WebAI2API

WebAI2API

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📑 目录

• 快速部署
• 快速开始
• 使用方法
• API 接口
• 设备配置参考

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📝 项目简介

WebAI2API 是一个基于 Camoufox (Playwright) 的网页版 AI 服务转通用 API 的工具。通过模拟人类操作与 LMArena、Gemini 等网站交互, 提供兼容 OpenAI 格式 的接口服务, 同时支持 多窗口并发 与 多账号管理(浏览器实例数据隔离)。

✨ 主要特性

• 🤖 拟人交互: 模拟人类打字与鼠标轨迹, 通过特征伪装规避自动化检测
• 🔄 接口兼容: 提供标准 OpenAI 格式接口, 支持流式响应与心跳保活
• 🚀 并发隔离: 支持多窗口并发执行, 可配置独立代理,实现多账号浏览器实例级数据隔离
• 🛡️ 稳定防护: 内置任务队列、负载均衡、故障转移、错误重试等基础功能
• 🎨 网页管理: 提供可视化管理界面, 支持实时日志查看、VNC 连接、适配器管理等

📋 支持列表

网站名称	文本生成	图片生成	视频生成
LMArena	✅	✅	🚫
Gemini Enterprise Business	✅	✅	✅
Nano Banana Free	🚫	✅	🚫
zAI	✅	✅	🚫
Google Gemini	✅	✅💧	✅💧
ZenMux	✅	❌	🚫
ChatGPT	✅	✅	🚫
DeepSeek	✅	🚫	🚫
Sora	🚫	🚫	✅💧
Google Flow	🚫	✅	❌
豆包	✅	✅	❌
待续...	-	-	-

[!NOTE] 获取完整模型列表: 通过 GET /v1/models 接口查看当前配置下所有可用模型及其详细信息。

✅目前支持；❌目前不支持，但未来可能会支持；🚫网站不支持, 未来是否在支持看网站具体情况；💧结果带水印且无法去除；

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🚀 快速部署

本项目支持 源码直接运行 和 Docker 容器化部署 两种方式。

📋 环境要求

• Node.js: v20.0.0+ (ABI 115+)
• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 核心依赖: Camoufox (安装过程中自动获取)

🛠️ 方式一:手动部署

1. 安装与配置

   # 1. 安装 NPM 依赖
   pnpm install
   
   # 2. 安装浏览器等预编译依赖
   # ⚠️ 该脚本需连接 GitHub 下载资源。若网络受限，请使用代理
   npm run init 
   # 使用代理
   # 直接使用 -proxy 可交互式输入代理配置
   npm run init -- -proxy=http://username:passwd@host:port
   
   # 3. Linux 依赖安装
   # 其他发行版请前往文档中心查找或者自行搜索
   apt install -y xvfb x11vnc libgtk-3-0 libx11-xcb1 libasound2
   
   

2. 启动服务

   # 标准启动
   npm start
   
   # Linux 系统 - 虚拟显示启动
   npm start -- -xvfb -vnc
   
   # 登录模式 (会临时强行禁用无头模式和自动化)
   npm start -- -login (-xvfb -vnc)
   

🐳 方式二:Docker 部署

[!WARNING] 安全提醒:

• Docker 镜像默认开启虚拟显示器 (Xvfb) 和 VNC 服务
• 可通过 WebUI 的虚拟显示器板块连接
• WebUI 传输过程未加密, 公网环境请使用 SSH 隧道或 HTTPS

Docker CLI 启动

docker run -d --name webai-2api \
  -p 3000:3000 \
  -v "$(pwd)/data:/app/data" \
  --shm-size=2gb \
  foxhui/webai-2api:latest

Docker Compose 启动

docker-compose up -d

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⚡ 快速开始

1. 调整配置文件

程序初次运行会从config.example.yaml复制配置文件到data/config.yaml

配置文件的生效需要重启程序！

server:
  # 监听端口
  port: 3000
  # 鉴权 API Token (可使用 npm run genkey 生成)
  # 该配置会对 API 接口和 WebUI 生效
  auth: sk-change-me-to-your-secure-key

[!TIP] 完整配置说明: 请参考 config.example.yaml 文件中的详细注释,或访问 WebAI2API 文档中心 查看完整配置指南。

2. 访问 Web 管理界面

服务启动后, 打开浏览器访问:

http://localhost:3000

[!TIP] 远程访问: 将 localhost 替换为服务器 IP 地址即可远程访问。 API Token: 配置文件中的auth所配置的鉴权密钥。 安全建议: 公网环境建议使用 Nginx/Caddy 配置 HTTPS 或通过 SSH 隧道访问。

3. 初始化账号登录

[!IMPORTANT] 首次使用必须完成以下初始化步骤:

1. 连接虚拟显示器:

   • Linux/Docker: 在 WebUI 的"虚拟显示器"板块连接
   • Windows: 直接在弹出的浏览器窗口中操作

2. 完成账号登录:

   • 手动登录所需的 AI 网站账号 (账号要求可进入 WebUI 的适配器管理中查看)
   • 在输入框发送任意消息, 触发并完成人机验证 (如需要)
   • 同意服务条款或者新手指引 (如需要)
   • 确保不再有初次使用相关内容的阻拦

3. SSH 隧道连接示例(公网服务器推荐):

   # 在本地终端运行,将服务器的 WebUI 映射到本地
   ssh -L 3000:127.0.0.1:3000 root@服务器IP
   
   # 然后在本地访问
   # WebUI: http://localhost:3000
   

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📖 使用方法

运行模式说明

[!NOTE] 关于有头/无头模式:

• 有头模式(默认): 显示浏览器窗口, 便于调试和人工干预
• 无头模式: 后台运行, 节省资源但无法查看浏览器界面, 且可能会被网站检测

建议: 为降低风控, 强烈建议长期保持非无头模式运行(或使用虚拟显示器 Xvfb)。

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🔌 API 接口

[!TIP] 详细文档: 请访问 WebAI2API 文档中心 获取更全面的配置指南与接口说明。

1. OpenAI 兼容接口

[!WARNING] 并发限制与流式保活建议

本项目通过模拟真实浏览器操作实现, 处理过程根据实际情况时间可能有所变化, 当积压的任务超过设置的数量时会直接拒绝非流式模式的请求。

💡 强烈建议开启流式模式: 服务器将发送保活心跳包, 可无限排队避免超时。

文本对话

端点: POST /v1/chat/completions

请求示例:

curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-3-pro",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己"}
    ],
    "stream": true
  }'

多模态请求(文生图/图生图)

支持的图片格式:

• 格式: PNG, JPEG, GIF, WebP
• 数量: 最大 10 张(具体限制因网站而异)
• 数据格式: 必须使用 Base64 Data URL 格式
• 自动转换: 服务器会自动将所有图片转换为 JPG 格式以保证兼容性

参数说明

参数	类型	必填	说明
model	string	✅	模型名称, 可通过 /v1/models 获取可用列表
stream	boolean	推荐	是否开启流式响应, 包含心跳保活机制

[!NOTE] 关于流式保活 (Heartbeat)

为防止长连接超时, 系统提供两种保活模式 (可在配置中切换):

1. Comment 模式 (默认/推荐): 发送 :keepalive 注释, 符合 SSE 标准,兼容性最好
2. Content 模式: 发送空内容的 data 包, 仅用于必须收到 JSON 数据才重置超时的特殊客户端

2. 获取模型列表

端点: GET /v1/models

请求示例:

curl http://localhost:3000/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

3. 获取 Cookies

功能说明: 利用本项目的自动续登功能获取最新 Cookie 供其他工具使用。

端点: GET /v1/cookies

参数:

• name (可选): 浏览器实例名称,默认为 default
• domain (可选): 过滤指定域名的 Cookie

请求示例:

# 获取指定实例和域名的 Cookie
curl "http://localhost:3000/v1/cookies?name=browser_default&domain=lmarena.ai" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

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📊 设备配置参考

资源	最低配置	推荐配置 (单实例)	推荐配置 (多实例)
CPU	1 核	2 核及以上	2 核及以上
内存	1 GB	2 GB 及以上	4 GB 及以上
磁盘	2 GB 可用空间	5 GB 及以上	7 GB 及以上

实测环境表现 (均为单浏览器实例):

• Oracle 免费机 (1C1G, Debian 12): 资源紧张, 比较卡顿, 仅供尝鲜或轻度使用
• 阿里云轻量云 (2C2G, Debian 11): 运行流畅但实例也会卡顿, 项目开发测试所用机型

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📄 许可证和免责声明

本项目采用 MIT License 开源。

[!CAUTION] 免责声明

本项目仅供学习交流使用。如果因使用该项目造成的任何后果 (包括但不限于账号被禁用),作者和项目均不承担任何责任。请遵守相关网站和服务的使用条款 (ToS),并做好相关数据的备份工作。

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📋 更新日志

查看完整的版本历史和更新内容, 请访问 CHANGELOG.md。

🕰️ 历史版本说明

本项目已从 Puppeteer 迁移至 Camoufox, 以应对日益复杂的反机器人检测机制。基于 Puppeteer 的旧版本代码已归档至 puppeteer-edition 分支, 仅作留存, 不再提供更新与维护。

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感谢 LMArena、Gemini 等网站提供 AI 服务! 🎉