支持高速流式输出、支持多轮对话、支持智能体对话、支持视频生成、支持AI绘图、支持联网搜索、支持长文档解读、支持图像解析,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹。
与ChatGPT接口完全兼容。
还有以下七个free-api欢迎关注:
Moonshot AI(Kimi.ai)接口转API kimi-free-api
阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API step-free-api
阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api
秘塔AI (Metaso) 接口转API metaso-free-api
讯飞星火(Spark)接口转API spark-free-api
MiniMax(海螺AI)接口转API hailuo-free-api
深度求索(DeepSeek)接口转API deepseek-free-api
聆心智能 (Emohaa) 接口转API emohaa-free-api
逆向API是不稳定的,建议前往智谱AI官方 https://open.bigmodel.cn/ 付费使用API,避免封禁的风险。
本组织和个人不接受任何资金捐助和交易,此项目是纯粹研究交流学习性质!
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
仅限自用,禁止对外提供服务或商用,避免对官方造成服务压力,否则风险自担!
此链接仅临时测试功能,只有一路并发,如果遇到异常请稍后重试,建议自行部署使用。
https://udify.app/chat/Pe89TtaX3rKXM8NS
对应智能体链接:网抑云评论生成器
体验地址:https://udify.app/chat/m46YgeVLNzFh4zRs
![image](https://private-user-images.githubusercontent.com/20235341/322555599-4773b9f6-b1ca-460c-b3a7-c56bdb1f0659.png?jwt=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.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.J88KCsFLkmnPNxuFPd_keOi-5wXOih4tokBvzWU_-l4)
从 智谱清言 获取refresh_token
进入智谱清言随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到chatglm_refresh_token
的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN
打开智能体的聊天界面,地址栏的一串ID就是智能体的ID,复制下来备用,这个值将用作调用时的 model
参数值。
目前似乎限制同个账号同时只能有一路输出,你可以通过提供多个账号的chatglm_refresh_token并使用,
拼接提供:
Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3
每次请求服务会从中挑选一个。
请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。
拉取镜像并启动服务
docker run -it -d --init --name glm-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/glm-free-api:latest
查看服务实时日志
docker logs -f glm-free-api
重启服务
docker restart glm-free-api
停止服务
docker stop glm-free-api
version: '3'
services:
glm-free-api:
container_name: glm-free-api
image: vinlic/glm-free-api:latest
restart: always
ports:
- "8000:8000"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
注意:部分部署区域可能无法连接glm,如容器日志出现请求超时或无法连接,请切换其他区域部署! 注意:免费账户的容器实例将在一段时间不活动时自动停止运行,这会导致下次请求时遇到50秒或更长的延迟,建议查看Render容器保活
-
fork本项目到你的github账号下。
-
访问 Render 并登录你的github账号。
-
构建你的 Web Service(New+ -> Build and deploy from a Git repository -> Connect你fork的项目 -> 选择部署区域 -> 选择实例类型为Free -> Create Web Service)。
-
等待构建完成后,复制分配的域名并拼接URL访问即可。
注意:Vercel免费账户的请求响应超时时间为10秒,但接口响应通常较久,可能会遇到Vercel返回的504超时错误!
请先确保安装了Node.js环境。
npm i -g vercel --registry http://registry.npmmirror.com
vercel login
git clone https://github.com/LLM-Red-Team/glm-free-api
cd glm-free-api
vercel --prod
请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。
请先安装好Node.js环境并且配置好环境变量,确认node命令可用。
安装依赖
npm i
安装PM2进行进程守护
npm i -g pm2
编译构建,看到dist目录就是构建完成
npm run build
启动服务
pm2 start dist/index.js --name "glm-free-api"
查看服务实时日志
pm2 logs glm-free-api
重启服务
pm2 reload glm-free-api
停止服务
pm2 stop glm-free-api
使用以下二次开发客户端接入free-api系列项目更快更简单,支持文档/图像上传!
由 Clivia 二次开发的LobeChat https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat
由 时光@ 二次开发的ChatGPT Web https://github.com/SuYxh/chatgpt-web-sea
目前支持与openai兼容的 /v1/chat/completions
接口,可自行使用与openai或其他兼容的客户端接入接口,或者使用 dify 等线上服务接入使用。
对话补全接口,与openai的 chat-completions-api 兼容。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据:
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处,否则可以乱填
"model": "glm4",
// 目前多轮对话基于消息合并实现,某些场景可能导致能力下降且受单轮最大token数限制
// 如果您想获得原生的多轮对话体验,可以传入首轮消息获得的id,来接续上下文
// "conversation_id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你叫什么?"
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true,默认false
"stream": false
}
响应数据:
{
// 如果想获得原生多轮对话体验,此id,你可以传入到下一轮对话的conversation_id来接续上下文
"id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"model": "glm4",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我叫智谱清言,是基于智谱 AI 公司于 2023 年训练的 ChatGLM 开发的。我的任务是针对用户的问题和要求提供适当的答复和支持。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1710152062
}
视频生成接口
如果您的账号未开通VIP,可能会因排队导致生成耗时较久
POST /v1/videos/generations
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据:
{
// 模型名称
// cogvideox:默认官方视频模型
// cogvideox-pro:先生成图像再作为参考图像生成视频,作为视频首帧引导视频效果,但耗时更长
"model": "cogvideox",
// 视频生成提示词
"prompt": "一只可爱的猫走在花丛中",
// 支持使用图像URL或者BASE64_URL作为视频首帧参考图像(如果使用cogvideox-pro则会忽略此参数)
// "image_url": "https://sfile.chatglm.cn/testpath/b5341945-3839-522c-b4ab-a6268cb131d5_0.png",
// 支持设置视频风格:卡通3D/黑白老照片/油画/电影感
// "video_style": "油画",
// 支持设置情感氛围:温馨和谐/生动活泼/紧张刺激/凄凉寂寞
// "emotional_atmosphere": "生动活泼",
// 支持设置运镜方式:水平/垂直/推近/拉远
// "mirror_mode": "水平"
}
响应数据:
{
"created": 1722103836,
"data": [
{
// 对话ID,目前没啥用
"conversation_id": "66a537ec0603e53bccb8900a",
// 封面URL
"cover_url": "https://sfile.chatglm.cn/testpath/video_cover/c1f59468-32fa-58c3-bd9d-ab4230cfe3ca_cover_0.png",
// 视频URL
"video_url": "https://sfile.chatglm.cn/testpath/video/c1f59468-32fa-58c3-bd9d-ab4230cfe3ca_0.mp4",
// 视频时长
"video_duration": "6s",
// 视频分辨率
"resolution": "1440 × 960"
}
]
}
图像生成接口,与openai的 images-create-api 兼容。
POST /v1/images/generations
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据:
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处,否则可以乱填
"model": "cogview-3",
"prompt": "一只可爱的猫"
}
响应数据:
{
"created": 1711507449,
"data": [
{
"url": "https://sfile.chatglm.cn/testpath/5e56234b-34ae-593c-ba4e-3f7ba77b5768_0.png"
}
]
}
提供一个可访问的文件URL或者BASE64_URL进行解析。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据:
{
// 如果使用智能体请填写智能体ID到此处,否则可以乱填
"model": "glm4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "file",
"file_url": {
"url": "https://mj101-1317487292.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/ai/test.pdf"
}
},
{
"type": "text",
"text": "文档里说了什么?"
}
]
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true,默认false
"stream": false
}
响应数据:
{
"id": "cnmuo7mcp7f9hjcmihn0",
"model": "glm4",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "根据文档内容,我总结如下:\n\n这是一份关于希腊罗马时期的魔法咒语和仪式的文本,包含几个魔法仪式:\n\n1. 一个涉及面包、仪式场所和特定咒语的仪式,用于使某人爱上你。\n\n2. 一个针对女神赫卡忒的召唤仪式,用来折磨某人直到她自愿来到你身边。\n\n3. 一个通过念诵爱神阿芙罗狄蒂的秘密名字,连续七天进行仪式,来赢得一个美丽女子的心。\n\n4. 一个通过燃烧没药并念诵咒语,让一个女子对你产生强烈欲望的仪式。\n\n这些仪式都带有魔法和迷信色彩,使用各种咒语和象征性行为来影响人的感情和意愿。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 100920
}
提供一个可访问的图像URL或者BASE64_URL进行解析。
此格式兼容 gpt-4-vision-preview API格式,您也可以用这个格式传送文档进行解析。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [refresh_token]
请求数据:
{
"model": "65c046a531d3fcb034918abe",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "http://1255881664.vod2.myqcloud.com/6a0cd388vodbj1255881664/7b97ce1d3270835009240537095/uSfDwh6ZpB0A.png"
}
},
{
"type": "text",
"text": "图像描述了什么?"
}
]
}
],
"stream": false
}
响应数据:
{
"id": "65f6c28546bae1f0fbb532de",
"model": "glm",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "图片中展示的是一个蓝色背景下的logo,具体地,左边是一个由多个蓝色的圆点组成的圆形图案,右边是“智谱·AI”四个字,字体颜色为蓝色。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1710670469
}
检测refresh_token是否存活,如果存活live未true,否则为false,请不要频繁(小于10分钟)调用此接口。
POST /token/check
请求数据:
{
"token": "eyJhbGciOiJIUzUxMiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
}
响应数据:
{
"live": true
}
如果您正在使用Nginx反向代理glm-free-api,请添加以下配置项优化流的输出效果,优化体验感。
# 关闭代理缓冲。当设置为off时,Nginx会立即将客户端请求发送到后端服务器,并立即将从后端服务器接收到的响应发送回客户端。
proxy_buffering off;
# 启用分块传输编码。分块传输编码允许服务器为动态生成的内容分块发送数据,而不需要预先知道内容的大小。
chunked_transfer_encoding on;
# 开启TCP_NOPUSH,这告诉Nginx在数据包发送到客户端之前,尽可能地发送数据。这通常在sendfile使用时配合使用,可以提高网络效率。
tcp_nopush on;
# 开启TCP_NODELAY,这告诉Nginx不延迟发送数据,立即发送小数据包。在某些情况下,这可以减少网络的延迟。
tcp_nodelay on;
# 设置保持连接的超时时间,这里设置为120秒。如果在这段时间内,客户端和服务器之间没有进一步的通信,连接将被关闭。
keepalive_timeout 120;
由于推理侧不在glm-free-api,因此token不可统计,将以固定数字返回。