多个大模型API怎么统一管理？160 AI Router接入OpenClaw教程

同时使用DeepSeek、Kimi、通义千问、GLM等多个大模型以后，最麻烦的往往不是“模型不会用”，而是：账号越来越多、API Key越来越多、接口地址各不相同，换一个模型就要重新配置一次。如果只是偶尔测试一个模型，分别管理问题不大；但一旦要在AI助手、Agent、开发项目里频繁切换多个模型，更适合使用统一API入口。

比较实用的一套思路是：先用160 AI Router统一管理和调用多个大模型API，再通过OpenClaw部署助手把API接入本地AI环境。这样整个流程就从：多个模型平台→API统一管理→OpenClaw接入→实际使用。完整串起来，而不是创建完API Key以后不知道下一步拿来干什么。

一、为什么模型一多，API越来越难管理？

假设平时同时使用：

DeepSeek负责推理和代码，Kimi处理长文本，Qwen用于文档分析，GLM处理其他任务。

如果分别直连各个平台，通常意味着：

1、分别注册多个模型平台账号；

2、每个平台单独创建API Key；

3、保存不同的API地址；

4、分别管理余额和调用额度；

5、接入工具时重复填写参数；

6、换模型还要重新修改配置。

模型只有一两个时问题不明显，一旦同时使用四五个甚至更多模型，后期维护就会比较乱。

这也是为什么现在很多AI应用开始使用统一API或AI Gateway：让应用只面对一个统一入口，再根据需要选择不同模型。

二、通过160 AI Router统一管理多个模型

如果不想分别维护多个平台，可以先通过160 AI Router建立统一的模型调用入口。目前平台已经接入DeepSeek、Kimi、GLM、通义千问等多款国产大模型，并采用OpenAI兼容的API调用方式。

它的核心价值不是单纯“保存很多API Key”，而是：把原本分散在不同平台的模型调用，集中到一个API入口中。

基本操作思路

1、进入160 AI Router控制台并登录账号；

2、创建自己的API密钥，填好相关要求设置；

3、在【创建API密钥】这个栏目滑动到下面，可以在模型列表中选择需要使用的模型，如果不想自定义制定模型，那么就“留空”留空表示允许所有；

4、进入【钱包】栏目，根据实际使用需求添加调用Token额度，刚开始可以选择9.9的7天体验包感受下；

5、后续调用的时候，只需要保存API Key以及平台提供的API接口地址即可。

后续如果从DeepSeek切换到Kimi、Qwen或者其他已经接入的模型，主要调整模型名称即可，不需要再分别去多个厂商后台重复申请和配置。

对于同时使用多个模型的人来说，这样最明显的变化就是：以前管理的是很多个平台和很多Key，现在主要维护一个统一入口。

需要说明的是，这类平台解决的重点是模型统一接入和调用，并不是传统密码管理器那种“把已经申请好的所有第三方API Key全部上传进去保存”。

三、API管理好了，下一步要让模型真正用起来

只创建一个统一API Key，其实还没有完成整个使用闭环。API本质上只是“模型接口”。

普通用户真正想要的是：

• 直接和模型对话；

• 分析文件；

• 写代码；

• 做内容整理；

• 使用AI Agent执行任务；

• 在不同模型之间切换。

所以创建好160 AI Router的API以后，可以继续通过OpenClaw部署助手完成模型接入。

OpenClaw部署助手（官方版）

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1、打开OpenClaw部署助手，按提示完成OpenClaw本地环境部署，进入【AI模型】配置页面滑动界面找到“自定义AI服务商”；

2、进入“自定义AI服务商”界面输入160 AI Router提供的API地址和API Key，点击下一步。

3、等待OpenClaw验证连接通过，就可以看到“已配置”的绿色提示；

4、切换会【首页】点击“打开聊天”页面便可以开始AI工作了。

之后再切换其他已经支持的模型，就不需要重新搭建整套AI环境。

四、这样配置真正解决了什么问题？

这套方式最适合的并不是只调用一个模型的人，而是经常需要多个模型配合使用的场景。

例如：

1、写代码或复杂推理：可以选择更适合推理和编程的模型。

2、长合同、财报、研报分析：可以切换到更适合长上下文处理的模型。

3、日常问答和内容整理：则可以选择速度更快、成本更低的模型。

真正的好处不是“把所有模型放在一起看”，而是：统一API负责模型资源管理，OpenClaw负责把这些模型变成真正能够使用的AI工具。

前者解决“怎么接”，后者解决“接完以后怎么用”。

FAQ：多个大模型API管理常见问题

1、 已经有多个模型API Key，还需要统一API吗？

如果只是偶尔调用一个模型，没有必要。如果经常在DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM等多个模型之间切换，统一API可以减少重复配置和多平台维护成本。

2、 一个API Key真的可以调用多个模型吗？

可以，但前提是所使用的API聚合平台已经接入对应模型。调用时通常仍需要指定具体模型名称，并不是一个请求同时让所有模型回答。

3、160 AI Router和OpenClaw部署助手有什么区别？

可以简单理解为：160 AI Router负责模型API统一接入和管理；OpenClaw部署助手负责把这些API模型配置到实际AI使用环境中。两者解决的是不同环节的问题。

4、 只使用160 AI Router可以吗？

可以。如果本身就是开发者，可以直接通过API接口接入自己的程序。如果不想自己写代码，希望快速获得可对话、可配置模型的AI环境，再配合OpenClaw部署助手会更加直观。

5、 以后换模型需要重新部署OpenClaw吗？

通常不需要。只要新的模型能够通过当前API接口正常调用，一般调整模型配置即可，不需要重新安装整个OpenClaw环境。

多个大模型API真正麻烦的地方，并不是“Key太长记不住”，而是：账号、接口、额度、模型配置全部分散。

更合理的处理方式是把整个流程分成两层：

第一层：160 AI Router统一管理模型API和调用入口；

第二层：OpenClaw部署助手完成模型接入和实际使用。

最后形成：注册API平台 → 创建统一Key → 选择模型 → OpenClaw接入 → 开始使用AI

这样API就不再只是后台里的一串密钥，而是真正进入日常AI助手、文档分析、代码生成和Agent任务等实际场景中。