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An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/llm-red-team/hailuo-free-api
🚀 海螺AI大模型逆向API【特长：超自然语音】，支持高速流式输出、语音合成、联网搜索、长文档解读、图像解析、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。
https://github.com/llm-red-team/hailuo-free-api
chat-api chatbot chatgpt-api hailuoai hailuoai-api llm minimax
Last synced: 12 days ago
JSON representation
🚀 海螺AI大模型逆向API【特长：超自然语音】，支持高速流式输出、语音合成、联网搜索、长文档解读、图像解析、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。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/llm-red-team/hailuo-free-api
- Owner: LLM-Red-Team
- License: gpl-3.0
- Created: 2024-04-30T10:28:04.000Z (9 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-12-13T17:59:08.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2025-01-04T19:07:52.625Z (19 days ago)
- Topics: chat-api, chatbot, chatgpt-api, hailuoai, hailuoai-api, llm, minimax
- Language: TypeScript
- Homepage: https://platform.minimaxi.com
- Size: 1.79 MB
- Stars: 175
- Watchers: 5
- Forks: 59
- Open Issues: 3
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Hailuo AI Free 服务
[](LICENSE)
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。
还有以下十个free-api欢迎关注：
Moonshot AI（Kimi.ai）接口转API [kimi-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api)
ZhipuAI (智谱清言) 接口转API [glm-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/glm-free-api)
阶跃星辰 (跃问StepChat) 接口转API [step-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/step-free-api)
阿里通义 (Qwen) 接口转API [qwen-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/qwen-free-api)
秘塔AI (Metaso) 接口转API [metaso-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/metaso-free-api)
字节跳动（豆包）接口转API [doubao-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/doubao-free-api)
字节跳动（即梦AI）接口转API [jimeng-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/jimeng-free-api)
讯飞星火（Spark）接口转API [spark-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/spark-free-api)
深度求索（DeepSeek）接口转API [deepseek-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/deepseek-free-api)
聆心智能 (Emohaa) 接口转API [emohaa-free-api](https://github.com/LLM-Red-Team/emohaa-free-api)
## 目录
* [免责声明](#免责声明)
* [效果示例](#效果示例)
* [接入准备](#接入准备)
* [多账号接入](#多账号接入)
* [Docker部署](#Docker部署)
* [Docker-compose部署](#Docker-compose部署)
* [Render部署](#Render部署)
* [Vercel部署](#Vercel部署)
* [原生部署](#原生部署)
* [推荐使用客户端](#推荐使用客户端)
* [接口列表](#接口列表)
* [对话补全](#对话补全)
* [创建语音](#创建语音)
* [官方发音人](#官方发音人)
* [克隆发音人](#克隆发音人)
* [自定义发音人映射](#自定义发音人映射)
* [创建转录](#创建转录)
* [文档解读](#文档解读)
* [图像解析](#图像解析)
* [_token存活检测](#_token存活检测)
* [注意事项](#注意事项)
* [Nginx反代优化](#Nginx反代优化)
* [Token统计](#Token统计)
* [Star History](#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！**
## 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](https://hailuoai.com/) 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
```shell
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
```shell
docker logs -f hailuo-free-api
```
重启服务
```shell
docker restart hailuo-free-api
```
停止服务
```shell
docker stop hailuo-free-api
```
### Docker-compose部署
```yaml
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](https://github.com/LLM-Red-Team/free-api-hub/#Render%E5%AE%B9%E5%99%A8%E4%BF%9D%E6%B4%BB)**
1. fork本项目到你的github账号下。
2. 访问 [Render](https://dashboard.render.com/) 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。
```shell
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
```shell
npm i
```
安装PM2进行进程守护
```shell
npm i -g pm2
```
编译构建，看到dist目录就是构建完成
```shell
npm run build
```
启动服务
```shell
pm2 start dist/index.js --name "hailuo-free-api"
```
查看服务实时日志
```shell
pm2 logs hailuo-free-api
```
重启服务
```shell
pm2 reload hailuo-free-api
```
停止服务
```shell
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](https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat) 二次开发的LobeChat [https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat](https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat)
由 [时光@](https://github.com/SuYxh) 二次开发的ChatGPT Web [https://github.com/SuYxh/chatgpt-web-sea](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](https://dify.ai/) 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](https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/chat-completions-api) 兼容。
**POST /v1/chat/completions**
header 需要设置 Authorization 头部：
```
Authorization: Bearer [_token]
```
请求数据：
```json
{
// 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：
```json
{
"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](https://platform.openai.com/docs/api-reference/audio/createSpeech) 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：
```json
{
// 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](https://platform.openai.com/docs/api-reference/audio/createTranscription) 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：
```json
{
"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：
```json
{
// 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：
```json
{
"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：\n\n1. 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。\n\n2. 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。\n\n3. 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。\n\n4. 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。\n\n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](https://platform.openai.com/docs/guides/vision) 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：
```json
{
"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：
```json
{
"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：
```json
{
"token": "eyJhbGciOiJIUzUxMiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."
}
```
响应数据：
```json
{
"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。
```nginx
# 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
[](https://star-history.com/#LLM-Red-Team/hailuo-free-api&Date)