介绍 Knox.Chat：一个API访问数百个AI模型

2025年8月22日 · 阅读需 9 分钟

OpenRouter 核心团队

划重点！

knox.chat与openrouter.co也就是本站的区别是：中英文界面knox.chat支持所有OpenAI模型、服务器在美国，而openrouter.co除了OpenAI的模型都支持、服务器在中国，对于国人的使用性能和速度有很好的用户体验。

我们很高兴推出 Knox.Chat——但这不仅仅是另一个AI模型聚合器。我们的目标不仅仅是提供访问多个模型的单一API，而是专注于多模态，并让开发者仅用一把密钥就能便捷地使用当今流行的开源AI和智能体应用。

Knox.Chat代表着这样一个未来：开发者可以无缝地将文本、图像、音频、文档和结构化数据处理集成到他们的应用中，而无需管理多个提供商、API和认证系统的复杂性。

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关于Knox.Chat的完整介绍以及它如何简化开发者对AI模型的访问，即将推出...

多模态挑战

当今的AI应用需要的不仅仅是文本生成。开发者需要：

处理多种数据类型：在统一的工作流中处理文本、图像、音频、PDF和结构化数据
集成智能体框架：无缝连接LangChain、AutoGPT、CrewAI和其他流行工具
构建多模态体验：创建能够理解和跨不同模态生成内容的应用
管理复杂管道：在 cohesive 系统中协调嵌入、重排序、工具调用和生成

传统方法需要同时处理多个API、认证系统和数据格式——这种不必要的复杂性拖慢了创新速度。

Knox.Chat用一个密钥、一个API解决了这个问题，带来无限的多模态可能性。

多模态优先架构

🌐 一把密钥，所有模态

Knox.Chat不仅仅是访问不同的模型——它是关于实现真正的多模态AI开发。只需一个API密钥，您就可以：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://knox.chat/v1",
    api_key="<KNOXCHAT_API_KEY>",  # One key for everything
)

# Text + Image processing
multimodal_response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-sonnet-4",  # or openai/gpt-5, google/gemini-2.5-pro, etc.
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Analyze this architectural drawing and suggest improvements"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}}
        ]
    }]
)

# Generate embeddings for semantic search
embeddings = client.embeddings.create(
    model="voyage/voyage-3.5",
    input=["Technical documentation", "User manual", "API reference"]
)

# All with the same authentication and interface

🎯 智能模型路由

我们的高级路由系统根据您的优先级自动选择最佳模型和提供商：

自动路由器：使用 NotDiamond 和 OpenRouter 进行AI驱动的模型选择，以获得最佳结果
备用模型：当主模型不可用时自动故障转移
性能变体：
- :nitro - 针对速度和吞吐量优化
- :floor - 优先考虑成本效益
- :online - 包含网络搜索功能

💰 成本优化

Knox.Chat 在数十家提供商中寻找最优价格，提供：

透明定价：所有模型的实时价格信息
统一账单：无论使用多少提供商，只需一张发票
成本分析：详细的使用跟踪和消费洞察
零加价：与直接使用提供商相同的价格，同时增加可靠性

🤖 智能体框架集成

Knox.Chat 旨在与流行的开源AI框架和智能体应用无缝协作：

LangChain 集成

from langchain_openai import ChatOpenAI

# Drop-in replacement for any LangChain application
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://knox.chat/v1",
    api_key="<KNOXCHAT_API_KEY>",
    model="anthropic/claude-sonnet-4"
)

# Now your entire LangChain pipeline works with 300+ models
chain = prompt | llm | output_parser
result = chain.invoke({"input": multimodal_data})

AutoGPT & Agent 框架

# Works with AutoGPT, CrewAI, Semantic Kernel, and more
agent_config = {
    "llm_provider": "knox_chat",
    "base_url": "https://knox.chat/v1",
    "api_key": "<KNOXCHAT_API_KEY>",
    "models": {
        "smart_llm": "openai/gpt-5",
        "fast_llm": "openai/gpt-5-nano",
        "embedding": "voyage/voyage-3.5"
    }
}

工具/函数调用

Standardized tool calling interface across all compatible models:

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "search_books",
        "description": "Search for books by author",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "author": {"type": "string", "description": "Author name"}
            }
        }
    }
}]

结构化输出

强制执行 JSON Schema 验证以确保响应的一致性和可解析性：

{
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "weather_report",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string"},
          "temperature": {"type": "number"},
          "conditions": {"type": "string"}
        },
        "required": ["location", "temperature", "conditions"]
      }
    }
  }
}

完整多模态流程

通过统一数据处理构建复杂AI应用：

# Complete RAG pipeline with multimodal inputs
def multimodal_rag_pipeline(query, image_path, documents):
    # 1. Process multimodal query
    query_embedding = client.embeddings.create(
        model="voyage/voyage-3.5",
        input=[query]
    ).data[0].embedding
    
    # 2. Visual analysis
    vision_analysis = client.chat.completions.create(
        model="google/gemini-2.5-flash",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": f"Analyze this image in context of: {query}"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_path}"}}
            ]
        }]
    )
    
    # 3. Generate final response with structured output
    return client.chat.completions.create(
        model="anthropic/claude-sonnet-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a multimodal AI assistant"},
            {"role": "user", "content": f"Query: {query}\nVisual context: {vision_analysis.choices[0].message.content}\nDocuments: {documents}"}
        ],
        response_format={
            "type": "json_schema",
            "json_schema": {
                "name": "multimodal_response",
                "schema": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "answer": {"type": "string"},
                        "confidence": {"type": "number"},
                        "sources": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}
                    }
                }
            }
        }
    )

模型生态

Knox.Chat 提供来自领先AI提供商的300多个模型：

OpenAI: openai/gpt-5、openai/gpt-5-chat、openai/gpt-5-mini 等
Anthropic: anthropic/claude-opus-4.1、anthropic/claude-sonnet-4、anthropic/claude-3.7-sonnet 等
Google: google/gemini-2.5-pro、google/gemini-2.5-flash 等
Qwen: qwen/qwen3-coder、qwen/qwen3-235b-a22b-2507 等
Mistral: mistralai/mistral-medium-3.1、mistralai/codestral-2508 等
以及其他: DeepSeek、Meta、VoyageAI、Cohere 和新兴模型

浏览完整模型目录请访问 knox.chat/modelslist，或通过我们的模型API进行程序化查询。

开发者体验

快速设置

注册: 在 knox.chat/register 注册或使用 GitHub OAuth
获取API密钥: 在 knox.chat/token 创建令牌
开始开发: 使用任何兼容OpenAI的SDK或框架

全面的监控

记录明细: 在 knox.chat/log 查看详细的请求/响应跟踪
仪表板: 实时分析和支出洞察
模型性能: 延迟和吞吐量指标，助您做出明智决策

隐私与安全

无训练数据: 您的提示词和输出永远不会用于模型训练（免费模型除外）
最小化日志记录: 我们仅记录元数据（时间戳、token计数）- 从不记录您的实际内容
安全基础设施: 企业级安全保障，数据在传输和静态时均加密

定价与可用性

Knox.Chat 采用按使用量付费模式，定价透明：

无月费: 只为实际使用付费
有竞争力的价格: 与提供商直接访问价格相同
灵活充值: 单次充值最低¥100，最高¥100,000

现实世界的多模态应用

Knox.Chat 让开发者能够轻松构建下一代AI应用：

🎨 创意AI工作室

视觉内容分析: 上传图片，获取详细描述、风格分析和改进建议
多格式文档处理: 在统一工作流中处理PDF、图片和文本文档
创意资产生成: 结合文本提示和参考图片实现精准创意控制

🤖 智能代理系统

LangChain驱动的代理: 将Knox.Chat集成到现有LangChain应用中，即时访问300+模型
AutoGPT集成: 增强型自主代理，具备多模态能力和模型多样性
自定义代理框架: 构建具有工具调用、结构化输出和回退机制的专业代理

🔍 高级RAG系统

多模态知识库: 同时处理文本文档、技术图表和多媒体内容
语义搜索引擎: 结合嵌入、重排序和生成功能，提供卓越的搜索体验
上下文感知助手: 构建能够理解文本上下文和视觉信息的AI

💼 企业应用

文档智能: 结合文本和视觉理解分析合同、报告和演示文稿
客户支持机器人: 在单一对话中处理文本查询、图片上传和文档分析
业务流程自动化: 编排涉及多种AI能力的复杂工作流

开始使用

准备好革新您的AI开发了吗？以下是如何开始：

# Install your preferred SDK
pip install openai  # Python
npm install openai  # Node.js

# Or use direct HTTP calls
curl https://knox.chat/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KNOXCHAT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "anthropic/claude-sonnet-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello Knox.Chat!"}]}'

加入多模态AI革命

Knox.Chat代表了AI开发的范式转变。我们的目标不仅是提供访问多个模型的单一API，更是专注于多模态能力，让开发者仅需一个密钥即可便捷使用当今热门的开源AI和智能体应用。

我们正在构建的基础设施，能让复杂的多模态AI开发变得像调用单个API一样简单。无论您是在构建新一代创意工具、智能体还是企业级应用，Knox.Chat都能提供您所需的统一基础架构。

开发者选择Knox.Chat的理由：

✅ 一键通用，无限可能：通过统一认证访问文本、图像、音频和文档处理功能
✅ 即装即用：完美兼容LangChain、AutoGPT、CrewAI等热门开发框架
✅ 多模态原生设计：专为融合多种数据类型的应用而构建
✅ 开源友好：无缝集成您已使用的工具和库
✅ 生产就绪：智能路由、故障转移和监控功能确保应用可靠性

立即构建AI的未来：knox.chat

探索我们的多模态文档：docs.knox.chat

获取技术支持：support@knox.chat

Knox.Chat - 一把密钥，所有模态，无限创新

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多模态优先架构​

🌐 一把密钥，所有模态​

🎯 智能模型路由​

💰 成本优化​

🤖 智能体框架集成​

LangChain 集成​

AutoGPT & Agent 框架​

工具/函数调用​

结构化输出​

完整多模态流程​

模型生态​

开发者体验​

快速设置​

全面的监控​

隐私与安全​

定价与可用性​

现实世界的多模态应用​

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🔍 高级RAG系统​

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