项目地址：GitHub · GPT-Load
官网：gpt-load.com
原贴：🔥 GPT-Load 2.0 发布！轻量易用的自托管 AI 网关
最近给 GPT-Load 加了两项安全相关的功能：请求脱敏和智能护栏。
主要考虑两个场景：
不希望自己本地的敏感资料或用户信息传递给上游，特别是使用中转时的信任问题；
另外就是拼车时，希望对请求内容有一些实际约束，不要因为车友搞些不安全的操作（比如破限），而被官方封号。
请求脱敏
脱敏支持可逆加密和本地还原，可在客户端工具执行前恢复参数中的原值。
平时 Vibe Coding 时，不可避免代码、配置或日志里面的邮箱、内部地址、密钥也会一起发出去。这些内容确实没必要原样交给上游。
现在可以在 GPT-Load 里配置规则，匹配到的内容会先加密再发上游。模型原样返回密文时，GPT-Load 会在交给客户端之前自动还原。
包括聊天回复，以及模型返回的客户端工具调用参数，都可以这样处理。
例如，让 AI 调用客户端工具给指定邮箱发信。模型在工具参数中原样传回加密标记，GPT-Load 还原后，发信工具就能拿到真实邮箱。
使用方式：
- 配置：「全局设置 → 请求脱敏」。
- 添加多个指定的正则规则。
- 处理方式选择「可逆加密」，保存修改即可。
- 脱敏功能不会请求模型，也不依赖 Jev 。加密解密都在自部署的 GPT-Load 后端完成。
这里也有个边界：模型本身看不到原值，依赖原文的分析、检索可能受到影响；上游内置工具拿到的也仍然是密文。规则处理的是文本，图片和附件内部不在范围内。
Jev 智能护栏
之前做了 Jev 的自动模型，这次加入了智能护栏功能。
让 Jev 在请求转发前做一次判断：Jev 按规则审核，GPT-Load 根据结果执行拦截或标记告警日志。
使用方式：
- 配置：[全局设置 -> 实验性功能 -> 智能护栏]
- 配置好 Jev 渠道分组、密钥和模型，并在「全局设置 → 实验性功能 → JEV 公共配置」中选择对应的分组和模型。之前用过自动模型的，可以复用已有配置。
- 开启「智能护栏」，添加常用预设或自己的规则，调整命中动作和阈值。
- 选择生效的访问密钥，保存修改。（可以只对部分 AccessKey 启用；留空则对全部访问密钥生效。）
两个可选动作：
- 告警：不会拦截，只会标记对应的日志。
- 拦截：就是直接阻止，返回错误。
Jev 智能护栏也可以和脱敏配合：请求先按规则脱敏，再将处理后的文本交给 Jev 审核。
叠甲：智能护栏目前还是实验性功能，会增加判断耗时和调用费用，也可能误判或漏判。需要用户根据场景自行调教提示词规则，也欢迎反馈好用的规则（可能采纳为预设）
欢迎大家体验，遇到脱敏还原问题、护栏误判，或者有好用的规则和使用场景，都可以一起讨论。
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