[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-terobox--ChatGPT-API-Faucet":3,"tool-terobox--ChatGPT-API-Faucet":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":93,"forks":94,"last_commit_at":95,"license":78,"difficulty_score":23,"env_os":96,"env_gpu":97,"env_ram":98,"env_deps":99,"category_tags":107,"github_topics":78,"view_count":10,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":111},1127,"terobox\u002FChatGPT-API-Faucet","ChatGPT-API-Faucet","AI 圈的水龙头网站，每24小时可领取一个令牌用于开发测试 AI 产品","ChatGPT-API-Faucet 是一个致力于降低 AI 开发门槛的公益开源项目。ChatGPT-API-Faucet 借鉴了加密货币领域的“水龙头”模式，每 24 小时为用户提供价值 1 美元的免费 API 令牌，专门用于开发测试 AI 产品。对于许多初创团队或个人开发者而言，大模型接口的持续调用费用往往是一笔不小的开支，尤其是在项目验证初期。ChatGPT-API-Faucet 通过这种方式解决了资金限制导致的创新受阻问题，让想法能更快落地。\n\nChatGPT-API-Faucet 主要面向独立开发者、AI 研究人员以及对大模型技术感兴趣的学生群体。技术上，ChatGPT-API-Faucet 采用 Next.js 和 React 框架开发，结构清晰且易于二次开发。除了直接使用官方服务外，用户还可以根据文档自行部署前端服务，结合后端接口实现个性化的 API 管理。这种开放透明的设计不仅保障了资源的公平获取，也为社区贡献者提供了参与空间。无论是学习调试还是原型制作，ChatGPT-API-Faucet 都能提供稳定且低成本的资源支持，助力 AI 生态的繁荣发展。","\u003Cdiv align=\"center\">\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F_next\u002Fimage?url=%2Flogo.png&w=256&q=75\" alt=\"LOGO\"\u002F>\r\n\r\n\u003Ch1 align=\"center\">ChatGPT API 水龙头\u003C\u002Fh1>\r\n\r\n每24小时可以免费领取 $1.00, 为 AI 生态圈开发者提供支持的公益项目.\r\n\r\n[演示 Demo](https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F) \u002F [后端服务](https:\u002F\u002Fopenkey.cloud\u002F) \u002F [Telegram频道](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fs\u002Fniuyeyegpt)\r\n\r\n\u003C\u002Fdiv>\r\n\r\n## 写在前面\r\n\r\n本项目为公益平台 [ChatGPT API 水龙头](https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F) 的前端代码，灵感来自加密项目 [MultiFaucet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox\u002FMultiFaucet) ，一个免费领取Ethereum代币的网站。\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_3d1f5fe7c513.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_a705958aa527.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_72601a6c5373.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\r\n\r\n## 支持模型\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fterobox.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\u002Fopenkey\u002Ffaucet-models.png\" alt=\"models\"\u002F>\r\n\r\n\r\n## 框架介绍\r\n\r\n程序使用 Next.js 框架和 React 库开发，其中 _app.tsx 文件是 Next.js 应用程序的主组件，用于初始化页面；\r\n\r\nindex.tsx 文件是应用程序的主页组件，主要的修改区域；\r\n\r\nLayout.tsx 文件定义了应用程序的布局组件，包括头部、内容和页脚。\r\n\r\n## 部署流程\r\n\r\n**1. 安装依赖**\r\n\r\n在项目根目录下运行以下命令，来安装项目所需的依赖包：\r\n\r\n```shell\r\nnpm install\r\n```\r\n\r\n该命令将会根据package.json文件中列出的依赖包进行安装。如果安装过程中遇到问题，您可以尝试使用npm cache clean --force清理npm缓存后重试。\r\n\r\n**2. 构建项目**\r\n\r\n```shell\r\nnpm run build\r\n```\r\n\r\n此命令将源代码编译、打包成最终的可执行代码。构建过程可能会涉及代码转换、压缩、打包等一系列任务。\r\n\r\n**3. 启动项目**\r\n\r\n构建完成后，您可以运行以下命令来启动项目：\r\n\r\n```shell\r\nnpm run start\r\n```\r\n\r\n该命令将用于启动项目。执行此命令后，您应该能够在指定的端口上访问应用程序。\r\n\r\n**4. 配置反向代理 \u002F 或使用端口:IP访问**\r\n\r\n4.1 前端服务代理配置：\r\n\r\n> Proxy dir：\u002F\r\n> \r\n> Target URL：http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F\r\n\r\n4.2 端口:IP访问\r\n\r\n打开浏览器，访问http:\u002F\u002Flocalhost:3000 , 服务正常启动\r\n\r\n**5. 启动开发服务器（用于开发环境测试）**\r\n\r\n```shell\r\nnpm run dev\r\n```\r\n\r\n注意：此命令通常用于开发环境，而不推荐用于生产环境。请确保在运行npm run dev之前已经成功执行了 `npm install` 和 `npm run build` 。以确保所有依赖都已正确安装，项目已经正确构建。\r\n\r\n**6. 使用pm2包管理器来运行项目（推荐）**\r\n\r\n首先，全局安装pm2\r\n\r\n```shell\r\nnpm install pm2 -g\r\n```\r\n\r\nPM2启动应用\r\n\r\n```shell\r\npm2 start npm --name \"chatgpt-api-faucet\" -- run start\r\n```\r\n\r\nPM2查看日志\r\n```shell\r\npm2 logs chatgpt-api-faucet\r\n```\r\n⚠️ 注意：如果你安装过程中遇到了问题，请检查依赖是否安装。\r\n\r\n## 令牌余额查询地址\r\n\r\nhttps:\u002F\u002Fbilling.openkey.cloud\u002F\r\n\r\n## 相关项目\r\n\r\n* [one-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsongquanpeng\u002Fone-api): OpenAI 接口管理 & 分发系统\r\n\r\n* [ChatGPT-Cost-Calculator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox\u002FChatGPT-Cost-Calculator): 免费开源的 ChatGPT API 成本计算器\r\n\r\n* [PoixeAI](https:\u002F\u002Fpoixe.com): 您可以使用平台提供的LLM API接口轻松构建 AI 产品，同时也可以成为供应商，为平台提供大模型资源以赚取收益\r\n\r\n## 开源赞助\r\n\r\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhematown.com\u002F\" target=\"_blank\">\r\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fterobox.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\u002Fopenkey\u002Fposter-hema.png\" alt=\"河马小镇\"\u002F>\r\n\u003C\u002Fa>\r\n\r\n## 开源协议\r\n\r\n[MIT](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicense\u002Fmit\u002F)","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F_next\u002Fimage?url=%2Flogo.png&w=256&q=75\" alt=\"LOGO\"\u002F>\n\n\u003Ch1 align=\"center\">ChatGPT API 水龙头\u003C\u002Fh1>\n\n每24小时可以免费领取 $1.00, 为 AI 生态圈开发者提供支持的公益项目.\n\n[演示 Demo](https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F) \u002F [后端服务](https:\u002F\u002Fopenkey.cloud\u002F) \u002F [Telegram频道](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fs\u002Fniuyeyegpt)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 写在前面\n\n本项目为公益平台 [ChatGPT API 水龙头](https:\u002F\u002Ffaucet.openkey.cloud\u002F) 的前端代码，灵感来自加密项目 [MultiFaucet](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox\u002FMultiFaucet) ，一个免费领取Ethereum代币的网站。\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_3d1f5fe7c513.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_a705958aa527.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_readme_72601a6c5373.png\" alt=\"LOGO\"\u002F>\n\n## 支持模型\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fterobox.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\u002Fopenkey\u002Ffaucet-models.png\" alt=\"models\"\u002F>\n\n\n## 框架介绍\n\n程序使用 Next.js 框架和 React 库开发，其中 _app.tsx 文件是 Next.js 应用程序的主组件，用于初始化页面；\n\nindex.tsx 文件是应用程序的主页组件，主要的修改区域；\n\nLayout.tsx 文件定义了应用程序的布局组件，包括头部、内容和页脚。\n\n## 部署流程\n\n**1. 安装依赖**\n\n在项目根目录下运行以下命令，来安装项目所需的依赖包：\n\n```shell\nnpm install\n```\n\n该命令将会根据package.json文件中列出的依赖包进行安装。如果安装过程中遇到问题，您可以尝试使用npm cache clean --force清理npm缓存后重试。\n\n**2. 构建项目**\n\n```shell\nnpm run build\n```\n\n此命令将源代码编译、打包成最终的可执行代码。构建过程可能会涉及代码转换、压缩、打包等一系列任务。\n\n**3. 启动项目**\n\n构建完成后，您可以运行以下命令来启动项目：\n\n```shell\nnpm run start\n```\n\n该命令将用于启动项目。执行此命令后，您应该能够在指定的端口上访问应用程序。\n\n**4. 配置反向代理 \u002F 或使用端口:IP访问**\n\n4.1 前端服务代理配置：\n\n> Proxy dir：\u002F\n> \n> Target URL：http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F\n\n4.2 端口:IP访问\n\n打开浏览器，访问http:\u002F\u002Flocalhost:3000 , 服务正常启动\n\n**5. 启动开发服务器（用于开发环境测试）**\n\n```shell\nnpm run dev\n```\n\n注意：此命令通常用于开发环境，而不推荐用于生产环境。请确保在运行npm run dev之前已经成功执行了 `npm install` 和 `npm run build` 。以确保所有依赖都已正确安装，项目已经正确构建。\n\n**6. 使用pm2包管理器来运行项目（推荐）**\n\n首先，全局安装pm2\n\n```shell\nnpm install pm2 -g\n```\n\nPM2启动应用\n\n```shell\npm2 start npm --name \"chatgpt-api-faucet\" -- run start\n```\n\nPM2查看日志\n```shell\npm2 logs chatgpt-api-faucet\n```\n⚠️ 注意：如果你安装过程中遇到了问题，请检查依赖是否安装。\n\n## 令牌余额查询地址\n\nhttps:\u002F\u002Fbilling.openkey.cloud\u002F\n\n## 相关项目\n\n* [one-api](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsongquanpeng\u002Fone-api): OpenAI 接口管理 & 分发系统\n\n* [ChatGPT-Cost-Calculator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox\u002FChatGPT-Cost-Calculator): 免费开源的 ChatGPT API 成本计算器\n\n* [PoixeAI](https:\u002F\u002Fpoixe.com): 您可以使用平台提供的LLM API接口轻松构建 AI 产品，同时也可以成为供应商，为平台提供大模型资源以赚取收益\n\n## 开源赞助\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhematown.com\u002F\" target=\"_blank\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fterobox.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com\u002Fopenkey\u002Fposter-hema.png\" alt=\"河马小镇\"\u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 开源协议\n\n[MIT](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicense\u002Fmit\u002F)","# ChatGPT-API-Faucet 快速上手指南\n\n## 项目简介\nChatGPT-API-Faucet 是一个公益项目的前端代码，旨在为 AI 生态开发者提供支持。用户每 24 小时可免费领取 $1.00 的 API 额度。本项目基于 Next.js 和 React 开发，灵感来源于 MultiFaucet。\n\n## 环境准备\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n- **运行环境**：Node.js（建议 v14+ 版本）\n- **包管理器**：npm 或 yarn\n- **网络**：由于依赖包可能来自海外，建议配置国内镜像源以加速安装。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 获取项目代码\n通过 Git 克隆项目到本地：\n```shell\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox\u002FChatGPT-API-Faucet.git\ncd ChatGPT-API-Faucet\n```\n\n### 2. 安装依赖\n建议使用国内镜像源安装依赖包：\n```shell\nnpm install --registry=https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n```\n若遇到安装问题，可尝试清理缓存后重试：\n```shell\nnpm cache clean --force\nnpm install\n```\n\n### 3. 构建项目\n将源代码编译打包为可执行代码：\n```shell\nnpm run build\n```\n\n### 4. 启动服务\n根据需求选择开发模式或生产模式启动：\n\n**开发模式（用于测试）：**\n```shell\nnpm run dev\n```\n\n**生产模式（正式运行）：**\n```shell\nnpm run start\n```\n\n### 5. 后台守护进程（推荐）\n若需长期稳定运行，建议使用 PM2 管理进程：\n\n安装 PM2：\n```shell\nnpm install pm2 -g\n```\n启动应用：\n```shell\npm2 start npm --name \"chatgpt-api-faucet\" -- run start\n```\n查看日志：\n```shell\npm2 logs chatgpt-api-faucet\n```\n\n## 基本使用\n\n### 访问应用\n服务启动成功后，打开浏览器访问默认地址：\n```text\nhttp:\u002F\u002Flocalhost:3000\n```\n如需通过 IP 或域名访问，请配置反向代理指向 `http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F`。\n\n### 余额查询\n登录后可在平台查询令牌余额，查询地址如下：\n```text\nhttps:\u002F\u002Fbilling.openkey.cloud\u002F\n```\n\n### 支持模型\n项目支持多种主流大语言模型，具体列表请参考项目内的模型展示页面。","独立开发者小李正在构建一款基于大语言模型的智能客服原型，需要在正式上线前频繁调用接口验证对话逻辑与响应速度。\n\n### 没有 ChatGPT-API-Faucet 时\n- 申请官方 API Key 流程繁琐且必须绑定信用卡，担心调试期间产生意外扣费。\n- 个人项目预算有限，每次测试都需精打细算，不敢进行多轮次的大规模压力测试。\n- 无法低成本体验不同厂商的模型效果，导致技术选型阶段缺乏数据支撑。\n- 环境配置耗时较长，往往在获取密钥环节就消耗了大量开发精力。\n\n### 使用 ChatGPT-API-Faucet 后\n- 每日可免费领取 $1.00 额度，实现了零成本启动开发，彻底消除付费顾虑。\n- 无需复杂支付验证即可快速获取可用令牌，显著缩短了从构思到代码运行的周期。\n- 平台支持多种主流模型切换，方便开发者在不同模型间对比性能并确定最优方案。\n- 充足的免费资源允许进行完整的功能闭环测试，确保产品稳定性后再投入正式预算。\n\nChatGPT-API-Faucet 有效降低了 AI 应用开发的试错门槛，让创意验证不再受资金限制。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fterobox_ChatGPT-API-Faucet_3d1f5fe7.png","terobox","TeroBox","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fterobox_74efda11.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fterobox",[81,85,89],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"TypeScript","#3178c6",69.5,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"HTML","#e34c26",16.7,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"SCSS","#c6538c",13.8,1146,105,"2026-03-22T13:47:32","Linux, macOS, Windows","无需","未说明",{"notes":100,"python":97,"dependencies":101},"本项目为基于 Next.js 和 React 的前端 Web 应用，依赖 Node.js 环境。部署需执行 npm install 安装依赖，npm run build 构建，npm run start 启动服务。生产环境推荐使用 pm2 进行进程管理，默认访问端口为 3000。无需本地 GPU 或 Python 环境。",[102,103,104,105,106],"next","react","typescript","pm2","npm",[26,13],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T06:46:16.864417",[],[]]