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Note 本项目为开源项目，使用者必须在遵循 OpenAI 的使用条款以及法律法规的情况下使用，不得用于非法用途。
根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求，请勿对中国地区公众提供一切未经备案的生成式人工智能服务。
Warning 使用 Docker 拉取的最新镜像可能是
alpha版本，如果追求稳定性请手动指定版本。
Warning 使用 root 用户初次登录系统后，务必修改默认密码
123456！
- 支持多种大模型：
- 支持配置镜像以及众多第三方代理服务：
- 支持通过负载均衡的方式访问多个渠道。
- 支持 stream 模式，可以通过流式传输实现打字机效果。
- 支持多机部署，详见此处。
- 支持令牌管理，设置令牌的过期时间和额度。
- 支持兑换码管理，支持批量生成和导出兑换码，可使用兑换码为账户进行充值。
- 支持通道管理，批量创建通道。
- 支持用户分组以及渠道分组，支持为不同分组设置不同的倍率。
- 支持渠道设置模型列表。
- 支持查看额度明细。
- 支持用户邀请奖励。
- 支持以美元为单位显示额度。
- 支持发布公告，设置充值链接，设置新用户初始额度。
- 支持模型映射，重定向用户的请求模型。
- 支持失败自动重试。
- 支持绘图接口。
- 支持 Cloudflare AI Gateway，渠道设置的代理部分填写
https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/ACCOUNT_TAG/GATEWAY/openai即可。 - 支持丰富的自定义设置，
- 支持自定义系统名称，logo 以及页脚。
- 支持自定义首页和关于页面，可以选择使用 HTML & Markdown 代码进行自定义，或者使用一个单独的网页通过 iframe 嵌入。
- 支持通过系统访问令牌访问管理 API。
- 支持 Cloudflare Turnstile 用户校验。
- 支持用户管理，支持多种用户登录注册方式：
- 邮箱登录注册（支持注册邮箱白名单）以及通过邮箱进行密码重置。
- GitHub 开放授权。
- 微信公众号授权（需要额外部署 WeChat Server）。
# 使用 SQLite 的部署命令：
docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api
# 使用 MySQL 的部署命令，在上面的基础上添加 `-e SQL_DSN="root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi"`，请自行修改数据库连接参数，不清楚如何修改请参见下面环境变量一节。
# 例如：
docker run --name one-api -d --restart always -p 3000:3000 -e SQL_DSN="root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi" -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api其中，-p 3000:3000 中的第一个 3000 是宿主机的端口，可以根据需要进行修改。
数据和日志将会保存在宿主机的 /home/ubuntu/data/one-api 目录，请确保该目录存在且具有写入权限，或者更改为合适的目录。
如果启动失败，请添加 --privileged=true，具体参考 songquanpeng#482 。
如果上面的镜像无法拉取，可以尝试使用 GitHub 的 Docker 镜像，将上面的 justsong/one-api 替换为 ghcr.io/songquanpeng/one-api 即可。
如果你的并发量较大，务必设置 SQL_DSN，详见下面环境变量一节。
更新命令：docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock containrrr/watchtower -cR
Nginx 的参考配置：
server{
server_name openai.justsong.cn; # 请根据实际情况修改你的域名
location / {
client_max_body_size 64m;
proxy_http_version 1.1;
proxy_pass http://localhost:3000; # 请根据实际情况修改你的端口
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
proxy_cache_bypass $http_upgrade;
proxy_set_header Accept-Encoding gzip;
proxy_read_timeout 300s; # GPT-4 需要较长的超时时间，请自行调整
}
}
之后使用 Let's Encrypt 的 certbot 配置 HTTPS：
# Ubuntu 安装 certbot：
sudo snap install --classic certbot
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot
# 生成证书 & 修改 Nginx 配置
sudo certbot --nginx
# 根据指示进行操作
# 重启 Nginx
sudo service nginx restart初始账号用户名为 root，密码为 123456。
- 从 GitHub Releases 下载可执行文件或者从源码编译：
git clone https://github.com/songquanpeng/one-api.git # 构建前端 cd one-api/web npm install npm run build # 构建后端 cd .. go mod download go build -ldflags "-s -w" -o one-api
- 运行：
chmod u+x one-api ./one-api --port 3000 --log-dir ./logs
- 访问 http://localhost:3000/ 并登录。初始账号用户名为
root，密码为123456。
更加详细的部署教程参见此处。
- 所有服务器
SESSION_SECRET设置一样的值。 - 必须设置
SQL_DSN，使用 MySQL 数据库而非 SQLite，所有服务器连接同一个数据库。 - 所有从服务器必须设置
NODE_TYPE为slave，不设置则默认为主服务器。 - 设置
SYNC_FREQUENCY后服务器将定期从数据库同步配置，在使用远程数据库的情况下，推荐设置该项并启用 Redis，无论主从。 - 从服务器可以选择设置
FRONTEND_BASE_URL，以重定向页面请求到主服务器。 - 从服务器上分别装好 Redis，设置好
REDIS_CONN_STRING，这样可以做到在缓存未过期的情况下数据库零访问，可以减少延迟。 - 如果主服务器访问数据库延迟也比较高，则也需要启用 Redis，并设置
SYNC_FREQUENCY，以定期从数据库同步配置。
环境变量的具体使用方法详见此处。
详见 #175。
如果部署后访问出现空白页面，详见 #97。
欢迎 PR 添加更多示例。
项目主页：https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web
docker run --name chat-next-web -d -p 3001:3000 yidadaa/chatgpt-next-web注意修改端口号，之后在页面上设置接口地址（例如：https://openai.justsong.cn/ ）和 API Key 即可。
项目主页：https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web
docker run --name chatgpt-web -d -p 3002:3002 -e OPENAI_API_BASE_URL=https://openai.justsong.cn -e OPENAI_API_KEY=sk-xxx chenzhaoyu94/chatgpt-web注意修改端口号、OPENAI_API_BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY。
项目主页：https://github.com/RockChinQ/QChatGPT
根据文档完成部署后，在config.py设置配置项openai_config的reverse_proxy为 One API 后端地址，设置api_key为 One API 生成的key，并在配置项completion_api_params的model参数设置为 One API 支持的模型名称。
可安装 Switcher 插件在运行时切换所使用的模型。
部署到 Sealos
Sealos 的服务器在国外，不需要额外处理网络问题，支持高并发 & 动态伸缩。
点击以下按钮一键部署（部署后访问出现 404 请等待 3~5 分钟）：
部署到 Zeabur
Zeabur 的服务器在国外，自动解决了网络的问题，同时免费的额度也足够个人使用
- 首先 fork 一份代码。
- 进入 Zeabur，登录，进入控制台。
- 新建一个 Project，在 Service -> Add Service 选择 Marketplace，选择 MySQL，并记下连接参数（用户名、密码、地址、端口）。
- 复制链接参数，运行
create database `one-api`创建数据库。 - 然后在 Service -> Add Service，选择 Git（第一次使用需要先授权），选择你 fork 的仓库。
- Deploy 会自动开始，先取消。进入下方 Variable，添加一个
PORT，值为3000，再添加一个SQL_DSN，值为<username>:<password>@tcp(<addr>:<port>)/one-api，然后保存。 注意如果不填写SQL_DSN，数据将无法持久化，重新部署后数据会丢失。 - 选择 Redeploy。
- 进入下方 Domains，选择一个合适的域名前缀，如 "my-one-api"，最终域名为 "my-one-api.zeabur.app"，也可以 CNAME 自己的域名。
- 等待部署完成，点击生成的域名进入 One API。
部署到 Render
Render 提供免费额度，绑卡后可以进一步提升额度
Render 可以直接部署 docker 镜像，不需要 fork 仓库：https://dashboard.render.com
系统本身开箱即用。
你可以通过设置环境变量或者命令行参数进行配置。
等到系统启动后，使用 root 用户登录系统并做进一步的配置。
Note：如果你不知道某个配置项的含义，可以临时删掉值以看到进一步的提示文字。
在渠道页面中添加你的 API Key，之后在令牌页面中新增访问令牌。
之后就可以使用你的令牌访问 One API 了，使用方式与 OpenAI API 一致。
你需要在各种用到 OpenAI API 的地方设置 API Base 为你的 One API 的部署地址，例如：https://openai.justsong.cn，API Key 则为你在 One API 中生成的令牌。
注意，具体的 API Base 的格式取决于你所使用的客户端。
例如对于 OpenAI 的官方库：
OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxx"
OPENAI_API_BASE="https://<HOST>:<PORT>/v1" graph LR
A(用户)
A --->|使用 One API 分发的 key 进行请求| B(One API)
B -->|中继请求| C(OpenAI)
B -->|中继请求| D(Azure)
B -->|中继请求| E(其他 OpenAI API 格式下游渠道)
B -->|中继并修改请求体和返回体| F(非 OpenAI API 格式下游渠道)
可以通过在令牌后面添加渠道 ID 的方式指定使用哪一个渠道处理本次请求，例如：Authorization: Bearer ONE_API_KEY-CHANNEL_ID。
注意，需要是管理员用户创建的令牌才能指定渠道 ID。
不加的话将会使用负载均衡的方式使用多个渠道。
REDIS_CONN_STRING：设置之后将使用 Redis 作为缓存使用。- 例子：
REDIS_CONN_STRING=redis://default:redispw@localhost:49153 - 如果数据库访问延迟很低，没有必要启用 Redis，启用后反而会出现数据滞后的问题。
- 例子：
SESSION_SECRET：设置之后将使用固定的会话密钥，这样系统重新启动后已登录用户的 cookie 将依旧有效。- 例子：
SESSION_SECRET=random_string
- 例子：
SQL_DSN：设置之后将使用指定数据库而非 SQLite，请使用 MySQL 或 PostgreSQL。- 例子：
- MySQL：
SQL_DSN=root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi - PostgreSQL：
SQL_DSN=postgres://postgres:123456@localhost:5432/oneapi（适配中，欢迎反馈）
- MySQL：
- 注意需要提前建立数据库
oneapi，无需手动建表，程序将自动建表。 - 如果使用本地数据库：部署命令可添加
--network="host"以使得容器内的程序可以访问到宿主机上的 MySQL。 - 如果使用云数据库：如果云服务器需要验证身份，需要在连接参数中添加
?tls=skip-verify。 - 请根据你的数据库配置修改下列参数（或者保持默认值）：
SQL_MAX_IDLE_CONNS：最大空闲连接数，默认为100。SQL_MAX_OPEN_CONNS：最大打开连接数，默认为1000。- 如果报错
Error 1040: Too many connections，请适当减小该值。
- 如果报错
SQL_CONN_MAX_LIFETIME：连接的最大生命周期，默认为60，单位分钟。
- 例子：
FRONTEND_BASE_URL：设置之后将重定向页面请求到指定的地址，仅限从服务器设置。- 例子：
FRONTEND_BASE_URL=https://openai.justsong.cn
- 例子：
MEMORY_CACHE_ENABLED：启用内存缓存，会导致用户额度的更新存在一定的延迟，可选值为true和false，未设置则默认为false。- 例子：
MEMORY_CACHE_ENABLED=true
- 例子：
SYNC_FREQUENCY：在启用缓存的情况下与数据库同步配置的频率，单位为秒，默认为600秒。- 例子：
SYNC_FREQUENCY=60
- 例子：
NODE_TYPE：设置之后将指定节点类型，可选值为master和slave，未设置则默认为master。- 例子：
NODE_TYPE=slave
- 例子：
CHANNEL_UPDATE_FREQUENCY：设置之后将定期更新渠道余额，单位为分钟，未设置则不进行更新。- 例子：
CHANNEL_UPDATE_FREQUENCY=1440
- 例子：
CHANNEL_TEST_FREQUENCY：设置之后将定期检查渠道，单位为分钟，未设置则不进行检查。- 例子：
CHANNEL_TEST_FREQUENCY=1440
- 例子：
POLLING_INTERVAL：批量更新渠道余额以及测试可用性时的请求间隔，单位为秒，默认无间隔。- 例子：
POLLING_INTERVAL=5
- 例子：
BATCH_UPDATE_ENABLED：启用数据库批量更新聚合，会导致用户额度的更新存在一定的延迟可选值为true和false，未设置则默认为false。- 例子：
BATCH_UPDATE_ENABLED=true - 如果你遇到了数据库连接数过多的问题，可以尝试启用该选项。
- 例子：
BATCH_UPDATE_INTERVAL=5：批量更新聚合的时间间隔，单位为秒，默认为5。- 例子：
BATCH_UPDATE_INTERVAL=5
- 例子：
- 请求频率限制：
GLOBAL_API_RATE_LIMIT：全局 API 速率限制（除中继请求外），单 ip 三分钟内的最大请求数，默认为180。GLOBAL_WEB_RATE_LIMIT：全局 Web 速率限制，单 ip 三分钟内的最大请求数，默认为60。
--port <port_number>: 指定服务器监听的端口号，默认为3000。- 例子：
--port 3000
- 例子：
--log-dir <log_dir>: 指定日志文件夹，如果没有设置，默认保存至工作目录的logs文件夹下。- 例子：
--log-dir ./logs
- 例子：
--version: 打印系统版本号并退出。--help: 查看命令的使用帮助和参数说明。
注意，该演示站不提供对外服务： https://openai.justsong.cn
- 额度是什么？怎么计算的？One API 的额度计算有问题？
- 额度 = 分组倍率 * 模型倍率 * （提示 token 数 + 补全 token 数 * 补全倍率）
- 其中补全倍率对于 GPT3.5 固定为 1.33，GPT4 为 2，与官方保持一致。
- 如果是非流模式，官方接口会返回消耗的总 token，但是你要注意提示和补全的消耗倍率不一样。
- 注意，One API 的默认倍率就是官方倍率，是已经调整过的。
- 账户额度足够为什么提示额度不足？
- 请检查你的令牌额度是否足够，这个和账户额度是分开的。
- 令牌额度仅供用户设置最大使用量，用户可自由设置。
- 提示无可用渠道？
- 请检查的用户分组和渠道分组设置。
- 以及渠道的模型设置。
- 渠道测试报错：
invalid character '<' looking for beginning of value- 这是因为返回值不是合法的 JSON，而是一个 HTML 页面。
- 大概率是你的部署站的 IP 或代理的节点被 CloudFlare 封禁了。
- ChatGPT Next Web 报错：
Failed to fetch- 部署的时候不要设置
BASE_URL。 - 检查你的接口地址和 API Key 有没有填对。
- 检查是否启用了 HTTPS，浏览器会拦截 HTTPS 域名下的 HTTP 请求。
- 部署的时候不要设置
- 报错：
当前分组负载已饱和，请稍后再试- 上游通道 429 了。
- 升级之后我的数据会丢失吗？
- 如果使用 MySQL，不会。
- 如果使用 SQLite，需要按照我所给的部署命令挂载 volume 持久化 one-api.db 数据库文件，否则容器重启后数据会丢失。
- 升级之前数据库需要做变更吗？
- 一般情况下不需要，系统将在初始化的时候自动调整。
- 如果需要的话，我会在更新日志中说明，并给出脚本。
- FastGPT: 基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统
- ChatGPT Next Web: 一键拥有你自己的跨平台 ChatGPT 应用
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