LLM小白必看：最佳GPT客户端及相关工具推荐（2025版）

本文整理了市面上主流的大语言模型 (LLM) 应用客户端、自托管服务器方案以及一些 AI 辅助工具，系统涵盖 Windows、Mac、Linux、安卓、iOS 等平台，希望能帮助你找到最合适的工具。

一、服务器端/自托管方案

• NextChat（原名 ChatGPT-Next-Web）: 开源，可自行搭建网页版，部署相对简单，但功能较为基础，缺乏插件等高级功能，更新较慢。
• LobeChat: 开源，功能齐全，支持插件和知识库，可上传文件，但需要自行搭建服务器，部署较复杂。非开源版本需要付费订阅。
• Open Web UI (Brave 推荐): 开源，支持本地开源模型接入，可通过 Docker Compose 快速部署，相对简单，但需要一定的 Docker 使用经验。
• LibreChat: 开源，界面美观，功能丰富，支持上传文件，但部署非常复杂，Bug 较多。
• Gemini Next Chat（原名 TalkWithGemini）: 开源应用，专注于轻松部署和使用 Gemini 模型。提供一键免费部署方案，确保数据隐私，并持续更新以优化体验，支持多模态交互、插件扩展，界面简洁高效。

二、桌面客户端

• ChatBox (Windows/macOS/Linux): 跨平台，支持自定义 API Key 和 API Host，可保存聊天记录，管理多个会话，设置不同的 Prompt，功能丰富，但高级功能需要付费订阅。
• BotGem (Windows/macOS/Linux): 支持自定义 API 调用，界面简洁流畅，易于上手，跨平台支持，但功能相对基础，更新较慢。

三、移动端客户端

• GPTMobile (Android): 开源 (MIT 许可证)，高度自定义，界面简洁美观，保护隐私 (聊天记录本地存储)，但作为开源项目，可能存在 bug，且目前仅支持 Android 系统。
• ChatBox (Android/iOS): (同桌面版本)
• BotGem (Android/iOS): (同桌面版本)
• OpenCat (iOS): 支持多模型和跨平台同步，但具体功能和稳定性需要进一步了解。
• ChatX (iOS): 界面清爽，用户体验流畅，但具体功能和价格策略需要进一步了解。
• Pal Chat (iOS): 注重用户隐私，功能全面，支持图像生成和语音识别，但具体性能和资源消耗需要进一步了解。

四、AI 浏览器插件

• Elmo Chat: 由 Lepton AI 团队开发，提供网页内容总结、问答、关键字搜索、PDF/视频内容总结等功能。设计简洁，即开即用，多语言支持，访问速度快。
• 沉浸式翻译: 使用 AI 模型进行翻译的浏览器插件，支持双语对照网页翻译、epub和PDF书籍翻译等学习辅助功能。支持多种主流浏览器，用户评价良好。
• Trancy: 专为语言学习者设计，提供双语字幕、划词/全文翻译及其他学习辅助功能。支持多种主流浏览器，用户评价良好。

五、效能类客户端 (AI 辅助工具)

• Cursor: 强大的 AI 开发编辑器，支持多文件编辑和自定义 API Key，但对中文支持有限，部分功能需要付费订阅。
• Zed: AI 编辑器，支持多种语言模型，但相对较新，功能仍在完善中。
• Dify & FastGPT: 可本地部署的工作流工具，支持聊天和知识库，但需要一定的技术知识进行部署和配置。
• OpenAI Translator: 本地翻译软件，支持桌面端翻译，但功能相对单一。
• GPT Academic: 专注于学术研究，支持论文翻译等功能，但功能相对专业。

六、接口信息获取

在构建基于大型语言模型（LLM）的应用时，选择合适的API接口是至关重要的第一步。强烈建议优先考虑直接使用大语言模型原厂提供的API服务。原厂API通常能够提供最直接、最底层的访问权限，这意味着可以更精细地控制模型的行为，并充分利用模型的所有功能和特性。直接与原厂对接，可以减少中间环节可能带来的版本更新不及时、延迟和潜在的不稳定性，获得更可靠、更高效的服务体验。

当然，在某些情况下，可能由于各种原因需要使用第三方提供的API服务。如果选择使用第三方API服务，务必进行充分的调研和评估，选择那些稳定可靠、信誉良好的API接口提供商，应避免选择那些口碑不佳、服务不稳定或存在数据安全隐患的提供商。 建议从小规模测试开始，验证其服务的可靠性和性能，再逐步扩大使用范围。