
OctopusAI是一款集成式大语言模型服务的聊天客户端,支持接入多个主流大语言模型,可统一管理不同模型的聊天对话,自动保留完整聊天上下文。核心功能包含多模型切换对话、跨模型对话对比、上下文连贯对话导出、自定义模型配置管理和本地对话存储,面向需要同时使用多个大语言模型进行内容创作、问题解答、方案开发的用户,可用于日常多模型咨询、创作内容对比生成、技术方案多模型验证等多种场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- octopusai.app
- 定价模式
- OctopusAI平台本身不向用户收取使
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 内容创作者、AI研究者、产品开发者、学生
- 收录时间
- 2026/7/27
- 内容更新
- 2026/9/15
- 访问量
- 0 次
编辑点评
对于需要同时使用多个大语言模型的用户来说,这款集成式聊天工具可以解决多平台切换的麻烦,将所有模型的对话统一管理在同一个界面内,不需要反复登录不同的官方网站,也不需要记住多个平台的账号密码。它支持用户自行接入已有的API密钥,不需要平台额外收取模型服务费用,也可以让用户根据自己的需求选择不同的模型组合使用。自动保留上下文的设计,可以让用户随时中断对话后再继续,不需要重新描述问题背景。本地存储对话的设计,也可以保障用户对话内容的隐私,不用担心敏感内容被第三方获取。整体界面简洁,操作逻辑清晰,适合有一定API使用经验的用户管理多个大语言模型对话。
核心功能
使用指南
- 1
打开OctopusAI官方网站,点击页面左上角的设置按钮进入模型配置界面,准备添加你已获得API密钥的大语言模型。
- 2
在配置界面选择你要添加的大语言模型类型,输入对应平台分配的API密钥,填写模型名称和自定义参数后保存配置。
- 3
返回主对话界面,在顶部模型选择栏选中你需要使用的模型,在输入框输入你的问题后点击发送按钮获取回答。
- 4
如果需要对比多个模型的回答,可以开启多窗口对比模式,将同一个问题发送给不同模型,查看不同模型的输出结果。
- 5
对话完成后,可以点击对话界面的导出按钮,选择导出格式后将完整对话内容保存到本地设备。
优势与不足
优点6 项
支持多个主流大语言模型接入,统一管理对话
对话内容存储在本地,保护用户隐私
支持跨模型同问题回答对比,方便对比输出差异
支持自定义模型参数,适配不同使用需求
无需额外收取平台费用,仅消耗用户自身API额度
界面简洁无冗余广告,操作流程简单
不足4 项
需要用户自行准备各大模型的API密钥,对新手用户有一定门槛
暂不支持移动端访问,仅可在桌面端浏览器使用
没有内置模型服务,无法脱离API密钥使用
目前不支持团队协作对话管理,仅支持个人使用
定价说明
OctopusAI平台本身不向用户收取使用费用,用户可以免费使用网站的全部功能,平台本身不提供大语言模型的服务,所有模型调用消耗的是用户自行添加的API密钥对应平台的额度,费用由对应模型提供商收取。OctopusAI目前没有推出付费版本,所有功能都对所有用户开放,适用建议:如果用户已经拥有多个大语言模型的API密钥,需要统一管理对话,可以直接免费使用该平台,不需要额外支付费用。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 内容创作者
多模型内容创作对比
- AI研究者
不同大模型输出效果研究
- 产品开发者
大语言模型功能测试
- 学生
多模型解答学术问题
- 职场职员
多模型生成工作方案
- AI爱好者
体验不同大语言模型
- 独立开发者
基于API搭建自定义对话服务
常见问题
深度了解
在日常使用大语言模型的过程中,很多用户会同时使用多个不同的大语言模型,不同模型各有特点,适合完成不同的任务,但是每次切换模型都需要打开不同的官方网站,登录不同的账号,操作非常繁琐。OctopusAI就是为了解决这个问题推出的集成式聊天客户端,它可以让用户在同一个界面内接入多个不同的大语言模型,统一管理所有模型的聊天对话。OctopusAI支持接入OpenAI GPT系列、Anthropic Claude系列、Google Gemini系列等多个主流大语言模型,用户只需要添加自己已有的API密钥,就可以在平台内使用这些模型的服务。它支持自动保留每个对话的上下文,用户可以随时回到任意一段对话继续提问,不需要重新梳理问题背景。它还支持同一个问题同时发送给多个模型,直接在同一个界面对比不同模型的回答结果,方便用户对比不同模型的输出差异,选择更符合需求的回答结果。OctopusAI支持用户自定义配置每个模型的参数,包括回答温度、最大输出长度、系统提示词等,用户可以根据自己的需求调整模型的输出风格。它还支持将完整的对话导出为文本格式,方便用户存档和分享。所有对话内容和API密钥都默认存储在用户本地,保障用户的隐私安全,平台本身不收取任何使用费用,适合需要同时使用多个大语言模型的用户使用。
Ready to try
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