OmniRoute MIT 開源，290+ providers，516+ models，90+ 免費模型，RTK+Caveman 壓縮省 89% tokens。台灣開發者互動比較工具，一秒選出最適合你的 AI Gateway。
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| 比較維度 | 🔷 OmniRoute | 🔵 OpenRouter |
|---|---|---|
| GitHub Stars | ⭐ 45K★（MIT） | 非開源（閉源 SaaS） |
| 開源授權 | ✅ MIT（可商用自架） | ❌ 閉源，API Only |
| 支援 Providers | 290+ providers | 200+ providers |
| 支援模型數 | 516+ models | 300+ models |
| 免費模型 | 90+ 免費（RTK / Caveman / Community） | ~50 免費（限速較嚴） |
| Token 壓縮 | ✅ RTK + Caveman：平均省 89% | ❌ 無內建壓縮 |
| Claude Code 整合 | ✅ Dashboard 一鍵設定 | ✅ 需手動設定 baseURL |
| OpenAI SDK 相容 | ✅ 全相容（drop-in 替換） | ✅ 全相容 |
| 智慧路由（省費） | ✅ 自動按 cost/quality 路由 | 部分：Auto 路由（限選定模型） |
| 本地 / 自架 | ✅ Docker compose 5 分鐘啟動 | ❌ 純雲端，無自架選項 |
| API Key 管理 | ✅ 多 Key Pool 自動輪換 | ◎ 單 Key（統一計費） |
| Fallback 機制 | ✅ Provider 故障自動切換 | ✅ 支援 Fallback（需手動設定） |
| 可觀察性（Log） | ✅ 完整 request / cost log | ✅ 基本 usage log |
| 定價模式 | 免費自架，pay-as-you-go（各 provider 原價） | 各 provider 原價（加微薄 markup） |
| 信用卡預付 | ❌ 各 provider 自行付費 | ✅ 統一儲值（方便企業報帳） |
| 台灣繁中支援 | ◎ 無繁中 UI，英文操作 | ◎ 無繁中 UI，英文操作 |
| 社群活躍度 | ✅ Discord 3K+，Issues 快速回應 | ✅ Discord 活躍，官方 API 更新快 |
| 最適合誰 | 💰 省費黨、自架黨、Coding Agent 用戶 | 🏢 企業統一帳單、想省設定功夫的用戶 |
compression: rtk 一行搞定# 1. Clone repo git clone https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute cd OmniRoute # 2. 設定 providers（填入你的 API keys） cp .env.example .env # 編輯 .env，加入 OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY 等 # 3. 啟動 docker compose up -d # 4. 測試 curl http://localhost:8080/v1/models # 應回傳 516+ 模型清單
# Claude Code settings.json
{
"apiBaseUrl": "http://localhost:8080/v1",
"apiKey": "omniroute-local",
"model": "auto", // 讓 OmniRoute 自動選模型
"compressionMode": "rtk" // 啟用 RTK 節省 token
}
# 原本 OpenRouter import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key="sk-or-..." ) # 換成 OmniRoute（只改 base_url） client = openai.OpenAI( base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="omniroute-local" )
LINE Bot 每日 3,000+ 訊息處理。用 OmniRoute Smart Router：簡單問答 → Qwen 3.8B（免費），複雜客訴 → Claude Haiku（$0.25/M input）。RTK 壓縮再省 40%。原本月費 $180 降至 $22，省 88%。
每個 PR 平均 5,000 token 審查。原本用 Claude Sonnet 5 直連每月花 $210。OmniRoute + RTK：自動裁剪推理 token，同等品質月費降至 $45。同樣用 Claude，省的是 extended thinking 的冗余部分。
每月生成 500 篇 1,000 字 SEO 文章。用 OmniRoute + Caveman：input token 壓縮 55%，輸出品質維持。Router 自動選 Llama 4 Maverick（免費，文筆好）或 GPT-4o-mini（$0.15/M）。月費 $8 搞定。
同一個 prompt 跑 Claude Sonnet 5 / GPT-4o / Gemini 2.5 Pro 三模型對比。OmniRoute 統一 API，Log 自動記錄 cost / latency / quality。不用管三個 API Key，一個 endpoint 全搞定。
RTK + Caveman 組合在批次任務（SEO 寫作、批次翻譯、RAG 查詢）上確實可達 80-89%。但在需要完整 context 的對話（如 LINE Bot 多輪）或高品質創作任務，建議只開 RTK（省 40-60%），不開 Caveman，避免語意損失。原廠說明：Caveman 適合「容忍一點語意簡化」的場景。
最低：1 vCPU / 1GB RAM（DigitalOcean $6/月 Droplet 可跑）。建議：2 vCPU / 2GB RAM 以上（$12/月），適合中等流量。OmniRoute 本身是輕量 Go 服務，不是 LLM 本體，所以不需 GPU。
取決於用途。Qwen 3.8B / 14B 在分類、摘要、簡單問答品質相當不錯。Llama 4 Scout 在英文撰寫也很好。限制是：免費模型有 rate limit（通常 10-60 req/min），且不保證可用率。建議：免費模型當主力，付費模型當 fallback，搭配 OmniRoute Fallback 機制自動切換。
LiteLLM 是 OmniRoute 的主要競品，兩者都是 MIT 開源。主要差距：(1) 免費模型池：OmniRoute 90+ vs LiteLLM 不強調免費模型；(2) token 壓縮：OmniRoute 內建 RTK + Caveman，LiteLLM 無；(3) Stars：OmniRoute 45K vs LiteLLM 40K。如果你主要要省費，選 OmniRoute；如果要企業級 proxy 管理，LiteLLM 更成熟。
OpenRouter 的優勢：(1) 統一儲值（一張信用卡，方便企業報帳）；(2) 無需自架，省維運工；(3) 官方 API 更新快，新模型上架快；(4) 台灣 latency 通常 <200ms（CDN 節點）。如果你不想自架、或公司有統一採購需求，OpenRouter 更省事。
OmniRoute 本身是 proxy，你的資料走 OmniRoute → 各 provider API。如果你自架在台灣 VPS，資料不經過第三方 OmniRoute 伺服器（你就是 OmniRoute 伺服器）。隱私比 OpenRouter（雲端服務）高。但最終資料還是到各 provider（Anthropic / OpenAI 等），適用其各自的隱私政策。
OmniRoute 自架在 DigitalOcean $6/月 Droplet，每月幫你省下原本的 API 費用。
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