
在人工智能快速发展的今天,ChatGPT作为一款强大的语言模型,吸引了全球开发者和用户的关注。然而,由于各种原因,很多人无法直接访问ChatGPT的服务。为了解决这个问题,一个名为WarpGPT的开源项目应运而生,为用户提供了一种绕过限制、连接AI的新方式。
WarpGPT主要实现了以下几个核心功能:
绕过Cloudflare:通过逆向工程ChatGPT的前端,WarpGPT成功实现了绕过Cloudflare的防护机制,让更多用户能够访问ChatGPT的服务。
官方API代理:WarpGPT提供了对ChatGPT官方API的代理服务,使得用户可以更方便地调用API,而不必担心地域限制等问题。
接口转换:将ChatGPT前端接口转换为标准API格式,支持通过access_token进行访问,为开发者提供了更灵活的使用方式。
支持多种端口:WarpGPT开放了多个端口,包括前端逆向接口、WebSocket接口、官方API代理等,满足不同场景下的使用需求。

WarpGPT提供了多种API接口,以满足不同的使用需求:
/backend-api/*:前端逆向接口/backend-api/conversation/ws:前端WebSocket逆向为原数据流格式/api/* 和 /public-api/*:前端逆向接口/v1/*:官方API代理/r/v1/chat/completions:前端接口转标准API,支持流式传输/r/v1/chat/completions/ws:前端WebSocket转标准API,支持流式传输/r/v1/images/generations:图像生成API(仅支持GPT-4账户)/getsession:实现会话token刷新和获取/token:获取ArkoseToken这些接口为开发者提供了丰富的选择,可以根据具体需求选择合适的API进行调用。
WarpGPT的部署过程相对简单,支持传统的代码部署和Docker容器化部署两种方式。
配置文件:
harPool目录中添加har文件,用于登录验证和GPT-4对话验证。.env.temp文件,重命名为.env,并根据需要修改配置项。运行: 执行以下命令即可运行WarpGPT:
go build && ./WarpGPT
克隆代码:
git clone https://github.com/oliverkirk-sudo/WarpGPT.git
cd WarpGPT
配置:
正确配置.env文件,并在harPool中放入har文件。注意将host设置为0.0.0.0。
构建和运行Docker容器:
docker build -t warpgpt .
docker run -d -p 5000:5000 warpgpt
通过这两种方式,用户可以根据自己的需求和环境选择合适的部署方式。
WarpGPT提供了多个配置选项,可以通过.env文件进行设置:
proxy:代理地址(可选)port:程序运行端口host:可访问IP,设置为0.0.0.0允许所有IP访问verify:是否对访问进行验证auth_key:访问验证密钥arkose_must:是否强制GPT-3.5进行验证OpenAI_HOST:OpenAI网页API接口地址openai_api_host:OpenAI官方API接口proxy_pool_url:代理池链接(可选,使用ipidea服务)log_level:日志等级redis_address、redis_passwd、redis_db:Redis相关配置(使用代理池时需要)这些配置选项使得WarpGPT可以根据不同的使用场景进行灵活调整。

WarpGPT在提供便利的同时,也存在一些局限性:
尽管如此,WarpGPT仍然为许多用户提供了一种可行的方案来访问ChatGPT的服务。
作为一个开源项目,WarpGPT得到了社区的广泛关注和支持。目前,该项目在GitHub上已获得了241颗星和56次fork,显示出其受欢迎程度。
然而,值得注意的是,项目的主要开发者表示由于需要准备毕业论文,暂时没有时间对问题进行修复,项目已被存档。这意味着WarpGPT可能不会在短期内得到积极的维护和更新。
尽管如此,WarpGPT的源代码仍然对社区开放,感兴趣的开发者可以在此基础上进行改进和扩展。未来,如果有新的贡献者加入,项目可能会重新焕发活力。
WarpGPT作为一个创新的开源项目,为解决ChatGPT访问限制问题提供了一种可行的解决方案。它不仅为用户提供了便利,也为开发者提供了一个学习和研究ChatGPT API的平台。
虽然项目目前处于存档状态,但其核心思想和实现方式仍然具有重要的参考价值。对于那些希 望深入了解AI API代理和逆向工程的开发者来说,WarpGPT无疑是一个很好的学习资源。
随着AI技术的不断发展,我们期待看到更多类似WarpGPT这样的创新项目涌现,推动AI应用的普及和发展。同时,也希望开源社区能够继续关注和支持这类项目,共同打造更加开放、友好的AI生态系统。


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