，监听某个端口。配置好所用的模型提供商、OAuth 凭证／token 等。
- 客户端／工具（假设原来用 OpenAI API）把请求发到 AIClient-2-API 的地址（例如
http://localhost:3000/v1/chat/completions或者类似路径）。 - 服务根据配置，确认到底要调哪个后端模型服务。可能是 OpenAI，也可能是 Gemini CLI + OAuth，也可能是 Claude（via Kiro 或 via Claude 自己的 API）等。
- 把请求转换为后端服务需要的格式，处理好认证、token、模型名等。
- 收到后端服务的结果后，再把结果格式（响应体）转换成 OpenAI 接口期望的格式，返回给客户端。客户端就好像真的在调用 OpenAI。
还有一些额外机制，比如：
- 提供账号池：一个提供商可以有多个账号／凭证，当一个账号出问题或达限额时自动切换。
- 请求重试：如果某次请求失败，可以自动重试（配置中有相关参数）。
- 系统提示词（system prompt）的控制方式：可以覆盖／追加／动态设置等。
- 请求日志：可以保存到文件。
四、应用场景 /适合谁用
这个项目适合下面这些情况：
- 你有一些客户端或者工具，只支持 OpenAI 接口格式，但你想用其它模型（Gemini、Claude、Qwen 等），不想改客户端代码，那么用它可以“无改动”切换模型。
- 想统一管理多个模型服务商的凭证／账号，对象是想做高可用／降低单点限制／提升资源利用率。
- 想在本地／私有环境中搭建一个代理，用来调试 prompt、记录日志、控制系统提示词，或者做实验性使用。
- 用于学习／研究／个人／小规模项目的话比较合适；用于生产环境要注意稳定性、安全性、合规性。
五、风险 /注意事项
- 合法性／服务条款：有些模型／服务提供者的使用条款可能禁止绕过限额／API限制。使用这种代理可能与服务提供商的条款冲突，要留意合约／政策问题。
- 安全性：你会把 API token／OAuth 凭据放在配置／文件里，用不当可能泄露。日志中可能记录敏感提示词／用户内容，如果是隐私或商业机密，要注意。
- 稳定性 &维护：因为依赖多个第三方服务（不同模型／OAuth 流程／供应商策略等），任何一个地方改变（例如 OAuth 流程更新、API 政策变更）都可能导致失效。要跟上这些变化。
- 性能 &延迟：代理多一层，会有一点额外延迟。还有如果后端模型被限流／体现服务慢，也会影响体验。
- 资源消耗／成本：虽然有“免费”或“高请求额度”的说法，但这些免费额度有限，或有变动风险。使用量大的话可能需要付费模型／服务。
六、小结
总体来说，AIClient-2-API 是一个很有用的工具，如果你希望在多个模型服务之间做切换，并且拥有统一的调用方式（基于 OpenAI 的格式），它能帮你省很多兼容性／接口适配的麻烦。它更偏向 代理 / 中间层 的角色，而不是自己提供模型推理本身。
