chuan/WebAI2API
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WebAI2API

📑 目录

📝 项目简介

WebAI2API 是一个基于 Camoufox (Playwright) 的网页版 AI 服务转通用 API 的工具。通过模拟人类操作与 LMArena、Gemini 等网站交互,提供兼容 OpenAI 格式 的接口服务,同时支持 多窗口并发 与 多账号管理(浏览器实例数据隔离)。

✨ 主要特性

  • 🤖 拟人交互: 模拟人类打字与鼠标轨迹,通过特征伪装规避自动化检测
  • 🔄 接口兼容: 提供标准 OpenAI 格式接口,支持流式响应与心跳保活
  • 🚀 并发隔离: 支持多窗口并发执行,可配置独立代理,实现多账号浏览器实例级数据隔离
  • 🛡️ 稳定防护: 内置任务队列、负载均衡、故障转移、错误重试等基础功能
  • 🎨 Web 管理界面: 提供可视化管理界面，支持实时日志查看、VNC 连接、适配器管理等

📋 支持列表

网站名称 文本生成 图片生成 视频生成
LMArena ✅ ✅ 🚫
Gemini Enterprise Business ✅ ✅ ✅
Nano Banana Free 🚫 ✅ 🚫
zAI ❌ ✅ 🚫
Google Gemini ✅ ✅ ✅
ZenMux ✅ ❌ 🚫
ChatGPT ❌ ✅ 🚫
待续... - - -

Note

获取完整模型列表: 通过 GET /v1/models 接口查看当前配置下所有可用模型及其详细信息。

✅目前支持；❌目前不支持，但未来可能会支持；🚫网站不支持，是否在支持看网站具体情况；

🚀 快速部署

本项目支持 源码直接运行 和 Docker 容器化部署 两种方式。

📋 环境要求

  • Node.js: v20.0.0+ (ABI 115+)
  • 操作系统: Windows / Linux / macOS
  • 核心依赖: Camoufox (安装过程中自动获取)

🛠️ 方式一:手动部署

  1. 安装与配置

    # 1. 复制配置文件
cp config.example.yaml config.yaml

# 2. 安装依赖与初始化环境
pnpm install
npm run init  # ⚠️ 需确保网络能连接 GitHub

  2. 启动服务

    # 标准启动
npm start

# Linux 系统 - 虚拟显示启动
npm start -- -xvfb -vnc

🐳 方式二:Docker 部署

Warning

安全提醒:

  • Docker 镜像默认开启虚拟显示器(Xvfb)和 VNC 服务
  • 可通过 WebUI 的虚拟显示器板块或 RealVNC 等工具连接(默认端口 5900)
  • VNC 和 WebUI 传输过程均未加密,公网环境请务必使用 SSH 隧道或 HTTPS

Docker CLI 启动

docker run -d --name webai-2api \
  -p 3000:3000 \
  -v "$(pwd)/data:/app/data" \
  --shm-size=2gb \
  foxhui/webai-2api:latest

Docker Compose 启动

docker-compose up -d

映射 VNC 端口(如需使用第三方 VNC 客户端)

docker run -d --name webai-2api \
  -p 3000:3000 \
  -p 5900:5900 \
  -v "$(pwd)/data:/app/data" \
  --shm-size=2gb \
  foxhui/webai-2api:latest

⚡ 快速开始

1. 访问 Web 管理界面

服务启动后,打开浏览器访问:

http://localhost:3000

Tip

远程访问: 将 localhost 替换为服务器 IP 地址即可远程访问。

安全建议: 公网环境建议使用 Nginx/Caddy 配置 HTTPS 或通过 SSH 隧道访问。

2. 初始化账号登录

Important

首次使用必须完成以下初始化步骤:

  1. 连接虚拟显示器:

    • Linux/Docker: 在 WebUI 的"虚拟显示器"板块连接,或使用第三方 VNC 工具连接端口 5900
    • Windows: 直接在弹出的浏览器窗口中操作

  2. 完成账号登录:

    • 手动登录所需的 AI 网站账号
    • 在输入框发送任意消息,触发并完成 CloudFlare/reCAPTCHA 验证
    • 同意服务条款(如需要)

  3. SSH 隧道连接示例(公网服务器推荐):

    # 在本地终端运行,将服务器的 VNC 和 WebUI 映射到本地
ssh -L 3000:127.0.0.1:3000 -L 5900:127.0.0.1:5900 root@服务器IP

# 然后在本地访问
# WebUI: http://localhost:3000
# VNC: localhost:5900

3. 调整配置文件

首次使用必须从 config.example.yaml 复制为 config.yaml (Docker 用户可忽略)

基础配置

server:
  port: 3000              # API 服务端口
  apiKey: "your-key"      # API 访问密钥

Tip

完整配置说明: 请参考 config.example.yaml 文件中的详细注释,或访问 WebAI2API 文档中心 查看完整配置指南。

📖 使用方法

运行模式说明

Note

关于有头/无头模式:

  • 有头模式(默认): 显示浏览器窗口,便于调试和人工干预
  • 无头模式: 后台运行,节省资源但无法查看浏览器界面

建议: 为降低风控,强烈建议长期保持非无头模式运行(至少保持虚拟显示器 Xvfb)。

🔌 API 接口

Tip

详细文档: 请访问 WebAI2API 文档中心 获取更全面的配置指南与接口说明。

1. OpenAI 兼容接口

Warning

并发限制与流式保活建议

本项目通过模拟真实浏览器操作实现,处理过程根据实际情况时间可能有所变化,当积压的任务超过设置的数量时会直接拒绝非流式模式的请求。

💡 强烈建议开启流式模式: 服务器将发送保活心跳包,可无限排队避免超时。

文本对话

端点: POST /v1/chat/completions

请求示例:

curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己"}
    ],
    "stream": true
  }'

多模态请求(文生图/图生图)

支持的图片格式:

  • 格式: PNG, JPEG, GIF, WebP
  • 数量: 最大 10 张(具体限制因网站而异)
  • 数据格式: 必须使用 Base64 Data URL 格式
  • 自动转换: 服务器会自动将所有图片转换为 JPG 格式以保证兼容性

参数说明

参数 类型 必填 说明
model string ✅ 模型名称,可通过 /v1/models 获取可用列表
stream boolean 推荐 是否开启流式响应,包含心跳保活机制

Note

关于流式保活 (Heartbeat)

为防止长连接超时,系统提供两种保活模式 (可在配置中切换):

  1. Comment 模式 (默认/推荐): 发送 :keepalive 注释,符合 SSE 标准,兼容性最好
  2. Content 模式: 发送空内容的 data 包,仅用于必须收到 JSON 数据才重置超时的特殊客户端

2. 获取模型列表

端点: GET /v1/models

请求示例:

curl http://localhost:3000/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

3. 获取 Cookies

功能说明: 利用本项目的自动续登功能获取最新 Cookie 供其他工具使用。

端点: GET /v1/cookies

参数:

  • name (可选): 浏览器实例名称,默认为 default
  • domain (可选): 过滤指定域名的 Cookie

请求示例:

# 获取指定实例和域名的 Cookie
curl "http://localhost:3000/v1/cookies?name=browser_default&domain=lmarena.ai" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

📊 设备配置参考

资源 最低配置 推荐配置 (单实例) 推荐配置 (多实例)
CPU 1 核 2 核及以上 2 核及以上
内存 1 GB 2 GB 及以上 4 GB 及以上
磁盘 2 GB 可用空间 5 GB 及以上 7 GB 及以上

实测环境表现 (均为单浏览器实例):

  • Oracle 免费机 (1C1G, Debian 12): 资源紧张,比较卡顿,仅供尝鲜或轻度使用
  • 阿里云轻量云 (2C2G, Debian 11): 运行流畅,项目开发测试所用机型

📄 许可证和免责声明

本项目采用 MIT License 开源。

Caution

免责声明

本项目仅供学习交流使用。如果因使用该项目造成的任何后果 (包括但不限于账号被禁用),作者和项目均不承担任何责任。请遵守相关网站和服务的使用条款 (ToS),并做好相关数据的备份工作。

📋 更新日志

查看完整的版本历史和更新内容,请访问 CHANGELOG.md。

🕰️ 历史版本说明

本项目已从 Puppeteer 迁移至 Camoufox,以应对日益复杂的反机器人检测机制。基于 Puppeteer 的旧版本代码已归档至 puppeteer-edition 分支,仅作留存,不再提供更新与维护。

感谢 LMArena、Gemini 等网站提供 AI 服务! 🎉

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