DDG Chat

Déployez gratuitement votre backend API ChatGPT sur diverses plateformes en un seul clic

Prend en charge Vercel, Cloudflare Workers, Docker, Render, etc.

Supporte les modèles GPT4o mini, Claude 3 Haiku, Llama 3.1 70B, Mixtral 8x7B

Tous les modèles fournis anonymement par DuckDuckGo

Déploiement en un clic

Déploiement manuel

Vercel / Cloudflare Workers / Docker / Render / Hugging Face / Plus sans serveur

API de démonstration

N'abusez pas

• https://chatcfapi.r12.top

Utilisation recommandée

Utilisez une application ChatGPT tierce pour appeler l'interface, par exemple :

• ChatSuivantWeb
• traduction immersive

Interface d'appel

Demande de conversation

Exemple (veuillez remplacer chatcfapi.r12.top par votre propre nom de domaine déployé) :

curl --request POST ' https://chatcfapi.r12.top/v1/chat/completions ' 
  --header ' Content-Type: application/json ' 
  --data ' {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好！"
      }
    ],
    "model": "gpt-4o-mini",
    "stream": true
  } '

Requête de modèle

Exemple (veuillez remplacer chatcfapi.r12.top par votre propre nom de domaine déployé) :

Visitez http://chatcfapi.r12.top/v1/models pour afficher les modèles actuellement pris en charge

Modèles pris en charge

Le nom du modèle est obtenu simultanément à partir de la capture de la page Web DDG (les modèles inconnus seront redirigés vers le modèle gpt-4o-mini)

• gpt-4o-mini
• claude-3-haïku
• lama-3.1-70b
• mixtral-8x7b

Déploiement manuel

Étant donné que l'API DDG limite le nombre de simultanéités pour une seule IP, il est recommandé d'utiliser Vercel pour le déploiement. Si vous utilisez un déploiement local tel que Docker, veuillez vous assurer que le projet s'exécute dans le pool d'agents.

Vercel

Méthode 1 : déploiement de l'entrepôt Cloud Fork

1. Forkez ce référentiel sur votre Github
2. Accédez à la page Web Vercel New Project et Import l'entrepôt que vous venez de créer.
3. Cliquez sur Deploy

Méthode 2 : Déploiement d’un entrepôt de clone local

1. Assurez-vous d’abord d’avoir un environnement Nodejs
2. Exécutez la commande suivante :

npm i -g vercel
vercel login
git clone https://github.com/leafmoes/DDG-Chat.git ddg-chat
cd ddg-chat
npm run publish

Méthode 3 : Déploiement en un clic

Rendre

1. Forkez ce référentiel sur votre Github
2. Cliquez sur le bouton ci-dessous pour accéder au site officiel de Render, Import l'entrepôt que vous venez de créer, puis suivez le processus de déploiement normal.

Travailleurs Cloudflare

Première méthode :

1. Accédez à la console Cloudflare Workers and Pages et créez un Workers
2. Entrez les paramètres Workers et définissez兼容性标志sur nodejs_compat au moment运行时
3. Collez le code contenu dans ce fichier dans vos Workers et cliquez sur Déployer

Deuxième méthode :

1. Assurez-vous d’abord d’avoir un environnement Nodejs
2. Exécutez d’abord la commande suivante :

npm i -g wrangler
wrangler login
git clone https://github.com/leafmoes/DDG-Chat.git ddg-chat
cd ddg-chat
npm install

3. Ouvrez le fichier /api/index.js, décommentez la dernière ligne, puis exécutez npm run publish:cf

Visage câlin

1. Créer un nouvel espace : Créer un nouvel espace

    Space name：ddg-chat
   License： MIT
   Select the Space SDK： docker （Blank）
   Space hardware： free
   

2. Pour définir les variables d'environnement, accédez à Paramètres -> Variables et secrets -> Variables. Il semble que API_PREFIX doive être défini pour configurer les variables d'environnement. En raison de la restriction du câlin ? Les variables d'environnement sont dans le message

3. Modifiez le fichier README.md et ajoutez app_port: 8787 dans les métadonnées. Ce 8787 dépend du port de votre image Docker.

4. Ajouter le fichier Dockerfile :

    FROM docker.io/leafmoes/ddg-chat:latest
   

Docker

Méthode 1 : construction en ligne de commande

docker run -it -d --name ddg-chat -p 8787:8787 leafmoes/ddg-chat:latest

Méthode 2 : Construire à l'aide du fichier docker-compose.yml

Téléchargez et enregistrez le fichier docker-compose.yml, puis exécutez docker-compose up -d dans le répertoire où se trouve le fichier pour démarrer le service.

Commandes liées à Docker

docker logs -f ddg-chat # 查看服务实时日志
docker restart ddg-chat # 重启服务
docker stop ddg-chat # 停止服务

variables d'environnement

 # API 服务使用的端口
PORT = 8787
# API 调用的前缀地址
API_PREFIX = ' / '
# 作为调用 API 验证的 API Key
API_KEY = ' dummy_key '
# 向 DDG 发送请求失败的重试次数
MAX_RETRY_COUNT = 3
# 向 DDG 发送请求失败的重试延迟，单位 ms
RETRY_DELAY = 5000

FAQ

1. Quelles sont les limites du déploiement de Vercel ?
   • La version gratuite a une durée de requête API unique de 60 secondes.
   • La version gratuite propose 100 000 appels API par mois
   • Documentation officielle - Limitations des fonctions Vercel
2. Est-il prévu d’ajouter des applications frontales ?
   • Si cela n'est pas pris en compte, veuillez utiliser d'autres excellents projets, tels que : ChatNextWeb
3. Pourquoi l'erreur 429 ERR_SERVICE_UNAVAILABLE est-elle signalée ? Comment la résoudre ?
   • Les applications non Vercel sont sujettes à ce problème. Étant donné que l'API DDG limite la concurrence IP unique, il est recommandé de réduire le degré de concurrence et d'utiliser un pool de proxy pour les requêtes.

groupe de communication

Télégramme

Contributeurs

LICENCE

Licence MIT