oiiai-lib 0.0.7

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
• 📝 统一的日志记录系统（支持 JSON 格式和异步日志）
• 🔄 HTTP Session 复用，减少连接开销
• 🛡️ 智谱 AI 多策略解析，增强容错能力

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（多策略解析）
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
Nova (Amazon)	✅ FetchNova	通过 API 获取模型列表
Groq	✅ FetchGroq	通过 API 获取模型列表
Zenmux	✅ FetchZenmux	通过 API 获取模型列表
Chutes	✅ FetchChutes	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 fetch_models, list_providers

# 查看支持的提供商
print(list_providers())
# ['chutes', 'groq', 'iflow', 'modelscope', 'nova', 'openrouter', 'siliconflow', 'zenmux', 'zhipu']

# 一行获取模型列表
models = fetch_models("zhipu")
models = fetch_models("groq")              # 自动读取 GROQ_API_KEY 环境变量
models = fetch_models("groq", api_key="xxx")
raw = fetch_models("groq", raw=True)       # 获取原始 API 响应

API 参考

基类 FetchBase

所有模型获取器的抽象基类，提供共享 HTTP Session 和统一的请求方法。

from oiiai import FetchBase

class MyFetcher(FetchBase):
    @property
    def provider(self) -> str:
        return "my_provider"

    def fetch_models(self) -> List[str]:
        # 使用共享 Session 发起请求
        response = self._http_get("https://api.example.com/models")
        return response.json()["models"]

Session 管理

所有 Fetcher 子类共享同一个 HTTP Session，自动复用 TCP 连接：

from oiiai import FetchBase

# 程序退出前可选择关闭共享 Session
FetchBase.close_session()

可用提供商

类名	提供商	API Key	环境变量	特殊方法
FetchZhipu	智谱 AI	不需要	-	-
FetchModelScope	ModelScope	不需要	-	-
FetchIFlow	IFlow	不需要	-	-
FetchOpenRouter	OpenRouter	可选	OPENROUTER_API_KEY	-
FetchSiliconFlow	SiliconFlow	需要	SILICONFLOW_API_KEY	-
FetchNova	Amazon Nova	需要	NOVA_API_KEY	fetch_models_raw()
FetchGroq	Groq	需要	GROQ_API_KEY	fetch_models_raw()
FetchZenmux	Zenmux	需要	ZENMUX_API_KEY	fetch_models_raw()
FetchChutes	Chutes	需要	CHUTES_API_KEY	fetch_models_raw()

使用示例

使用异步获取 (推荐)

对于需要同时从多个提供商获取模型列表的场景，可以使用 asyncio.to_thread 实现并发获取：

import asyncio
from oiiai import fetch_models, list_providers

async def fetch_and_print(provider):
    # 使用 to_thread 在线程中运行同步的网络请求
    models = await asyncio.to_thread(fetch_models, provider)
    print(f"[{provider}] 模型列表: {models}")

async def main():
    providers = list_providers()
    # 并发执行所有获取任务
    await asyncio.gather(*(fetch_and_print(p) for p in providers))

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

需要 API Key 的提供商

from oiiai import FetchNova

# 方式一：直接传入 API Key
fetcher = FetchNova(api_key="your-api-key")

# 方式二：从环境变量读取
fetcher = FetchNova()  # 需设置 NOVA_API_KEY

models = fetcher.fetch_models()

# Nova 特有：获取原始 API 响应
raw_response = fetcher.fetch_models_raw()

不需要 API Key 的提供商

from oiiai import FetchZhipu

fetcher = FetchZhipu()
models = fetcher.fetch_models()

FetchZhipu 高级配置

FetchZhipu 支持多策略解析和静态 fallback，使用 BeautifulSoup 作为主要解析器：

from oiiai import FetchZhipu

# 配置静态 fallback 列表（当所有解析策略失败时使用）
fetcher = FetchZhipu(
    fallback_models=["glm-4", "glm-4-flash", "glm-4-plus"],
    min_model_threshold=5  # 模型数量低于此值时记录警告
)
models = fetcher.fetch_models()

解析策略优先级：

1. BeautifulSoup - 最健壮的解析方式，支持复杂 HTML 结构
2. Section ID - 通过 h2/h3 标题的 id 属性识别模型分类
3. Table Header - 检测包含"模型"或"Model"的表头
4. Pattern - 使用正则表达式匹配已知模型名称模式

日志配置

oiiai 提供统一的日志记录系统，支持 JSON 格式输出和异步日志。

基本配置

import logging
from oiiai import configure_logging, shutdown_logging

# 配置日志级别为 DEBUG，使用 JSON 格式输出
configure_logging(level=logging.DEBUG)

# 使用完毕后关闭日志（清理异步日志资源）
shutdown_logging()

配置选项

configure_logging(
    level=logging.WARNING,    # 日志级别（默认: WARNING）
    handler=None,             # 自定义 Handler（默认: NullHandler）
    use_json=True,            # 是否使用 JSON 格式（默认: True）
    async_enabled=False,      # 是否启用异步日志（默认: False）
)

自定义 Handler

import logging
from oiiai import configure_logging

# 使用文件 Handler
file_handler = logging.FileHandler("oiiai.log")
configure_logging(level=logging.INFO, handler=file_handler)

异步日志

在高并发场景下，可以启用异步日志避免阻塞：

from oiiai import configure_logging, shutdown_logging

# 启用异步日志
configure_logging(level=logging.INFO, async_enabled=True)

# 程序退出前务必调用 shutdown_logging() 确保日志写入完成
shutdown_logging()

JSON 日志格式

启用 JSON 格式后，日志输出包含以下字段：

字段	说明
timestamp	ISO 8601 格式时间戳
level	日志级别
provider	Provider 标识符
message	日志消息
module	模块名称
function	函数名称
line	行号
exc_info	异常堆栈（可选）

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

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