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海螺AI大模型逆向API白嫖,超自然语音,支持高速流式输出、语音合成、联网搜索
从 海螺AI 获取token
进入海螺AI随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > LocalStorage中找到_token
的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN
目前似乎限制同个账号同时只能有一路输出,你可以通过提供多个账号的_token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。
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 hailuo-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/hailuo-free-api:latest
查看服务实时日志
docker logs -f hailuo-free-api
重启服务
docker restart hailuo-free-api
停止服务
docker stop hailuo-free-api
version: '3'
services:
hailuo-free-api:
container_name: hailuo-free-api
image: vinlic/hailuo-free-api:latest
restart: always
ports:
- "8000:8000"
environment:
- TZ=Asia/Shanghai
注意:部分部署区域可能无法连接hailuo,如容器日志出现请求超时或无法连接,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
-
fork本项目到你的github账号下。
-
访问 Render 并登录你的github账号。
-
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)。
-
等待构建完成后,复制分配的域名并拼接URL访问即可。
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/hailuo-free-api
cd hailuo-free-api
vercel --prod
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 "hailuo-free-api"
查看服务实时日志
pm2 logs hailuo-free-api
重启服务
pm2 reload hailuo-free-api
停止服务
pm2 stop hailuo-free-api
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!
由 Clivia 二次开发的LobeChat https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat
由 时光@ 二次开发的ChatGPT Web https://github.com/SuYxh/chatgpt-web-sea
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。
对话补全接口,与openai的 chat-completions-api 兼容。
POST /v1/chat/completions
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [_token]
请求数据:
{
// model模型名称可以乱填
"model": "hailuo",
"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:
{
"id": "242830597915504644",
"model": "hailuo",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "我是海螺AI,由上海稀宇科技有限公司(MiniMax)自主研发的AI助理。我可以帮助你回答各种问题,提供信息查询、生活建议、学习辅导等服务。如果你有任何问题,随时可以向我提问。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1714751470
}
创建语音接口,与openai的 audio-create-speech-api 兼容,只支持mp3格式输出。
male-botong 思远 [兼容 tts-1 alloy]
Podcast_girl 心悦 [兼容 tts-1 echo]
boyan_new_hailuo 子轩 [兼容 tts-1 fable]
female-shaonv 灵儿 [兼容 tts-1 onyx]
YaeMiko_hailuo 语嫣 [兼容 tts-1 nova]
xiaoyi_mix_hailuo 少泽 [兼容 tts-1 shimmer]
xiaomo_sft 芷溪 [兼容 tts-1-hd alloy]
cove_test2_hailuo 浩翔(英文)
scarlett_hailuo 雅涵(英文)
Leishen2_hailuo 模仿雷电将军 [兼容 tts-1-hd echo]
Zhongli_hailuo 模仿钟离 [兼容 tts-1-hd fable]
Paimeng_hailuo 模仿派蒙 [兼容 tts-1-hd onyx]
keli_hailuo 模仿可莉 [兼容 tts-1-hd nova]
Hutao_hailuo 模仿胡桃 [兼容 tts-1-hd shimmer]
Xionger_hailuo 模仿熊二
Haimian_hailuo 模仿海绵宝宝
Robot_hunter_hailuo 模仿变形金刚
Linzhiling_hailuo 小玲玲
huafei_hailuo 拽妃
lingfeng_hailuo 东北er
male_dongbei_hailuo 老铁
Beijing_hailuo 北京er
JayChou_hailuo JayJay
Daniel_hailuo 潇然
Bingjiao_zongcai_hailuo 沉韵
female-yaoyao-hd 瑶瑶
murong_sft 晨曦
shangshen_sft 沐珊
kongchen_sft 祁辰
shenteng2_hailuo 夏洛特
Guodegang_hailuo 郭嘚嘚
yueyue_hailuo 小月月
从F12 Network中寻找robot_custom_config请求响应data.formInfo.userVoiceList自己的克隆音色ID,格式为puv_******************
。
请在docker启动或系统中配置 REPLACE_AUDIO_MODEL
环境变量用于映射自定义发音人到openai的发音人模型,每个发音人使用,
逗号隔开。
映射的顺序为:alloy,echo,fable,onyx,nova,shimmer,目前可以定义6个映射。
映射示例:
Podcast_girl -> alloy
yueyue_hailuo -> echo
keli_hailuo -> fable
以上映射关系的环境配置如下所示:
REPLACE_AUDIO_MODEL="Podcast_girl,yueyue_hailuo,keli_hailuo";
POST /v1/audio/speech
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [_token]
请求数据:
{
// model模型名称可以乱填
"model": "hailuo",
// 语音内容,尽量不要包含指令(否则可能导致模型回答你的问题)
"input": "你在做什么?",
// 发音人ID,可以使用官方或者自己克隆的音色
"voice": "Podcast_girl"
}
响应数据:
audio/mpeg 二进制数据流(mp3文件)
创建转录接口,与openai的 audio-create-transcription-api 兼容。
POST /v1/audio/transcriptions
header 需要设置 Authorization 头部:
Authorization: Bearer [_token]
请求数据(multipart/form-data):
file 要转录的音频文件对象(不是文件名),格式为:wav、mp3、mpeg、mpga、m4a、ogg、flac。
model 模型名称,可以乱填
response_format 仅支持json或text
响应数据:
{
"text": "嗯,多年前呢我是个穷小子,我有一个喜欢的女孩,他有一双会说话的眼睛,他偏爱雏菊般的淡黄色。我我每天都骑自行车送他上下学专挑那个坑坑洼洼的路走。然后编的时候,我就能感觉到他用双手在后边用力的拽我的衣服,我好开心哪。然后回家以后,我才发现我唯一的一件衬衣变成了燕尾服。我每天中午会把我妈妈给我带的荷包蛋,我给她吃,他只吃蛋白,他把蛋蛋黄留给我,我我真的我好感动啊。呃,到后来我我知道呃,吃蛋黄反腹唇口,呃,我们同窗三年,我给他写了一百多封信,跟你联系我我我我我我每一封信我都换一个笔记,我怕他认出来,我那我很不好意思。所以说长此以往的练习,我在书法大赛获得了一等奖。直到有一天,他准备坐火车去省城上学的时候,我也没有把我自己的话跟他说出来。哎,我去那天也是像今天一样下着雨,他也带着那条漂亮的黄丝巾,我递给他一篮子鸡蛋,他没接,他反问我说有多少个鸡蛋,我说有一百个,他说他一天吃一个,一百天就吃完了再想吃,还有吗?这个其实我知道他懂我那句话,可是我当时就像被雷击中了一样无果果主人我什么话我都说不出来。当我缓过神儿来的时候,他已经上车了,车已经开了,车已经开出一段距离了。那个时候我只要大声的喊,他一定能够听到我张嘴了,没声儿。从那一刻起,我就生了病,预言是癌症,没当下雨或者是重要场合,我者无法说话。其实这么多年我一直想找一个机会,我希望他能够重新出现在我眼前。今天这个机会来了,此时此刻他就坐在离我三米半远的地方。我要把我二十年前要跟你说的话,大声的告诉你,哇,李丽,你你只要愿意跟我在一起鸡蛋,我给你带一辈子,有的是。"
}
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 [_token]
请求数据:
{
// model模型名称可以乱填
"model": "hailuo",
"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?"
}
]
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true,默认false
"stream": false
}
响应数据:
{
"id": "242835041910616068",
"model": "hailuo",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "文档中包含了一系列的古代魔法仪式和咒语,这些内容似乎源自古希腊罗马时期的魔法文献,如《希腊魔法纸莎草纸》(PGM,全称为Papyri Graecae Magicae)。以下是每个文档内容的简要概述:\n\n1. 文档1中描述了一个仪式,其中包括将面包分成七小块,然后在那些被暴力杀害的地方留下这些面包块,并念诵一段咒语。这个仪式的目的是为了吸引一个特定女性的注意,让她对施法者产生强烈的感情和欲望。\n\n2. 文档2中包含了一个咒语,要求一个名为Didymos的施法者召唤一个名为Tereous的女性,通过念诵一系列的魔法名字和咒语,使她感到痛苦和渴望,直到她来到施法者身边。\n\n3. 文档3中提供了一个简单的仪式,施法者需要保持三天的纯洁,并献上乳香作为祭品,念诵一个特定的名字(NEPHERIRI),以此来吸引一个美丽的女性。\n\n4. 文档4中描述了一个使用没药的仪式,施法者在献上没药的同时念诵一段咒语,目的是让一个特定的女性对施法者产生强烈的爱慕之情,即使她正在做其他事情,也会被这种强烈的感情所占据。\n\n这些文档内容反映了古代人们对于魔法和咒语的信仰,以及他们试图通过这些仪式来影响他人情感和行为的愿望。需要注意的是,这些内容仅供学术研究和了解历史之用,现代社会中不应使用这些仪式或咒语来干预他人的自由意志。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1714752530
}
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 [_token]
请求数据:
{
"model": "hailuo",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://ecmb.bdimg.com/tam-ogel/-1384175475_-1668929744_259_194.jpg"
}
},
{
"type": "text",
"text": "图里是什么?"
}
]
}
],
// 如果使用SSE流请设置为true,默认false
"stream": false
}
响应数据:
{
"id": "242835404705341445",
"model": "hailuo",
"object": "chat.completion",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "图里是“海螺AI”的标识。"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 1,
"completion_tokens": 1,
"total_tokens": 2
},
"created": 1714752616
}
检测_token是否存活,如果存活live未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": "eyJhbGciOiJIUzUxMiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
}
响应数据:
{
"live": true
}
如果您正在使用Nginx反向代理hailuo-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;