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先自锤标题党，本文介绍的 GPT-4 API 目前还只能调用 /v1/chat/completions 以及 /v1/models 和 v1/embeddings 接口。至于 v1/audio/speech 、 v1/fine_tuning 、 v1/files 、 v1/images 、 v1/moderations 等接口是不支持的。但是胜在免费，而且其文字能力确实强大而又出众。
本文只需要用到一个仓库，是 Yanyutin753 开发的 gpt4-copilot-java ，目前还没有放出源码，只能在 Release 中下载打包好的 fat jar 包运行或者直接 docker 运行使用。
感谢始皇提供的 Cocopilot 以及公车 ghu_ThisIsARealFreeCopilotKeyByCoCopilot （已失效）。
部署 docker 运行过于简单，这里不再赘述。大致说明一下 fat jar 直接运行的方法：
BASH
1 2 3 4 5 6 curl -L -o gpt4-copilot-java.jar "https://github.com/Yanyutin753/gpt4-copilot-java/releases/download/v0.0.3/gpt4-copilot-java-0.0.3.jar" java -jar gpt4-copilot-java.jar --server.port=PORT --server.servlet.context-path=/ pm2 start java --name gpt4-copilot-java -- -jar gpt4-copilot-java.jar --server.port=PORT --server.servlet.context-path=/
使用 不妨设 gpt4-copilot-java 运行的地址为 https://your_gpt4-copilot-java.com 。使用公车作为 API Key 进行请求：
BASH
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 curl --location 'https://your_gpt4-copilot-java.com/cocopilot/v1/chat/completions' \ --header "Content-Type: application/json" \ --header "Authorization: Bearer ghu_ThisIsARealFreeCopilotKeyByCoCopilot" \ --data '{ "model": "gpt-4", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, { "role": "user", "content": "鲁迅打周树人" } ] }'
BASH
1 2 3 4 5 6 7 8 9 curl --location 'https://your_gpt4-copilot-java.com/cocopilot/v1/embeddings' \ --header "Authorization: Bearer ghu_ThisIsARealFreeCopilotKeyByCoCopilot" \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{ "input": "鲁迅打周树人...", "model": "text-embedding-ada-002", "encoding_format": "float" }'
BASH
1 2 3 curl --location 'https://your_gpt4-copilot-java.com/cocopilot/v1/models' \ --header "Authorization: Bearer ghu_ThisIsARealFreeCopilotKeyByCoCopilot"
即为 https://your_gpt4-copilot-java.com/cocopilot 做 API BASE URL ，再使用 ghu_ThisIsARealFreeCopilotKeyByCoCopilot 做 API Key 请求即可。为了使用方便，可以与上一篇博客一样接入 One-api 进行使用。
lvguanjun/copilot_to_chatgpt4 如果你需要同时薅很多家 copilot 中转商，又不希望同时搭多个 gpt4-copilot-java ，那么可以使用 lvguanjun/copilot_to_chatgpt4 这个仓库。
首先，为了防止被人白嫖，也为了自己的IP安全，可以先搭建一个 HTTP 代理：
JSON
1 2 3 4 5 6 7 8 { "rewrites" : [ { "source" : "/proxy/:match/:url*" , "destination" : "https://:match/:url*" } , { "source" : "/proxy/:match/:url*/" , "destination" : "https://:match/:url*/" } , { "source" : "/httpproxy/:match/:url*" , "destination" : "http://:match/:url*" } , { "source" : "/httpproxy/:match/:url*/" , "destination" : "http://:match/:url*/" } ] }
在 GitHub 中新建一个仓库，仓库中新建名为 vercel.json 的文件，并填入以上内容。再去 Vercel 中新建 Project ，选择刚刚新建的这个仓库即可。这样你就获得了一个由 Vercel 提供的通用 HTTP 代理，只需要在你需要访问的地址前加上https://your-vercel-project.vercel.app/proxy/即可通过 Vercel 代理访问目标地址，如https://proxy-nineninesix.vercel.app/proxy/www.google.com即为通过 Vercel 访问https://www.google.com。
接下来，我以 Serv00 免费 FreeBSD 主机为例记录 lvguanjun/copilot_to_chatgpt4 的部署过程：
首先在 Panel 中放行一个端口，然后将仓库代码克隆到 Serv00 上：
BASH
1 git clone -b endpoint https://github.com/lvguanjun/copilot_to_chatgpt4 c2g4 && cd c2g4
接着按照源仓库的README准备虚拟环境：
BASH
1 2 3 4 5 python3 -m venv venv source venv/bin/activatecpuset -l 0 pip install -r requirements.txt cp config.py.sample config.py
接着使用 Panel 自带的编辑器或者 vim 编辑 config.py 的内容，主要修改WHITE_TOKEN_URLS的值：
BASH
1 2 WHITE_TOKEN_URLS = "https://your-vercel-project.vercel.app/*"
保存后，新建一个启动脚本，方便使用 pm2 管理：
BASH
1 2 3 4 5 6 7 cat > run.sh << EOF #!/bin/bash source venv/bin/activate # 记得将下一行的 PORT 替换为自己放行的端口 uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port PORT deactivate EOF
测试运行：
BASH
1 chmod +x run.sh && bash run.sh
使用pm2管理运行：
BASH
1 chmod +x run.sh && ~/.npm-global/bin/pm2 start ./run.sh --name copilot_to_chatgpt4
拼接Key的规则：https://your-vercel-project.app/proxy/地址||秘钥，如https://your-vercel-project.app/proxy/1.1.1.1/copilot_internal/v2/token||mxY5Oc8i8qUHoaiyfgeiuqgefoufmdZwyUqJmlz+MVIXNOabdfkhdaqL0tkQyajSOihkkP/tXbvBUMZhQE08GTfGW4p9GdSHRaNLijJCNVc=.kJfupjFfQeriLXvBDGiA7g==
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