**声明：**以下我所提到的所有项目，都是我从GitHub上找的，和我没有任何利益关系，仅仅是自己觉得好用才想分享给大家的。
为了聚合模型，我用过cpa、sub2api、newapi、gpt-load、manifest、axonhub还有一些忘记项目名称的。结合自己的使用习惯综合对比，我现在默认使用的就剩：cpa、axonhub和manifest。
1、cpa，主要用来聚合codex以及一些非常规的openai兼容供应商（比如kilo.ai，它的URL不带v1，我现在只发现就cpa能调用）。现在cpa更新的感觉有点不如以前好用了。
2、axonhub。目前做聚合主力。感觉非常适合我，尤其是模型关联的模块，通过规则，可以再全局上将所有模型供应商的相关模型归纳到一个模型上（比如：gpt-5.1、gpt5.1、gpt-5-1等，都可以通过正则或其它规则归成一个一个模型来用）。还有系统提示词功能，它可以对某个模型、密钥进行特定添加，非常灵活。
3、manifest。它是一个智能分流的模型路由器。它对外就放出一个auto模型，你在它的路由设置里，可以通过它默认的4个模式：简单、标准、复杂、推理来配置模型，外部你调用auto模型时，它会自动根据你的对话来调度模型。除了默认的4个模式，你也可以自定义其它模式。
我现在的龙虾，就是通过manifest的auto模型，来调取axonhub聚合的所有模型。cpa当然是放到axonhub里的。目前来说，我用的非常舒服。分享给大家，做个参考。
第一次发这种分享帖，如有不合规的地方，还请提醒，谢谢！
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