4k star!升级版OneAPI,助力 Dify 兼容 OpenAI 格式

最近用 dify 搭建了不少智能体,不过 dify 有一个缺陷。

相信用过的朋友会有同样的感受:它的 API 和 Open AI 不兼容

这就导致一个应用中,用到 dify 的地方,还必须重新写一套 LLM 的调用逻辑。

很是麻烦,怎么搞?

前段时间,和大家分享过大模型分发和管理神器 OneAPI:

所有大模型一键封装成OpenAI协议

并接入了多款大模型 API:

盘点 9 家免费且靠谱的AI大模型 API,统一封装,任性调用!

实现一个接口聚合不同的大模型,再统一转换为 OpenAI 的 API,遗憾的是不支持 Dify 接入

最近看到一款开源项目 NewAPI:对 OneAPI 进行了二次开发,实现了对 Dify 的支持。终于,Dify API 也可以通过 OpenAI 统一分发了!

话不多说,上实操!

1. 服务部署

项目:https://github.com/Calcium-Ion/new-api

推荐使用 docker 部署:

数据库使用 SQLite 的部署命令

docker run -d --name newapi --restart always -p 3007:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v ./data:/data calciumion/new-api:latest

当然,也支持 Docker Compose 的方式:

# 先下载项目到本地
git clone https://github.com/Calcium-Ion/new-api.git
# 然后修改 docker-compose.yml 文件
# 最后启动
docker-compose up -d

2. NewAPI 使用

2.1 登录

本地浏览器通过 IP + 端口的形式进行访问,初始账号密码:root 123456。

2.2 渠道

相信用过 OneAPI 的朋友,应该不陌生:渠道用于添加不同厂商的大模型。

点击「控制台-渠道-添加渠道」,在支持的渠道里选择 Dify:

然后,在代理这里:需填入 dify 的 IP地址+端口号。

注意:图中的http://host.docker.internal:3006 用于从Docker容器内部访问宿主机的网络,不过只能在Windows和Mac版本的 Docker 中使用。Linux 用户需要改为本机的 IP 地址(同一局域网内即可,无需公网 IP)。

清空下方所有模型,填入模型名称 dify:

然后,在最下方填入 dify 应用中获取的密钥:

最后,来测试一下吧,一般只要 IP+端口号没问题,这里都能通过:

此外,New API 完美兼容 OneAPI 的数据库,可直接迁移 OneAPI 的数据库(one-api.db),无需同时维护OneAPI 和 NewAPI 两个项目。

2.3 PlayGround

相比 Dify,作者贴心地新增了 PlayGround,方便可视化模型效果。

模型选择我们之前在 Dify 上搭建的搜索引擎智能体:

2.4 令牌

要在本地客户端调用,还需一个 api_key。添加令牌:

2.5 更多

此外,相比 OneAPI,NewAPI 这个项目还增加了更多实用功能,比如下方的调用量数据看板,同时也增加了支付接口,新一代大模型网关与AI资产管理系统,当之无愧!

写在最后

本文介绍了大模型接口管理工具-NewAPI,除了 Dify 之外,还支持 Midjourney 绘图接口。有需要的朋友快去试试。

如果对你有帮助,欢迎点赞收藏备用。


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### 关于 Dify API 的使用 Dify 是一款支持多种大模型集成的应用开发框架,其核心功能之一是通过 API 提供灵活的知识管理能力。以下是关于如何获取和使用 Dify API 文档以及示例教程的相关说明。 #### 获取 Dify API 使用文档 官方提供了详细的 API 接口列表用于开发者调用知识库相关功能[^2]。可以通过访问以下链接来查看完整的 API 文档: - 官方地址:[Dify 中的知识库 API 列表](https://z0yrmerhgi8.feishu.cn/wiki/VzQjwhpEjiQH2okq1f3cTBMcn0x)[^2] 此页面涵盖了所有可用的接口定义、请求参数结构、返回数据格式等内容,适合初学者快速上手并深入理解。 #### 示例代码展示 下面是一个简单的 Python 脚本示例,演示如何利用 Dify API 创建一个新的知识条目: ```python import requests def create_knowledge_entry(api_key, title, content): url = "https://api.dify.com/v1/knowledge_entries" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json", } payload = { "title": title, "content": content } response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 201: print(f"Knowledge entry created successfully with ID: {response.json()['id']}") else: print(f"Failed to create knowledge entry. Error: {response.text}") # 替换为实际的 API 密钥 create_knowledge_entry("your_api_key_here", "Example Title", "This is an example of a new knowledge entry.") ``` 上述脚本实现了向 Dify 平台上传新知识的功能,并展示了基本的身份验证机制与 POST 请求方法。 #### 注意事项 在尝试以上操作之前,请确保已注册账户并获得有效的 API Key。此外,在生产环境中应妥善保管密钥信息以防泄露风险。
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