v2.0 / セルフホスト AI ゲートウェイ / MIT

一つの入口で、
すべてのチャネルと
認証情報を管理

35 のチャネル、数十の認証情報、4 種類の会話プロトコルを一つの Base URL に集約します。スケジューリング、リトライ、クールダウン、使用量集計はゲートウェイ側で処理し、アプリケーションは Base URL と AccessKey を設定するだけです。

アプリケーション1 BASE URL1 AccessKey認証GPT-LOADスケジュール / リトライ / クールダウンアフィニティ / ログ / 使用量公式 API4 チャネルクラウド基盤3 チャネルモデルサービス19 チャネルサブスクリプション4 チャネル図 1 — ルーティングルート → 公式 API0 リクエスト
35
組み込みチャネル
4
会話プロトコル
1
Go バイナリ
2
接続設定
SQLite / MySQL / PostgreSQL認証情報はローカルで暗号化 · リクエストは選択した上流へ送信
01支援

このプロジェクトを支えるパートナー

GPT-Load は MIT ライセンスのオープンソースです。インフラ、モデルクレジット、開発時間はスポンサーの支援によって成り立っています。

フルスペック、安定、水増しなし。世界の SOTA モデルを、より低いコストで。

プリンシパルパートナー

Modelflare は、一般的な互換プロトコルを通じて GPT、Claude、Gemini、Grok などの主要モデルに対応し、さらに 40 以上の画像・動画モデルも利用できます。注目はキャッシュ補償です。対象の OpenAI グループ(価格優先・安定・プレミアム)は、1 日のキャッシュヒット率をそれぞれ 65%、75%、85% で保証します。対象リクエストがこの水準に達しない場合、Modelflare が差額を返金し、精算後に利用状況ダッシュボードで確認できます。特別オファー:US$20 を 1 回チャージすると、価格倍率 0.015 倍の GPT 割引グループが解放されます。US$50 を 1 回チャージすると、価格倍率 0.03 倍の Claude 割引グループが解放されます。

こちらの専用リンクから登録して始めましょう →

テキスト・画像・動画 AI を一つのプラットフォームで

OfoxAI は、複数のプロバイダーのテキスト・画像・動画モデルを集約する AI API プラットフォームです。OpenAI 互換 API と Anthropic・Gemini のネイティブ API に対応。開発者は一つのプラットフォームから AI アプリ、エージェント、コンテンツ制作向けのモデルを利用し、タスクに合った機能を選べます。

OfoxAI のモデルと API を見る →

PackyCode

PackyCode は、安定性と効率性を重視した AI API 中継サービスです。ひとつの API エンドポイントと API キーで主要な大規模モデルに接続できます。統一ドメイン、統一キー、スマートな障害切り替えに対応し、可用性は 97% としています。人民元で 1:1 チャージでき、為替差損や追加手数料の心配はありません。新規ユーザーは初回チャージ割引と $1 の無料体験クレジットを受け取れ、複数グループでは最大 80% の割引、Codex/Claude Code 専用の高速ルートも利用できます。

リンクから登録して、すぐに利用を開始 →

APIMart

AI 画像・動画生成向けの低価格 API。GPT-Image-2 は 1 枚 $0.006 から。画像と動画を一つの非同期 API で扱え、大規模バッチにも対応し、月額料金はありません。

詳細を見る →
02機能

ゲートウェイが代わりに処理する 6 つのこと

本来なら各アプリケーションが個別に実装するか、障害が起きるまで後回しにしがちな処理です。ゲートウェイに一度実装すれば、すべてのクライアントが恩恵を受けます。

01

一つのスケジューラー、二種類の認証情報

API キーと Codex、Claude、Antigravity、Grok のサブスクリプションアカウントを同じプールに入れ、スケジューリング、リトライ、クールダウン、健全性分離を共通化します。

02

クライアントはプロトコルを維持

OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses、Anthropic Messages、Gemini に対応します。ゲートウェイは選択したチャネルの宣言に従ってネイティブルートまたは変換ルートを使います。既存クライアントは通常、Base URL と AccessKey を変更するだけです。

03

障害を自動的に切り離す

重み付きローテーション、セッションアフィニティ、リトライ、クールダウン、自動ブラックリストにより、制限中または無効な認証情報の影響を経路全体から分離します。

04

すべての呼び出しを観測可能

健全性、ルート検査、リクエストログ、使用量集計、モデル別コスト概算を、実際に処理した認証情報まで追跡できます。

05

一つのバイナリ、データは自分で管理

管理画面は Go バイナリに組み込まれています。SQLite で始め、必要に応じて MySQL または PostgreSQL を使用できます。上流認証情報はローカルで暗号化され、第三者を経由しません。

06

35 の組み込みチャネル

公式 API、クラウド基盤、モデルサービス、サブスクリプションに加え、GPT-Load、New API、CLIProxyAPI、Sub2API、OpenAI Compatible などのゲートウェイチャネルを内蔵しています。正確な能力は対応マトリクスを参照してください。

03チャネルとプロトコル

4 会話プロトコルから 35 チャネルへ

ゲートウェイがクライアントプロトコルと上流チャネルを接続します。対応するプロトコルと Operation はチャネルごとに異なり、正確な内容は能力マトリクスで確認できます。

クライアントプロトコル
OpenAI Chat Completions
POST /v1/chat/completions
多くの互換クライアントが使用する標準的な入口
OpenAI Responses
/v1/responses/**
名前空間を保ったパススルーでステートフルリソースに対応
Anthropic Messages
POST /v1/messages
Claude Code などが使用するネイティブ入口
Gemini
/v1beta/models/…
generateContent とストリーミング派生を含む
上流チャネル
公式 API4
  • OpenAI
  • Anthropic
  • Gemini
  • xAI
クラウド基盤3
  • Azure OpenAI
  • AWS Bedrock
  • Google Vertex AI
モデルサービス19
  • DeepSeek
  • Moonshot AI
  • SiliconFlow
  • Zhipu AI
  • Alibaba Cloud
  • Volcengine
  • OpenRouter
  • Groq
  • Jev
  • Cerebras
  • Mistral
  • Nebius
  • Parasail
  • Wafer
  • Hugging Face
  • Cohere
  • Cline
  • OpenCode Go
  • OpenCode Zen
サブスクリプション4
  • Codex
  • Claude
  • Antigravity
  • Grok
+ ゲートウェイ・互換チャネル — GPT-Load · New API · CLIProxyAPI · Sub2API · OpenAI Compatible能力マトリクスを見る →
04セットアップ

3 ステップで設定完了

管理する対象は二つだけです。Group は上流向け、AccessKey はアプリケーション向けです。その間のスケジューリング、リトライ、使用量集計はゲートウェイが処理します。

01

Group を作成

上流チャネルを選び、API キーを登録します。Codex や Claude などのサブスクリプションアカウントは OAuth 認可後、同じスケジューラーに入ります。

Group → チャネル + 認証情報プール
02

公開モデルを選択

この Group が公開するモデルを選び、上流から自動検出します。必要に応じてウェイト、タイムアウト、リトライなどの実行ポリシーも調整できます。

Group → モデル + ポリシー
03

AccessKey を発行

利用可能な Group とクライアントプロトコルを指定し、レートやコスト上限を設定して、生成されたキーをアプリケーションへ渡します。アプリ側で必要なのはこれだけです。

AccessKey → 認可 + 制限
05はじめる

1 コマンドで起動、クライアントは 2 項目だけ変更

外部データベースもフロントエンドの個別デプロイも不要です。管理画面は同じバイナリに組み込まれています。

① サービスを起動
Docker Compose
git clone --depth 1 --branch main \
  https://github.com/tbphp/gpt-load.git
cd gpt-load && cp .env.example .env
docker compose up -d

# 自動生成された管理キーを確認
docker compose exec gpt-load \
  sh -c 'cat /app/data/auth.key'
② クライアントを接続
Python — OpenAI SDK
client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:3001/v1",   # この行を変更
    api_key="sk-gl-••••a5df",               # この行を変更
)

# Anthropic クライアントは /v1/messages を使用
# Gemini クライアントは /v1beta/models/… を使用

各クライアント標準の認証方法をそのまま使用できます:Authorization: Bearer · x-api-key · x-goog-api-key · Gemini key クエリパラメーター。

ネイティブバイナリ

5 つのビルド対象

Linux と macOS はそれぞれ amd64 と arm64、Windows は amd64。ダウンロードしたバイナリは付属の SHA256SUMS で検証してから実行してください。Windows にはサービスとして登録できるインストーラーもあります。

データベース

SQLite で始め、必要に応じて変更

DATABASE_DSN を空にすると管理対象 SQLite を使用し、DSN を設定すると外部 SQLite、MySQL、PostgreSQL を使用できます。

バックアップ

キーとデータベースを一緒に保管

encryption.key はチャネル認証情報の復号に必要です。紛失または置換すると暗号化済み認証情報は復元できず、このバージョンではマスターキーのローテーションをサポートしません。

完全な手順とその他のクライアント設定クイックスタート →
06管理画面

設定と可観測性を一か所に

管理画面はバイナリと一緒に配布されます。ブラウザーからチャネル設定、健全性とログの確認、使用量とコスト概算の確認ができます。

FIG. 2 — グループとチャネルチャネル · モデル · 認証情報の健全性

グループ一覧で、チャネル、接続方式、モデル数、認証情報の健全性を一画面で確認できます。API キーとサブスクリプションアカウントを同じ可用性・スケジューリング表示で管理できます。

FIG. 3 — ランタイムの健全性可用性 · クールダウン · ログ収集

利用可能、クールダウン中、ブラックリストの認証情報に加え、回復時刻、リクエストログ収集、グループの健全性を一画面で確認できます。

07境界

本番利用前に確認する 3 点

コスト

使用量とコストは概算

上流応答から算出した運用分析・容量計画向けの値です。プロバイダー請求書ではなく、会計照合には使用できません。価格変更時も過去データは再計算されません。

規模

単一アプリケーションインスタンス向け

2.0 は単一インスタンス内の正しさを保証します。インスタンス間で状態を共有せず、水平スケールはサポートしません。大規模な場合は業務単位で独立したデプロイに分割してください。

アップグレード

1.x からのインプレース更新は不可

2.0 は完全な再実装で、1.x データを開く、インポートする、その場で移行することはできません。別のデータベース、DATA_DIR、ポート、ボリュームでデプロイし、検証後にトラフィックを切り替えてください。

ネットワーク境界

サービスは既定で 127.0.0.1 のみを待ち受け、公開ネットワークには露出しません。リモートアクセスには、適切な ACL とファイアウォールを設定した管理ネットワークまたは TLS リバースプロキシを使用してください。AUTH_KEY と ENCRYPTION_KEY をリポジトリ、ログ、スクリーンショット、公開 issue に記載しないでください。

GPT-Load — セルフホスト AI ゲートウェイ