CLIProxyAPI 实战使用说明

1. 配置详细解说#

这篇文章是对 CLIProxyAPI项目配置文件中各配置项的详细解读，供程序使用者有疑问时参阅

温馨提示：配置文件支持热重载，修改配置文件是即时生效的，不需要重启程序。

1
# 端口号，CLIProxyAPI运行了个HTTP服务器，需要端口号来进行访问
2
port: 8317
3

4
# 远程管理配置，配合EasyCLI或者WebUI来使用
5
remote-management:
6
  # 启用远程管理的开关，如果你部署在服务器上
7
  # 那么需要设置为true，才能使用EasyCLI或者WebUI连接到CLIProxyAPI进行管理
8
  # 如果只是本地使用API进行管理的，可以保持false不动
9
  allow-remote: false
10

11
  # 如果想使用EasyCLI或者WebUI通过API对CLIProxyAPI进行管理，必须设置Key
12
  # 如果不设置，视同关闭了API管理功能，就无法使用EasyCLI或者WebUI进行连接了
13
  # 如果你不需要使用EasyCLI或者WebUI进行管理，可以留空
14
  secret-key: ""
15

16
# 认证文件存放目录，用于存放Gemini CLI、Gemini Web、Qwen Code、Codex的认证文件
17
# 默认设置，是在你当前账户目录下的.cli-proxy-api文件夹，适配Windows和Linux环境
18
# 程序首次启动时会自动创建该文件夹
19
# Windows下默认为C:\Users\你的用户名\.cli-proxy-api
20
# Linux下默认为/home/你的用户名/.cli-proxy-api
21
# 如果在Windows环境下使用非默认位置，需要参照这样的格式修改填写"Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
22
auth-dir: "~/.cli-proxy-api"
23

24
# 是否在日志中启用Debug信息，默认不启用，需要作者配合排错的时候打开就行
25
debug: false
26

27
# 是否将日志重定向到日志文件中
28
# 默认启用，日志会保存在程序目录下的logs文件夹中
29
# 如果关闭的话，会在控制台显示日志
30
logging-to-file: true
31

32
# 开关使用统计，默认启用
33
# 需要使用API来查看使用量，可以用EeasyCLI或者WebUI来查看
34
usage-statistics-enabled: true
35

36
# 如果你要使用代理，那么需要进行以下的设置，支持socks5/http/https协议
37
# 按照这样的格式"socks5://user:pass@192.168.1.1:1080/"填写
38
proxy-url: ""
39

40
# 当请求碰到403, 408, 500, 502, 503, 504这些错误码的时候，程序自动重试请求的次数
41
request-retry: 3
42

43
# 模型受到限制之后的处理行为
44
quota-exceeded:
45
  # 多账号轮询的核心配置
46
  # 设置为true时，例如一个账号触发了429，程序会自动切换到下一个账号重新发起请求
47
  # 设置为false时，程序会把429的错误信息发给客户端，结束当前请求
48
  # 也就是说，当设置为true时，只要轮询的账号里至少有一个号是正常的，客户端这里就不会报错
49
  # 而设置false时，则需要客户端来进行重试或中止操作
50
  switch-project: true
51
  # Gemini CLI独占配置，适用于Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash模型
52
  # 当正式版配额用完之后，会自动切换到Preview模型，保持开启即可
53
  switch-preview-model: true
54

55
# 各种AI客户端访问CLIProxyAPI所需要填写的Key，就在这里设置，和后边的各种Key不要弄混淆了
56
# 通俗点讲，这里的Key是CLIProxyAPI作为服务器所需要设置的
57
# 后边的各种Key是CLIProxyAPI作为客户端去访问服务器所需要的
58
api-keys:
59
  - "your-api-key-1"
60
  - "your-api-key-2"
61

62
# Gemini的官方API Key，如果你已经配了Gemini CLI，那么不建议填
63
# 因为Gemini CLI是满血的，而官方Key是残血的，填了的话会一起参与轮询
64
generative-language-api-key:
65
  - "AIzaSy...01"
66
  - "AIzaSy...02"
67
  - "AIzaSy...03"
68
  - "AIzaSy...04"
69

70
# Codex的API Key，各种中转站提供的Codex的key和base-url参数，填在这里就可以接入了
71
codex-api-key:
72
  - api-key: "sk-atSM..."
73
    base-url: "https://www.example.com"
74

75
# Claude的API Key，使用官方Key的时候，不要填base-url，使用第三方中转的，填base-url
76
claude-api-key:
77
  - api-key: "sk-atSM..."
78
  - api-key: "sk-atSM..."
79
    base-url: "https://www.example.com"
80

81
# 各种OpenAI兼容的都可以在这里接入，不多解释了
82
openai-compatibility:
83
  - name: "openrouter"
84
    base-url: "https://openrouter.ai/api/v1"
85
    api-keys:
86
      - "sk-or-v1-...b780"
87
      - "sk-or-v1-...b781"
88
    models:
89
      # OpenAI兼容供应商提供的模型名称
90
      - name: "moonshotai/kimi-k2:free"
91
        # 模型别名
92
        alias: "kimi-k2"
93

94
# Gemini Web的相关设置，可以忽略掉，用默认值就行
95
gemini-web:
96
    # 此选项用于状态化会话，由于Gemini Web是逆向的
97
    # 因而如果设置false的话，每条发送的消息程序会携带之前的所有上下文发送给服务器
98
    # 设置true的话，程序会按客户端发送的报文，根据最长匹配寻找之前的会话
99
    # 如果已有会话，则只发送当前的消息，而不携带所有上下文
100
    # 如果使用Nano Banana模型，请务必保持此选项为true，否则无法进行连续会话修图
101
    # 如果还有不理解的，可以开始切换开关后，在Gemini Web官方网页查看效果
102
    context: true
103
    # 最大发送的字符，保持为默认值即可
104
    max-chars-per-request: 1000000
105
    # 程序默认超出最大字符，会进行截断，分批发送，截断时，会在报文最后附加一条让模型等待的消息
106
    # 如果设置true，则不会在报文最后附加这条消息
107
    # 建议保持false即可，因为只有截断才会附加消息，非截断情况是不会附加的
108
    disable-continuation-hint: false
109
    # 编程模式，不用来进行编程，请不要启用，使用Nano Banana模型，请务必关闭
110
    # 设置ture，会有以下效果
111
    ## 使用系统自带的编码助手Gem进行对话
112
    ## 对话时如有思考内容，会把思考内容并入正文
113
    ## 在报文最后附加一条关于XML的消息
114
    code-mode: false

2. 项目介绍 +Qwen 实战#

CLIProxyAPI 是一款使用 Go 语言编写的开源 AI 代理工具。也许是因为名字朴实无华，许多人可能对它还很陌生。在遇到它之前，为了能“白嫖” Gemini 模型，我曾先后折腾过 AIStudioProxyAPI、AIStudio-Build-Proxy、Gemini-FastAPI 等多款反代工具，但它们或多或少都有些不尽如人意的地方。

直到我发现了 CLIProxyAPI 并深度使用了几个月，我可以肯定地说：无论是在性能、功能还是适用性上，它都是我用过最出色的 AI 代理工具，没有之一。称之为“神器”也毫不为过。

官方仓库地址：https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI

它究竟能做什么？#

功能特性	支持模型
为 CLIm 模型提供 OpenAI/Gemini/Claude/Codex 兼容的 API 端点	gemini-2.5-pro
新增 OpenAICodex（GPT 系列）支持（OAuth 登录）	gemini-2.5-flash
新增 ClaudeCode 支持（OAuth 登录）	gemini-2.5-flash-lite
新增 QwenCode 支持（OAuth 登录）	gemini-2.5-flash-image-preview
新增 GeminiWebHost 支持（通过 Cookielogin）	gpt-5
支持流式与非流式响应	gpt-5-codex
函数调用/工具支持	claude-opus-4-1-20250805
多模态输入（文本、图片）	claude-opus-4-20250514
多账户支持与轮询负载均衡（Gemini、OpenAI、Claude 与 Qwen）	claude-sonnet-4-5-20250929
简单的 CLI 身份验证流程（Gemini、OpenAI、Claude 与 Qwen）	claude-sonnet-4-20250514
支持 GeminiAIStudioAPI 密钥	claude-3-7-sonnet-20250219
支持 GeminiCLIm 多账户轮询	claude-3-5-haiku-20241022
支持 ClaudeCode 多账户轮询	qwen3-coder-plus
支持 QwenCode 多账户轮询	qwen3-coder-flash
支持 OpenAICodex 多账户轮询
通过配置接入上游 OpenAI 兼容提供商（例如 OpenRouter）
可复用的 GoSDK

简单来说，CLIProxyAPI 的核心优势包括：

无需安装 Gemini CLI，即可将其授权转换为通用的 API Key，从而在任何应用中调用功能完整的 Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash Lite 模型。当正式版模型配额用尽后，它会自动切换到 Preview 模型（如 gemini-2.5-pro-preview-05-06），基本能用足每天 1000 次的调用配额，轻松实现“Gemini 自由”。
无需安装 Qwen Code，即可将其授权转换为通用的 API Key，在任何地方调用 Qwen3 Coder Plus、Qwen3 Coder Flash 模型，实现“Qwen3 Coder 自由”。
无需安装 Codex，即可将其授权转换为通用的 API Key，在任何地方调用 GPT-5、GPT-5-Codex 模型。尤其在目前可以免费开设 Team 账户的活动下，轻松实现“GPT 自由”。
将 Gemini 网页版转换为 API Key，在任何地方调用 Nano Banana 等网页版模型（需客户端支持。据网友分享，免费版 Gemini 网页账户每天可调用约 100 次，而 Gemini Pro 用户则高达 1000 次）。
强大的负载均衡能力。CLIProxyAPI 支持将不同来源（无论是 API Key 还是 OAuth 授权）的多个账户整合在一起进行负载均衡轮询，这意味着你可以轻松地将调用配额翻倍。
极低的资源消耗。值得一提的是，该程序对系统资源的消耗极低。程序本身仅 10MB 左右，启动时内存占用不到 10MB，长时间峰值内存占用也仅有 100MB 左右，几乎任何电脑都能流畅运行。

程序的使用非常简单。官方不仅提供了适用于各平台的二进制文件和 Docker 部署方式，还提供了 EasyCLI 和 WebUI，对新手十分友好。所有设置均通过 config.yaml 配置文件管理，且支持热重载——修改配置后即时生效，无需重启程序。

实战教程：转换 Qwen Code 为 API Key#

下面，我们以在 Windows 平台下将 Qwen Code 转换为 API Key 为例，演示 CLIProxyAPI 的具体使用方法。

下载并解压

首先，从官方仓库下载预编译的可执行文件，并将其解压到任意文件夹。在本例中，我将其放在 Z:\CLIProxyAPI 目录下。我们只需要用到图中的两个文件。

编辑配置文件

将 config.example.yaml 重命名为 config.yaml，然后用文本编辑器打开，仅需保留并修改以下基础配置项：

1
port: 8317
2

3
# 文件夹位置请根据你的实际情况填写
4
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
5

6
request-retry: 3
7

8
quota-exceeded:
9
  switch-project: true
10
  switch-preview-model: true
11

12
api-keys:
13
# Key请自行设置，用于客户端访问代理
14
- "ABC-123456"

获取授权

在 CLIProxyAPI 目录下打开终端，输入 cli-proxy-api --qwen-login 后回车。程序会自动打开浏览器，请在浏览器中登录你的 Qwen 账户并完成授权。

完成授权后，回到终端，程序会尝试获取认证信息。成功后，会要求输入邮箱或昵称（如图中红色箭头所示）。这只是一个用于标识账户的别名，可以随意填写。我这里填的是 qwen-example。回车后，可以看到认证文件已成功生成，并保存到了配置文件 auth-dir 指定的位置。

提示：如果系统没有自动弹出浏览器，请不必担心。手动复制终端中红框标出的网址，粘贴到浏览器中打开即可完成授权。
启动代理服务

以上步骤完成了账户认证。现在，我们来正式启动代理服务。直接双击可执行文件 (cli-proxy-api.exe)，出现以下窗口即代表启动成功。
在客户端中配置和测试

至此，一切准备就绪。下面我们使用 Cherry Studio 来进行测试。
- 在 Cherry Studio 中添加一个新的模型提供商。
- 模型提供商类型可以选择除 Azure 之外的任意类型。这里我们以 OpenAI-Response 为例，供应商名称可自定义，例如 CLIProxyAPI。
- API 密钥：填写我们在 config.yaml 中自己设置的 Key，本例中为 ABC-123456。
- API 地址：填写我们本地服务的地址和端口。还记得配置文件中的端口号 8317 吗？这里我们填入 http://127.0.0.1:8317。
- 点击“管理模型”，你就可以看到通过代理加载的 Qwen Code 模型了。
- 添加模型后，我们来测试一下。

可以看到，模型已成功返回消息。整个配置过程是不是很简单？

2. Codex 和 Gemini CLI#

在之前的文章中，我们通过在 CLIProxyAPI 上的简单配置，成功将 Qwen Code 转换成了 API 并在 Cherry Studio 中调用。相信读到这里的你，已经对这款工具的强大功能和便捷性有了初步认识。

在本篇教程中，我们将继续探讨，并把 Codex 和 Gemini CLI 也集成进来。

需要说明的是，本次操作所使用的配置文件与上一篇 Qwen 教程中的是同一个

1
port: 8317
2

3
# 文件夹位置请根据你的实际情况填写
4
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
5

6
request-retry: 3
7

8
quota-exceeded:
9
  switch-project: true
10
  switch-preview-model: true
11

12
api-keys:
13
# Key请自行设置，用于客户端访问代理
14
- "ABC-123456"

配置 Codex#

首先，我们来配置 Codex。Codex 的 OAuth 授权流程与之前的 Qwen 非常相似。在终端命令行中输入 cli-proxy-api --codex-login，系统会自动打开 ChatGPT 的授权页面，请使用你的 ChatGPT 账号登录。

如果是 ChatGPT Team 账号，则需要选择对应的工作空间。授权成功的页面如下：

回到终端命令行，可以看到认证文件已成功生成并保存。

如果你有多个 ChatGPT 账号，只需重复几次同样的操作即可。

配置 Gemini CLI#

接下来，我们来添加 Gemini CLI。Gemini CLI 是完全免费的，但有些用户在配置过程中可能会遇到问题。因此，在这里我将从创建 Google Cloud 项目开始，一步步带你完成整个授权认证过程。

首先，请用你的 Google 账号登录 https://console.cloud.google.com/ 。登录成功后，点击图中所示位置：

点击“新建项目”。

给项目命名后，点击“创建”。

按照第一步的位置，选择刚刚创建的项目。

先把红框内的项目 ID 复制下来备用，然后点击左上角箭头所指的位置。

依次点击“API 和服务” - “已启用的 API 和服务”。

点击“启用 API 和服务”。

在图示的搜索框内输入 cloudaicompanion.googleapis.com，然后点击搜索到的“Gemini for Google Cloud”。

点击“启用”。

至此，Google Cloud 前期的准备工作就全部完成了。现在，我们回到 CLIProxyAPI 程序所在的目录，打开终端命令行，输入 cli-proxy-api --login --project_id [你的项目ID]。例如，在本例中就是 cli-proxy-api --login --project_id mimetic-planet-473413-v7。

随后会弹出授权页面，请使用刚才完成准备工作的 Google 账号登录。

验证成功的页面如下：

回到终端命令行，可以看到认证文件已被成功保存。

有些读者可能会好奇，为什么 Codex 和 Gemini CLI 在验证成功后的命令行信息，与 Qwen 有所不同？答案是，在验证 Codex 和 Gemini CLI 时，CLIProxyAPI 会在本地监听一个特定端口以接收回调，因此验证总是一次成功。而在验证 Qwen 时，CLIProxyAPI 会直接从 Qwen 的验证服务器来获取授权信息，因此最多会有 60 次的尝试请求。

验证模型#

我们再来验证一下刚才通过 OAuth 添加的 Codex 和 Gemini CLI。在 Cherry Studio 中添加模型，如下所示：

试试 Gemini-2.5-Pro：

再来问问 GPT-5-Codex：

至此，所有模型都已成功集成。你学会了吗？

3. NanoBanana 实战#

经过前两期的实战，我们已成功在 CLIProxyAPI 上集成了 Qwen Code、Gemini CLI 和 Codex。本期内容将介绍如何通过添加 Gemini Web 的 Cookie，使 CLIProxyAPI 支持 NanoBanana 模型。

Gemini 的 NanoBanana 模型因其出色的图像处理能力而备受赞誉。然而，Google 并未提供该模型的免费 API。而现在，使用 CLIProxyAPI 之后，我们就可以通过集成 Gemini Web，从而以免费 API 的形式使用 NanoBanana 啦。

我们有两种方法可以获取认证信息：

第一种方法#

首先，使用您的 Google 账号登录 Gemini 官网。据了解，普通账号每天有 100 次图像生成配额，Pro 账号则有 1000 次。登录成功后，在浏览器中按 F12 打开开发者工具，并切换到“网络” (Network) 选项卡。

点击 ListAccounts，在“标头” (Headers) -“请求标头” (Request Headers) 中找到 Cookie，并完整复制其值。

回到 CLIProxyAPI 程序所在的目录，打开终端或命令行，输入命令 cli-proxy-api --gemini-web-auth。根据提示，粘贴我们刚才复制的 Cookie 值并回车，即可看到验证成功的消息，Cookie 已被自动保存。

第二种方法#

如果您使用的是 macOS 系统，或者第一种方法认证失败，那么可能需要手动输入 __Secure-1PSID 和 __Secure-1PSIDTS 的值。请切换到“应用” (Application) 选项卡，并依次复制图示中的这两个值。

在命令行执行验证时，根据提示手动填入这两个值即可完成验证。

验证步骤#

接下来我们进行验证。需要注意的是，目前程序仅支持通过 OpenAI 兼容接口和 Gemini 原生接口进行文生图或图文生图的操作。因此，我们之前在 Cherry Studio 中设置的提供商类型 OpenAI Response 需要修改为 OpenAI。

添加模型 NanoBanana (即 gemini-2.5-flash-image-preview)。

现在，在 Cherry Studio 中测试一下吧！

完美地满足了我们的要求，尽情享受“香蕉”吧！

注意事项#

现阶段请避免在 CLIProxyAPI 中添加多个 Gemini Web 账户。因为当存在多个账户时，程序会轮询调用，这可能会破坏会話的连续性，导致请求失败。
在 Cherry Studio 中，切勿在 OpenAI Response 提供商类型下添加 NanoBanana 模型。已知 Cherry Studio 在此情况下存在 Bug，会导致程序崩溃。

4. 中转转发接入#

在前几篇文章中，我们已经成功通过 OAuth 或 Cookie 方式接入了 Qwen、Codex、Gemini CLI 和 Gemini Web。在本篇教程中，我们将更进一步，学习如何便捷地将各类 AI 中转服务接入 CLIProxyAPI。

首先，让我们回顾一下之前使用的配置文件：

1
port: 8317
2

3
# 文件夹位置请根据你的实际情况填写
4
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
5

6
request-retry: 3
7

8
quota-exceeded:
9
  switch-project: true
10
  switch-preview-model: true
11

12
api-keys:
13
# Key请自行设置，用于客户端访问代理
14
- "ABC-123456"

初次配置后，我们一直没有改动过它。现在，是时候对这个文件进行一些扩展了。

我们先来添加一个 Claude 的中转服务。为此，我们首先需要获取该服务的 base-url，这个地址通常可以在相应服务商的官方文档或教程中找到。

以 88code 为例，在其官方教程中可以找到如下信息：

从图中可以获知，88code 中转 Claude 服务的 base-url 是 https://www.88code.org/api。

我们在配置文件中加入 claude-api-key 字段：

1
port: 8317
2
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
3
request-retry: 3
4
quota-exceeded:
5
  switch-project: true
6
  switch-preview-model: true
7
api-keys:
8
- "ABC-123456"
9

10
claude-api-key:
11
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
12
    base-url: "https://www.88code.org/api"

同样地，88code 也提供了 Codex 服务。我们依照相同的方法，找到其 base-url：

然后，在配置文件中添加 codex-api-key 字段：

1
port: 8317
2
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
3
request-retry: 3
4
quota-exceeded:
5
  switch-project: true
6
  switch-preview-model: true
7
api-keys:
8
- "ABC-123456"
9

10
claude-api-key:
11
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
12
    base-url: "https://www.88code.org/api"
13

14
codex-api-key:
15
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
16
    base-url: "https://www.88code.org/openai/v1"

对于其他服务商，也可以采用类似的方式进行添加。例如，我这里还有几个 PackyCode 的 Codex API Key，我将它们一并加入配置：

1
port: 8317
2
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
3
request-retry: 3
4
quota-exceeded:
5
  switch-project: true
6
  switch-preview-model: true
7
api-keys:
8
- "ABC-123456"
9

10
claude-api-key:
11
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
12
    base-url: "https://www.88code.org/api"
13
  - api-key: "sk-4cXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
14
    base-url: "https://api.packycode.com"
15
  - api-key: "sk-HpYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYYY"
16
    base-url: "https://api.packycode.com"
17

18
codex-api-key:
19
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
20
    base-url: "https://www.88code.org/openai/v1"
21
  - api-key: "fk-4cXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
22
    base-url: "https://oai-api.fkclaude.com/v1"
23
  - api-key: "sk-amXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
24
    base-url: "https://codex-api.packycode.com/v1"
25
  - api-key: "sk-sTXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
26
    base-url: "https://codex-api.packycode.com/v1"

请注意，即使是同一服务商、使用相同 base-url 的多个 api-key，也需要为每一条 api-key 单独声明 base-url，不可省略。

此外，CLIProxyAPI 还支持接入任何兼容 OpenAI 接口的供应商，这需要通过 openai-compatibility 字段来配置。在此不再赘述具体步骤，大家可以直接参考下方的配置文件示例进行配置：

1
port: 8317
2
auth-dir: "Z:\\CLIProxyAPI\\auths"
3
request-retry: 3
4
quota-exceeded:
5
  switch-project: true
6
  switch-preview-model: true
7
api-keys:
8
- "ABC-123456"
9

10
claude-api-key:
11
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
12
    base-url: "https://www.88code.org/api"
13

14
codex-api-key:
15
  - api-key: "88_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
16
    base-url: "https://www.88code.org/openai/v1"
17
  - api-key: "fk-4cXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
18
    base-url: "https://oai-api.fkclaude.com/v1"
19
  - api-key: "sk-amXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
20
    base-url: "https://codex-api.packycode.com/v1"
21
  - api-key: "sk-sTXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
22
    base-url: "https://codex-api.packycode.com/v1"
23

24
openai-compatibility:
25
  - name: "openrouter"
26
    base-url: "https://openrouter.ai/api/v1"
27
    api-keys:
28
      - "sk-or-v1-aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"
29
      - "sk-or-v1-bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb"
30
    models:
31
      - name: "deepseek/deepseek-chat-v3.1:free"
32
        alias: "deepseek-v3.1"
33
      - name: "deepseek/deepseek-r1-0528:free"
34
        alias: "deepseek-r1-0528"
35
      - name: "x-ai/grok-4-fast:free"
36
        alias: "grok-4-fast"
37
  - name: "groq"
38
    base-url: "https://api.groq.com/openai/v1"
39
    api-keys:
40
      - "gsk_XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
41
    models:
42
      - name: "deepseek-r1-distill-llama-70b"
43
        alias: "deepseek-r1-70b"

可以看到，openai-compatibility 的配置逻辑与之前略有不同：同一供应商（Provider）下的所有 api-key 共享同一个 base-url。

至此，配置就完成了。剩下的模型连通性验证，就留给各位读者自行测试了。

5. Docker 服务器部署#

在之前的系列文章中，我们介绍了如何在本地电脑上使用 CLIProxyAPI。本文将更进一步，讲解如何在服务器上通过 Docker 完成部署。

一、环境准备#

在开始之前，请确保你拥有一台可用的 VPS（虚拟专用服务器）。本文将以 Debian 13 系统为例进行演示。

同时，请确保你的服务器上已经安装了 Git 和 Docker。

如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：

1. 安装 Git

1
apt update && apt install git -y

2. 安装 Docker

可以使用官方提供的一键脚本进行安装：

1
bash <(curl -fsSL https://get.docker.com)

二、部署 CLIProxyAPI#

准备工作就绪后，请依次执行以下命令来克隆项目并初始化配置。

1
git clone https://github.com/luispater/CLIProxyAPI.git
2
cd CLIProxyAPI
3
cp config.example.yaml config.yaml

此时，我们可以打开 config.yaml 文件进行编辑。本教程将采用以下最小化配置作为示例：

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port: 8317
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# 文件夹位置请根据你的实际情况填写
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auth-dir: "~/.cli-proxy-api"
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request-retry: 3
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quota-exceeded:
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  switch-project: true
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  switch-preview-model: true
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api-keys:
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# Key 请自行设置，用于客户端访问代理
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- "ABC-123456"

请注意： 当使用 Docker 部署时，建议保持 auth-dir 的默认设置，无需修改。

编辑完 config.yaml 文件后，我们执行以下命令来执行 Docker 容器构建脚本。

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bash docker-build.sh

脚本会提供两个选项：

选项 1： 直接使用 Docker Hub 上的预构建镜像运行 (docker compose up -d)，速度快。
选项 2： 在服务器本地编译镜像然后再运行，适合需要自定义修改的场景。

在本教程中，我们选择选项 1，以快速启动服务，稍待片刻，服务便成功启动了。

三、查看日志#

尽管脚本提示使用 docker compose logs -f 查看日志，但由于程序默认会将日志重定向到文件，因此实时查看日志需要使用以下命令：

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tail -f ./logs/main.log

四、添加 OAuth 认证#

现在程序已经在正常运行了。如果需要添加中转 Key，只需按照之前文章介绍的方法编辑配置文件即可，这一次，我们重点讲解如何通过 OAuth 添加授权认证文件。

步骤一：在服务器端生成认证链接#

以添加 Codex 为例，请在项目根目录下执行以下命令：

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docker compose exec cli-proxy-api /CLIProxyAPI/CLIProxyAPI -no-browser --codex-login

程序会生成一段用于建立 SSH 隧道的命令，请复制箭头处 ssh 开头的整段命令。

步骤二：在本地建立 SSH 隧道#

在你自己电脑的终端或命令行工具中，粘贴刚才复制的命令。

特别注意： 需要将命令中 -p 参数后的端口号（示例中的 22）替换为你 VPS 的实际 SSH 端口。

回车后输入服务器的 SSH 登录密码。成功连接后，请保持此终端窗口不要关闭，然后回到刚才操作服务器的终端上。

步骤三：通过浏览器完成授权#

复制服务器终端上箭头指向的链接

在你本地电脑的浏览器中打开这个链接，用你的 ChatGPT 账号登录并授权

授权成功后，会看到如下画面：

同时，服务器的终端上也会显示认证文件已成功保存

至此，Codex 的认证就全部完成了。对于 Gemini-CLI 和 Claude 等其他需要 OAuth 授权的服务，操作流程完全相同。

五、原理总结#

最后，我们来总结一下这个远程 OAuth 认证流程的原理：

Gemini-CLI、Claude 和 Codex 的 OAuth 认证都需要一个“回调”（Callback）过程来接收授权令牌。由于安全限制，服务商的回调地址通常强制设置为 localhost。

当我们在 Docker 容器中执行授权命令时，容器内没有浏览器环境，我们必须在本地电脑上打开授权网页。但授权成功后，浏览器会尝试访问 localhost，这只会访问到我们自己的电脑，而无法将令牌传递给远在服务器上的程序。

SSH 隧道（SSH Tunnel） 的作用就是搭建一座桥梁：它将我们本地电脑的某个端口（例如 1455）上的所有网络请求，通过加密的 SSH 连接，转发到服务器的同一端口上。这样，当浏览器访问本地的 http://localhost:1455 时，请求实际上被转发给了服务器上正在监听 1455 端口的 CLIProxyAPI 程序，从而巧妙地完成了远程认证。

作为 SSH Tunnel 的替代方案，你也可以在浏览器跳转到 localhost 回调链接时，手动将其中的 localhost 替换为你服务器的 IP 或域名。不过，请注意，这种方法需要你正确配置服务器的防火墙或反向代理，以确保回调请求能够被正确接收，否则可能会认证失败。

六、客户端使用#

完成以上配置后，在客户端使用时，只需将请求的端点（Endpoint）地址指向你服务器的 IP:端口（例如 http://YOUR_SERVER_IP:8317）即可，其余操作与本地使用完全相同。

至此，你已经掌握了在服务器上通过 Docker 部署 CLIProxyAPI 的完整流程，快去享受 AI 带来的便利吧！

如果在配置或使用过程中遇到任何问题，欢迎加入官方社群进行交流咨询，作者很热情很 Nice 哟~

[!note] 转载自@hkfires 发布于 9/29/2025, 11:09:36 AM，编辑于 9/29/2025, 11:13:04 AM

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