有效管理上游 AI Provider 对于维护一个可靠且经济高效的 AI 网关至关重要。AIGNE Hub 集中管理此过程，提供统一的界面来连接、配置和管理各种 AI 服务的凭证。本节详细介绍处理 Provider 设置、凭证和模型费率的流程。
下图说明了 Provider、凭证和模型费率在 AIGNE Hub 中是如何相互关联的：
Provider 配置
Provider 是将 AIGNE Hub 连接到上游 AI 服务（如 OpenAI、Google 和 AWS Bedrock）的基础元素。正确的配置确保 Hub 可以将请求路由到适当的服务。
添加 Provider
要集成新的 AI 服务，您必须将其添加为 Provider。每个 Provider 都需要一个唯一的名称、一个用于 UI 显示的名称，以及特定于服务的详细信息，如 baseUrl 或 region。
请求体
- name
string(required) — Provider 的官方名称。必须是支持的 Provider 值之一（例如 openai、google、bedrock）。 - displayName
string(required) — 将在 UI 中显示的 Provider 的用户友好名称。 - baseUrl
string— Provider API 端点的基础 URL。大多数 Provider 都需要此项，但对于 AWS Bedrock 是可选的。 - region
string— Bedrock 服务的 AWS 区域。仅 bedrock Provider 需要此项。 - enabled
boolean(default:true) — 启用或禁用 Provider。禁用的 Provider 将不会用于路由请求。
更新 Provider
您可以修改现有 Provider 的配置，例如其 baseUrl、region 或 enabled 状态。
请求体
- baseUrl
string— Provider API 端点的更新后基础 URL。 - region
string— Bedrock 服务的更新后 AWS 区域。 - enabled
boolean— Provider 的新状态。
列出和删除 Provider
您可以检索所有已配置 Provider 的列表，或通过其 ID 删除特定的 Provider。删除 Provider 也会移除所有关联的凭证和模型费率。
凭证管理
凭证用于向上游 AI Provider 进行身份验证。AIGNE Hub 会加密并安全地存储这些凭证，并将其与特定的 Provider 关联。每个 Provider 可以有多个凭证，这允许密钥轮换和负载均衡。
添加凭证
添加凭证时，您必须指定其类型和值。AIGNE Hub 会自动根据 Provider 的服务验证凭证，以确保其处于活动状态。
请求体
- name
string(required) — 凭证的描述性名称（例如，“A 团队 API 密钥”）。 - credentialType
string(default:api_key) — 凭证的类型。支持的值为 api_key 和 access_key_pair。 - value
string or object(required) — 凭证的值。对于 api_key，这是一个字符串。对于 access_key_pair，这是一个包含 access_key_id 和 secret_access_key 的对象。
凭证验证
AIGNE Hub 包含一个用于检查已存储凭证有效性的端点。此操作会触发使用指定凭证对 Provider 进行测试连接，以确认其处于活动状态并具有必要的权限。
更新和删除凭证
可以更新现有凭证的值或将其删除。当凭证被删除时，它将从系统中永久移除，并且不能再用于请求。
模型费率管理
模型费率定义了使用特定 AI 模型所需的 AIGNE Hub 积分成本。这些费率对于在服务提供商模式下运行的系统至关重要，在该模式下，使用情况是根据积分计费的。
添加模型费率
您可以为已配置 Provider 支持的任何模型定义费率。这包括为输入和输出 Token（对于文本模型）或每张图像/每个视频（对于生成模型）设置单独的积分成本。
请求体
- model
string(required) — 模型的标识符（例如，gpt-4o-mini）。 - type
string(required) — 服务的类型。支持的值为 chatCompletion、imageGeneration、embedding 和 video。 - providers
array(required) — 此模型费率适用的 Provider ID 数组。这允许单个模型由多个 Provider 提供。 - inputRate
number(required) — 输入的积分成本（例如，每 1,000 个 Token）。 - outputRate
number(required) — 输出的积分成本（例如，每 1,000 个 Token）。 - unitCosts
object— Provider 提供的每百万单位（Token/图像）的实际成本（美元）。用于根据利润率自动计算费率。- input
number(required) — 每百万单位的输入成本。 - output
number(required) — 每百万单位的输出成本。
- input
- modelMetadata
object— 有关模型功能的附加元数据。- maxTokens
number— 最大上下文窗口大小。
- maxTokens
批量更新模型费率
为了简化价格调整，AIGNE Hub 支持根据定义的利润率和积分价格批量更新模型费率。系统会自动为所有定义了 unitCosts 的模型重新计算 inputRate 和 outputRate。
计算方式如下： 新费率 = (单位成本 * (1 + 利润率 / 100)) / 积分价格
请求体
- profitMargin
number(required) — 期望的利润率百分比（例如，20 表示 20%）。 - creditPrice
number(required) — 单个积分的美元价格。
更新和删除模型费率
可以修改或删除单个模型费率。如果删除模型费率，在启用基于积分的计费时，相应模型将不再对用户可用。
总结
本节介绍了在 AIGNE Hub 中管理 AI Provider、凭证和模型费率的核心功能。正确配置这些资源对于 AI 服务的安全性、可靠性和财务管理至关重要。
有关相关主题的更多信息，请参阅以下部分：
服务提供商模式
了解如何配置基于积分的计费和自定义定价模型。
安全和访问控制
了解安全架构，包括加密存储和访问控制。