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<title>API 接口说明</title>
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body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 20px; }
h1 { color: #333; }
.endpoint { margin: 20px 0; padding: 15px; background: #f5f5f5; border-radius: 5px; }
.method { font-weight: bold; color: #007bff; }
.url { color: #28a745; }
.description { margin-top: 10px; }
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</head>
<body>
<h1>API 接口说明</h1>
<h2>项目概述</h2>
<p>这是一个基于 FastAPI 实现的通义千问 API 代理服务器，用于转发和处理与通义千问 API 的通信。</p>
<h2>主要功能</h2>
<ul>
<li>模型列表获取 API</li>
<li>聊天完成 API</li>
<li>支持流式响应</li>
<li>内置模型列表缓存机制</li>
<li>自动重试机制</li>
</ul>
<h2>环境要求</h2>
<ul>
<li>Python 3.7+</li>
<li>FastAPI 0.104.1+</li>
<li>Uvicorn 0.24.0+</li>
<li>HTTPX 0.25.1+</li>
</ul>
<h2>安装步骤</h2>
<ol>
<li>克隆项目到本地</li>
<li>安装依赖：
<pre><code>pip install -r requirements.txt</code></pre>
</li>
<li>使用 Docker（可选）：
<pre><code>docker build -t qwen-api-proxy .
docker run -p 8000:8000 qwen-api-proxy</code></pre>
</li>
</ol>
<h2>运行服务</h2>
<pre><code>python qwen.py</code></pre>
<p>或使用 uvicorn：</p>
<pre><code>uvicorn qwen:app --host 0.0.0.0 --port 8000</code></pre>
<p>服务将在 <a href="http://localhost:8000">http://localhost:8000</a> 上运行。</p>
<h2>错误处理</h2>
<ul>
<li>服务内置了自动重试机制，最多重试3次</li>
<li>500错误或HTML响应会触发重试</li>
<li>401错误表示未授权，需要检查token</li>
<li>400错误表示请求参数有误</li>
</ul>
<h2>获取 API Key</h2>
<ol>
<li>访问 <a href="https://chat.qwenlm.ai/">https://chat.qwenlm.ai/</a> 并登录</li>
<li>打开浏览器开发者工具（通常按 F12）</li>
<li>切换到"应用程序"选项卡</li>
<li>在左侧菜单中选择"Cookies" -> "https://chat.qwenlm.ai"</li>
<li>找到名称为"token"的cookie</li>
<li>复制其值，这就是你的API Key</li>
</ol>
<h2>许可证</h2>
<p>本项目采用 MIT License 开源许可证。</p>
<div class="endpoint">
<div class="method">GET</div>
<div class="url">/api/models</div>
<div class="description">
获取可用模型列表<br>
请求头需要包含 Authorization: Bearer {api_key}
</div>
</div>
<div class="endpoint">
<div class="method">POST</div>
<div class="url">/api/chat/completions</div>
<div class="description">
与模型进行对话<br>
请求头需要包含 Authorization: Bearer {api_key}<br>
支持流式响应（stream: true）
</div>
</div>
</body>
</html>