这个讨论围绕开源项目与OpenAI的关系展开，特别是开源项目是否存在自我锁定到OpenAI的情况，如使用OpenAI API密钥相关的问题。大家从不同角度分享了自己的看法、经验和解决方案，还涉及本地模型的可行性、性能差异、不同项目和工具的使用等相关话题，整体讨论氛围比较积极，大家各抒己见。

👍 开源项目可编辑硬编码端点避免被OpenAI锁定
- 支持理由：如LM Studio和Ollama可通过简单替换地址实现与OpenAI API兼容，很多时候不需要修改代码，简单的环境变量就能解决问题。
- 反对声音：无。
🔥 开源项目依赖闭源模型（如GPT - 4）违背开源精神
- 正方观点：违背开源精神，若声称支持本地模型就应给予机会，过度依赖闭源模型让希望开源生态者沮丧。
- 反方观点：无。
💡 客户端库成为行业标准时不算供应商锁定
- 解释：可以通过改变端点和API密钥切换提供商，如切换到谷歌、Together等。
👍 很多后端（如llama.cpp、ollama等）有与OpenAI API兼容的端点
- 支持理由：可通过挖掘代码将api_url更改为本地模型，这体现了使用本地模型的可能性。
- 反对声音：无。
🔥 OpenAI API已成为LLMs推理的事实标准
- 正方观点：不管是否喜欢，很多工具需要它才能工作，很多项目基于它开发。
- 反方观点：无。

“😂 its a shame they dont include local as an option, its basically as simple as allowing you to change the endpoint url (if im right technically you could trick it into working with local by editing your hosts file and redirecting openais url to localhost)”
- 亮点：指出开源项目未将本地设为选项很遗憾，并且提供了一种技术上可行的实现方式。
“🤔 I’m not asking for developer to support more models/APIs. I’m just asking those who support OpenRouter to let me set the OpenAI compatible API endpoint.”
- 亮点：明确表达自己对支持OpenRouter项目的期望不是增加支持模型或API，而是设置OpenAI兼容端点。
“👀 Well if you want to get high quality and high accuracy results you’re mostly going to rely on a really large model which can’t be run locally anyway and will also have cost associated with running in the cloud.”
- 亮点：阐述了高质量结果依赖大型模型，但大型模型无法本地运行且云端运行有成本的现实情况。

总体情感倾向是比较积极理性的。主要分歧点在于开源项目与OpenAI的绑定关系，一部分人认为这种绑定存在问题，违背开源精神或者限制了本地模型的使用；另一部分人则认为从开发者角度出发，这是当前最简单且成本最低的选择。可能的原因是大家所处的角色（开发者、使用者等）不同，以及对开源项目的期望和需求不同。

详细内容：

标题：关于开源项目与 OpenAI 兼容性的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于开源项目与 OpenAI 兼容性的话题引起了广泛关注。原帖包含一张具有讽刺意味的图片，暗示了一些开源 AI 项目虽声称开源但使用起来并不容易，尤其是在涉及 OpenAI API 密钥的设置方面。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向集中在如何解决开源项目对 OpenAI 的依赖问题，以及如何实现与本地模型的更好兼容。有人指出，修改代码或设置环境变量就有可能实现与本地模型的连接，例如“有人说：‘可以通过编辑 hosts 文件并将 OpenAI 的 URL 重定向到本地主机，来使其与本地模型一起工作。’”。

然而，也存在不同的声音。比如，“有人认为不同模型的反应方式不同，修改可能会导致应用出现问题。”

讨论中的共识在于，虽然存在一些困难，但开源项目的可编辑性为解决这些问题提供了可能。

特别有见地的观点如“可以创建一个抽象调用 API 端点的库，方便开发者和用户进行配置”，丰富了讨论内容。

总之，这场讨论反映了开源项目在与 OpenAI 及本地模型兼容性方面的复杂情况，也展现了社区成员积极探索解决方案的努力。

详细内容：#