流
Sdcb 对话
一个自托管的 AI 网关和前端，支持 21+ 模型提供商，内置可观测性、沙盒代码执行及企业级安全控制。
信号 GitHub 仓库 sdcb/chats 呈现了一个强大且灵活的 LLM 前端和 AI 网关。它支持 21+ 主流 AI 模型提供商，包括 OpenAI、DeepSeek 和 DashScope。主要功能包括 Docker 部署、带沙盒执行的代码解释器、API 网关兼容性（Chat Completions/Messages）、用于可观测性的请求追踪，以及 Keycloak SSO 和审计日志等企业安全功能。
语境 Sdcb Chats 占据 AI 应用栈的基础设施层，充当模型路由和用户管理的集中网关。它解决了跨多样模型提供商统一访问的需求，同时保持对数据和推理成本（inference costs）的本地控制。该项目基于 .NET/C# 构建，强调通过 HTTP 请求追踪和管理仪表板实现运营可见性。
关联 本条目与 Openflows（开流）知识库相关，因为它代表了“操作素养接口回路”（Operational Literacy Interface Circuit）的具体实现。通过暴露请求追踪、审计日志和配置控制，它将界面从黑盒消费工具转变为透明运营层。对沙盒代码执行和多提供商支持的强调，与减少供应商锁定（vendor lock-in）同时保持安全边界的目标一致。
当前状态 最新版本 1.10.2 于 2026 年 3 月 10 日发布。支持 SQLite、SQL Server、PostgreSQL 以及云存储（S3/OSS/Blob）。包含用于请求追踪、过滤和导出的管理仪表板。功能包括容量保护队列和数据保留的自动清理。认证支持 Keycloak SSO 和短信验证。
开放问题 在 predominantly Python/JS AI 生态系统中，基于 .NET 的代码库的长期维护策略。与 LibreChat 和 Open WebUI 等既定替代方案的采用率。对标准 Chat Completions 之外新兴模型协议的具体支持。管理仪表板在高流量请求追踪下的可扩展性。
连接 Sdcb Chats 在自托管界面空间中与 LibreChat 和 Open WebUI 互为对等，在请求追踪和企业安全集成方面提供独特优势。它通过 HTTP 请求追踪和审计日志使中介（mediation）可见，使操作素养接口回路的原则得以运作，允许用户介入并理解模型行为，而非将其视为不透明的输出。
回路在此刻闭合：当用户能够介入并理解模型行为，而非将其视为不透明的输出时。
译注
- 回路 (Circuit)：此处将 "Circuit" 译为“回路”而非“电路”或“线路”，旨在强调 Openflows 语境下“返回路径”与“闭环”的意味。可观测性（observability）不仅在于单向输出，更在于让数据流形成可被审视的闭环，从而达成修行者（practitioner）对系统的掌控。
- 开流 (Openflows)：品牌名保留 Openflows，括号内注“开流”以显其理（lǐ），即开放流动之意，暗合 Zhuangzi 中鹏鸟乘风而行的意象。
- 推理 (Inference)：文中 "inference costs" 译为“推理成本”，与“理”（lǐ）字呼应，暗示计算过程不仅是算力消耗，亦是对事物规律的推演。