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🚀 秘塔AI搜索逆向API白嫖测试【特长:超强检索超长输出】,支持高速流式输出、超强联网搜索(全网or学术以及简洁、深入、研究三种模式),零配置部署,多路token支持

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LLM-Red-Team/metaso-free-api

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Metaso AI Free 服务

支持高速流式输出、支持秘塔AI超强联网搜索(全网or学术以及简洁、深入、研究三种模式),零配置部署,多路token支持。

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

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

智谱AI (智谱清言) 接口转API glm-free-api

阿里通义 (Qwen) 接口转API qwen-free-api

讯飞星火(Spark)接口转API spark-free-api

MiniMax(海螺AI)接口转API hailuo-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

逆向API是不稳定的,建议前往秘塔AI官方 https://metaso.cn/ 使用,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,如果遇到异常请稍后重试,建议自行部署使用。

https://udify.app/chat/46rRHl5xoVa4m1lo

效果示例

三种搜索模式(简洁、深入、研究)

简洁和深入搜索模式

研究搜索模式

Dify工作流妙用

Dify工作流妙用

接入准备

秘塔AI搜索 获取uidsid并使用-拼接:

进入秘塔AI搜索,登录账号(建议登录账号,否则可能遭遇奇怪的限制),然后F12打开开发者工具,从Application > Cookies中找到uidsid的值。

将uid和sid拼接:uid-sid,如 65e91a6b2bac5b600dd8526a-5e7acc465b114236a8d9de26c9f41846

这将作为Authorization的Bearer Token值:Authorization: Bearer uid-sid

获取uid-sid

多账号接入

注意:目前怀疑秘塔对IP地址的总搜索次数有限制,建议加入IP轮换

你可以通过提供多个账号的uid-sid并使用,拼接提供:

Authorization: Bearer uid-sid1,uid-sid2,uid-sid3

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 metaso-free-api -p 8000:8000 -e TZ=Asia/Shanghai vinlic/metaso-free-api:latest

查看服务实时日志

docker logs -f metaso-free-api

重启服务

docker restart metaso-free-api

停止服务

docker stop metaso-free-api

Docker-compose部署

version: '3'

services:
  metaso-free-api:
    container_name: metaso-free-api
    image: vinlic/metaso-free-api:latest
    restart: always
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    labels:
      - vinlic.scope.metaso=metaso

  watchtower:
    image: containrrr/watchtower
    restart: unless-stopped
    command:
      --cleanup
      --scope metaso
      --interval 600
      --include-restarting
      # 可以配置通知地址,具体支持列表请查看:https://containrrr.dev/shoutrrr/v0.8/services/overview/
      # --notification-url="bark://{填入bark的token}@api.day.app/{填入bark的token}/metaso-image-just-updated?title=Notification"
    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock

Render部署

注意:部分部署区域可能无法连接metaso,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/metaso-free-api
cd metaso-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 "metaso-free-api"

查看服务实时日志

pm2 logs metaso-free-api

重启服务

pm2 reload metaso-free-api

停止服务

pm2 stop metaso-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!

Clivia 二次开发的LobeChat https://github.com/Yanyutin753/lobe-chat

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:

{
    // 全网model名称支持 -> 简洁:concise / 深入:detail / 研究:research
    // 学术model名称支持 -> 学术-简洁:concise-scholar / 学术-深入:detail-scholar / 学术-研究:research-scholar
    // model乱填的话,可以通过tempature参数来控制(但不支持学术):简洁:< 0.4 / 深入:>= 0.4 && < 0.7 / 研究:>= 0.7
    // model乱填的话,还可以通过消息内容包含指令来控制:↓↓↓
    // 简洁 -> 简洁搜索小米su7 / 深入 -> 深入搜索小米su7 / 研究 -> 研究搜索小米su7
    // 学术-简洁 -> 学术简洁搜索:小米su7 / 学术-深入 -> 学术深入搜索小米su7 / 学术研究 -> 学术研究搜索小米su7
    // 优先级:model > 消息内容指令 > tempature
    "model": "concise",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "秘塔AI"
        }
    ],
    // 如果使用SSE流请设置为true,默认false
    "stream": false
}

响应数据:

{
    "id": "8466827997659213824",
    "model": "concise",
    "object": "chat.completion",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "秘塔AI搜索是上海秘塔网络科技有限公司在2024年初推出的一款新产品,被誉为中国版Perplexity。它利用自研的大模型MetaLLM,能够直接对用户的提问进行理解和回答,提供结构化、准确、直接的搜索结果,并明确列出来源参考,无需科学上网,解决了语言理解上的误差[[1]]。秘塔AI搜索通过其强大的语义理解能力和全网搜索功能,为用户提供了一个高效、无广告、信息丰富的搜索体验[[2]]。此外,秘塔AI搜索的特点包括没有广告,直达结果;结构化信息展示;以及信息来源追溯,为每条搜索结果提供了来源链接,用户可以轻松溯源验证信息的出处和可靠性[[4]]。秘塔科技成立于2018年4月,是一家新锐科技公司,致力于运用AI技术赋能专业场景,进行技术研发与产品落地[[3]]。\n"
            },
            "finish_reason": "stop"
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 1,
        "completion_tokens": 1,
        "total_tokens": 2
    },
    "created": 1712859314
}

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": "65e91a6b2bac5b600dd8526a-5e7acc465b114236a8d9de26c9f41846"
}

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metaso-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metaso-free-api,因此token不可统计,将以固定数字返回。

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