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-# OnDemand-API-Proxy 代理服务
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-## 本项目仅供学习交流使用，请勿用于其他用途
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-一款基于 Flask 的 API 代理服务，提供兼容 OpenAI API 的接口，支持多种大型语言模型，实现多账户轮询和会话管理。
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-## 功能特点
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-- **兼容 OpenAI API**：提供标准的 `/v1/models` 和 `/v1/chat/completions` 接口
-- **多模型支持**：支持 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.0 Flash 等多种模型
-- **多轮对话**：通过会话管理保持对话上下文
-- **账户轮换**：自动轮询使用多个 on-demand.io 账户，平衡负载
-- **会话管理**：自动处理会话超时和重新连接
-- **统计面板**：提供实时使用统计和图表展示
-- **可配置的认证**：支持通过环境变量或配置文件设置 API 访问令牌
-- **Docker 支持**：易于部署到 Hugging Face Spaces 或其他容器环境
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-## 支持的模型
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-服务支持以下模型（部分列表）：
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-| API 模型名称 | 实际使用模型 |
-|------------|------------|
-| `gpt-4o` | predefined-openai-gpt4o |
-| `gpt-4o-mini` | predefined-openai-gpt4o-mini |
-| `gpt-3.5-turbo` / `gpto3-mini` | predefined-openai-gpto3-mini |
-| `gpt-4-turbo` / `gpt-4.1` | predefined-openai-gpt4.1 |
-| `gpt-4.1-mini` | predefined-openai-gpt4.1-mini |
-| `gpt-4.1-nano` | predefined-openai-gpt4.1-nano |
-| `claude-3.5-sonnet` / `claude-3.7-sonnet` | predefined-claude-3.7-sonnet |
-| `claude-3-opus` | predefined-claude-3-opus |
-| `claude-3-haiku` | predefined-claude-3-haiku |
-| `gemini-1.5-pro` / `gemini-2.0-flash` | predefined-gemini-2.0-flash |
-| `deepseek-v3` | predefined-deepseek-v3 |
-| `deepseek-r1` | predefined-deepseek-r1 |
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-## 配置说明
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-### 配置文件 (config.json)
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-配置文件支持以下参数：
-
-```json
-{
-  "api_access_token": "你的自定义访问令牌",
-  "accounts": [
-    {"email": "账户[email protected]", "password": "密码1"},
-    {"email": "账户[email protected]", "password": "密码2"}
-  ],
-  "session_timeout_minutes": 30,
-  "max_retries": 3,
-  "retry_delay": 1,
-  "request_timeout": 30,
-  "stream_timeout": 120,
-  "rate_limit": 60,
-  "debug_mode": false
-}
-```
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-### 环境变量
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-所有配置也可以通过环境变量设置：
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-- `API_ACCESS_TOKEN`: API 访问令牌
-- `ONDEMAND_ACCOUNTS`: JSON 格式的账户信息
-- `SESSION_TIMEOUT_MINUTES`: 会话超时时间（分钟）
-- `MAX_RETRIES`: 最大重试次数
-- `RETRY_DELAY`: 重试延迟（秒）
-- `REQUEST_TIMEOUT`: 请求超时（秒）
-- `STREAM_TIMEOUT`: 流式请求超时（秒）
-- `RATE_LIMIT`: 速率限制（每分钟请求数）
-- `DEBUG_MODE`: 调试模式（true/false）
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-## API 接口说明
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-### 获取模型列表
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-```
-GET /v1/models
-```
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-返回支持的模型列表，格式与 OpenAI API 兼容。
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-### 聊天补全
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-```
-POST /v1/chat/completions
-```
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-**请求头：**
-```
-Authorization: Bearer 你的API访问令牌
-Content-Type: application/json
-```
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-**请求体：**
-```json
-{
-  "model": "gpt-4o",
-  "messages": [
-    {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
-    {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己。"}
-  ],
-  "temperature": 0.7,
-  "max_tokens": 2000,
-  "stream": false
-}
-```
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-**参数说明：**
-- `model`: 使用的模型名称
-- `messages`: 对话消息数组
-- `temperature`: 温度参数（0-1）
-- `max_tokens`: 最大生成令牌数
-- `stream`: 是否使用流式响应
-- `top_p`: 核采样参数（0-1）
-- `frequency_penalty`: 频率惩罚（0-2）
-- `presence_penalty`: 存在惩罚（0-2）
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-## 统计面板
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-访问根路径 `/` 可以查看使用统计面板，包括：
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-- 总请求数和成功率
-- Token 使用统计
-- 每日和每小时使用量图表
-- 模型使用情况
-- 最近请求历史
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-## 部署指南
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-### Hugging Face Spaces 部署（推荐）
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-1. **创建 Hugging Face 账户**：
-   - 访问 [https://huggingface.co/](https://huggingface.co/) 注册账户
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-2. **创建 Space**：
-   - 点击 [创建新的 Space](https://huggingface.co/new-space)
-   - 填写 Space 名称
-   - **重要**：选择 `Docker` 作为 Space 类型
-   - 设置权限（公开或私有）
-
-3. **上传代码**：
-   - 将以下文件上传到你的 Space 代码仓库：
-     - `app.py`（主程序）
-     - `routes.py`（路由定义）
-     - `config.py`（配置管理）
-     - `auth.py`（认证模块）
-     - `client.py`（客户端实现）
-     - `utils.py`（工具函数）
-     - `requirements.txt`（依赖列表）
-     - `Dockerfile`（Docker 配置）
-     - `templates/`（模板目录）
-     - `static/`（静态资源目录）
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-4. **配置账户信息和 API 访问令牌**：
-   - 进入 Space 的 "Settings" → "Repository secrets"
-   - 添加 `ONDEMAND_ACCOUNTS` Secret：
-     ```json
-     {
-       "accounts": [
-         {"email": "你的邮箱[email protected]", "password": "你的密码1"},
-         {"email": "你的邮箱[email protected]", "password": "你的密码2"}
-       ]
-     }
-     ```
-   - 添加 `API_ACCESS_TOKEN` Secret 设置自定义访问令牌
-     - 如果不设置，将使用默认值 "sk-2api-ondemand-access-token-2025"
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-5. **可选配置**：
-   - 添加其他环境变量如 `SESSION_TIMEOUT_MINUTES`、`RATE_LIMIT` 等
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-6. **完成部署**：
-   - Hugging Face 会自动构建 Docker 镜像并部署你的 API
-   - 访问你的 Space URL（如 `https://你的用户名-你的space名称.hf.space`）
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-### 本地部署
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-1. **克隆代码**：
-   ```bash
-   git clone https://github.com/你的用户名/ondemand-api-proxy.git
-   cd ondemand-api-proxy
-   ```
-
-2. **安装依赖**：
-   ```bash
-   pip install -r requirements.txt
-   ```
-
-3. **配置**：
-   - 创建 `config.json` 文件：
-     ```json
-     {
-       "api_access_token": "你的自定义访问令牌",
-       "accounts": [
-         {"email": "账户[email protected]", "password": "密码1"},
-         {"email": "账户[email protected]", "password": "密码2"}
-       ]
-     }
-     ```
-   - 或设置环境变量
-
-4. **启动服务**：
-   ```bash
-   python app.py
-   ```
-   
-5. **访问服务**：
-   - API 接口：`http://localhost:5000/v1/chat/completions`
-   - 统计面板：`http://localhost:5000/`
-
-### Docker 部署
-
-```bash
-# 构建镜像
-docker build -t ondemand-api-proxy .
-
-# 运行容器
-docker run -p 7860:7860 \
-  -e API_ACCESS_TOKEN="你的访问令牌" \
-  -e ONDEMAND_ACCOUNTS='{"accounts":[{"email":"账户[email protected]","password":"密码1"}]}' \
-  ondemand-api-proxy
-```
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-## 客户端连接
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-### Cherry Studio 连接
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-1. 打开 Cherry Studio
-2. 进入设置 → API 设置
-3. 选择 "OpenAI API"
-4. API 密钥填入你配置的 API 访问令牌
-5. API 地址填入你的服务地址（如 `https://你的用户名-你的space名称.hf.space/v1`）
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-### 其他 OpenAI 兼容客户端
-
-任何支持 OpenAI API 的客户端都可以连接到此服务，只需将 API 地址修改为你的服务地址即可。
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-## 故障排除
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-### 常见问题
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-1. **认证失败**：
-   - 检查 API 访问令牌是否正确配置
-   - 确认请求头中包含 `Authorization: Bearer 你的令牌`
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-2. **账户连接问题**：
-   - 确认 on-demand.io 账户信息正确
-   - 检查账户是否被限制或封禁
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-3. **模型不可用**：
-   - 确认请求的模型名称在支持列表中
-   - 检查 on-demand.io 是否支持该模型
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-4. **统计图表显示错误**：
-   - 清除浏览器缓存后重试
-   - 检查浏览器控制台是否有错误信息
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-## 安全建议
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-1. **永远不要**在代码中硬编码账户信息和访问令牌
-2. 使用环境变量或安全的配置管理系统存储敏感信息
-3. 定期更换 API 访问令牌
-4. 限制 API 的访问范围，只允许受信任的客户端连接
-5. 启用速率限制防止滥用
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-## 贡献与反馈
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-欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进此项目。如有任何问题或建议，请随时联系。
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-## 许可证
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-本项目采用 MIT 许可证。
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+title: Mamm
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+colorTo: gray
+sdk: docker
+pinned: false
+app_port: 3000
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+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference