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1.8k Star，使用 Docker 将 Kimi Chat 免费接入到自己的 GPT 应用！

之前给大家推荐过国产的 Kimi Chat 人工智能会话，它以处理超长文本内容而出道，并以此在国内众多的 AI 产品中脱颖而出。在前段时间他们更是开放了 API 接口，新用户在注册之后会赠送 15 元的免费额度，在用完之后还想继续使用就需要进行购买了。

如何申请 Kimi Chat API Key

API 开发平台地址

我们在 API Key 管理页面点击「新建」创建一个新的 API Key：

在创建好之后会生成一个 key，大家要保存好它，因为只展现一次，如果没记住那就只能删除并重建了：

不过使用 API 调用 Kimi 也有用量限制：

  • 并发数：1
  • TPM（每分钟 Token 数）：32000
  • RPM（每分钟请求数）：3
  • TPD（每天 Token 数）：1500000

有关速率限制，请参考官网文档。

那如果这些赠送额度使用完之后还想继续体（bai）验（piao）要怎么办呢？

Kimi-free-api

在 Github 上有一个目前 star 数已经达到 1.8k 的 kimi-free-api 项目，我们可以使用它来继续免费体验 Kimi API 的调用之旅。

Github 地址

首先，kimi-free-api 支持高速流式输出、支持多轮对话、支持联网搜索、支持长文档解读、支持图像解析，零配置部署，多路token支持，自动清理会话痕迹。

而且与 ChatGPT 接口完全兼容。

其次，该项目作者也声明「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！」，毕竟月之暗面也需要有收益，才能维持公司正常运转。

如何使用

获取 refresh_token

  1. 获取 refresh_token：从 kimi.moonshot.cn 获取 refresh_token。进入 Kimi Chat 对话界面之后随便发起一个对话，然后 F12 打开浏览器开发者工具，从 Application（应用） > Local Storage（本地存储空间）中找到refresh_token的值，这将作为 Authorization 的 Bearer Token 值：Authorization: Bearer TOKEN。如果 refresh_token 是一个数组，就需要将它们通过 .号连接起来；
  2. 因为 kimi 限制普通账号每 3 小时内只能进行 30 轮长文本的问答（短文本不限），所以对长文本有需求的小伙伴可以通过使用多个账号的 refresh_token 来避开这个规则；

获取好 refresh_token 之后，我们就可以进行下一步的项目部署啦～

部署

这里提供了五种部署方式：

  • Docker 部署
docker run -it -d --init --name kimi-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/kimi-free-api:latest
  • docker-compose 部署
version: '3'

services:
  kimi-free-api:
    container_name: kimi-free-api
    image: vinlic/kimi-free-api:latest
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
  • Render 部署
  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。

⚠️注意：部分部署区域可能无法连接kimi，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

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

⚠️注意：请先确保安装了Node.js环境。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！

  • Zeabur 部署

和 Render 部署类似，也是先 fork 项目。或者直接到该项目地址，作者提供了部署的地址。

使用

我们选择使用 docker 进行部署，在部署好之后，我们可以使用一个开源的 AI Chat 项目，比如 NextChat：

  1. 在 NextChat 中设置自定义接口，接口地址为你部署 kimi-free-api 服务的云服务器地址 + 8000 端口
  2. 将获取到的 refresh_token 作为 API Key 填入进去
  3. 自定义模型名称为 Kimi

这样我们就可以开始使用了：

补充

同时，该作者还提供了其他五个 free-api：

感兴趣的小伙伴快去试试吧～