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!

如今的优秀国产大模型在日常使用中完全可以独当一面。

而且都提供了基础的免费网页服务,但如果需要接入api使用都是需要付费的。

对于白嫖这件事情一直是我比较擅长的领域,今天就给大家带来了一下大模型api白嫖心得。

阶跃星辰 (跃问StepChat)

月之暗面(Kimi)

阿里通义 (Qwen)

ZhipuAI (智谱清言)

秘塔AI (metaso)

聆心智能 (Emohaa)

以上免费api利用方式都是一样的套路,逆向网页服务搭建转发接口,接下来开始整活。首先以跃问StepChat为示例。

打开网址:https://stepchat.cn/

点击登录,进入登陆状态

进入StepChat随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到Oasis-Token的值,这将作为AuthorizationBearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

这个Oasis-Token你就可以理解为API KEY,然后我们就可以在任何可以使用OPEN AI API KEY的地方使用它,不过接口地址需要换成自己搭建的转发地址,这里我已经提前搭建好了一个测试接口地址方便大家快速测试:https://stepfreeapi.shadow.cloudns.org (测试已失效)

测试地址不保证长期有效,需要长期使用需要自己搭建

下面我们再测试一下使用python代码调用这个接口,测试代码如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
import requests

# 替换成你的refresh_token
refresh_token = 'eyXXXX'
api_url = 'https://kimifreeapi.shadow.cloudns.org/v1/chat/completions'

def get_response_from_api(user_input):
headers = {
'Authorization': f'Bearer {refresh_token}',
'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
"model": "step",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": user_input
}
],
"stream": False
}
response = requests.post(api_url, headers=headers, json=data)
return response.json()

def main():
while True:
user_input = input("请输入你的问题(输入886退出): ")
if user_input == '886':
print("程序退出。")
break
response = get_response_from_api(user_input)
print("AI的回答:")
print(response['choices'][0]['message']['content'])

if __name__ == "__main__":
main()

代码的第4行替换成你自己的token,将代码保存为后缀为.py的python文件,例如stepDemo.py,然后再命令行执行文件。

如此便可以方便爱折腾的小伙伴接入到自己的项目中。

其余大模型使用方法完全一致,就不做再单独展示,只需要登陆网页之后获取token然后搭配使用相应的接口地址即可,下面将列出所有古哒哒搭建好的测试接口地址和相应的token获取方式:

测试地址为个人搭建临时测试之用,长期使用请自行搭建接口

月之暗面(Kimi)

进入kimi随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Local Storage中找到refresh_token的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

如果你看到的refresh_token是一个数组,请使用.拼接起来再使用。

接口地址:https://kimifreeapi.shadow.cloudns.org

阿里通义 (Qwen)

进入通义千问随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到login_tongyi_ticket的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

接口地址:https://qwenfreeapi.shadow.cloudns.org

ZhipuAI (智谱清言)

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

接口地址:https://glmfreeapi.shadow.cloudns.org

秘塔AI (metaso)

从 秘塔AI搜索 获取uid和sid并使用-拼接:

进入秘塔AI搜索,登录账号(建议登录账号,否则可能遭遇奇怪的限制),然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到uid和sid的值。

将uid和sid拼接:uid-sid,如 65e91a6b2bac5b600dd8526a-5e7acc465b114236a8d9de26c9f41846。

这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer uid-sid

接口地址:https://metasofreeapi.shadow.cloudns.org

聆心智能 (Emohaa)

登录进入然后F12打开开发者工具,从Application > Local Storage中找到token的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

接口地址:https://emohaafreeapi.shadow.cloudns.org

Githubs

月之暗面(Kimi)接口转API kimi-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api
阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API step-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/step-free-api
阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api
ZhipuAI (智谱清言) 接口转API glm-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/glm-free-api
秘塔AI (metaso) 接口转API metaso-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/metaso-free-api
聆心智能 (Emohaa) 接口转API emohaa-free-api:https://github.com/LLM-Red-Team/emohaa-freeapi