OpenAI代理服务：解决API访问限制的利器

Ray

openai-proxy

OpenAI代理服务：打破地域限制的桥梁

在人工智能快速发展的今天，OpenAI的API服务为众多开发者和企业提供了强大的语言模型能力。然而，由于地理位置限制和安全考虑，部分地区的用户在直接访问OpenAI API时可能会遇到困难。为了解决这一问题，OpenAI代理服务应运而生，成为连接开发者与OpenAI服务的重要桥梁。

为什么需要OpenAI代理？

绕过地理限制：某些国家和地区的IP可能被OpenAI限制访问，使用代理可以有效规避这一问题。
保护API密钥：通过代理服务，可以避免在客户端直接暴露API密钥，提高了应用的安全性。
流量控制与监控：代理服务可以实现对API调用的统一管理，便于监控使用情况和控制成本。

OpenAI代理的工作原理

OpenAI代理本质上是一个中间层服务，它接收来自客户端的请求，然后以自己的身份转发给OpenAI的API服务器。这个过程可以简单描述为：

客户端发送请求到代理服务器
代理服务器验证请求的合法性
代理服务器使用自己的API密钥向OpenAI发送请求
代理服务器接收OpenAI的响应并返回给客户端

OpenAI Proxy Workflow

实现OpenAI代理服务的方法

1. 使用Deno Deploy

Deno是一个现代的JavaScript/TypeScript运行时，Deno Deploy则提供了一个简单的方式来部署Deno应用。以下是使用Deno Deploy创建OpenAI代理的步骤：

访问Deno Deploy并创建新项目
将以下代码复制到项目中：

import { serve } from "https://deno.land/std@0.177.0/http/server.ts";

const OPENAI_API_HOST = "api.openai.com";
const ANTHROPIC_API_HOST = "api.anthropic.com";

serve(async (req) => {
  const url = new URL(req.url);
  const forwardUrl = new URL(url.pathname + url.search, `https://${OPENAI_API_HOST}`);

  const headers = new Headers(req.headers);
  headers.delete("host");

  const response = await fetch(forwardUrl, {
    method: req.method,
    headers,
    body: req.body,
  });

  return response;
});

部署项目并获取部署URL

2. 使用Cloudflare Workers

Cloudflare Workers提供了另一种快速部署代理服务的方法：

登录Cloudflare账户并创建新的Worker
将以下代码粘贴到Worker中：

addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(handleRequest(event.request))
})

async function handleRequest(request) {
  const url = new URL(request.url)
  url.host = 'api.openai.com'
  
  const modifiedRequest = new Request(url.toString(), {
    headers: request.headers,
    method: request.method,
    body: request.body,
    redirect: 'follow'
  })
  
  const response = await fetch(modifiedRequest)
  return response
}

保存并部署Worker

使用OpenAI代理服务

一旦部署了代理服务，就可以在应用中使用它了。以下是在不同编程语言中使用代理的示例：

Python

import openai

openai.api_key = "your-api-key"
openai.api_base = "https://your-proxy-url.com/v1"

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
  ]
)
print(response.choices[0].message.content)

JavaScript

import { Configuration, OpenAIApi } from "openai";

const configuration = new Configuration({
  apiKey: "your-api-key",
  basePath: "https://your-proxy-url.com/v1",
});
const openai = new OpenAIApi(configuration);

const response = await openai.createChatCompletion({
  model: "gpt-3.5-turbo",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello, how are you?" }],
});
console.log(response.data.choices[0].message.content);