海洛免费API

Hailuo AI Free 服务

支持高速流式输出、支持多轮对话、支持语音合成、语音识别、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。

与ChatGPT接口完全兼容。

还有以下八个free-api欢迎关注：

Moonshot AI（Kimi.ai）接口转API kimi-free-api

ZhipuAI (智谱清言) 接口转API glm-free-api

阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API step-free-api

阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api

秘塔AI (Metaso) 接口转API metaso-free-api

讯飞星火（Spark）接口转API spark-free-api

深度求索（DeepSeek）接口转API deepseek-free-api

聆心智能 (Emohaa) 接口转API emohaa-free-api

目录

• 免责声明
• 在线体验
• 效果示例
• 接入准备
  • 多账号接入
• Docker部署
  • Docker-compose部署
• Render部署
• Vercel部署
• 原生部署
• 推荐使用客户端
• 接口列表
  • 对话补全
  • 创建语音
    • 官方发音人
    • 克隆发音人
    • 自定义发音人映射
  • 创建转录
  • 文档解读
  • 图像解析
  • _token存活检测
• 注意事项
  • Nginx反代优化
  • Token统计
• Star History

免责声明

逆向API是不稳定的，建议前往MiniMax官方 https://www.minimaxi.com/platform 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！

在线体验

此链接仅临时测试功能，只有一路并发，如果遇到异常请稍后重试，建议自行部署使用。

https://udify.app/chat/uqBly3aW1LTwzzb3

效果示例

验明正身Demo

语音合成Demo

语音合成就是创建语音

语音识别Demo

语音识别就是创建转录

多轮对话Demo

联网搜索Demo

长文档解读Demo

图像解析Demo

接入准备

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

多账号接入

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。

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 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

Docker-compose部署

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

Render部署

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

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。

Vercel部署

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

原生部署

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

推荐使用客户端

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

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 [_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

创建语音接口，与openai的 audio-create-speech-api 兼容，只支持mp3格式输出。

官方发音人

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

克隆发音人

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_******************。

自定义发音人映射

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

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。"
}

文档解读

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：nn1. 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。nn2. 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。nn3. 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。nn4. 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。nn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
}

图像解析

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
}

_token存活检测

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
}

注意事项

Nginx反代优化

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;

Token统计

由于推理侧不在hailuo-free-api，因此token不可统计，将以固定数字返回。

Star History