多模型多提供商
支持 15 个 LLM 和 7 家提供商，包括 Anthropic、OpenAI、Groq、Gemini、Perplexity 与本地 Ollama，可在配置文件中切换。
价格免费
平台Web / API
归类AI 编程
收录2026-10-11
复核2026-10-11
编辑评分
4.0 / 5
★★★★☆
NavamAI编辑总结
NavamAI 是一款把命令行终端改造成个人 AI 应用的工具。它支持 15 个 LLM 和 7 家提供商，可与 Markdown、VS Code、Obsidian、GitHub 配合使用，通过三条简单命令即可上手。用户可以用它自动生成 Markdown 工作流，甚至直接生成可运行的 Web 应用。它适合习惯在终端里工作的开发者和写作者，但要求用户自行配置各提供商的 API Key，且官网未公开定价与免费额度。
NavamAI是什么？
NavamAI 是一款开源的命令行 AI 工具，定位是把终端变成一个快速、可配置的私人 AI 应用。它面向习惯用命令行工作的开发者、写作者和内容创作者，通过 Markdown 文件与现有工具链衔接。
它支持 15 个 LLM 和 7 家提供商，包括 Anthropic、OpenAI、Groq、Gemini、Perplexity 以及本地模型 Ollama。用户安装后可通过 `ask` 命令直接对话，终端内即可看到流式响应、Markdown 表格和代码高亮。NavamAI 还能与 Obsidian、VS Code、Material for MkDocs、Jekyll 等工具配合，把 AI 能力嵌入到已有的写作与开发流程中。
普通用户可以用它在终端里快速提问、生成表格或代码；开发者可以用它生成可运行的 Streamlit 或 Vite React 应用，并用 `refer` 命令迭代修改；团队则可以统一配置模型与提供商映射，集中管理调用方式。
NavamAI核心功能
终端内交互
在命令行里提供类似聊天 UI 的体验，支持流式响应、Markdown 表格和代码高亮，无需打开浏览器或额外安装应用。
Markdown 工作流
以 Markdown 文件为内容载体，可与 Obsidian、VS Code、Material for MkDocs、Jekyll 等工具配合，设计自定义写作流程。
生成情境应用
通过 ask 命令选择应用创建模板，生成代码并直接在本地跑起完整 Web 应用，无需手动配置框架或安装依赖。
Create Apps ↗迭代修改代码
用 refer iterate-code 命令反复迭代，可对已生成的应用进行内联提示修改，同时保留代码博客的版本记录。
三条命令上手
pip install 安装、navamai init 初始化配置、ask 开始提问，三步即可完成从安装到使用的全过程。
NavamAI适合谁用？
终端重度开发者
推荐日常在命令行里工作，希望不切换窗口就能调用多个 LLM，NavamAI 的终端内交互和模型切换正合适。
Obsidian 写作者
推荐用 Markdown 管理笔记和文稿，可把 NavamAI 接入 Obsidian 仓库，让 AI 直接处理本地 Markdown 内容。
快速原型开发者
推荐需要快速验证一个 Web 应用想法，可用 ask 生成并运行 Streamlit 或 Vite React 应用，省去框架搭建时间。
无 API Key 的初学者
有条件需要自行配置 Anthropic、OpenAI 等提供商的 API Key 才能使用，官网未提供开箱即用的托管服务。
NavamAI优点和缺点
优点
- 支持 15 个 LLM 和 7 家提供商，模型选择空间大
- 终端内直接交互，支持流式响应与代码高亮
- 三条命令即可完成安装到提问的全流程
- 生成的 Web 应用无需手动配置框架和依赖
- 与 Obsidian、VS Code、Jekyll 等 Markdown 工具链兼容
缺点
- 需自行配置各提供商的 API Key
- 官网未公开具体定价与付费方案
- 情境应用生成依赖所选模型的上下文能力
- 本地使用需安装 Python 3.12 或更高版本
NavamAI常见问题
NavamAI 多少钱？＋
。使用前需要自行准备 Anthropic、OpenAI、Groq、Gemini 或 Perplexity 等提供商的 API Key，费用由各提供商按其费率单独收取。
它支持哪些模型？＋
包括支持 15 个 LLM 和 7 家提供商，包括 Anthropic、OpenAI、Groq、Gemini、Perplexity 以及本地 Ollama 模型。用户可在 navamai.yml 的 model-mapping 和 provider-model-mapping 中增删条目。
怎么开始用？＋
先在目标文件夹里运行 pip install -U navamai 安装，再用 navamai init 复制配置文件和示例，然后用 navamai id 确认当前提供商与模型，最后用 ask 命令开始提问。
能生成完整的应用吗？＋
可以。运行 ask 命令选择应用创建模板后，NavamAI 会生成带代码块的 Markdown 博客，再用 navamai run 即可在本地运行。官网举例称用两条命令、不到一分钟就能做出一个带实时市场数据的股票分析面板。
NavamAI竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| NavamAI本工具 | 4.0 | 免费 | 多模型多提供商；终端内交互；Markdown 工作流；生成情境应用 | Web / API |
| LLM Token Counter | — | 未标价 | 一个基于浏览器的工具，用于计算各种 LLM 的令牌 | — |
| earfee.com | — | 未标价 | 基于 AI 的平台，通过各种输入创建网站界面和部件 | — |
| Puddl | — | 未标价 | 用于提示工程和 LLM 理解的 LLMOps 工具 | — |
| Backmesh | — | 15 天试用，Starter $10/月，Pro / Enterprise 需联 | 为 AI 应用提供的开源 BaaS,通过后端安全调用 LLM API | Web / API |
| Open Source AI Gateway | — | 未标价 | 开源 AI 网关，用于管理多个 LLM 提供商并具备内置功能 | — |
