用 Chat2API 把大模型网页版变成本地 API，白嫖 DeepSeek、Qwen、Kimi 全家桶

 ## Chat2API 是干嘛的 一句话概括：**把各家大模型的网页聊天界面，转成标准的 OpenAI API 格式，跑在你自己电脑上。** 原理也不复杂——它不走官方的付费 API 通道，而是模拟浏览器操作去驱动各家的 Web UI，然后在本地起一个代理服务，把返回结果包装成 OpenAI 的接口格式。 所以你只要在本地跑起来，任何支持 OpenAI API 的工具都能直接用，不用管后面实际调用的是哪个模型。 跟直接调官方 API 相比，大概是这样： | | 官方 API | Chat2API | |--|---------|----------| | 接入方式 | 每家单独对接 | 一个入口搞定 | | 费用 | 按 Token 计费 | 用网页端额度 | | 接口格式 | 各家不一样 | 统一 OpenAI 格式 |  --- ## 两个版本 GitHub 上搜 Chat2API 会出来好几个项目，主要就这两个： - **[xiaoY233/Chat2API](https://github.com/xiaoY233/Chat2API)** — 桌面客户端，有图形界面，日常用比较方便 - **[LanQian528/chat2api](https://github.com/LanQian528/chat2api)** — Python 写的服务端版本，适合扔到服务器上跑 下面主要说桌面版怎么用。 --- ## 支持哪些模型  目前覆盖的模型还挺全的： | 服务商 | 认证方式 | 模型 | |--------|---------|------| | DeepSeek | User Token | DeepSeek-V3.2 | | GLM（智谱） | Refresh Token | GLM-5 | | Kimi（月之暗面） | JWT Token | kimi-k2.5 | | MiniMax | JWT Token | MiniMax-M2.5 | | Perplexity | JWT Token | Sonar、Sonar Pro、Sonar Deep Research | | Qwen 国内版 | SSO Ticket | Qwen3.5-Plus、Qwen3-Max、Qwen3-Flash、Qwen3-Coder 等 | | Qwen 国际版 | JWT Token | Qwen3.5-Plus、Qwen3-Max、Qwen3-VL-Plus 等 | | Z.ai | JWT Token | GLM-5、GLM-4.7、GLM-4.6V、GLM-4.6 | 基本上国内主流的大模型都覆盖了。  --- ## 有什么亮点  除了基本的模型转发，还有几个我觉得比较实用的功能： **OpenAI 兼容接口** 本地起一个代理服务（默认端口 8080），对外暴露标准的 `/v1/chat/completions` 接口。OpenWebUI、Cline、Roo-Code、Cherry Studio 这些工具直接填地址就能用，不用做任何适配。 **上下文管理** 聊久了上下文会越来越长，Token 消耗也跟着涨。Chat2API 内置了滑动窗口和自动摘要压缩，能控制每次请求带上多少上下文，不会一发消息就把额度吃光。 **Function Calling** 有些模型本身不支持工具调用，Chat2API 通过 prompt 工程模拟实现了通用的 Function Call 能力，在 Cherry Studio、Kilo Code 这些客户端里也能正常用。 **模型映射** 可以给模型起别名，比如把 `gpt-4` 映射到 DeepSeek，`gpt-3.5` 映射到 Qwen。客户端那边不用改任何配置，后端自动路由。 **自定义 Header** 通过加自定义请求头，可以触发各平台的一些高级功能，比如联网搜索、深度思考、深度研究之类的。 **仪表盘** 有个可视化的面板，能看请求量、Token 消耗、成功率，还有详细的请求日志，排查问题的时候挺方便。 --- ## 下载安装 ### Windows | 名称 | 下载地址 | |------|---------| | Chat2API Windows 版 | | | OpenWebUI 桌面端 | | ### macOS / Linux 去 [GitHub Releases](https://github.com/xiaoY233/Chat2API/releases) 下载对应版本就行： | 平台 | 格式 | |------|------| | macOS（Apple Silicon） | `.dmg` | | macOS（Intel） | `.dmg` | | Linux | `.AppImage` 或 `.deb` | macOS 如果提示"应用已损坏"，终端跑一下： ```bash sudo xattr -rd com.apple.quarantine "/Applications/Chat2API.app" ``` ### 从源码构建 需要 Node.js 18+： ```bash git clone https://github.com/xiaoY233/Chat2API.git cd Chat2API npm install npx electron-vite dev ``` 打包的话： ```bash npm run build:mac # macOS npm run build:win # Windows npm run build:linux # Linux npm run build:all # 全平台 ``` ### Docker 部署（服务端版） ```bash docker run -d \ --name chat2api \ -p 5005:5005 \ lanqian528/chat2api:latest ``` 也可以用 Docker Compose： ```bash mkdir chat2api && cd chat2api wget https://raw.githubusercontent.com/LanQian528/chat2api/main/docker-compose.yml # 改一下环境变量 docker-compose up -d ``` --- ## 怎么用 ### 第一步：添加模型供应商 打开软件，侧边栏进 **Providers**，点 **Add Provider**，选你要用的服务商，填认证信息。  拿 DeepSeek 举例，获取 Token 的方法： 1. 浏览器打开 [chat.deepseek.com](https://chat.deepseek.com/)，登录 2. 随便发一条消息 3. `F12` 打开开发者工具 4. 进 **Application → Local Storage** 5. 找到 `userToken`，把值复制出来 6. 粘贴到 Chat2API 里 Qwen 的话类似，去通义千问网页版登录，从开发者工具里拿 SSO Ticket 就行。 ### 第二步：启动代理 进 **Proxy Settings**，端口默认 8080 就行，负载均衡策略看自己需求： | 策略 | 说明 | |------|------| | Round Robin | 轮流用各个账号 | | Fill First | 一个账号用到限额再切下一个 | | Failover | 挂了自动切换 | 点 **Start Proxy**，跑起来就 OK 了。 ### 第三步：测试一下 Python 测试： ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your-api-key", base_url="http://localhost:8080/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="DeepSeek-V3.2", messages=[ {"role": "user", "content": "你好，介绍一下你自己"} ] ) print(response.choices[0].message.content) ``` curl 也行： ```bash curl --location 'http://localhost:8080/v1/chat/completions' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'Authorization: Bearer your-api-key' \ --data '{ "model": "DeepSeek-V3.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}], "stream": true }' ``` ### 第四步：接客户端 不管你用的是 OpenWebUI、Cline 还是 Cherry Studio，配置都一样： ``` Base URL: http://localhost:8080/v1 API Key: 随便填一个就行 ``` 客户端那边以为在调 OpenAI，实际背后跑的是 DeepSeek 或者 Qwen，对用户完全透明。 ### API Key 管理（可选） 如果不想裸奔，可以在 **API Keys** 页面生成一个密钥，客户端那边填这个密钥就行。 --- ## 项目结构 顺便看一下代码结构，有兴趣的可以自己去翻： ``` Chat2API/ ├── src/ │ ├── main/ # Electron 主进程 │ │ ├── index.ts # 入口 │ │ ├── tray.ts # 系统托盘 │ │ ├── proxy/ # 代理服务 │ │ ├── ipc/ # 进程间通信 │ │ └── utils/ # 工具函数 │ ├── preload/ # 上下文桥接 │ └── renderer/ # React 前端 │ ├── components/ │ ├── pages/ │ ├── stores/ │ └── hooks/ ├── build/ └── scripts/ ``` 技术栈是 Electron + React + TypeScript + Tailwind CSS + Zustand + Koa，数据存在 `~/.chat2api/` 目录下。 --- ## 相关链接 | 资源 | 链接 | |------|------| | Chat2API 桌面版 | [GitHub](https://github.com/xiaoY233/Chat2API) | | Chat2API 服务端版 | [GitHub](https://github.com/LanQian528/chat2api) | | 官方文档 | [chat2api-doc.vercel.app](https://chat2api-doc.vercel.app/en) |