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Genspark2API

觉得有点意思的话 别忘了点个🌟

功能

• 支持对话接口(流式/非流式)(/chat/completions)(请求非以下列表的模型会触发Mixture-of-Agents模式)
  • gpt-4o
  • gpt-4o-mini
  • o1-preview
  • claude-3-5-sonnet
  • claude-3-5-haiku
  • gemini-1.5-pro
  • gemini-1.5-flash
• 支持识别图片/文件多轮对话
• 支持文生图接口(/images/generations)
  • flux
  • flux-speed
  • flux-pro/ultra
  • ideogram
  • recraft-v3
  • dall-e-3
• 支持自定义请求头校验值(Authorization)
• 支持cookie池(随机)
• 可配置自动删除对话记录
• 可配置代理请求(环境变量PROXY_URL)
• 可配置Model绑定Chat(解决模型自动切换导致降智),详细请看进阶配置。

接口文档:

略

示例:

如何使用

略

如何集成NextChat

填 接口地址(ip:端口/域名) 及 API-Key(PROXY_SECRET),其它的随便填随便选。

如果自己没有搭建NextChat面板,这里有个已经搭建好的可以使用 NeatChat

如何集成one-api

填 BaseURL(ip:端口/域名) 及 密钥(PROXY_SECRET),其它的随便填随便选。

部署

基于 Docker-Compose(All In One) 进行部署

docker-compose pull && docker-compose up -d

docker-compose.yml

version: '3.4'

services:
  genspark2api:
    image: deanxv/genspark2api:latest
    container_name: genspark2api
    restart: always
    ports:
      - "7055:7055"
    volumes:
      - ./data:/app/genspark2api/data
    environment:
      - GS_COOKIE=******  # cookie (多个请以,分隔)
      - API_SECRET=123456  # [可选]接口密钥-修改此行为请求头校验的值(多个请以,分隔)
      - TZ=Asia/Shanghai

基于 Docker 进行部署

docker run --name genspark2api -d --restart always \
-p 7055:7055 \
-v $(pwd)/data:/app/genspark2api/data \
-e GS_COOKIE=***** \
-e API_SECRET="123456" \
-e TZ=Asia/Shanghai \
deanxv/genspark2api

其中API_SECRET、GS_COOKIE修改为自己的。

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deanxv/genspark2api替换为ghcr.io/deanxv/genspark2api即可。

部署到第三方平台

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

1. 首先 fork 一份代码。

2. 进入 Zeabur,使用github登录,进入控制台。

3. 在 Service -> Add Service,选择 Git（第一次使用需要先授权）,选择你 fork 的仓库。

4. Deploy 会自动开始,先取消。

5. 添加环境变量

   GS_COOKIE:****** cookie (多个请以,分隔)

   API_SECRET:123456 [可选]接口密钥-修改此行为请求头校验的值(多个请以,分隔)(与openai-API-KEY用法一致)

保存。

6. 选择 Redeploy。

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：Render

配置

环境变量

1. PORT=7055 [可选]端口,默认为7055
2. API_SECRET=123456 [可选]接口密钥-修改此行为请求头(Authorization)校验的值(同API-KEY)(多个请以,分隔)
3. GS_COOKIE=****** cookie (多个请以,分隔)
4. AUTO_DEL_CHAT=0 [可选]对话完成自动删除[0:关闭,1:开启]
5. REQUEST_RATE_LIMIT=60 [可选]每分钟下的单ip请求速率限制,默认:60次/min
6. PROXY_URL=http://127.0.0.1:10801 [可选]代理
7. MODEL_CHAT_MAP=claude-3-5-sonnet=a649******00fa,gpt-4o=su74******47hd [可选]Model绑定Chat(多个请以,分隔),详细请看进阶配置

cookie获取方式

1. 打开F12开发者工具。
2. 发起对话。
3. 点击ask请求，请求头中的cookie即为环境变量GS_COOKIE所需值。

【注】 其中session_id=f9c60******cb6d是必须的，其他内容可要可不要，即环境变量GS_COOKIE=session_id=f9c60******cb6d

进阶配置

配置环境变量 MODEL_CHAT_MAP

【作用】指定对话，解决模型自动切换导致降智问题。

1. 打开F12开发者工具。
2. 选择需要绑定的对话的模型(示例:claude-3-5-sonnet),发起对话。
3. 点击ask请求，此时最上方url中的id(或响应中的id)即为此对话唯一id。
4. 配置环境变量 MODEL_CHAT_MAP=claude-3-5-sonnet=3cdcc******474c5 (多个请以,分隔)

其他

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