本地 Ollama 跑起来只是第一步。真正接第三方应用时，问题会从"模型能不能运行"变成"接口怎么统一"：每个应用各存一套地址和参数，加一个模型多一份配置，想给不同客户端单独发令牌更是管理灾难。New-API 的价值就是把这一层收口——统一渠道管理、统一 OpenAI 兼容接口、按令牌分发额度。本文走通 NAS 部署到外网访问的完整链路。
网关的四个核心能力
New-API 基于 One API 升级，与本文链路直接相关的四个能力：异构接口转换——数十种大模型 API 乃至本地 Ollama 统一转成 OpenAI 格式，下游零改造接入；令牌级管控——每个 Token 可设额度、并发频率、有效期，算力跨网分享不失控；渠道池路由——多个 API 整合进通道池，按权重轮询加故障重试，规避单点失效；用量看板——每个模型、每次请求、每个用户的 token 消耗与延时全记录。
部署链路五步走
第一步，NAS 环境准备。飞牛 NAS 桌面确认 Docker 服务开启，系统设置里启用 SSH，终端 ssh 连上后 sudo -i 切 root。
第二步，一键部署。拉取 SQLite 版部署脚本，授权执行；安装位置选外置硬盘（N1 盒子本身存储有限），部署完成后浏览器访问确认页面打开：
ssh user@nas-ip # 连接 NAS 终端
sudo -i # 切 root
curl -L -o deploy_sqlite.sh <部署脚本地址> && ls
chmod +x deploy_sqlite.sh && bash deploy_sqlite.sh # 安装位置选外置盘
第三步，初始化。数据库检查一路下一步，创建管理员账号，使用模式选自用模式——对外分发场景才需要考虑运营模式。完成后登录后台。
第四步，准备上游模型。Windows 侧装 Ollama，拉一个小模型（1GB 级的 0.8B 足够验证链路），先本机对话确认模型正常，再用 curl 打 http://localhost:11434 确认 API 可响应——上游没验证就接网关，出问题时排查面会扩大一倍。
第五步，渠道接入与令牌分发。New-API 后台添加 Ollama 渠道，填上游地址和模型名；创建令牌并设额度；用令牌走 OpenAI 兼容接口发真实请求。验证的不只是"后台看到渠道"，而是 Ollama → New-API → Token → OpenAI 兼容请求整条链路通。
外网访问与验收标准
局域网内的网关价值有限，用内网穿透把管理页和接口暴露到外网后才算完成分发闭环。穿透工具选型注意一点：接口流量走中转服务器时延迟会增加，对延迟敏感的场景优先选支持 P2P 的方案。
验收清单四条，逐条过：
- 渠道测试：后台渠道连通性测试通过；
- 令牌边界：额度用尽后请求被正确拒绝，而不是放行；
- 格式兼容：下游用标准 OpenAI SDK 直连成功，字段无缺失；
- 用量落账：看板里能看到按令牌、按模型的消耗记录——这既是成本核算，也是异常调用的审计依据。
生产化前的三个提醒
令牌即凭证：分发出去的令牌按客户端隔离，一个客户端一个令牌，泄露时可单独吊销而不影响全局；渠道池要配故障转移——上游 Ollama 挂了自动切备用渠道，网关层的高可用才有意义；NAS 这类 ARM 设备跑网关转发没问题，但别在同一台机器上同时跑大模型推理，内存争抢会让整条链路一起抖。网关的本质是把"模型能力的分发"从散装配置变成可管理的资产，链路通了之后，管理动作都发生在 New-API 一层，下游应用只认一个地址一个令牌。
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