/spark-free-api

🚀 讯飞星火大模型逆向API白嫖测试【特长:办公助手】,支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、AI绘图、长文档解读、图像解析、多轮对话,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹。

Primary LanguageTypeScriptGNU General Public License v3.0GPL-3.0

Spark AI Free 服务

支持高速流式输出、支持多轮对话、支持智能体对话、支持AI绘图、支持长文档解读、图像解析,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹。

与ChatGPT接口完全兼容。

还有以下八个free-api欢迎关注:

Moonshot AI(Kimi.ai)接口转API kimi-free-api

阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API step-free-api

阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api

智谱AI (智谱清言) 接口转API glm-free-api

秘塔AI (metaso) 接口转API metaso-free-api

MiniMax(海螺AI)接口转API hailuo-free-api

深度求索(DeepSeek)接口转API deepseek-free-api

聆心智能 (Emohaa) 接口转API emohaa-free-api

目录

免责声明

逆向API是不稳定的,建议前往讯飞星火官方 https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi 付费使用API,避免封禁的风险。

本组织和个人不接受任何资金捐助和交易,此项目是纯粹研究交流学习性质!

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!

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!

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!

在线体验

此链接仅临时测试功能,不可长期使用,长期使用请自行部署。

https://udify.app/chat/xsLvQf9U0QJRIkmN

效果示例

验明正身Demo

验明正身

多轮对话Demo

多轮对话

智能体对话Demo

智能体对话

联网搜索Demo

联网搜索

AI绘图Demo

AI绘图

长文档解读Demo

长文档解读

图像解析Demo

图像解析

接入准备

xinghuo.xfyun.cn 获取ssoSessionId

进入Spark登录并发起一个对话,从Cookie获取 ssoSessionId 值,由于星火平台禁用F12开发者工具,请安装 Cookie-Editor 浏览器插件查看你的Cookie。

image

这个值将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

注意:如果退出登录或重新登录将可能导致ssoSessionId失效!

智能体接入

这里使用浏览器搜索功能找到你想要的智能体,复制它的botId作为model值。

多账号接入

你可以通过提供多个账号的ssoSessionId并使用,拼接提供:

Authorization: Bearer TOKEN1,TOKEN2,TOKEN3

每次请求服务会从中挑选一个。

Docker部署

请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。

拉取镜像并启动服务

docker run -it -d --init --name spark-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/spark-free-api:latest

查看服务实时日志

docker logs -f spark-free-api

重启服务

docker restart spark-free-api

停止服务

docker stop spark-free-api

Docker-compose部署

version: '3'

services:
  spark-free-api:
    container_name: spark-free-api
    image: vinlic/spark-free-api:latest
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai

Render部署

注意:部分部署区域可能无法连接spark,如容器日志出现请求超时或无法连接(新加坡实测不可用)请切换其他区域部署! 注意:免费账户的容器实例将在一段时间不活动时自动停止运行,这会导致下次请求时遇到50秒或更长的延迟,建议查看Render容器保活

  1. fork本项目到你的github账号下。

  2. 访问 Render 并登录你的github账号。

  3. 构建你的 Web Service(New+ -> Build and deploy from a Git repository -> Connect你fork的项目 -> 选择部署区域 -> 选择实例类型为Free -> Create Web Service)。

  4. 等待构建完成后,复制分配的域名并拼接URL访问即可。

Vercel部署

注意:Vercel免费账户的请求响应超时时间为10秒,但接口响应通常较久,可能会遇到Vercel返回的504超时错误!

请先确保安装了Node.js环境。

npm i -g vercel --registry http://registry.npmmirror.com
vercel login
git clone https://github.com/LLM-Red-Team/spark-free-api
cd spark-free-api
vercel --prod

原生部署

请准备一台具有公网IP的服务器并将8000端口开放。

请先安装好Node.js环境并且配置好环境变量,确认node命令可用。

安装依赖

npm i

安装PM2进行进程守护

npm i -g pm2

编译构建,看到dist目录就是构建完成

npm run build

启动服务

pm2 start dist/index.js --name "spark-free-api"

查看服务实时日志

pm2 logs spark-free-api

重启服务

pm2 reload spark-free-api

停止服务

pm2 stop spark-free-api

推荐使用客户端

使用以下二次开发客户端接入free-api系列项目更快更简单,支持文档/图像上传!

Clivia 二次开发的LobeChat https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat

时光@ 二次开发的ChatGPT Web https://github.com/SuYxh/chatgpt-web-sea

接口列表

目前支持与openai兼容的 /v1/chat/completions 接口,可自行使用与openai或其他兼容的客户端接入接口,或者使用 dify 等线上服务接入使用。

对话补全

对话补全接口,与openai的 chat-completions-api 兼容。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [ssoSessionId]

请求数据:

{
    // 模型名称随意填写,如果使用智能体请填写botId,如1662
    // 可以从这里全局搜索找到你想用的智能体https://xinghuo.xfyun.cn/iflygpt/bot/home/get
    "model": "spark",
    // 目前多轮对话基于消息合并实现,某些场景可能导致能力下降且受最大token数限制
    // 如果您想获得原生的多轮对话体验,可以传入首轮消息获得的id,来接续上下文,注意如果使用这个,首轮必须传none,否则第二轮会出现[belongerr]!
    // "conversation_id": "331680774:cht000b6cfc@dx18f7a7ef0bab81c560",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你是谁?"
        }
    ],
    // 如果使用SSE流请设置为true,默认false
    "stream": false
}

响应数据:

{
    // 如果想获得原生多轮对话体验,此id,你可以传入到下一轮对话的conversation_id来接续上下文
    "id": "331680774:cht000b6cfc@dx18f7a7ef0bab81c560",
    "model": "spark",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "您好,我是科大讯飞研发的认知智能大模型,我的名字叫讯飞星火认知大模型。我可以和人类进行自然交流,解答问题,高效完成各领域认知智能需求。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1715747089
}

AI绘图

对话补全接口,与openai的 images-create-api 兼容。

POST /v1/images/generations

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [ssoSessionId]

请求数据:

{
    "prompt": "画只猫"
}

响应数据:

{
    "created": 1711507449,
    "data": [
        {
            "url": "https://sgw-dx.xf-yun.com/api/v1/sparkdesk/multimodal_image_301306010U064624.jpg?authorization=c2ltcGxlLWp3dCBhaz1zcGFya2Rlc2s4MDAwMDAwMDAwMDE7ZXhwPTMyOTA5MjMwNjM7YWxnbz1obWFjLXNoYTI1NjtzaWc9WnBIdk52ZzJLMmpDbkYzOUU1N3RLVVVSdnkvamxydVgvUnE1SWxnRUdaST0=&x_location=7YfQJjZB7uKO7jlRxIftd6Fbdo=="
        }
    ]
}

文档解读

提供一个可访问的文件URL或者BASE64_URL进行解析。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [ssoSessionId]

请求数据:

{
    // 模型名称随意填写,如果不希望输出检索过程模型名称请包含silent_search
    "model": "spark",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "file",
                    "file_url": {
                        "url": "https://mj101-1317487292.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/ai/test.pdf"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "文档里说了什么?"
                }
            ]
        }
    ]
}

响应数据:

{
    "id": "296791588:cht000b6cfc@dx18f7a7ef0bab11c560",
    "model": "spark",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "文档中描述了几个不同的魔法咒语和仪式的步骤,以及它们的目的和效果。第一个咒语是关于纪念那些因暴力死亡的人,并希望这些英雄、角斗士和死者能够带来成功。第二个咒语则是召唤一个名为Tereous的女性,通过一系列的仪式动作和念诵咒语来达到目的。第三个咒语与阿佛洛狄忒的名字有关,如果一个人想要赢得美丽女性的青睐,需要进行三天的净化,并在乳香上呼唤这个名称。第四个咒语涉及到没药,并且要求在煤炭上提供这种香料时念出特定的咒语,目的是吸引特定女性的注意,并阻止她进行日常活动。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1713936102
}

图像解析

提供一个可访问的图像URL或者BASE64_URL进行解析。

此格式兼容 gpt-4-vision-preview API格式,您也可以用这个格式传送文档进行解析。

POST /v1/chat/completions

header 需要设置 Authorization 头部:

Authorization: Bearer [ssoSessionId]

请求数据:

{
    "model": "spark",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "file",
                    "file_url": {
                        "url": "https://xinghuo.xfyun.cn/static/media/icon-api-qa.06576333e96568ce3a31.png"
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "图里说了什么?"
                }
            ]
        }
    ],
    "stream": false
}

响应数据:

{
    "id": "296795606:cht000b6cfc@dx18f7b7ef0bab81c53c",
    "model": "spark",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "该图片显示了一个蓝色的圆形标志,上面写着“星火API咨询”。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1713936328
}

ssoSessionId存活检测

检测ssoSessionId是否存活,如果存活live为true,否则为false,请不要频繁(小于10分钟)调用此接口。

POST /token/check

请求数据:

{
    "token": "409794b0-1dd1-..."
}

响应数据:

{
    "live": true
}

注意事项

Nginx反代优化

如果您正在使用Nginx反向代理spark-free-api,请添加以下配置项优化流的输出效果,优化体验感。

# 关闭代理缓冲。当设置为off时,Nginx会立即将客户端请求发送到后端服务器,并立即将从后端服务器接收到的响应发送回客户端。
proxy_buffering off;
# 启用分块传输编码。分块传输编码允许服务器为动态生成的内容分块发送数据,而不需要预先知道内容的大小。
chunked_transfer_encoding on;
# 开启TCP_NOPUSH,这告诉Nginx在数据包发送到客户端之前,尽可能地发送数据。这通常在sendfile使用时配合使用,可以提高网络效率。
tcp_nopush on;
# 开启TCP_NODELAY,这告诉Nginx不延迟发送数据,立即发送小数据包。在某些情况下,这可以减少网络的延迟。
tcp_nodelay on;
# 设置保持连接的超时时间,这里设置为120秒。如果在这段时间内,客户端和服务器之间没有进一步的通信,连接将被关闭。
keepalive_timeout 120;

Token统计

由于推理侧不在spark-free-api,因此token不可统计,将以固定数字返回!!!!!

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