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xiaoY233/Qwen-Free-API

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Qwen AI Free 服务

项目说明

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✨✨ 新项目https://github.com/xiaoY233/Chat2API已经上线,后续统一进行更新维护,此项目不再更新了

本项目由https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api修改而来,感谢大佬的贡献! 重要提示:原项目由于供应链攻击,提交的代码内包含恶意代码,强烈建议不再继续使用。

修改原因:

  1. 原项目中官方接口修改导致回答乱序,API基本不可用
  2. 原项目作者基本不咋更新了
  3. 已去除原项目中包含的恶意代码,欢迎对本项目源码进行审查

更新说明

  1. 修改chat.ts 修改非流式输出接口方法,参考原项目issue 返回的消息带错乱

  2. 更新models.ts 模型列表,支持qwen3-235b-a22b、qwen3-coder-plus、qwen-plus-latest等最新模型

  3. 重新打包新版本的docker镜像,akashrajpuroh1t/qwen-free-api-fix:latest

  4. 已修复源码中恶意代码问题,并重新打包,验证如下:

  • 包含混淆代码在src/api/chat.js文件末尾处,构建完容器内为/app/dist/index.js文件1871行左右,如下图所示红框部分: index.js

  • 修复后去除混淆代码,构建完容器内为/app/dist/index.js文件1951行左右,如下图所示: index-fix.js

模型已通过测试如下:

更新日志

  • v1.0.1 (2025-12-07)

    • 重构默认首页样式和内容,修复部分描述
    • 新增Gemini和Claude适配器
  • v1.0.0-fix (2025-11-23)

    • 修复源码中恶意代码问题,解决构建时报错问题
  • v0.0.23.2 (2025-11-09)

    • 修复回答重复问题:优化流式响应处理逻辑,仅当文本长度增加时才提取增量内容,避免重复输出
  • v0.0.23.1 (2025-08-12)

    • 修复报错:STRING_IS_BLANK-sessionId不能为空
  • v0.0.23 (2025-08-11)

免责声明

逆向API是不稳定的,建议前往阿里云官方 https://dashscope.console.aliyun.com/ 付费使用API,避免封禁的风险。

本组织和个人不接受任何资金捐助和交易,此项目是纯粹研究交流学习性质!

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!

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!

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!

效果示例

服务默认首页

服务启动后,默认首页添加了接入指南和接口说明,方便快速接入,不用来回切换找文档。

index.html

Gemini-cli接入

版本添加了gemini-cli适配器,可以直接在gemini-cli中调用API。

gemini-cli

Claude-code接入

版本添加了Claude-code适配器,可以直接在Claude-code中调用API。

claude-code

验明正身Demo

验明正身

多轮对话Demo

多轮对话

AI绘图Demo

AI绘图

长文档解读Demo

长文本解读

图像解析Demo

图像解析

10线程并发测试

10线程并发测试

接入准备

方法1

通义千问 登录

进入通义千问随便发起一个对话,然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到tongyi_sso_ticket的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

获取tongyi_sso_ticket

方法2

阿里云 登录(如果该账号有服务器等重要资产不建议使用),如果该账号之前未进入过通义千问 ,需要先进入同意协议,否则无法生效。

然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到login_aliyunid_ticket的值,这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer TOKEN

获取login_aliyunid_ticket

多账号接入

你可以通过提供多个账号的tongyi_sso_ticketlogin_aliyunid_ticket,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。

Docker部署

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 qwen-free-api-fix -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai akashrajpuroh1t/qwen-free-api-fix:latest

查看服务实时日志

docker logs -f qwen-free-api-fix

重启服务

docker restart qwen-free-api-fix

停止服务

docker stop qwen-free-api-fix

Docker-compose部署

version: '3'

services:
  qwen-free-api:
    container_name: qwen-free-api-fix
    image: akashrajpuroh1t/qwen-free-api-fix:latest
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai

其他部署

其他部署方式,由于未经过测试,所以不再推荐,建议还是Docker部署使用

接口列表

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

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 [tongyi_sso_ticket/login_aliyunid_ticket]

请求数据:

{
    // 模型名称随意填写
    "model": "qwen",
    // 目前多轮对话基于消息合并实现,某些场景可能导致能力下降且受单轮最大token数限制
    // 如果您想获得原生的多轮对话体验,可以传入上一轮消息获得的id,来接续上下文
    // "conversation_id": "bc9ef150d0e44794ab624df958292300-40811965812e4782bb87f1a9e4e2b2cd",
    "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:

{
    // 如果想获得原生多轮对话体验,此id,你可以传入到下一轮对话的conversation_id来接续上下文
    "id": "bc9ef150d0e44794ab624df958292300-40811965812e4782bb87f1a9e4e2b2cd",
    "model": "qwen",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "我是阿里云研发的超大规模语言模型,我叫通义千问。"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1710152062
}

About

🚀 阿里通义千问3大模型逆向API【特长:六边形战士】,支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读、图像解析、联网检索、多轮对话,零配置部署,多路token支持,自动清理会话痕迹,仅供测试,如需商用请前往官方开放平台。

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