大家好，這里是Cherry，喜愛折騰、撿垃圾、玩數(shù)碼，熱衷于分享數(shù)碼玩耍經(jīng)驗(yàn)~

前言

如今，各行各業(yè)的AI平臺層出不窮，模型和應(yīng)用場景也越來越豐富，但是依舊有很多人沒體驗(yàn)過LLMs AI服務(wù)，或者說沒有體驗(yàn)過AI API的整合。

今天，cherry為大家一次性帶來9款A(yù)I平臺的逆向API接口，主打的一個(gè)就是白嫖免費(fèi)、次拋、兼容性強(qiáng)！相比較于直接使用網(wǎng)頁版的AI系統(tǒng)，AI API可以讓我們對不同AI模型進(jìn)行集中管理，也可以使用到不同的開發(fā)環(huán)境中，

該9款A(yù)I平臺逆向API接口，均為LLM Red Team開發(fā)而成，LLM Red Team 意為 LLM大模型紅隊(duì)，為了突出大模型應(yīng)用發(fā)展表象下是日益嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)，針對不同平臺研發(fā)出不同的逆向方法。

包含的AI平臺列表如下，聆心智能已經(jīng)不能用了，所以我從列表中刪除了。

Moonshot AI（Kimi.ai）接口轉(zhuǎn)API find-free-api

階躍星辰 (躍問StepChat) 接口轉(zhuǎn)API step-free-api

訊飛星火（Spark）接口轉(zhuǎn)API spark-free-api

阿里通義 (Qwen) 接口轉(zhuǎn)API qwen-free-api

智譜AI (智譜清言) 接口轉(zhuǎn)API glm-free-api

秘塔AI (metaso) 接口轉(zhuǎn)API metaso-free-api

MiniMax（海螺AI）接口轉(zhuǎn)API hailuo-free-api

深度求索（DeepSeek）接口轉(zhuǎn)API deepseek-free-api

溫馨提示：逆API是不穩(wěn)定的，建議前往各平臺AI首頁選擇付費(fèi)使用API，避免封禁的風(fēng)險(xiǎn)。本文僅為內(nèi)容分享，對自行部署使用導(dǎo)致的問題，概不負(fù)責(zé)。

關(guān)于部署機(jī)

由于本次部署項(xiàng)目較多，必須使用docker-compose（項(xiàng)目堆棧）來執(zhí)行，因?yàn)槲覀冞x擇綠聯(lián)NAS私有云作為本次教程的部署設(shè)備，其它NAS支持compose的也可以參照執(zhí)行。

目前我在用的機(jī)器是4盤位的綠聯(lián)DXP 4800 Plus，該型號設(shè)置核心優(yōu)勢明顯：一是5核6線程的Intel 8505處理器，比主流的N100處理器提升約40%；二是萬兆+2.5Gbps網(wǎng)卡的組合拳，可以滿足萬兆高速局域網(wǎng)或設(shè)備直連，突破雙千兆外網(wǎng)速率，大幅度提升數(shù)據(jù)傳輸速率；三是硬盤空間充足，包括4盤位HDD+2盤位M.2，滿足高速存儲、海量存儲兩大需求。

綠聯(lián)NAS私有云在推出UGOS Pro新系統(tǒng)后，正一步步的對系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化、提升，使用體驗(yàn)感越來越好。就以我們最常用的docker為例，支持compose堆棧、macvlan網(wǎng)絡(luò)、docker代理、鏡像庫設(shè)置、自動配置路徑/端口/權(quán)限等，幾乎是將docker cli的功能都可視化了，極大的便利了docker用戶使用體驗(yàn)。

除了軟件越來越贊之外，綠聯(lián)NAS私有云的DXP系列，涵蓋了2盤位-8盤位的所有NAS型號，可供新手入門、老鳥、企業(yè)、資深極客的選擇，這里我最推薦的3款分別是DXP2800（新手入門）、DXP4800（家庭最優(yōu)）、DXP4800 Plus（升級款做優(yōu)）、DXP6800 Pro（性價(jià)比之王）。

一、各API部署方法

所有的項(xiàng)目鏡像壓縮包，我都上傳到網(wǎng)盤里了，需要的朋友可以下載解壓為.tar格式的文件，并上傳到NAS中備用。

夸克網(wǎng)盤：https://pan.quark.cn/s/ec9ba0111fe1

阿里云盤：https://www.alipan.com/s/geDbXYS5dXT

整個(gè)項(xiàng)目的compose代碼如下，一共有9各項(xiàng)目，對應(yīng)的端口是8000-8008，大家可以根據(jù)自己的需要刪減不同段落來部署指定的AI。

version: '3' services: qwen-free-api: # 通義千問 container_name: qwen-free-api image: vinlic/qwen-free-api:latest restart: always ports: - "8000:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai kimi-free-api: # Kimi月之暗面 container_name: kimi-free-api image: vinlic/kimi-free-api:latest restart: always ports: - "8001:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai step-free-api: # 躍問 container_name: step-free-api image: vinlic/step-free-api:latest restart: always ports: - "8002:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai glm-free-api: # 智譜清言 container_name: glm-free-api image: vinlic/glm-free-api:latest restart: always ports: - "8003:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai metaso-free-api: # 秘塔AI container_name: metaso-free-api image: vinlic/metaso-free-api:latest restart: always ports: - "8004:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai spark-free-api: # 訊飛星火 container_name: spark-free-api image: vinlic/spark-free-api:latest restart: always ports: - "8005:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai hailuo-free-api: # 海螺AI container_name: hailuo-free-api image: vinlic/hailuo-free-api:latest restart: always ports: - "8006:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai deepseek-free-api: # 深度求索 container_name: deepseek-free-api image: vinlic/deepseek-free-api:latest restart: always ports: - "8007:8000" environment: - TZ=Asia/Shanghai

打開綠聯(lián)NAS私有云docker應(yīng)用，項(xiàng)目名稱輸入ais，將上面的compose代碼復(fù)制到配置中部署即可。

如果沒有導(dǎo)入過鏡像的，可以看到項(xiàng)目已經(jīng)在下載了，等待部署完成即可。

二、獲取各個(gè)AI的token以及模型

由于逆向AI的原理和邏輯，我們無法長時(shí)間高頻次的使用逆向AI API，因此項(xiàng)目提供了登錄賬號和非登錄賬號兩種選擇。一般建議大家選擇非登錄賬號來使用，即游客賬號，以確保我們的賬號不會因?yàn)槭褂媚骓?xiàng)目被封禁。

同時(shí)，在每一個(gè)項(xiàng)目的github都有詳細(xì)的游客cookie抓取方法和教程，我這里就不贅述，直接把官方文檔拿過來略作完善。

所有的token都將作為作為Authorization的Bearer Token值使用。（Authorization: Bearer TOKEN）

1、通義千問token

進(jìn)入通義千問官網(wǎng)隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-Cookies中找到tongyi_sso_ticket的值。

2、KIMI月之暗面token

進(jìn)入月之暗面官網(wǎng)隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-本地存儲中找到refresh_token的值。

3、躍問token

進(jìn)入躍問官網(wǎng)隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-本地存儲中找到deviceId的值。

接著從應(yīng)用程序- Cookie中找到Oasis-Token的值。最后將兩串字符串拼接起來，形成【deviceId@Oasis-Token】這樣的形式，注意最終結(jié)果不包括括號和兩側(cè)的引號。

4、智譜清言token

進(jìn)入智譜清言隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-本地存儲中找到chatglm_refresh_token的值。

關(guān)于智能體接入

打開智能體的聊天界面，地址欄的一串ID就是智能體的ID，復(fù)制下來備用，這個(gè)值將用作調(diào)用時(shí)的 model/模型 參數(shù)值。

5、秘塔AI

進(jìn)入秘塔AI搜索，登錄賬號（建議登錄賬號，否則可能遭遇奇怪的限制），然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-Cookies中找到uid和sid的值，最終將兩則使用-拼接，如：uid-sid。

6、訊飛星火

進(jìn)入星火Spark，登錄并發(fā)起一個(gè)對話，接著安裝瀏覽器插件Cookie-Editor ，從Cookie獲取 ssoSessionId值。注意，星火如果F12會直接跳到平白網(wǎng)站。

Cookie-Editor下載地址，https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/cookie-editor/ajfboaconbpkglpfanbmlfgojgndmhmc

訊飛星火的模型可以從下列網(wǎng)站查詢，其中botId就是model/模型值。

7、海螺AI

進(jìn)入海螺AI，隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-本地存儲中找到_token的值。

8、深度求索

進(jìn)入深度求索隨便發(fā)起一個(gè)對話，然后F12打開開發(fā)者工具，從應(yīng)用程序-本地存儲中找到userToken中的值。

最后

1、關(guān)于多賬號接入

由于單獨(dú)的一個(gè)token存在使用限制，因此大家可以對不同AI都搜集一些token，然后通過,拼接使用，大致格式如下Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3

2、關(guān)于接口兼容規(guī)范

所有的AI API接口都準(zhǔn)尋gpt的接口規(guī)范，最終的URL大致可以歸類為以下三種

# 對話，文檔解讀

ip:port/v1/chat/completions

# 繪圖

ip:port/v1/images/generations

# 視頻生成

ip:port/v1/videos/generations

3、關(guān)于食用方法

所有支持openai接口的前端頁面都支持使用這些逆AI API，比如LobeChat、dify、ChatXXX-next等等。原作者推薦使用https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat這個(gè)項(xiàng)目接入。

該項(xiàng)目部署的compose代碼如下：

version: '3'

services:

lobe-chat:

image: yangclivia/lobe-chat:latest

container_name: lobe-chat

network_mode: host #默認(rèn)端口3210

restart: always

environment:

OPENAI_API_KEY: key 密鑰

OPENAI_PROXY_URL: 接口地址

ACCESS_CODE: 使用密碼

進(jìn)入系統(tǒng)以后，在如下位置設(shè)置API接口即可，API Key就是剛才獲取的那些token，接口地址就是第二點(diǎn)提到的規(guī)范，模型的話有需要的就添加。

作者聲明本文無利益相關(guān)，歡迎值友理性交流，和諧討論～

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