llmnode：本地GPU变身私有AI推理服务器，告别Token成本

这张图展示的是 llmnode 项目，它能把你的本地GPU变成兼容OpenAI/Anthropic协议的私有AI推理服务，让Claude Code、Codex CLI、openclaw、harness等工具直接开箱即用，零Token成本。

✨ 核心优势

1. 本地无限使用，数据不出机器
所有推理在本地完成，数据不上传第三方，天然安全合规；没有Token计费，成本仅由硬件和电力决定，长期使用比云API更省钱。
2. 多协议兼容，无缝对接主流工具
对外提供兼容OpenAI/Anthropic的API，Claude Code、Codex CLI、openclaw、harness等工具可直接接入，无需额外改造；支持  /v1/messages  原生交互、 /count_tokens  兼容，适配主流Agent生态。
3. 三后端可选，适配不同场景
- vLLM：性能最优，短请求（4K）可达90 tok/s，适合追求速度、显存充足的场景，适配27B+大模型。
- llama.cpp：显存需求低，对GGUF量化模型友好，24GB显存可运行27B量化模型，适合显存有限的设备。
- SGLang：服务稳定性高，已完成线上验证，适合生产级部署，追求稳定与性能平衡。

📊 核心功能模块

1. 管理台（总览）

- 系统运行状态、GPU占用率/温度、运行时长实时监控
- 模型列表、上下文窗口、运行状态统一管理
- 请求路由分析、缓存命中率、请求分布可视化

2. 请求记录与用量统计

- 输入/输出Token总量、请求数、平均响应时间等指标
- Token使用趋势、按模型/后端分布分析
- 缓存命中率统计，优化模型调用效率

3. 密钥管理

- 多API Key权限控制，支持为不同工具分配独立密钥
- 单Key用量统计、启用/禁用状态管理
- 密钥本地存储，无后门访问风险

🛠️ 快速上手命令

bash

创建管理员密钥（首次使用）
python -m llmnode.control create-admin-key

启动服务
python -m llmnode.control start

查看服务状态
python -m llmnode.control status

查看日志
python -m llmnode.control logs
 
- 管理台地址： :4000/console/ 
- 推理API地址： :4000/v1/ 

📌 模型推荐与部署方案

- 首推： Qwen3.6-27B-MTP-GGUF ，24GB显存即可部署，日常编码场景体验佳。
- 次选： Qwen3.6-35B-A3B-AWQ-4bit （MoE架构，3B激活参数），单条256K上下文仅需约5GB显存，12GB显卡即可部署。

⚠️ 安全与局限说明

- 安全设计：纯本地部署，无默认后门，密钥仅存本地，数据不出机器。
- 当前局限：
- 暂不支持Windows，仅推荐Linux + Docker + GPU环境。
- 不是一键安装，需自行准备模型文件（可从ModelScope下载）。
- 多节点/分布式部署功能尚在完善中。
- 长上下文（256K）速度偏慢，不推荐跨模型交互场景。

一句话总结：llmnode 是个人/团队级本地AI推理的“一站式底座”，用你的闲置GPU跑起Claude Code、Codex等Agent工具，彻底摆脱云API的Token成本与数据泄露风险。

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