手搓了一个本地大模型测速工具，彻底告别Key泄露焦虑

在玩大模型的过程中，大家手头肯定积攒了不少API Key，不管是OpenAI的兼容接口，还是Claude的，亦或是各种中转服务。

平时维护这些Key是个头疼事：想测试哪个通道速度快、哪个模型还没封号、或者手里有一堆Key想批量筛查一下可用性。虽然市面上有不少在线测速工具，但老实说，把珍贵的Key填进别人的网页里，总有点“裸奔”的焦虑——万一被“顺走”了怎么办？

为了图个安心，最近花了点时间，用 Python 的 NiceGUI 框架写了一个纯本地运行的 API 测速与监控工具——sub-api-check-nicegui。

这不是那种让AI写两行代码就能出来的“半成品”，而是实打实花了大量 Token 调试过的项目，主打一个：安全、好用、隐私零泄漏。

核心优势：为什么你需要它？

工具运行界面截图

1. 数据绝对不出域 这一点对于企业开发者或个人极客尤为重要。整个工具运行在你的本地环境中，所有的 Key、测试记录统统留在你自己的电脑里，绝不经过任何第三方服务器。彻底杜绝了 Key 泄露的风险。

2. 全平台兼容，原生体验 基于 NiceGUI 开发，这意味着它直接在浏览器里跑了一个原生的 GUI 界面。无论是 Windows、Mac 还是 Linux，只要有 Python 环境，就能丝滑运行。操作逻辑和网页版工具类似，完全没有上手门槛。

3. 批量监控，省心省力 不用再挨个去 curl 命令行测试了。支持批量导入 Key，对 OpenAI 和 Claude 模型进行健康度检查和测速。可视化界面让你一眼就能看出哪个接口延迟最低，哪个已经停服。

部署教程：只需三步

n 这个工具使用 Python 编写，环境要求非常低（Python 3.8.5+）。即使是小白也能搞定。

1. 获取代码

终端运行命令示意图

你可以直接去 GitHub 搜索项目名 sub-api-check-nicegui 下载源码，或者下载帖子附件中的压缩包。

2. 解压与运行

将下载好的压缩包解压到任意目录。打开终端（Terminal 或 CMD），进入该目录，执行以下命令启动：

bash start.sh

如果你想停止服务，同样简单：

bash start.sh stop

3. 访问界面

服务启动成功后，直接打开浏览器访问：

http://本机ip:80/

默认占用的是 80 端口。如果你的 80 端口被占用（比如本机跑了 Nginx 或 Apache），需要修改端口。只需在代码中定位到以下行：

run_port = int(os.environ.get('API_KEY_TESTER_PORT', os.environ.get('PORT', '80')))

把最后的 '80' 改成你想要的端口号即可。

关于适用性

n 目前工具对 GPT 类模型的兼容性做得非常好，测试连通率和速度都很准。对于 Any 其他站的兼容性，作者也在持续优化中。如果你手里有很多闲散的 Key 或是需要监控大量中转接口，这个工具绝对是“物理外挂”级别的存在。

别再把敏感的 Key 提交给来历不明的网站了，搭建一个属于自己的监控台，才是安全感的来源。