What is Ghostrun?
將不同的 AI 模型整合到應用程式中，往往意味著需要應付多個 API、管理個別的憑證，以及處理各式各樣的計費系統。Ghostrun 簡化了整個流程，提供統一的 AI 推論作業系統，讓您可以透過單一、一致的 API 介面，存取來自 OpenAI、Groq、Google Gemini、Nebius 等供應商的領先模型。專注於建構創新的功能，而不是管理複雜的整合。
為您的工作流程量身打造的關鍵功能
🔄 無縫切換供應商： 只需修改 API 呼叫中的單一
provider參數，即可變更底層的 AI 供應商 (例如，從 OpenAI 變更為 Groq)。這讓您可以輕鬆進行 A/B 測試、成本優化或備援策略，而無需重構程式碼。🔗 透過自動線程維持上下文： 輕鬆建構具狀態的多輪對話應用程式。Ghostrun 會自動管理線程中的對話歷史記錄，即使在對話期間於不同的模型或供應商之間切換，也能保留上下文。每個請求都會傳回一個
thread_id，方便您輕鬆繼續對話。🔑 免除 API 金鑰管理： 使用您的 Ghostrun API 金鑰驗證一次即可。Ghostrun 安全地管理和輪換所有底層供應商 (OpenAI、Groq 等) 的必要憑證，讓您擺脫管理多個金鑰和供應商帳戶的負擔。
💰 簡化計費與追蹤成本： 收到一份涵蓋所有 AI 模型使用量的綜合帳單。Ghostrun 透明地追蹤每個供應商和模型的使用成本，並直接將其轉嫁給您，不加價，簡化預算管理。
🧠 整合強大的 RAG 管線： 透過將 AI 回應建立在您自己的資料上，來增強其準確性。透過儀表板建立檢索增強生成 (RAG) 管線，並在 API 呼叫中使用簡單的
rag_pipeline_id參數來啟用它們。這可以減少幻覺，並根據您的專有資訊提供與上下文相關的答案。⚙️ 接收標準化回應： 無論底層供應商為何，都能獲得一致的 JSON 回應結構，簡化應用程式中的資料剖析和整合邏輯。諸如
content、usage、latency和thread_id等關鍵詳細資訊始終存在。⏱️ 最低的效能耗損： Ghostrun 會為您的請求增加極少的延遲 (通常為 30-60 毫秒)。整體回應時間主要仍取決於所選供應商和模型的效能。
開發人員的實際使用案例
針對速度和成本進行優化： 您正在建構一個功能，該功能對於某些使用者互動需要快速回應，但對於其他互動則需要更高的品質。透過 Ghostrun，您可以使用相同的 API 整合，並僅變更
provider和model參數，即可動態地將請求路由到 Groq 的 Llama 模型以執行對速度要求嚴苛的任務，並將請求路由到 OpenAI 的 GPT-4o 以執行同一應用程式中複雜的生成任務。建構進階對話式代理程式： 您需要建立一個能夠準確記住整個對話歷史記錄的客戶支援聊天機器人。Ghostrun 的自動線程處理可以無縫地處理上下文管理。您甚至可以在對話中途切換模型 (例如，從更快的模型開始，針對複雜的查詢升級到更強大的模型)，使用
thread_id，確保流暢的使用者體驗，而不會遺失上下文。開發自訂知識助理： 您的團隊需要一個內部工具，根據您公司廣泛的文件庫回答問題。您可以上傳您的文件，以在 Ghostrun 中建立 RAG 管線。然後，透過將
rag_pipeline_id新增到您的/generate請求，您的內部助理可以根據您的特定知識庫提供準確的答案，並可透過 API 直接存取。
結論
Ghostrun 充當您與 AI 模型互動的中央神經系統。透過統一存取、簡化管理，並透過單一 API 提供諸如線程處理和 RAG 等強大功能，它可以消除開發過程中的重大阻力。這讓您可以自由地進行實驗、優化效能和成本，並最終更快地建構更複雜的 AI 驅動應用程式。將您的時間花在核心產品的創新上，讓 Ghostrun 處理多樣化 AI 環境的複雜性。
常見問題 (FAQ)
Ghostrun 目前支援哪些 AI 供應商？ Ghostrun 提供對來自 OpenAI、Groq、Google Gemini、Nebius、Grok (X.ai)、Mistral AI、Together.ai、Cohere 和 Lambda Labs 的模型的統一存取。您可以使用
/api/v1/models端點檢索每個供應商的可用模型完整清單。Ghostrun 如何處理定價和計費？ Ghostrun 採用轉嫁定價模式。我們會追蹤來自底層 AI 供應商 (例如，OpenAI、Groq) 針對每個請求的確切 Token 使用成本，並向您收取該金額，沒有額外的加價或隱藏費用。您會收到一份涵蓋透過 Ghostrun 存取的所有供應商之使用量的單獨、逐項列出的發票。
Ghostrun 增加的典型延遲是多少？ 我們的內部測試顯示，Ghostrun 通常每個 API 請求僅增加 30-60 毫秒的耗損。這包括路由、驗證、標準化和記錄。如果使用 RAG，則檢索步驟預計會增加 200-400 毫秒。決定總延遲的主要因素仍然是所選 AI 供應商和模型的效能。
More information on Ghostrun
Launched
2023-11
Pricing Model
Paid
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,Gzip,HTTP/3
Top 5 Countries
100%
United States
Traffic Sources
9.69%
1.36%
0.19%
12.73%
33.38%
41.8%
social
paidReferrals
mail
referrals
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direct
Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Ghostrun was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-21.
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