fgpt

適用於 OpenAI GPT-3.5-turbo 的免費反向代理和 CLI 工具

它允許您使用 GPT-3.5 API，無需註冊 API 金鑰或付費使用。

？ OpenAI GPT-3.5-turbo 免費使用，無需任何帳戶或 API 金鑰
？請勿在生產中使用，僅供個人使用/測試

特徵

• REPL模式，可以互動輸入問題並得到答案
• 反向代理模式，可以透過本機伺服器使用OpenAI OpenAPI
• CLI模式，具有shell管道、檔案輸入、程式碼輸出等。
• ？支援https代理和socks5代理

下載預編譯的二進位文件

• Linux x64 可執行二進位文件
• Mac M1/M2 可執行二進位文件
• Windows（即將推出）
• 或透過 Docker
• 或從原始碼建置（見下文，需要貨物）

  cargo install fgpt

如何使用

 # To get answers from GPT-3.5
fgpt " How to get a domain's MX record on linux shell? "

# Output plain code -c/--code
fgpt -c " Write python code to reverse a string "

# With pipe
cat README.md | fgpt " summarize for reddit post "

# With stdin
fgpt " Convert the follow csv data to json, without any description " < contacts.csv

# With file -f/--file
fgpt -f contacts.csv  " Convert the follow csv data to json, without any description "

# REPL mode
fgpt
>> Write a javascript code to reverse a string
...

使用http代理

如果無法連接，可以嘗試使用代理。支援 HTTP 和 SOCKS5 代理程式。例如：

 # 1. pass the proxy address by -p/--proxy
fgpt -p ' socks5://127.0.0.1:9080 ' " Linux command to list files in a directory "

# 2. pass the proxy address by environment variable
export HTTPS_PROXY= ' socks5://127.0.0.1:9080 '
fgpt " Linux command to list files in a directory "

# 3. use alias to set the proxy address
alias fgpt= ' fgpt -p "socks5://127.0.0.1:9080" '
fgpt " Linux command to list files in a directory "

轉儲統計數據

fgpt --stats " Linux command to list files in a directory " 

由碼頭工人使用

docker run -it --rm shenjinti/fgpt " Linux command to list files in a directory " 

如何使用反向代理

提供 ChatGPT 的免費自架 API 存取。如果您想使用 OpenAI API 而無需註冊 API 金鑰，這非常有用。

1.啟動伺服器

fgpt -s 127.0.0.1:4090

您的本機伺服器現在將運行並可存取： http://127.0.0.1:4090/v1/chat/completions v1/chat/completions

2. OpenAI 庫的使用範例

 import openai
import sys
openai . api_key = 'nothing'
openai . base_url = "http://127.0.0.1:4090/v1/"

completion = openai . chat . completions . create (
    model = "gpt-3.5-turbo" ,
    messages = [
        { "role" : "user" , "content" : "Write a javascript simple code" },
    ],
    stream = True ,
)

for chunk in completion :
    print ( chunk . choices [ 0 ]. delta . content , end = '' )
    sys . stdout . flush ()

print ()

或使用curl進行測試：

curl -X POST -H " Content-Type: application/json " -d ' {"model":"gpt-3.5-turbo",
"messages":[{"role":"user","content":"Write a javascript simple code"}], 
"stream":true} ' 
http://127.0.0.1:4090/v1/chat/completions

curl -X POST -H " Content-Type: application/json " -d ' {"model":"gpt-3.5-turbo",
"messages":[{"role":"user","content":"Write a javascript simple code"}]} ' 
http://127.0.0.1:4090/v1/chat/completions