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工作原理如下：

在渠道頁面中添加你的?API Key
然后在令牌頁面中新增訪問令牌
客戶端使用令牌訪問 One API
根據請求中的 model 參數，匹配對應的渠道（根據渠道里的模型進行匹配，必須完全一致）。如果匹配到多個渠道，則隨機選擇一個（同優先級）
One API 向真正的地址發出請求，并將結果返回給客戶端

graph LR

    A(用戶)

    A --->|使用 One API 分發的 key 進行請求| B(One API)

    B -->|中繼請求| C(OpenAI)

    B -->|中繼請求| D(Azure)

    B -->|中繼請求| E(其他 OpenAI API 格式下游渠道)

    B -->|中繼并修改請求體和返回體| F(非 OpenAI API 格式下游渠道)

安裝

在群暉上以 Docker 方式安裝。

在注冊表中搜索 one-api ，選擇第一個 justsong/one-api，版本選擇 latest。

本文第一次折騰時， latest 版本對應為 v0.5.7-alpha.1；本文寫作時，latest 版本對應為 v0.6.5

卷

在?docker?文件夾中，創建一個新文件夾?one-api，并在其中建一個子文件夾?data

文件夾	裝載路徑	說明
`docker/one-api/data`	`/data`	存放數據庫和日志等

端口

本地端口不沖突就行，不確定的話可以用命令查一下

# 查看端口占用

netstat -tunlp | grep 端口號

本地端口	容器端口
`3033`	`3000`

環境

可變	值
`TZ`	設為 `Asia/Shanghai`

命令行安裝

如果你熟悉命令行，可能用?docker cli?更快捷

# 新建文件夾 one-api 和 子目錄

mkdir -p /volume1/docker/one-api/data



# 進入 one-api 目錄

cd /volume1/docker/one-api



# 運行容器

docker run -d \

   --restart always \

   --name one-api \

   -p 3033:3000 \

   -v $(pwd)/data:/data \

   -e TZ=Asia/Shanghai \

   justsong/one-api

也可以用?docker-compose?安裝，將下面的內容保存為?docker-compose.yml?文件

version: '3'



services:

  one-api:

    image: justsong/one-api

    container_name: one-api

    restart: unless-stopped

    ports:

      - 3033:3000

    volumes:

      - ./data:/data

    environment:

      - TZ=Asia/Shanghai

然后執行下面的命令

# 新建文件夾 one-api 和 子目錄

mkdir -p /volume1/docker/one-api/data



# 進入 one-api 目錄

cd /volume1/docker/one-api



# 將 docker-compose.yml 放入當前目錄



# 一鍵啟動

docker-compose up -d

運行

在瀏覽器中輸入?http://群暉IP:3033?就能看到主界面

點 登陸 按鈕

初始管理員賬號用戶名為 root，密碼為 123456

當然也可以注冊新用戶

登陸成功之后的主界面

【注意】：記得立刻修改默認密碼！

新建渠道

點?添加新的渠道

Moonshot AI

以 Moonshot AI 為例

類型：類型下拉選擇 Moonshot AI

名稱：隨意
分組：內置三種，分別是 default、vip 和 svip
模型：一般會根據類型自動填寫
密鑰：Moonshot AI 的秘鑰，可以在這里申請：https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

這是?Moonshot?的開發者賬號，新用戶注冊會有?15?元額度。這和之前我們用的?kimi-free-api?中介紹的?refresh_token?不是一個概念。

保存之后，可以?測試

如果沒問題的話，會提示測試成功

kimi-free-api

當然，我們也可以添加之前使用過的?kimi-free-api

kimi 是 Moonshot 基于 Moonshot AI 開發的產品

類型：選擇 自定義渠道
Base URL：填入 kimi-free-api 的訪問地址 http://群暉IP:8126
名稱：例如：kimi-free-api
分組：default就行
模型：輸入自定義模型名稱，填入 即可
秘鑰：從 kimi.moonshot.cn 網頁上獲取的 refresh_token

保存之后，可以測試一下是否設置正確

創建令牌

要二次分發使用，還需要有令牌

用于控制可使用的模型、額度、時限等

【注意】：這里沒有設置模型范圍，意味著后續添加的新渠道的模型，都是可以通過這個令牌進行訪問的

保存之后

以?ChatGPT Next Web?為例

會得到一個字符串，其中

key?：對應的是?ChatGPT Next Web?的環境變量?OPENAI_API_KEY
url：對應的是 ChatGPT Next Web 的環境變量 BASE_URL，但不能用 http://localhost:3000，而要使用外部地址 http://http://群暉IP:3033

ChatGPT Next Web

還是以?ChatGPT-Next-Web?為例

文章傳送門：跨平臺私人ChatGPT應用ChatGPT-Next-Web

如果你還沒安裝?ChatGPT-Next-Web?，可以用下面的命令一鍵搞定

# 運行容器  

docker run -d \  

   --restart unless-stopped \  

   --name chatgpt-next-web \  

   -p 3059:3000 \  

   -e OPENAI_API_KEY=<你的 key> \  

   -e BASE_URL=http://<你的群暉IP>:3033 \  

   -e CUSTOM_MODELS="-all,+moonshot-v1-8k,+moonshot-v1-32k,+moonshot-v1-128k" \  

   yidadaa/chatgpt-next-web

如果你已經安裝過ChatGPT-Next-Web，需要修改三個環境變量參數

OPENAI_API_KEY：之前不論你是安裝的 FreeGPT35 還是 aurora，這個值都是隨便填的，現在必須改為我們前面獲取的 key
BASE_URL：填寫 One API 服務的地址 + 端口

服務名稱	服務地址
`FreeGPT35`	`http://192.168.0.197:3044`
`aurora`	`http://192.168.0.197:8328`
`GPT4Free`	`http://192.168.0.197:1337`
`kimi-free-api`	`http://192.168.0.197:8126`
`One API`	`http://192.168.0.197:3033`