Factory Go API

高性能 Factory AI API 网关 | 多模型支持 | OpenAI 兼容格式

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📖 简介

Factory Go API 是一个高性能的 AI 模型网关，提供 OpenAI 兼容的统一接口。支持 Claude、GPT 等多个 AI 模型家族。

核心特性

• ⚡ 极致性能 - Go 原生实现，启动 < 10ms，内存占用 ~11MB
• 🎯 多模型支持 - 统一接口访问 Claude、GPT 等 5 个模型
• 🔄 OpenAI 兼容 - 使用标准 OpenAI SDK 即可调用所有模型
• 🌊 双模式响应 - 完整支持流式（SSE）和非流式响应
• 🔐 安全认证 - Bearer Token 认证保护
• 📊 详细日志 - 完整的请求/响应日志

🎯 支持的模型

5 个 AI 模型，覆盖两大家族，每个模型都支持流式和非流式 = 10 种配置全部可用：

Claude 系列 (Anthropic)

模型 ID	描述	流式	非流式
claude-opus-4-1-20250805	🧠 Claude Opus 4.1 - 最强推理	✅	✅
claude-sonnet-4-20250514	⚡ Claude Sonnet 4 - Extended Thinking 中等	✅	✅
claude-sonnet-4-5-20250929	⭐ Claude Sonnet 4.5 - Extended Thinking 高级（推荐）	✅	✅

GPT 系列 (OpenAI)

模型 ID	描述	流式	非流式
gpt-5-2025-08-07	🚀 GPT-5 - 最新旗舰，Extended Thinking	✅	✅
gpt-5-codex	💻 GPT-5 Codex - 代码生成专家	✅	✅

🚀 快速开始

重要提示

⚠️ 使用本项目时，请使用项目内提供的 kilo-code-4.109.2.vsix 插件

本项目包含了经过优化的 Kilo Code 插件，已移除了可能导致 API 限制的提示词。请在 VS Code 中安装项目根目录下的 kilo-code-4.109.2.vsix 文件。

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/libaxuan/factory-go-api.git
cd factory-go-api

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，设置 FACTORY_API_KEY

启动

macOS/Linux:

./start.sh
# 服务运行在 http://localhost:8003

Windows:

start.bat
# 服务运行在 http://localhost:8003

测试

# 快速健康检查
curl http://localhost:8003/health

# 查看支持的模型
curl http://localhost:8003/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

# 运行完整测试（测试所有 10 种配置）
./restart_and_test.sh  # 重启服务并测试
# 或直接测试
./test_models.sh  # macOS/Linux
test_models.bat   # Windows

# 测试单个模型（非流式）
curl -X POST http://localhost:8003/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5-2025-08-07",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "stream": false
  }'

# 测试流式响应
curl -X POST http://localhost:8003/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
    "stream": true
  }'

💻 代码示例

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8003/v1",
    api_key="YOUR_FACTORY_API_KEY"
)

# 非流式
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 流式
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-2025-08-07",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

JavaScript/TypeScript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:8003/v1',
  apiKey: 'YOUR_FACTORY_API_KEY'
});

// 非流式
const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);

// 流式
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-5-2025-08-07',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Tell me a story' }],
  stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
}

Go

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("YOUR_FACTORY_API_KEY")
    config.BaseURL = "http://localhost:8003/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, err := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "claude-sonnet-4-5-20250929",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {
                    Role:    openai.ChatMessageRoleUser,
                    Content: "Hello!",
                },
            },
        },
    )
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

⚙️ 配置

环境变量

在 .env 文件中配置：

# 必需
FACTORY_API_KEY=your_factory_api_key

# 可选
PORT=8003
CONFIG_PATH=config.json

模型配置

编辑 config.json 添加或修改模型：

{
  "port": 8003,
  "endpoints": [
    {
      "name": "anthropic",
      "base_url": "https://app.factory.ai/api/llm/a/v1/messages"
    },
    {
      "name": "openai",
      "base_url": "https://app.factory.ai/api/llm/o/v1/responses"
    }
  ],
  "models": [
    {
      "name": "Claude Sonnet 4.5",
      "id": "claude-sonnet-4-5-20250929",
      "type": "anthropic",
      "reasoning": "high"
    },
    {
      "name": "GPT-5",
      "id": "gpt-5-2025-08-07",
      "type": "openai",
      "reasoning": "high"
    }
  ]
}

🔌 API 端点

端点	方法	描述
/health	GET	健康检查
/v1/models	GET	模型列表
/v1/chat/completions	POST	聊天补全（OpenAI 兼容）
/docs	GET	API 文档页面

📊 性能

指标	数值
启动时间	< 10ms
内存占用	~11MB
二进制大小	~8MB
并发性能	优秀

🔧 开发

# 安装依赖
go mod tidy

# 开发模式运行
go run main_multimodel.go

# 构建
go build -o factory-api main_multimodel.go

# 格式化代码
gofmt -w .

# 代码检查
go vet ./...

# 运行完整模型测试
chmod +x restart_and_test.sh
./restart_and_test.sh  # 重启服务并测试所有 7 个模型配置

🚢 部署

Factory Go API 支持多种部署方式，适用于不同场景：

快速部署

# 开发/测试环境 - 使用启动脚本
./start.sh

# 生产环境 - 使用 Docker Compose（推荐）
docker-compose up -d factory-proxy-openai

Docker 部署（推荐）

使用 Docker Compose

# 启动服务
docker-compose up -d factory-proxy-openai

# 查看状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f factory-proxy-openai

手动构建

# 构建镜像
docker build --target openai -t factory-api .

# 运行容器
docker run -d \
  -p 8003:8003 \
  -e FACTORY_API_KEY=your_key \
  -e PROXY_API_KEY=your_proxy_key \
  --name factory-api \
  factory-api

Ubuntu 服务器部署

我们提供了详细的 Ubuntu 服务器部署指南：

• Ubuntu Docker 部署指南 ⭐ 推荐

  • 完整的 Docker 部署步骤
  • 包含 Docker 安装、配置、运维
  • 适合生产环境

• Ubuntu 直接部署指南

  • 不使用 Docker 的传统部署方式
  • 使用 systemd 管理服务
  • 适合追求极致性能

systemd 服务

创建 /etc/systemd/system/factory-api.service:

[Unit]
Description=Factory API Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=www-data
WorkingDirectory=/opt/factory-api

Environment="FACTORY_API_KEY=your_key"
ExecStart=/opt/factory-api/factory-api
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo systemctl enable factory-api
sudo systemctl start factory-api

🔐 安全建议

1. 保护 API Key - 使用环境变量，不要硬编码
2. 使用 HTTPS - 生产环境配置反向代理（Nginx/Caddy）
3. 限流保护 - 在代理层面配置限流规则
4. 日志管理 - API Key 已脱敏显示

🆘 故障排除

端口被占用

# 查看端口占用
lsof -i :8003

# 使用其他端口
PORT=9000 ./start.sh

403 Forbidden

确保：

• 使用正确的 Factory API Key
• 请求包含 Authorization 头
• 环境变量正确配置

连接超时

# 检查目标服务
curl -I https://app.factory.ai

# 检查防火墙和网络

📝 更新日志

查看 CHANGELOG.md 了解版本历史和更新内容。

🤝 贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing)
3. 提交更改 (git commit -m 'feat: add amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing)
5. 创建 Pull Request

提交信息规范：

• feat: 新功能
• fix: Bug 修复
• docs: 文档更新
• refactor: 代码重构
• test: 测试相关

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源。

🔗 相关链接

• Factory AI 官网
• OpenAI API 文档
• 问题反馈

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