server{
   server_name openai.justsong.cn;  # 请根据实际情况修改你的域名
   location / {
          client_max_body_size  64m;
          proxy_http_version 1.1;
          proxy_pass http://localhost:3000;  # 请根据实际情况修改你的端口
          proxy_set_header Host $host;
          proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;
          proxy_cache_bypass $http_upgrade;
          proxy_set_header Accept-Encoding gzip;
          proxy_read_timeout 300s;  # GPT-4 需要较长的超时时间，请自行调整
之后使用 Let's Encrypt 的 certbot 配置 HTTPS：
# Ubuntu 安装 certbot：
sudo snap install --classic certbot
sudo ln -s /snap/bin/certbot /usr/bin/certbot
# 生成证书 & 修改 Nginx 配置
sudo certbot --nginx
# 根据指示进行操作
# 重启 Nginx
sudo service nginx restart
初始账号用户名为 root，密码为 123456。
通过宝塔面板进行一键部署

安装宝塔面板9.2.0及以上版本，前往 宝塔面板 官网，选择正式版的脚本下载安装；
安装后登录宝塔面板，在左侧菜单栏中点击 Docker，首次进入会提示安装 Docker 服务，点击立即安装，按提示完成安装；
安装完成后在应用商店中搜索 One-API，点击安装，配置域名等基本信息即可完成安装；
基于 Docker Compose 进行部署

仅启动方式不同，参数设置不变，请参考基于 Docker 部署部分
# 目前支持 MySQL 启动，数据存储在 ./data/mysql 文件夹内
docker-compose up -d
# 查看部署状态
docker-compose ps
从 GitHub Releases 下载可执行文件或者从源码编译：
git clone https://github.com/songquanpeng/one-api.git
# 构建前端
cd one-api/web/default
npm install
npm run build
# 构建后端
cd ../..
go mod download
go build -ldflags "-s -w" -o one-api
chmod u+x one-api
./one-api --port 3000 --log-dir ./logs
访问 http://localhost:3000/ 并登录。初始账号用户名为 root，密码为 123456。
更加详细的部署教程参见此处。
所有服务器 SESSION_SECRET 设置一样的值。
必须设置 SQL_DSN，使用 MySQL 数据库而非 SQLite，所有服务器连接同一个数据库。
所有从服务器必须设置 NODE_TYPE 为 slave，不设置则默认为主服务器。
设置 SYNC_FREQUENCY 后服务器将定期从数据库同步配置，在使用远程数据库的情况下，推荐设置该项并启用 Redis，无论主从。
从服务器可以选择设置 FRONTEND_BASE_URL，以重定向页面请求到主服务器。
从服务器上分别装好 Redis，设置好 REDIS_CONN_STRING，这样可以做到在缓存未过期的情况下数据库零访问，可以减少延迟（Redis 集群或者哨兵模式的支持请参考环境变量说明）。
如果主服务器访问数据库延迟也比较高，则也需要启用 Redis，并设置 SYNC_FREQUENCY，以定期从数据库同步配置。
环境变量的具体使用方法详见此处。
宝塔部署教程

详见 #175。
如果部署后访问出现空白页面，详见 #97。
部署第三方服务配合 One API 使用

欢迎 PR 添加更多示例。
ChatGPT Next Web

项目主页：https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web
docker run --name chat-next-web -d -p 3001:3000 yidadaa/chatgpt-next-web
注意修改端口号，之后在页面上设置接口地址（例如：https://openai.justsong.cn/ ）和 API Key 即可。
ChatGPT Web

项目主页：https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web
docker run --name chatgpt-web -d -p 3002:3002 -e OPENAI_API_BASE_URL=https://openai.justsong.cn -e OPENAI_API_KEY=sk-xxx chenzhaoyu94/chatgpt-web
注意修改端口号、OPENAI_API_BASE_URL 和 OPENAI_API_KEY。
QChatGPT - QQ机器人

项目主页：https://github.com/RockChinQ/QChatGPT
根据文档完成部署后，在 data/provider.json设置requester.openai-chat-completions.base-url为 One API 实例地址，并填写 API Key 到 keys.openai 组中，设置 model 为要使用的模型名称。
运行期间可以通过!model命令查看、切换可用模型。
部署到第三方平台

部署到 Sealos 
Sealos 的服务器在国外，不需要额外处理网络问题，支持高并发 & 动态伸缩。
点击以下按钮一键部署（部署后访问出现 404 请等待 3~5 分钟）：
首先 fork 一份代码。
进入 Zeabur，登录，进入控制台。
新建一个 Project，在 Service -> Add Service 选择 Marketplace，选择 MySQL，并记下连接参数（用户名、密码、地址、端口）。
复制链接参数，运行 create database `one-api`  创建数据库。
然后在 Service -> Add Service，选择 Git（第一次使用需要先授权），选择你 fork 的仓库。
Deploy 会自动开始，先取消。进入下方 Variable，添加一个 PORT，值为 3000，再添加一个 SQL_DSN，值为 <username>:<password>@tcp(<addr>:<port>)/one-api ，然后保存。 注意如果不填写 SQL_DSN，数据将无法持久化，重新部署后数据会丢失。
选择 Redeploy。
进入下方 Domains，选择一个合适的域名前缀，如 "my-one-api"，最终域名为 "my-one-api.zeabur.app"，也可以 CNAME 自己的域名。
等待部署完成，点击生成的域名进入 One API。
Render 提供免费额度，绑卡后可以进一步提升额度
Render 可以直接部署 docker 镜像，不需要 fork 仓库：https://dashboard.render.com
系统本身开箱即用。
你可以通过设置环境变量或者命令行参数进行配置。
等到系统启动后，使用 root 用户登录系统并做进一步的配置。
Note：如果你不知道某个配置项的含义，可以临时删掉值以看到进一步的提示文字。
在渠道页面中添加你的 API Key，之后在令牌页面中新增访问令牌。
之后就可以使用你的令牌访问 One API 了，使用方式与 OpenAI API 一致。
你需要在各种用到 OpenAI API 的地方设置 API Base 为你的 One API 的部署地址，例如：https://openai.justsong.cn，API Key 则为你在 One API 中生成的令牌。
注意，具体的 API Base 的格式取决于你所使用的客户端。
例如对于 OpenAI 的官方库：
OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxx"
OPENAI_API_BASE="https://<HOST>:<PORT>/v1"
      
graph LR
    A(用户)
    A --->|使用 One API 分发的 key 进行请求| B(One API)
    B -->|中继请求| C(OpenAI)
    B -->|中继请求| D(Azure)
    B -->|中继请求| E(其他 OpenAI API 格式下游渠道)
    B -->|中继并修改请求体和返回体| F(非 OpenAI API 格式下游渠道)
可以通过在令牌后面添加渠道 ID 的方式指定使用哪一个渠道处理本次请求，例如：Authorization: Bearer ONE_API_KEY-CHANNEL_ID。
注意，需要是管理员用户创建的令牌才能指定渠道 ID。
不加的话将会使用负载均衡的方式使用多个渠道。
One API 支持从 .env 文件中读取环境变量，请参照 .env.example 文件，使用时请将其重命名为 .env。
REDIS_CONN_STRING：设置之后将使用 Redis 作为缓存使用。
例子：REDIS_CONN_STRING=redis://default:redispw@localhost:49153
如果数据库访问延迟很低，没有必要启用 Redis，启用后反而会出现数据滞后的问题。
如果需要使用哨兵或者集群模式：
则需要把该环境变量设置为节点列表，例如：localhost:49153,localhost:49154,localhost:49155。
除此之外还需要设置以下环境变量：
REDIS_PASSWORD：Redis 集群或者哨兵模式下的密码设置。
REDIS_MASTER_NAME：Redis 哨兵模式下主节点的名称。
SESSION_SECRET：设置之后将使用固定的会话密钥，这样系统重新启动后已登录用户的 cookie 将依旧有效。
例子：SESSION_SECRET=random_string
SQL_DSN：设置之后将使用指定数据库而非 SQLite，请使用 MySQL 或 PostgreSQL。
MySQL：SQL_DSN=root:123456@tcp(localhost:3306)/oneapi
PostgreSQL：SQL_DSN=postgres://postgres:123456@localhost:5432/oneapi（适配中，欢迎反馈）
注意需要提前建立数据库 oneapi，无需手动建表，程序将自动建表。
如果使用本地数据库：部署命令可添加 --network="host" 以使得容器内的程序可以访问到宿主机上的 MySQL。
如果使用云数据库：如果云服务器需要验证身份，需要在连接参数中添加 ?tls=skip-verify。
请根据你的数据库配置修改下列参数（或者保持默认值）：
SQL_MAX_IDLE_CONNS：最大空闲连接数，默认为 100。
SQL_MAX_OPEN_CONNS：最大打开连接数，默认为 1000。
如果报错 Error 1040: Too many connections，请适当减小该值。
SQL_CONN_MAX_LIFETIME：连接的最大生命周期，默认为 60，单位分钟。
LOG_SQL_DSN：设置之后将为 logs 表使用独立的数据库，请使用 MySQL 或 PostgreSQL。
FRONTEND_BASE_URL：设置之后将重定向页面请求到指定的地址，仅限从服务器设置。
例子：FRONTEND_BASE_URL=https://openai.justsong.cn
MEMORY_CACHE_ENABLED：启用内存缓存，会导致用户额度的更新存在一定的延迟，可选值为 true 和 false，未设置则默认为 false。
例子：MEMORY_CACHE_ENABLED=true
SYNC_FREQUENCY：在启用缓存的情况下与数据库同步配置的频率，单位为秒，默认为 600 秒。
例子：SYNC_FREQUENCY=60
NODE_TYPE：设置之后将指定节点类型，可选值为 master 和 slave，未设置则默认为 master。
例子：NODE_TYPE=slave
CHANNEL_UPDATE_FREQUENCY：设置之后将定期更新渠道余额，单位为分钟，未设置则不进行更新。
例子：CHANNEL_UPDATE_FREQUENCY=1440
CHANNEL_TEST_FREQUENCY：设置之后将定期检查渠道，单位为分钟，未设置则不进行检查。
+例子：CHANNEL_TEST_FREQUENCY=1440
POLLING_INTERVAL：批量更新渠道余额以及测试可用性时的请求间隔，单位为秒，默认无间隔。
例子：POLLING_INTERVAL=5
BATCH_UPDATE_ENABLED：启用数据库批量更新聚合，会导致用户额度的更新存在一定的延迟可选值为 true 和 false，未设置则默认为 false。
例子：BATCH_UPDATE_ENABLED=true
如果你遇到了数据库连接数过多的问题，可以尝试启用该选项。
BATCH_UPDATE_INTERVAL=5：批量更新聚合的时间间隔，单位为秒，默认为 5。
例子：BATCH_UPDATE_INTERVAL=5
请求频率限制：
GLOBAL_API_RATE_LIMIT：全局 API 速率限制（除中继请求外），单 ip 三分钟内的最大请求数，默认为 180。
GLOBAL_WEB_RATE_LIMIT：全局 Web 速率限制，单 ip 三分钟内的最大请求数，默认为 60。
编码器缓存设置：
TIKTOKEN_CACHE_DIR：默认程序启动时会联网下载一些通用的词元的编码，如：gpt-3.5-turbo，在一些网络环境不稳定，或者离线情况，可能会导致启动有问题，可以配置此目录缓存数据，可迁移到离线环境。
DATA_GYM_CACHE_DIR：目前该配置作用与 TIKTOKEN_CACHE_DIR 一致，但是优先级没有它高。
RELAY_TIMEOUT：中继超时设置，单位为秒，默认不设置超时时间。
RELAY_PROXY：设置后使用该代理来请求 API。
USER_CONTENT_REQUEST_TIMEOUT：用户上传内容下载超时时间，单位为秒。
USER_CONTENT_REQUEST_PROXY：设置后使用该代理来请求用户上传的内容，例如图片。
SQLITE_BUSY_TIMEOUT：SQLite 锁等待超时设置，单位为毫秒，默认 3000。
GEMINI_SAFETY_SETTING：Gemini 的安全设置，默认 BLOCK_NONE。
GEMINI_VERSION：One API 所使用的 Gemini 版本，默认为 v1。
THEME：系统的主题设置，默认为 default，具体可选值参考此处。
ENABLE_METRIC：是否根据请求成功率禁用渠道，默认不开启，可选值为 true 和 false。
METRIC_QUEUE_SIZE：请求成功率统计队列大小，默认为 10。
METRIC_SUCCESS_RATE_THRESHOLD：请求成功率阈值，默认为 0.8。
INITIAL_ROOT_TOKEN：如果设置了该值，则在系统首次启动时会自动创建一个值为该环境变量值的 root 用户令牌。
INITIAL_ROOT_ACCESS_TOKEN：如果设置了该值，则在系统首次启动时会自动创建一个值为该环境变量的 root 用户创建系统管理令牌。
ENFORCE_INCLUDE_USAGE：是否强制在 stream 模型下返回 usage，默认不开启，可选值为 true 和 false。
TEST_PROMPT：测试模型时的用户 prompt，默认为 Print your model name exactly and do not output without any other text.。
命令行参数

--port <port_number>: 指定服务器监听的端口号，默认为 3000。
例子：--port 3000
--log-dir <log_dir>: 指定日志文件夹，如果没有设置，默认保存至工作目录的 logs 文件夹下。
例子：--log-dir ./logs
--version: 打印系统版本号并退出。
--help: 查看命令的使用帮助和参数说明。
注意，该演示站不提供对外服务：
https://openai.justsong.cn
额度是什么？怎么计算的？One API 的额度计算有问题？
额度 = 分组倍率 * 模型倍率 * （提示 token 数 + 补全 token 数 * 补全倍率）
其中补全倍率对于 GPT3.5 固定为 1.33，GPT4 为 2，与官方保持一致。
如果是非流模式，官方接口会返回消耗的总 token，但是你要注意提示和补全的消耗倍率不一样。
注意，One API 的默认倍率就是官方倍率，是已经调整过的。
账户额度足够为什么提示额度不足？
请检查你的令牌额度是否足够，这个和账户额度是分开的。
令牌额度仅供用户设置最大使用量，用户可自由设置。
提示无可用渠道？
请检查的用户分组和渠道分组设置。
以及渠道的模型设置。
渠道测试报错：invalid character '<' looking for beginning of value
这是因为返回值不是合法的 JSON，而是一个 HTML 页面。
大概率是你的部署站的 IP 或代理的节点被 CloudFlare 封禁了。
ChatGPT Next Web 报错：Failed to fetch
部署的时候不要设置 BASE_URL。
检查你的接口地址和 API Key 有没有填对。
检查是否启用了 HTTPS，浏览器会拦截 HTTPS 域名下的 HTTP 请求。
报错：当前分组负载已饱和，请稍后再试
上游渠道 429 了。
升级之后我的数据会丢失吗？
如果使用 MySQL，不会。
如果使用 SQLite，需要按照我所给的部署命令挂载 volume 持久化 one-api.db 数据库文件，否则容器重启后数据会丢失。
升级之前数据库需要做变更吗？
一般情况下不需要，系统将在初始化的时候自动调整。
如果需要的话，我会在更新日志中说明，并给出脚本。
手动修改数据库后报错：数据库一致性已被破坏，请联系管理员？
这是检测到 ability 表里有些记录的渠道 id 是不存在的，这大概率是因为你删了 channel 表里的记录但是没有同步在 ability 表里清理无效的渠道。
对于每一个渠道，其所支持的模型都需要有一个专门的 ability 表的记录，表示该渠道支持该模型。
FastGPT: 基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统
ChatGPT Next Web:  一键拥有你自己的跨平台 ChatGPT 应用
VChart:  不只是开箱即用的多端图表库，更是生动灵活的数据故事讲述者。
VMind:  不仅自动，还很智能。开源智能可视化解决方案。
CherryStudio:  全平台支持的AI客户端, 多服务商集成管理、本地知识库支持。
本项目使用 MIT 协议进行开源，在此基础上，必须在页面底部保留署名以及指向本项目的链接。如果不想保留署名，必须首先获得授权。
同样适用于基于本项目的二开项目。
依据 MIT 协议，使用者需自行承担使用本项目的风险与责任，本开源项目开发者与此无关。
        LLM API 管理 & 分发系统，支持 OpenAI、Azure、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、字节豆包、ChatGLM、文心一言、讯飞星火、通义千问、360 智脑、腾讯混元等主流模型，统一 API 适配，可用于 key 管理与二次分发。单可执行文件，提供 Docker 镜像，一键部署，开箱即用。LLM API management & key redistribution system, unifying multiple providers under a single API. Single binary, Docker-ready, with an English UI.