oiiai-lib 0.0.2

A minimalist Python package scaffolded with uv

oiiai

oiiai 是一个简单的 AI 模型调用工具包，提供模型列表获取和模型调用功能。

特性

• 🚀 支持多个 AI 提供商的模型列表获取
• 📦 统一的 API 接口
• 🛠️ 简单易用的设计
• 🔧 可扩展的架构

支持的提供商

提供商	模型获取	说明
智谱 AI	✅ FetchZhipu	从官方文档页面解析模型列表
OpenRouter	✅ FetchOpenRouter	通过 API 获取模型列表
ModelScope	✅ FetchModelScope	通过 API 获取模型列表
SiliconFlow	✅ FetchSiliconFlow	通过 API 获取模型列表
IFlow	✅ FetchIFlow	通过 API 获取模型列表

安装

使用 pip

pip install oiiai-lib

使用 uv

uv add oiiai-lib

快速开始

from oiiai import (
    FetchZhipu,
    FetchOpenRouter,
    FetchModelScope,
    FetchSiliconFlow,
    FetchIFlow,
)

# 获取可用模型列表

# 从智谱 AI 获取模型列表
zhipu_fetcher = FetchZhipu()

zhipu_models = zhipu_fetcher.fetch_models()
print(f"智谱 AI 可用模型: {len(zhipu_models)} 个")

# 从 OpenRouter 获取模型列表
openrouter_fetcher = FetchOpenRouter(api_key="your-api-key")

openrouter_models = openrouter_fetcher.fetch_models()
print(f"OpenRouter 可用模型: {len(openrouter_models)} 个")

# 从 ModelScope 获取模型列表
modelscope_fetcher = FetchModelScope()

modelscope_models = modelscope_fetcher.fetch_models()
print(f"ModelScope 可用模型: {len(modelscope_models)} 个")

# 从 SiliconFlow 获取模型列表
siliconflow_fetcher = FetchSiliconFlow()

siliconflow_models = siliconflow_fetcher.fetch_models()
print(f"SiliconFlow 可用模型: {len(siliconflow_models)} 个")

# 从 IFlow 获取模型列表
iflow_fetcher = FetchIFlow()

iflow_models = iflow_fetcher.fetch_models()
print(f"IFlow 可用模型: {len(iflow_models)} 个")

API 参考

基类 FetchBase

所有模型获取器的抽象基类。

from oiiai import FetchBase

class MyFetcher(FetchBase):
    @property
    def provider(self) -> str:
        return "my_provider"
    
    def fetch_models(self) -> List[str]:
        # 实现获取逻辑
        return ["model-1", "model-2"]

FetchOpenRouter

从 OpenRouter API 获取模型列表。

from oiiai import FetchOpenRouter

# 使用 API Key（可选，不传则从环境变量 OPENROUTER_API_KEY 获取）
fetcher = FetchOpenRouter(api_key="your-api-key")

# 获取模型列表
models = fetcher.fetch_models()
print(models)  # ['openai/gpt-4o', 'anthropic/claude-3-opus', ...]

FetchZhipu

从智谱 AI 官方文档页面解析模型列表。

from oiiai import FetchZhipu

fetcher = FetchZhipu()
models = fetcher.fetch_models()
print(models)  # ['glm-4-flash', 'glm-4', ...]

FetchModelScope

从 ModelScope API 获取模型列表。

from oiiai import FetchModelScope

fetcher = FetchModelScope()
models = fetcher.fetch_models()
print(models)  # ['deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528', 'Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct', ...]

FetchSiliconFlow

从 SiliconFlow API 获取模型列表。需要设置环境变量 SILICONFLOW_API_KEY。

from oiiai import FetchSiliconFlow

fetcher = FetchSiliconFlow()
models = fetcher.fetch_models()
print(models)  # ['deepseek-ai/DeepSeek-R1', 'Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct', ...]

FetchIFlow

从 IFlow 平台获取模型列表。

from oiiai import FetchIFlow

fetcher = FetchIFlow()
models = fetcher.fetch_models()
print(models)  # ['qwen3-max', 'deepseek-r1', 'kimi-k2', ...]

开发

克隆仓库

git clone https://github.com/weisiren000/oiiai
cd oiiai

安装开发依赖

uv sync --dev

运行测试

uv run pytest

代码格式化

uv run ruff format .
uv run ruff check .

扩展

实现自定义获取器只需继承 FetchBase 并实现 provider 属性和 fetch_models() 方法。

许可证

MIT License. 详见 LICENSE 文件。

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

链接

• GitHub 仓库
• PyPI 页面
• 文档