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one-api logo

One API

✨ 通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型,开箱即用 ✨

license release docker pull release GoReportCard

部署教程 · 使用方法 · 意见反馈 · 截图展示 · 在线演示 · 常见问题 · 相关项目 · 赞赏支持

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

功能

  1. 支持多种大模型:
  2. 支持配置镜像以及众多第三方代理服务
  3. 支持通过负载均衡的方式访问多个渠道。
  4. 支持 stream 模式,可以通过流式传输实现打字机效果。
  5. 支持多机部署详见此处
  6. 支持令牌管理,设置令牌的过期时间和额度。
  7. 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。
  8. 支持通道管理,批量创建通道。
  9. 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。
  10. 支持渠道设置模型列表
  11. 支持查看额度明细
  12. 支持用户邀请奖励
  13. 支持以美元为单位显示额度。
  14. 支持发布公告,设置充值链接,设置新用户初始额度。
  15. 支持模型映射,重定向用户的请求模型,如无必要请不要设置,设置之后会导致请求体被重新构造而非直接透传,会导致部分还未正式支持的字段无法传递成功。
  16. 支持失败自动重试。
  17. 支持绘图接口。
  18. 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。
  19. 支持丰富的自定义设置,
    1. 支持自定义系统名称,logo 以及页脚。
    2. 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。
  20. 支持通过系统访问令牌访问管理 API(bearer token,用以替代 cookie,你可以自行抓包来查看 API 的用法)。
  21. 支持 Cloudflare Turnstile 用户校验。
  22. 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)。
  23. 支持主题切换,设置环境变量 THEME 即可,默认为 default,欢迎 PR 更多主题,具体参考此处

部署

基于 Docker 进行部署

# 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

基于 Docker Compose 进行部署

仅启动方式不同,参数设置不变,请参考基于 Docker 部署部分

# 目前支持 MySQL 启动,数据存储在 ./data/mysql 文件夹内
docker-compose up -d

# 查看部署状态
docker-compose ps

手动部署

  1. 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/default
    npm install
    npm run build
    
    # 构建后端
    cd ../..
    go mod download
    go build -ldflags "-s -w" -o one-api
  2. 运行:
    chmod u+x one-api
    ./one-api --port 3000 --log-dir ./logs
  3. 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

多机部署

  1. 所有服务器 SESSION_SECRET 设置一样的值。
  2. 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。
  3. 所有从服务器必须设置 NODE_TYPEslave,不设置则默认为主服务器。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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

宝塔部署教程

详见 #175

如果部署后访问出现空白页面,详见 #97

部署第三方服务配合 One API 使用

欢迎 PR 添加更多示例。

ChatGPT Next Web

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。

ChatGPT Web

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_URLOPENAI_API_KEY

QChatGPT - QQ机器人

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_configreverse_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_paramsmodel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。

部署到第三方平台

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):

Deploy-on-Sealos.svg

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

Deploy on Zeabur

  1. 首先 fork 一份代码。
  2. 进入 Zeabur,登录,进入控制台。
  3. 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)。
  4. 复制链接参数,运行 create database `one-api` 创建数据库。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 选择 Redeploy。
  8. 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。
  9. 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

配置

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。

使用方法

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)
Loading

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。

环境变量

  1. 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。
  2. 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
  3. 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)
    • 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。
      • SQL_CONN_MAX_LIFETIME:连接的最大生命周期,默认为 60,单位分钟。
  4. 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
  5. 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 truefalse,未设置则默认为 false
    • 例子:MEMORY_CACHE_ENABLED=true
  6. 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
  7. NODE_TYPE:设置之后将指定节点类型,可选值为 masterslave,未设置则默认为 master
    • 例子:NODE_TYPE=slave
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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 truefalse,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。
  12. 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
  13. 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
  14. 编码器缓存设置:
    • TIKTOKEN_CACHE_DIR:默认程序启动时会联网下载一些通用的词元的编码,如:gpt-3.5-turbo,在一些网络环境不稳定,或者离线情况,可能会导致启动有问题,可以配置此目录缓存数据,可迁移到离线环境。
    • DATA_GYM_CACHE_DIR:目前该配置作用与 TIKTOKEN_CACHE_DIR 一致,但是优先级没有它高。
  15. RELAY_TIMEOUT:中继超时设置,单位为秒,默认不设置超时时间。
  16. SQLITE_BUSY_TIMEOUT:SQLite 锁等待超时设置,单位为毫秒,默认 3000
  17. GEMINI_SAFETY_SETTING:Gemini 的安全设置,默认 BLOCK_NONE
  18. THEME:系统的主题设置,默认为 default,具体可选值参考此处

命令行参数

  1. --port <port_number>: 指定服务器监听的端口号,默认为 3000
    • 例子:--port 3000
  2. --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
  3. --version: 打印系统版本号并退出。
  4. --help: 查看命令的使用帮助和参数说明。

演示

在线演示

注意,该演示站不提供对外服务: https://openai.justsong.cn

截图展示

channel token

常见问题

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 报错:当前分组负载已饱和,请稍后再试
    • 上游通道 429 了。
  7. 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。
  8. 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。
  9. 手动修改数据库后报错:数据库一致性已被破坏,请联系管理员
    • 这是检测到 ability 表里有些记录的通道 id 是不存在的,这大概率是因为你删了 channel 表里的记录但是没有同步在 ability 表里清理无效的通道。
    • 对于每一个通道,其所支持的模型都需要有一个专门的 ability 表的记录,表示该通道支持该模型。

相关项目

  • 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

注意

本项目使用 MIT 协议进行开源,在此基础上,必须在页面底部保留署名以及指向本项目的链接。如果不想保留署名,必须首先获得授权。

同样适用于基于本项目的二开项目。

依据 MIT 协议,使用者需自行承担使用本项目的风险与责任,本开源项目开发者与此无关。