GPT_API_free

37.3k 2.6k 非常简单 1 次阅读今天MIT数据工具插件Agent语言模型

AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

GPT_API_free 是一个面向开发者的开源项目，旨在提供便捷、免费的全球主流大模型 API 接入服务。它有效解决了国内用户直接调用 OpenAI、DeepSeek、Claude、Gemini 及 Grok 等官方接口时面临的网络限制、配置复杂及高昂成本等痛点。

该项目最大的技术亮点在于实现了“国内动态加速”与“协议统一”。用户无需搭建代理或特殊网络环境，即可在国内直连使用；同时，它完全兼容 OpenAI 标准接口协议，开发者只需替换 Host 地址和模型名称，即可在现有代码、插件或软件中无缝切换至不同厂商的大模型，极大降低了集成门槛。

GPT_API_free 特别适合需要进行应用开发原型验证的学生、个人开发者以及从事非营利性科研工作的研究人员。平台提供慷慨的免费额度（如部分模型每日可达 200 次请求），并承诺不收集用户隐私数据。对于有更高稳定性需求或商业用途的场景，项目也提供了透明的付费方案作为补充。通过简化接入流程并打破网络壁垒，GPT_API_free 让每个人都能更轻松地体验和利用前沿人工智能技术。

使用场景

一位国内高校研究生正在开发基于大模型的论文辅助分析系统，需要频繁调用 GPT-4o 和 DeepSeek-R1 进行文献摘要与数据解读。

没有 GPT_API_free 时

网络接入困难：受限于国内网络环境，直连官方 API 经常超时或失败，配置和维护代理服务器不仅繁琐且稳定性差。
高昂试错成本：项目处于早期验证阶段，经费有限，直接使用官方付费接口导致每次调试代码都消耗大量美元额度，不敢大规模测试。
多模型切换复杂：想要对比 DeepSeek 与 GPT 在不同任务上的表现，需要分别申请多家厂商的 Key 并适配不同的接口协议，开发效率极低。
响应速度缓慢：即使连通了官方服务，跨境延迟高达数百毫秒，流式输出卡顿严重，严重影响本地调试体验。

使用 GPT_API_free 后

国内直连加速：利用 GPT_API_free 提供的国内动态加速节点，无需任何代理即可稳定连接，网络延迟显著降低，请求成功率大幅提升。
零成本高频测试：借助其免费额度（如 DeepSeek 每日 30 次、GPT-4o-mini 每日 200 次），研究者可以无压力地进行全天候代码迭代与效果验证。
统一接口便捷集成：通过标准的 OpenAI 协议，仅需修改 Host 地址和模型名称即可在代码中无缝切换 GPT、DeepSeek、Claude 等多种模型，极大简化了架构。
流畅流式体验：得益于优化的中转线路，流式响应速度远优于自行代理，本地终端能实时呈现生成内容，调试过程丝滑顺畅。

GPT_API_free 通过提供免代理、低延迟且兼容多模型的免费接入方案，彻底消除了国内开发者使用顶尖大模型的技术与资金门槛。

运行环境要求

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes该工具并非本地运行的开源模型，而是一个在线 API 转发服务（代理）。用户无需配置本地运行环境、GPU 或安装特定依赖库。使用方式是将请求的 Host 地址修改为提供的域名（如 api.chatanywhere.tech），并配合获取的 API Key 即可在任意支持 HTTP 请求的设备或系统中使用。主要限制在于免费版的调用频率（200 次/天/IP&Key）及仅限个人非商业用途。

python未说明

快速开始

GPT-API-free / DeepSeek-API-free

免费使用 gpt-5 | deepseek

支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok

国内动态加速直连无需代理协议统一接入便捷

快速开始 / API文档 / 申请内测免费Key / 支持付费Key / 服务可用性

QQ群: 1078874657

隐私声明

该项目高度重视隐私，致力于保护其用户的隐私。该项目不会以任何方式收集、记录或存储用户输入的任何文本或由 OpenAI 服务器返回的任何文本。该项目不会向 OpenAI 或任何第三方提供有关 API 调用者的身份的任何信息，包括但不限于 IP 地址和用户代理字符串。

但OpenAI官方会根据其数据使用政策保留 30 天的数据。

特点

支持 gpt | deepseek | claude | gemini | grok 等排名靠前的常用大模型。
免费版支持gpt-5系列, gpt-4o，gpt-4.1一天5次；支持deepseek-r1, deepseek-v3, deepseek-v3-2-exp一天30次，支持gpt-4o-mini，gpt-3.5-turbo，gpt-4.1-mini，gpt-4.1-nano, gpt-5-mini，gpt-5-nano一天200次。
与官方完全一致的接口标准，兼容各种软件/插件。
支持流式响应。
国内线路使用动态加速，体验远优于使用代理连接官方。
无需科学上网，国内环境直接可用。
个人完全免费使用。
协议统一使用openai标准协议，其他厂商模型仅需更换模型名称，接入便捷

🚩注意事项

❗️如果遇到无回复，报错等情况，可以查看 status.chatanywhere.tech，确认服务状态是否正常，以帮助排查问题。

❗️免费API Key gpt-5系列模型的推理能力较弱，若需要更强的推理能力，可以购买付费API

❗️免费API Key仅可用于个人非商业用途，教育，非营利性科研工作中。免费API Key严禁商用，严禁大规模训练商用模型！训练科研用模型请提前加群联系我们。

❗️我们将不定期对被滥用的Key进行封禁，如发现自己的key被误封请通过QQ群联系我们。

❗️我们的系统仅供内部评估测试使用，商用或面向大众使用请自行承担风险。

为了该项目长久发展，免费API Key限制200请求/天/IP&Key调用频率（gpt和embedding分开计算，各200次），也就是说你如果在一个IP下使用多个Key，所有Key的每天请求数总和不能超过200；同理，你如果将一个Key用于多个IP，这个Key的每天请求数也不能超过200。(付费版API没有这个限制)

免费使用

🚀申请领取内测免费API Key
免费版支持deepseek, gpt-3.5-turbo, embedding, gpt-4o系列, gpt-5系列。
转发Host1: https://api.chatanywhere.tech (国内中转，延时更低)
转发Host2: https://api.chatanywhere.org (国外使用)

我们会定期根据使用量进行相应的扩容，只要不被官方制裁我们会一直提供免费API，如果该项目对你有帮助，还请为我们点一个Star。如果遇到问题可以在Issues中反馈，有空会解答。

该API Key用于转发API，需要将Host改为api.chatanywhere.tech(国内首选)或者api.chatanywhere.org(国外使用)。

付费版API

纯公益提供免费Key显然不是能持久运营下去的方案，所以我们引入付费API Key维持项目的日常开销，以促进项目的良性循环，还望大家理解。
购买付费Key
付费版价格表

支持更稳定更快速的GPT4 API，GPT4体验更好，无限使用，价格低于官方，充值更便捷。
同官网计费策略，流式问答使用tiktoken库准确计算Tokens，非流式问答直接使用官方返回Tokens用量计费。
余额不会过期，永久有效。根据用户反馈30块钱个人中度使用gpt-4o-mini估计能用半年。
所有的接口（包括免费版本）都保证转发自OpenAI或Azure官方接口，非peo、plus等不稳定方案或逆向方案，无水分，不掺假，保证稳定性。

付费版支持模型

模型（Model）	请求（Input）	回答（Output）	是否支持	特点
gpt-5.4	0.0175 / 1K Tokens [7阶梯计价]	0.105 / 1K Tokens	支持	openai最新推出的面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型
gpt-5.4-mini	0.00525 / 1K Tokens	0.0315 / 1K Tokens	支持	openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型
gpt-5.4-mini-2026-03-17	0.00525 / 1K Tokens	0.0315 / 1K Tokens	支持	openai2026年3月17日为止最强大的编码、计算机使用和子代理迷你模型
gpt-5.4-nano	0.0014 / 1K Tokens	0.00875 / 1K Tokens	支持	openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务
gpt-5.4-nano-2026-03-17	0.0014 / 1K Tokens	0.00875 / 1K Tokens	支持	openai最便宜的GPT-5.4级型号，适用于简单的高容量任务
gpt-5.4-2026-03-05	0.0175 / 1K Tokens	0.105 / 1K Tokens	支持	openai最新推出的面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型
gpt-5.2	0.01225 / 1K Tokens	0.098 / 1K Tokens	支持	面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型
gpt-5.2-2025-12-11	0.01225 / 1K Tokens	0.098 / 1K Tokens	支持	面向各行各业的编码和智能体任务的旗舰模型
gpt-5.2-chat-latest	0.01225 / 1K Tokens	0.098 / 1K Tokens	支持	指向 ChatGPT网页版本当前使用的 GPT-5.2 快照。我们推荐GPT-5.2对于大多数 API 用法，但您可以随意使用此 GPT-5.2 聊天模型来测试我们针对聊天用例的最新改进
gpt-5.2-pro	0.147 / 1K Tokens	1.176 / 1K Tokens	支持	目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时。
gpt-5.2-pro-2025-12-11	0.147 / 1K Tokens	1.176 / 1K Tokens	支持	目前仅在响应 API 中可用，用于支持在响应 API 请求之前进行多轮模型交互。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时
gpt-5.1	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力
gpt-5.1-2025-11-13	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	用于编码和智能体任务的旗舰模型，它具备可配置的推理和非推理能力
gpt-5.1-chat-latest	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	指向 ChatGPT 当前使用的 GPT-5.1 快照。我们推荐GPT-5.1对于大多数 API 用法，但您可以随意使用此 GPT-5.1 聊天模型来测试我们针对聊天用例的最新改进
gpt-5.1-codex	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	GPT-5.1-Codex 是 GPT-5 的一个版本，针对智能编码任务进行了优化。
gpt-5-search-api	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens + 搜索费用[6]	支持	Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的gpt-5的搜索模型
gpt-5	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	GPT-5 是用于跨领域编码、推理和代理任务的旗舰模型
gpt-5-codex	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	GPT-5-Codex 是针对代理编码任务优化。它可在 Responses API仅限此版本，底层模型快照将定期更新。
gpt-5-pro	0.105 / 1K Tokens	0.84 / 1K Tokens	支持	使用更多的计算来更努力地思考，并始终如一地提供更好的答案。此模型回复较慢比较长的问题不建议使用有可能会超时
gpt-5-mini	0.00175 / 1K Tokens	0.014 / 1K Tokens	支持	GPT-5 mini 是 GPT-5 的一个更快、更经济的版本。它非常适合执行定义明确的任务和精准的提示
gpt-5-nano	0.00035 / 1K Tokens	0.0028 / 1K Tokens	支持	GPT-5 Nano 是速度最快、成本最低的 GPT-5 版本。它非常适合摘要和分类任务
gpt-5-chat-latest	0.00875 / 1K Tokens	0.07 / 1K Tokens	支持	GPT-5 Chat 指的是 ChatGPT 当前使用的 GPT-5 快照
o3	0.014 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。指向o3-2025-04-16
o3-2025-04-16	0.014 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。
o4-mini	0.0088 / 1K Tokens	0.0352 / 1K Tokens	支持	为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。指向o4-mini-2025-04-16
o4-mini-2025-04-16	0.0088 / 1K Tokens	0.0352 / 1K Tokens	支持	为数学、科学、编码、视觉推理任务和技术写作设定了新的标准。
gpt-4.1	0.014 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出指向gpt-4.1-2025-04-14
gpt-4.1-2025-04-14	0.014 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出
gpt-4.1-mini	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出指向gpt-4.1-mini-2025-04-14
gpt-4.1-mini-2025-04-14	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出
gpt-4.1-nano	0.0007 / 1K Tokens	0.0028 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出指向gpt-4.1-nano-2025-04-14
gpt-4.1-nano-2025-04-14	0.0007 / 1K Tokens	0.0028 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的模型在编码、指令跟踪和长上下文方面都有重大改进1M输入32k输出
gpt-oss-20b	0.0008 / 1K Tokens	0.0032 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的开源模型
gpt-oss-120b	0.0044 / 1K Tokens	0.0176 / 1K Tokens	支持	OpenAI最新推出的开源模型
gpt-3.5-turbo	0.0035 / 1K Tokens	0.0105 / 1K Tokens	支持	默认模型，等于gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-turbo-1106	0.007 / 1K Tokens	0.014 / 1K Tokens	支持	2023年11月6日更新的模型
gpt-3.5-turbo-0125	0.0035 / 1K Tokens	0.0105 / 1K Tokens	支持	2024年1月25日最新模型，数据最新，价格更更低，速度更快，修复了一些1106的bug。
gpt-3.5-turbo-16k	0.021 / 1K Tokens	0.028 / 1K Tokens	支持	适合快速回答简单问题,字数更多
gpt-3.5-turbo-instruct	0.0105 / 1K Tokens	0.014 / 1K Tokens	支持	Completions模型用于文本生成，提供准确的自然语言处理模型一般人用不上
o3-mini [5]	0.0088 / 1K Tokens	0.0352 / 1K Tokens	支持	针对复杂任务的推理模型
gpt-4o-search-preview	0.0175/1K Tokens	0.07/1K Tokens + 搜索费用[6]	支持	Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o的搜索模型
gpt-4o-search-preview-2025-03-11	0.0175/1K Tokens	0.07/1K Tokens + 搜索费用[6]	支持	Openai 出的搜索模型,支持网络搜索
gpt-4o-mini-search-preview	0.00105/1K Tokens	0.0042/1K Tokens + 搜索费用[6]	支持	Openai 出的搜索模型,支持网络搜索,指向最新的4o-mini的搜索模型
gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11	0.00105/1K Tokens	0.0042/1K Tokens + 搜索费用[6]	支持	Openai 出的搜索模型,支持网络搜索
gpt-4	0.21 / 1K Tokens	0.42 / 1K Tokens	支持	默认模型，等于gpt-4-0613
gpt-4o	0.0175/1K Tokens + 图片费用[2]	0.07/1K Tokens	支持	Openai 价格更低, 速度更快更聪明,指向最新版的4o版本
gpt-4o-2024-11-20	0.0175/1K Tokens + 图片费用[2]	0.07/1K Tokens	支持	Openai 2024-11-20出的gpt-4o模型, 该模型的创意写作能力得到了提升一更自然、更有吸引力、更有针对性的写作
gpt-4o-mini	0.00105/1K Tokens + 图片费用[2]	0.0042/1K Tokens	支持	Openai 最新模型, 价格更低, 输出质量在3.5之上4o之下, 并且支持读图
gpt-4-0613	0.21 / 1K Tokens	0.42 / 1K Tokens	支持	2023年6月13日更新的模型
gpt-5.4-ca	0.01 / 1K Tokens [7阶梯计价]	0.06 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.4-mini-ca	0.003 / 1K Tokens	0.018 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.4-nano-ca	0.0008 / 1K Tokens	0.005 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5-codex-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.1-codex-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.2-codex-ca	0.007 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	支持在codex中使用第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.2-ca	0.007 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.2-chat-latest-ca	0.007 / 1K Tokens	0.056 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.1-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5.1-chat-latest-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5-mini-ca	0.001 / 1K Tokens	0.008 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5-nano-ca	0.0002 / 1K Tokens	0.0016 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-5-chat-latest-ca	0.005 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-4.1-ca	0.008 / 1K Tokens	0.032 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-4.1-mini-ca	0.0016 / 1K Tokens	0.0064 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-4.1-nano-ca	0.0004 / 1K Tokens	0.003 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-3.5-turbo-ca	0.001 / 1K Tokens	0.0016 / 1K Tokens	不支持	由于Azure openai已经下架gpt-3.5,故-ca版本的3.5以不可以用,请使用gpt-4o-mini或者gpt-4.1-mini或者更高的模型本模型将会重定向至gpt-4o-mini
gpt-4-ca	0.12 / 1K Tokens	0.24 / 1K Tokens	支持	由于Azure openai已经下架gpt-4,故-ca版本的4以不可以用,请使用gpt-4o或者gpt-4.1或者更高的模型
gpt-4o-ca	0.01 / 1K Tokens + 0.0289*图片个数[3]	0.04 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
gpt-4o-mini-ca	0.00075 / 1K Tokens	0.003 / 1K Tokens	支持	第三方优质提供商提供的服务,优点价格便宜,但是稳定性没有非-ca的好, 模型返回和能力都是一样的
deepseek-v3.2	0.0012 / 1K Tokens	0.0018 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-v3.2-thinking	0.0012 / 1K Tokens	0.0018 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-v3-2-exp	0.0012 / 1K Tokens	0.0018 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-v3.1-250821	0.0024 / 1K Tokens	0.0072 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-v3.1-think-250821	0.0024 / 1K Tokens	0.0072 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-reasoner	0.0024 / 1K Tokens	0.0096 / 1K Tokens	支持	deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-r1	0.0024 / 1K Tokens	0.0096 / 1K Tokens	支持	deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方(火山引擎)供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-r1-250528	0.0024 / 1K Tokens	0.0096 / 1K Tokens	支持	deepseek的思考R1模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-v3	0.0012 / 1K Tokens	0.0048 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
deepseek-chat	0.0012 / 1K Tokens	0.0018 / 1K Tokens	支持	deepseek的聊天模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-sonnet-4-6	0.015 / 1K Tokens	0.075 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。
claude-sonnet-4-6-thinking	0.015 / 1K Tokens	0.075	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-opus-4-6	0.025 / 1K Tokens	0.125 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-opus-4-6-thinking	0.025 / 1K Tokens	0.125 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-opus-4-5-20251101	0.025 / 1K Tokens	0.125 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-opus-4-5-20251101-thinking	0.025 / 1K Tokens	0.125 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-haiku-4-5-20251001	0.005 / 1K Tokens	0.025 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-haiku-4-5-20251001-thinking	0.005 / 1K Tokens	0.025 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-sonnet-4-5-20250929	0.015 / 1K Tokens	0.075 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。
claude-sonnet-4-5-20250929-thinking	0.015 / 1K Tokens	0.075 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，现在使用的为Claude code的逆向或官方逆向的渠道。
claude-opus-4-1-20250805	0.075 / 1K Tokens	0.375 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
claude-opus-4-1-20250805-thinking	0.075 / 1K Tokens	0.375 / 1K Tokens	支持	claude的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-2.5-pro	0.007 / 1K Tokens	0.04 / 1K Tokens	支持	是gemini 最新的旗舰模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-2.5-flash	0.0012 / 1K Tokens	0.01 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-2.5-flash-nothinking	0.0012 / 1K Tokens	0.01 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-2.5-flash-lite	0.0004 / 1K Tokens	0.0016 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-2.5-flash-image-preview	0.0015 / 1K Tokens	0.15 / 1K Tokens	支持	Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana
gemini-3-pro-image-preview	0 / 1K Tokens	0.68一张图	支持	Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana
gemini-3.1-flash-image-preview	0.00125 / 1K Tokens	0.3 / 1K Tokens	支持	Google Gemini的生图模型也是大家口中所说的nano banana
gemini-3-pro-preview	0.008 / 1K Tokens	0.048 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-3-flash-preview	0.002 / 1K Tokens	0.012 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-3-flash-preview-nothinking	0.002 / 1K Tokens	0.012 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-3.1-pro-preview	0.008 / 1K Tokens	0.048 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
gemini-3.1-flash-lite-preview	0.001 / 1K Tokens	0.006 / 1K Tokens	支持	Google Gemini 的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
grok-4	0.012 / 1K Tokens	0.06 / 1K Tokens	支持	grok基础模此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
grok-4-fast	0.0008 / 1K Tokens	0.002 / 1K Tokens	支持	grok基础模此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3.5-plus	0.00056 / 1K Tokens[7阶梯计价]	0.00336 / 1K Tokens	支持	qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3.5-397b-a17b	0.00084 / 1K Tokens[7阶梯计价]	0.00504 / 1K Tokens	支持	qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3-max-2026-01-23	0.00175 / 1K Tokens[7阶梯计价]	0.007 / 1K Tokens	支持	qwen的模型, 此模型阶梯定价具体定价请查看文档最后的注释,此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3-235b-a22b	0.0014 / 1K Tokens	0.0056 / 1K Tokens	支持	qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3-235b-a22b-instruct-2507	0.0014 / 1K Tokens	0.0056 / 1K Tokens	支持	qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3-coder-plus	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
qwen3-coder-480b-a35b-instruct	0.0042 / 1K Tokens	0.0168 / 1K Tokens	支持	qwen的开源模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
kimi-k2.5	0.0028 / 1K Tokens	0.0147 / 1K Tokens	支持	kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
kimi-k2-0711-preview	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
kimi-k2-0905-preview	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
kimi-k2-thinking	0.0028 / 1K Tokens	0.0112 / 1K Tokens	支持	kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
kimi-k2-thinking-turbo	0.0056 / 1K Tokens	0.0406 / 1K Tokens	支持	kimi的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
glm-4.7	0.0024 / 1K Tokens	0.0096 / 1K Tokens	支持	glm的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
glm-5	0.0024 / 1K Tokens [7阶梯计价]	0.0108 / 1K Tokens	支持	glm模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
minimax-m2.1	0.00126 / 1K Tokens	0.00504 / 1K Tokens	支持	minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。
minimax-m2.5	0.00126 / 1K Tokens	0.00504 / 1K Tokens	支持	minimax的模型, 此模型由第三方供应商提供，有小概率可能会出现响应速度较慢或报错的情况。

模型（Model）	价格	是否支持
gpt-image-1.5	文字输入: 0.035CA/1K Tokens, 图片输入: 0.07CA/1K Tokens, 图片输出：0.224 CA/1K Tokens	支持
gpt-image-1	文字输入: 0.04CA/1K Tokens, 图片输入: 0.08CA/1K Tokens, 图片输出：0.32 CA/1K Tokens	支持
gpt-image-1-mini	文字输入: 0.014CA/1K Tokens, 图片输入: 0.0175CA/1K Tokens, 图片输出：0.056 CA/1K Tokens	支持
dall-e-3 1024×1024	0.280 / image	支持
dall-e-3 1024×1792	0.560 / image	支持
dall-e-3-hd 1024×1024	0.560 / image	支持
dall-e-3-hd 1024×1792	0.840 / image	支持
dall-e-2 1024×1024	0.14 / image	支持
dall-e-2 512x512	0.126 / image	支持
dall-e-2 256x256	0.112 / image	支持
tts-1	0.105 / 1K characters	支持
tts-1-hd	0.21 / 1K characters	支持
gpt-4o-mini-tts	(0.12 / minute) + (0.012 / 1kToken)	支持
Whisper	0.042 / minute	支持
gpt-4o-mini-transcribe	0.024 / minute	支持
gpt-4o-transcribe	0.048 / minute	支持
text-embedding-ada-002	0.0007 / 1K Tokens	支持
text-embedding-3-small	0.00014 / 1K Tokens	支持
text-embedding-3-large	0.00091 / 1K Tokens	支持
deepseek-ocr	0.08 /一次	支持

OpenAi官方价格文档

[1] Tokens: GPT中指文本数据的最小处理单位。一个token可以是一个字、一个词或者一个字符，这取决于所使用的语言和处理方式。例如，在英文中，一个token可能是一个单词，如"apple"；在中文中，一个token可能是一个字符，如"苹"。 1K Tokens = 1000个Token。（根据经验估算：gpt-4o模型 1000Tokens≈1000-1200个中文字符；非gpt-4o模型1000Tokens≈700-800中文字符）

[2] 多模态模型图片如何计算占用tokens请参考OpenAI官方 https://openai.com/api/pricing 。分辨率越高，tokens占用越多，但最高不会超过1445tokens。以下以1000x150分辨率的图片为例，计算图片占用Tokens数为425。注意gpt-4o-mini的图片价格并没有降低，与gpt-4o一致。因为mini的token价格为4o的33分之一，所以你应该会看到图片的token计算是4o的33倍，具体参考openai官方的价格页面https://openai.com/api/pricing/

[3] CA系列多模态模型在计算图片价格时，如果使用流式传输(参数stream=true)，则按照0.10115每张图计费；如果使用非流式传输（参数stream=false），这时按照OpenAI返回的实际消耗量计费，如果你的图片分辨率较低，通常低于0.10115。因此，我们建议在使用gpt-4-turbo分析图片时，使用非流式传输（参数stream=false）。

[4] 动态更新的版本，持续集成OpenAI最新的研究成果。它为开发人员和研究人员提供了探索最前沿技术的机会。请注意，尽管该模型展示了最新的能力，但对于生产环境的使用，我们仍然建议选择经过优化的旧版GPT模型，以确保更高的稳定性和性能

[5] o1和o3-mini由于这两种模型的可用账号数量较少，资源稳定性可能存在波动，即可能出现时可用、时不可用的情况。建议如在生产环境中使用时做好相应的容错处理。

[6] OpenAI 的搜索模型除了输入输出的 token 费用外，还需要缴纳一个按次收费的 web_search 费用。对于 4o-mini 模型，费用为：low: 0.175，medium: 0.1925，high: 0.21。对于 4o 模型，费用为：low: 0.21，medium: 0.245，high: 0.35。对于5模型费用为0.07 默认情况下，费用为 medium。请根据您的需求选择合适的搜索级别，以优化成本和性能。此费用为官方收费，非我们额外收费。

[7] 阶梯计价

gpt-5.4

输入范围输入价格输出价格

0 - 272K 0.0175 CA/1K Tokens 0.105 CA/1K Tokens

> 272K 0.035 CA/1K Tokens 0.1575 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 272K	0.0175 CA/1K Tokens	0.105 CA/1K Tokens
> 272K	0.035 CA/1K Tokens	0.1575 CA/1K Tokens

gpt-5.4-ca

输入范围输入价格输出价格

0 - 272K 0.01 CA/1K Tokens 0.06 CA/1K Tokens

> 272K 0.02 CA/1K Tokens 0.09 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 272K	0.01 CA/1K Tokens	0.06 CA/1K Tokens
> 272K	0.02 CA/1K Tokens	0.09 CA/1K Tokens

qwen3-max-2026-01-23

输入范围输入价格输出价格

0 - 32K 0.00175 CA/1K Tokens 0.007 CA/1K Tokens

32K - 128K 0.0028 CA/1K Tokens 0.0112 CA/1K Tokens

> 128K 0.0049 CA/1K Tokens 0.0196 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 32K	0.00175 CA/1K Tokens	0.007 CA/1K Tokens
32K - 128K	0.0028 CA/1K Tokens	0.0112 CA/1K Tokens
> 128K	0.0049 CA/1K Tokens	0.0196 CA/1K Tokens

qwen3-max-2026-01-23

输入范围输入价格输出价格

0 - 128K 0.00056 CA/1K Tokens 0.00336 CA/1K Tokens

128K - 256K 0.0014 CA/1K Tokens 0.0084 CA/1K Tokens

> 256K 0.0028 CA/1K Tokens 0.0168 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 128K	0.00056 CA/1K Tokens	0.00336 CA/1K Tokens
128K - 256K	0.0014 CA/1K Tokens	0.0084 CA/1K Tokens
> 256K	0.0028 CA/1K Tokens	0.0168 CA/1K Tokens

qwen3.5-397b-a17b

输入范围输入价格输出价格

0 - 128K 0.00084 CA/1K Tokens 0.00504 CA/1K Tokens

> 128K 0.0021 CA/1K Tokens 0.0126 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 128K	0.00084 CA/1K Tokens	0.00504 CA/1K Tokens
> 128K	0.0021 CA/1K Tokens	0.0126 CA/1K Tokens

glm-5

输入范围输入价格输出价格

0 - 32K 0.0024 CA/1K Tokens 0.0108 CA/1K Tokens

>32K 0.0036 CA/1K Tokens 0.0132 CA/1K Tokens

输入范围	输入价格	输出价格
0 - 32K	0.0024 CA/1K Tokens	0.0108 CA/1K Tokens
>32K	0.0036 CA/1K Tokens	0.0132 CA/1K Tokens

如何使用

由于频繁的恶意请求，我们不再直接提供公共的免费Key，现在需要你使用你的Github账号绑定来领取你自己的免费Key。
🚀申请领取内测免费API Key 或购买内测付费API Key
转发Host1: https://api.chatanywhere.tech (国内中转，延时更低)
转发Host2: https://api.chatanywhere.org (国外使用)
余额和使用记录查询（通知公告也会发在这里）: 余额查询及公告
转发API无法直接向官方接口api.openai.com发起请求，需要将请求地址改为api.chatanywhere.tech才可以使用，大部分插件和软件都可以修改。
遇到问题可以前往ChatAnywhere Status查看接口可用性。

常见软件/插件使用方法

python openai官方库（使用langchain等）

示例代码请参考demo.py或OpenAI官方文档

方法一

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # defaults to os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
    api_key="YOUR API KEY",
    base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1"
    # base_url="https://api.chatanywhere.org/v1"
)

方法二（方法一不起作用用这个）

修改环境变量OPENAI_API_BASE，各个系统怎么改环境变量请自行搜索，修改环境变量后不起作用请重启系统。

OPENAI_API_BASE=https://api.chatanywhere.tech/v1
或 OPENAI_API_BASE=https://api.chatanywhere.org/v1

开源gpt_academic

找到config.py文件中的API_URL_REDIRECT配置并修改为以下内容：

API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://api.chatanywhere.tech/v1/chat/completions"}
# API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://api.chatanywhere.org/v1/chat/completions"}

Gomoon （支持读文件，构建知识库，推荐使用）

Gomoon 是一款开源的桌面大模型应用，支持mac和Windows平台。额外支持了解析文件、图片，本地知识库等能力。

官网地址：https://gomoon.top

GitHub地址：https://github.com/wizardAEI/Gomoon

使用方法：进入Gomoon设置页面(页面右上角)，如图在设置中填入密钥，并将代理设置为https://api.chatanywhere.tech/v1

Zotero插件zotero-gpt

支持AI阅读论文，科研神器。

下载链接：https://github.com/MuiseDestiny/zotero-gpt/releases (下载最新版本的zotero-gpt.xpi文件)

Zotero7使用方法（建议使用Zotero7）

安装插件

在下载链接下载好插件后（zotero7应该下载1.0以上版本的插件），点击zotero左上角工具->插件

点击Install Plugin From File

找到你下载的zotero-gpt.xpi安装

配置插件

点击zotero左上角编辑->设置

然后如图设置即可

Zotero6使用方法

安装好插件后使用以下命令设置

/api https://api.chatanywhere.tech

/secretKey 购买的转发key 记住别忘记带sk-

# 切换模型命令
/model gpt-3.5-turbo-0125

Zotero翻译插件zotero-pdf-translate

下载链接：https://github.com/windingwind/zotero-pdf-translate/releases

接口地址填写: https://api.chatanywhere.tech/v1/chat/completions

不用管状态是否显示可用填上之后就可以了

BotGem(AMA)

ChatGPT桌面应用，支持全平台，支持gpt-4-vision。

下载链接：https://bytemyth.com/ama

使用方法：下载安装后在设置中如图设置，并点击更新。

ChatBox

ChatGPT开源桌面应用，支持全部桌面平台。

下载链接：https://github.com/Bin-Huang/chatbox/releases

使用方法：如图在设置中填入购买的密钥，并将代理设置为https://api.chatanywhere.tech即可

浏览器插件ChatGPT Sidebar

官网链接：https://chatgpt-sidebar.com/

安装好插件后进入设置页面，如图所示修改设置，将url修改为 https://api.chatanywhere.tech 。

JetBrains 插件 ChatGPT - Easycode

安装好插件后，在Settings > Tools > OpenAI > GPT 3.5 Turbo中如图所示配置好插件，重点要将Server Settings 修改为 https://api.chatanywhere.tech/v1/chat/completions 。并勾选Customize Server。

GPT_API_free 快速上手指南

GPT_API_free 是一个提供免费及付费大模型 API 转发的开源项目，支持 GPT、DeepSeek、Claude、Gemini 等主流模型。其特点是国内直连无需代理、动态加速、兼容 OpenAI 标准协议。

环境准备

本项目无需安装特定客户端或复杂依赖，只需满足以下条件即可使用：

系统要求：任意操作系统（Windows, macOS, Linux）。
前置依赖：
- 能够访问互联网的终端环境。
- 支持发送 HTTP/HTTPS 请求的工具（如 curl、Postman）或编程语言环境（Python, Node.js, Java 等）。
- API Key：需先申请免费内测 Key 或购买付费 Key。
  - 免费 Key 申请地址：点击申请
  - 付费 Key 购买地址：点击购买

安装步骤

由于本工具是 API 转发服务，无需下载安装包。只需在您的代码或工具中配置正确的 Base URL (Host) 和 API Key 即可。

1. 获取 API Key

访问申请页面获取免费的 API Key。

2. 配置请求地址 (Host)

根据您的网络环境选择以下任一转发地址（推荐国内用户首选 Host1）：

国内加速线路 (推荐): https://api.chatanywhere.tech
海外线路: https://api.chatanywhere.org

注意：将您原有代码或插件中的 base_url 或 host 修改为上述地址。

基本使用

本服务完全兼容 OpenAI 官方接口标准。以下以 Python 和 cURL 为例展示最简单的调用方式。

示例 1：使用 Python (openai 库)

确保已安装 openai 库：

pip install openai

编写测试代码 test.py：

from openai import OpenAI

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_FREE_API_KEY",  # 替换为您申请的 API Key
    base_url="https://api.chatanywhere.tech" # 国内加速地址
)

# 发送请求
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",  # 可替换为 deepseek-v3, gpt-5-nano 等支持的模型
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己。"}
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

示例 2：使用 cURL 命令

在终端中直接运行以下命令（请替换 YOUR_FREE_API_KEY）：

curl https://api.chatanywhere.tech/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_FREE_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好，请介绍一下你自己。"
      }
    ]
  }'

常用模型名称参考

在请求体 model 字段中填入以下名称即可切换模型：

免费额度较高: gpt-4o-mini, gpt-3.5-turbo, gpt-5-nano
DeepSeek 系列: deepseek-v3, deepseek-r1
最新旗舰: gpt-5, gpt-4o, gpt-4.1

提示：免费版有每日调用次数限制（如 gpt-4o-mini 每天 200 次），且严禁商用。如需更高并发或商业用途，请使用付费 Key。

常见问题

遇到"403 FORBIDDEN: The number of prompt tokens for free accounts is limited to 4096"错误怎么办？

使用 AskPDF 或免费 Key 时提示"Your secretKey is not configured"或"Embeddings Error"如何解决？

付费购买了 Key 但无法使用，或者不知道如何正确配置 Host 地址？

免费 Key 提示"OpenAI 密钥不正确"或某些模型（如 16k 版本）无法使用？

调用 API 返回"content=None"且 finish_reason 为"function_call"是什么原因？

能否直接使用 OpenAI 官方的 API Key 接入该项目的接口？

使用免费 Key 时提示"账户余额过低"或"403 限制使用 gpt-3.5-turbo"？

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