meei

My AI, My Way (Who uses AI? meeeee!)

Unified AI SDK - 統一多家 LLM 的程式介面

一套 API 呼叫 DeepSeek、OpenAI、Gemini、Qwen、Groq 等 LLM。 支援 Python 和 Node.js/TypeScript。

為什麼用 meei？

• 統一介面: 換 provider 只改一個參數，不用重寫程式
• 模型別名: 用 4o 取代 gpt-4o，用 r1 取代 deepseek-reasoner
• 用量追蹤: 自動記錄 token 用量和花費
• 串流支援: 內建串流輸出

支援的 Provider

Provider	模型	別名
DeepSeek	deepseek-chat, deepseek-coder, deepseek-reasoner	chat, coder, r1
OpenAI	gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo	4o, 4o-mini, turbo
Gemini	gemini-1.5-pro, gemini-1.5-flash, gemini-2.0-flash	pro, flash, 2.0
Qwen	qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max, qwen-long	turbo, plus, max, long
Groq	llama-3.3-70b-versatile, llama-3.1-8b-instant, mixtral-8x7b	llama, llama8b, mixtral

安裝

# Python
cd python && pip install -e .

# Node.js
cd nodejs && npm install && npm run build

設定 API Key

三種方式（任選一種）：

方式一：全局 .env 檔案（推薦）

把 API Key 放在 ~/.meei/.env，所有專案自動讀取：

# Windows
mkdir %USERPROFILE%\.meei
notepad %USERPROFILE%\.meei\.env

# Linux/Mac
mkdir -p ~/.meei
nano ~/.meei/.env

.env 內容：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
OPENAI_API_KEY=sk-xxx
GEMINI_API_KEY=AIza-xxx
QWEN_API_KEY=sk-xxx
GROQ_API_KEY=gsk_xxx

方式二：系統環境變數

# Windows (PowerShell)
setx DEEPSEEK_API_KEY "sk-xxx"
setx OPENAI_API_KEY "sk-xxx"

# Linux/Mac (~/.bashrc 或 ~/.zshrc)
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

方式三：專案 .env 檔案

在專案根目錄建立 .env（只有該專案能用）。

優先級：系統環境變數 > 專案 .env > ~/.meei/.env

Quick Start

Python

from meei.chat import chat

# 切 provider 只改 pv 參數
response = chat.ask("你好", pv="deepseek")
response = chat.ask("Hello", pv="openai", model="4o")

# 快捷函數
from meei.chat.deepseek import deepseek
response = deepseek("寫個快速排序", model="coder")

# 串流
for chunk in chat.ask("講個故事", pv="deepseek", stream=True):
    print(chunk, end="")

# 多輪對話
messages = [
    {"role": "user", "content": "我叫小明"},
    {"role": "assistant", "content": "你好小明！"},
    {"role": "user", "content": "我叫什麼？"},
]
response = chat.conversation(messages, pv="deepseek")

Node.js / TypeScript

import { chat, deepseek } from 'meei';

const response = await chat.ask("你好", { pv: "deepseek" });
const response = await deepseek("寫程式", { model: "coder" });

// 多輪對話
const messages = [
    { role: "user", content: "我叫小明" },
    { role: "assistant", content: "你好小明！" },
    { role: "user", content: "我叫什麼？" },
];
const response = await chat.conversation(messages, { pv: "deepseek" });

用量追蹤

所有請求自動記錄到 ~/.meei/usage.json（token 數、花費、延遲）。 開 dashboard/index.html 可看視覺化統計。

專案結構

meei/
├── python/     # Python SDK
├── nodejs/     # Node.js SDK (TypeScript)
└── dashboard/  # 用量儀表板

License

MIT