Files
CLIProxyAPI/README_CN.md
2025-08-21 15:22:53 +08:00

402 lines
13 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
# CLI 代理 API
[English](README.md) | 中文
一个为 CLI 提供 OpenAI/Gemini/Claude 兼容 API 接口的代理服务器。
现已支持通过 OAuth 登录接入 OpenAI CodexGPT 系列)和 Claude Code。
可与本地或多账户方式配合,使用任何 OpenAI 兼容的客户端与 SDK。
现在,我们添加了第一个中国提供商:[Qwen Code](https://github.com/QwenLM/qwen-code)。
## 功能特性
- 为 CLI 模型提供 OpenAI/Gemini/Claude 兼容的 API 端点
- 新增 OpenAI CodexGPT 系列支持OAuth 登录)
- 新增 Claude Code 支持OAuth 登录)
- 新增 Qwen Code 支持OAuth 登录)
- 支持流式与非流式响应
- 函数调用/工具支持
- 多模态输入(文本、图片)
- 多账户支持与轮询负载均衡Gemini、OpenAI、Claude 与 Qwen
- 简单的 CLI 身份验证流程Gemini、OpenAI、Claude 与 Qwen
- 支持 Gemini AIStudio API 密钥
- 支持 Gemini CLI 多账户轮询
- 支持 Claude Code 多账户轮询
- 支持 Qwen Code 多账户轮询
## 安装
### 前置要求
- Go 1.24 或更高版本
- 有权访问 Gemini CLI 模型的 Google 账户(可选)
- 有权访问 OpenAI Codex/GPT 的 OpenAI 账户(可选)
- 有权访问 Claude Code 的 Anthropic 账户(可选)
- 有权访问 Qwen Code 的 Qwen Chat 账户(可选)
### 从源码构建
1. 克隆仓库:
```bash
git clone https://github.com/luispater/CLIProxyAPI.git
cd CLIProxyAPI
```
2. 构建应用程序:
```bash
go build -o cli-proxy-api ./cmd/server
```
## 使用方法
### 身份验证
您可以分别为 Gemini、OpenAI 和 Claude 进行身份验证,三者可同时存在于同一个 `auth-dir` 中并参与负载均衡。
- GeminiGoogle
```bash
./cli-proxy-api --login
```
如果您是旧版 gemini code 用户,可能需要指定项目 ID
```bash
./cli-proxy-api --login --project_id <your_project_id>
```
本地 OAuth 回调端口为 `8085`。
- OpenAICodex/GPTOAuth
```bash
./cli-proxy-api --codex-login
```
选项:加上 `--no-browser` 可打印登录地址而不自动打开浏览器。本地 OAuth 回调端口为 `1455`。
- ClaudeAnthropicOAuth
```bash
./cli-proxy-api --claude-login
```
选项:加上 `--no-browser` 可打印登录地址而不自动打开浏览器。本地 OAuth 回调端口为 `54545`。
- QwenQwen ChatOAuth
```bash
./cli-proxy-api --qwen-login
```
选项:加上 `--no-browser` 可打印登录地址而不自动打开浏览器。使用 Qwen Chat 的 OAuth 设备登录流程。
### 启动服务器
身份验证完成后,启动服务器:
```bash
./cli-proxy-api
```
默认情况下,服务器在端口 8317 上运行。
### API 端点
#### 列出模型
```
GET http://localhost:8317/v1/models
```
#### 聊天补全
```
POST http://localhost:8317/v1/chat/completions
```
请求体示例:
```json
{
"model": "gemini-2.5-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好,你好吗?"
}
],
"stream": true
}
```
说明:
- 使用 `gemini-*` 模型(如 `gemini-2.5-pro`)走 Gemini使用 `gpt-*` 模型(如 `gpt-5`)走 OpenAI使用 `claude-*` 模型(如 `claude-3-5-sonnet-20241022`)走 Claude使用 `qwen-*` 模型(如 `qwen3-coder-plus`)走 Qwen服务会自动路由到对应提供商。
#### Claude 消息SSE 兼容)
```
POST http://localhost:8317/v1/messages
```
### 与 OpenAI 库一起使用
您可以通过将基础 URL 设置为本地服务器来将此代理与任何 OpenAI 兼容的库一起使用:
#### Python使用 OpenAI 库)
```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="dummy", # 不使用但必需
base_url="http://localhost:8317/v1"
)
# Gemini 示例
gemini = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "你好,你好吗?"}]
)
# Codex/GPT 示例
gpt = client.chat.completions.create(
model="gpt-5",
messages=[{"role": "user", "content": "用一句话总结这个项目"}]
)
# Claude 示例(使用 messages 端点)
import requests
claude_response = requests.post(
"http://localhost:8317/v1/messages",
json={
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话总结这个项目"}],
"max_tokens": 1000
}
)
print(gemini.choices[0].message.content)
print(gpt.choices[0].message.content)
print(claude_response.json())
```
#### JavaScript/TypeScript
```javascript
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: 'dummy', // 不使用但必需
baseURL: 'http://localhost:8317/v1',
});
// Gemini
const gemini = await openai.chat.completions.create({
model: 'gemini-2.5-pro',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,你好吗?' }],
});
// Codex/GPT
const gpt = await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-5',
messages: [{ role: 'user', content: '用一句话总结这个项目' }],
});
// Claude 示例(使用 messages 端点)
const claudeResponse = await fetch('http://localhost:8317/v1/messages', {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
messages: [{ role: 'user', content: '用一句话总结这个项目' }],
max_tokens: 1000
})
});
console.log(gemini.choices[0].message.content);
console.log(gpt.choices[0].message.content);
console.log(await claudeResponse.json());
```
## 支持的模型
- gemini-2.5-pro
- gemini-2.5-flash
- gpt-5
- claude-opus-4-1-20250805
- claude-opus-4-20250514
- claude-sonnet-4-20250514
- claude-3-7-sonnet-20250219
- claude-3-5-haiku-20241022
- qwen3-coder-plus
- qwen3-coder-flash
- Gemini 模型在需要时自动切换到对应的 preview 版本
## 配置
服务器默认使用位于项目根目录的 YAML 配置文件(`config.yaml`)。您可以使用 `--config` 标志指定不同的配置文件路径:
```bash
./cli-proxy-api --config /path/to/your/config.yaml
```
### 配置选项
| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 |
|---------------------------------------|----------|--------------------|------------------------------------------------------------------------|
| `port` | integer | 8317 | 服务器监听的端口号 |
| `auth-dir` | string | "~/.cli-proxy-api" | 存储身份验证令牌的目录。支持使用 `~` 表示主目录 |
| `proxy-url` | string | "" | 代理 URL支持 socks5/http/https 协议示例socks5://user:pass@192.168.1.1:1080/ |
| `quota-exceeded` | object | {} | 处理配额超限的配置 |
| `quota-exceeded.switch-project` | boolean | true | 当配额超限时是否自动切换到另一个项目 |
| `quota-exceeded.switch-preview-model` | boolean | true | 当配额超限时是否自动切换到预览模型 |
| `debug` | boolean | false | 启用调试模式以进行详细日志记录 |
| `api-keys` | string[] | [] | 可用于验证请求的 API 密钥列表 |
| `generative-language-api-key` | string[] | [] | 生成式语言 API 密钥列表 |
| `claude-api-key` | object | {} | Claude API 密钥列表 |
| `claude-api-key.api-key` | string | "" | Claude API 密钥 |
| `claude-api-key.base-url` | string | "" | 自定义 Claude API 端点(如果你使用的是第三方 Claude API 端点) |
### 配置文件示例
```yaml
# 服务器端口
port: 8317
# 身份验证目录(支持 ~ 表示主目录)
auth-dir: "~/.cli-proxy-api"
# 启用调试日志
debug: false
# 代理 URL支持 socks5/http/https 协议示例socks5://user:pass@192.168.1.1:1080/
proxy-url: ""
# 配额超限行为
quota-exceeded:
switch-project: true # 当配额超限时是否自动切换到另一个项目
switch-preview-model: true # 当配额超限时是否自动切换到预览模型
# 用于本地身份验证的 API 密钥
api-keys:
- "your-api-key-1"
- "your-api-key-2"
# AIStduio Gemini API 的 API 密钥
generative-language-api-key:
- "AIzaSy...01"
- "AIzaSy...02"
- "AIzaSy...03"
- "AIzaSy...04"
# Claude API keys
claude-api-key:
- api-key: "sk-atSM..." # use the official claude API key, no need to set the base url
- api-key: "sk-atSM..."
base-url: "https://www.example.com" # use the custom claude API endpoint
```
### 身份验证目录
`auth-dir` 参数指定身份验证令牌的存储位置。当您运行登录命令时,应用程序将在此目录中创建包含 Google 账户身份验证令牌的 JSON 文件。多个账户可用于轮询。
### API 密钥
`api-keys` 参数允许您定义可用于验证对代理服务器请求的 API 密钥列表。在向 API 发出请求时,您可以在 `Authorization` 标头中包含其中一个密钥:
```
Authorization: Bearer your-api-key-1
```
### 官方生成式语言 API
`generative-language-api-key` 参数允许您定义可用于验证对官方 AIStudio Gemini API 请求的 API 密钥列表。
## 热更新
服务会监听配置文件与 `auth-dir` 目录的变化并自动重新加载客户端与配置。您可以在运行中新增/移除 Gemini/OpenAI 的令牌 JSON 文件,无需重启服务。
## Gemini CLI 多账户负载均衡
启动 CLI 代理 API 服务器,然后将 `CODE_ASSIST_ENDPOINT` 环境变量设置为 CLI 代理 API 服务器的 URL。
```bash
export CODE_ASSIST_ENDPOINT="http://127.0.0.1:8317"
```
服务器将中继 `loadCodeAssist`、`onboardUser` 和 `countTokens` 请求。并自动在多个账户之间轮询文本生成请求。
> [!NOTE]
> 此功能仅允许本地访问,因为找不到一个可以验证请求的方法。
> 所以只能强制只有 `127.0.0.1` 可以访问。
## Claude Code 的使用方法
启动 CLI Proxy API 服务器, 设置如下系统环境变量 `ANTHROPIC_BASE_URL`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`, `ANTHROPIC_MODEL`, `ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL`
使用 Gemini 模型:
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8317
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-dummy
export ANTHROPIC_MODEL=gemini-2.5-pro
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=gemini-2.5-flash
```
使用 OpenAI 模型:
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8317
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-dummy
export ANTHROPIC_MODEL=gpt-5
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=codex-mini-latest
```
使用 Claude 模型:
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8317
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-dummy
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-20250514
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=claude-3-5-haiku-20241022
```
使用 Qwen 模型:
```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8317
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-dummy
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3-coder-plus
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen3-coder-flash
```
## 使用 Docker 运行
运行以下命令进行登录Gemini OAuth端口 8085
```bash
docker run --rm -p 8085:8085 -v /path/to/your/config.yaml:/CLIProxyAPI/config.yaml -v /path/to/your/auth-dir:/root/.cli-proxy-api eceasy/cli-proxy-api:latest /CLIProxyAPI/CLIProxyAPI --login
```
运行以下命令进行登录OpenAI OAuth端口 1455
```bash
docker run --rm -p 1455:1455 -v /path/to/your/config.yaml:/CLIProxyAPI/config.yaml -v /path/to/your/auth-dir:/root/.cli-proxy-api eceasy/cli-proxy-api:latest /CLIProxyAPI/CLIProxyAPI --codex-login
```
运行以下命令进行登录Claude OAuth端口 54545
```bash
docker run --rm -p 54545:54545 -v /path/to/your/config.yaml:/CLIProxyAPI/config.yaml -v /path/to/your/auth-dir:/root/.cli-proxy-api eceasy/cli-proxy-api:latest /CLIProxyAPI/CLIProxyAPI --claude-login
```
运行以下命令启动服务器:
```bash
docker run --rm -p 8317:8317 -v /path/to/your/config.yaml:/CLIProxyAPI/config.yaml -v /path/to/your/auth-dir:/root/.cli-proxy-api eceasy/cli-proxy-api:latest
```
## 贡献
欢迎贡献!请随时提交 Pull Request。
1. Fork 仓库
2. 创建您的功能分支(`git checkout -b feature/amazing-feature`
3. 提交您的更改(`git commit -m 'Add some amazing feature'`
4. 推送到分支(`git push origin feature/amazing-feature`
5. 打开 Pull Request
## 许可证
此项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息,请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。