快速开始项目搭建：OpenAI与LinkAI接口注册、API Key配置及费用详解用seo做简历_网络推广

快速开始项目搭建：OpenAI与LinkAI接口注册、API Key配置及费用详解用seo做简历

发布时间 - 2026-02-02 19:39:06 点击率：次

快速开始

快速开始详细文档：项目搭建文档

一、准备

1. 账号注册

项目默认使用接口。需要前往注册页面来创建账号。创建完账号后，要前往 API 管理页面创建一个 API Key 并保存下来。后面在项目中需要配置这个 key。接口需要海外网络访问并且需要绑定信用卡支付。

gpt-3.5-turbo 是默认的对话模型，计费方式是每约 750 个英文单词或 500 汉字（包含请求和回复）消耗 0.002 美元，图片生成使用的是 Dell E 模型，每张消耗 0.016 美元。

项目支持使用接口，且无需代理。它可以使用 Kimi、文心、讯飞、GPT-3.5、GPT-4o 等模型。同时，它还支持定制化知识库、联网搜索、MJ 绘图、文档总结、工作流等能力。修改配置后即可一键使用，可参考接入文档。

2.运行环境

支持 Linux 系统，此系统可在 Linux 服务器上长期运行；支持 MacOS 系统，同时需要进行安装。

建议版本处于 3.7.1 到 3.9.X 这个范围之间，其中 3.8 版本是推荐的。3.10 及更高版本在 MacOS 系统中可以使用，而在其他系统上，不确定是否能够正常运行。

部署无需进行环境安装以及源码下载，能够直接进入下一节。

(1) 克隆项目代码：

<pre>使用 git 命令克隆 https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 这个仓库。具体操作是执行 git clone 命令并跟上指定的仓库地址。这样就能将该仓库复制到本地。 cd chatgpt-on-wechat/</pre>

注: 如遇到网络问题可选择国内镜像

(2) 安装核心依赖 (必选)：

能够使用创建机器人，并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。

<pre>使用 pip3 来执行安装操作，安装的对象是 requirements.txt 文件中的依赖项。</pre>

(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：

<pre>使用 pip3 来执行安装操作，安装的对象是 requirements-optional.txt 文件。</pre>

如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续

二、配置

根目录下的-.json 中存有配置文件的模板，需要复制该模板来创建最终生效的.json 文件。

<pre>使用 cp 命令将 config-template.json 文件复制为 config.json 文件。</pre>

接着在.json 里填入配置，以下这些是关于默认配置的说明，能够依据需求进行自行设定修改（需注意在实际使用时要去掉注释，确保 JSON 格式的完整性）。

<pre># config.json文件内容示例 { "model": "gpt-3.5-turbo", #模型名称，它支持 gpt-3.5-turbo ；它支持 gpt-4 ；它支持 gpt-4-turbo ；它支持 wenxin ；它支持 xunfei ；它支持 glm-4 ；它支持 claude-3-haiku ；它支持 moonshot 。 "open_ai_api_key": "YOUR API KEY", #若使用 openAI 模型，就需填入上面创建的 OpenAI API KEY。 "proxy": "",#代理客户端的相关信息包括 ip 和端口。在国内环境中，若需要开启代理，就需要填写此项内容，例如 "127.0.0.1:7890" 。 "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"], # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复 "single_chat_reply_prefix": "[bot] ", # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人 "group_chat_prefix": ["@bot"],# 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复 "group_name_white_list": ["GPT测试群", "GPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表 "group_chat_in_one_session": ["GPT测试群"], # 支持会话上下文共享的群名称 "image_create_prefix": ["画", "看", "找"], # 开启图片回复的前缀 "conversation_max_tokens": 1000, # 支持上下文记忆的最多字符数 "speech_recognition": false, # 是否开启语音识别 "group_speech_recognition": false, # 是否开启群组语音识别 "voice_reply_voice": false,# 是否使用语音回复语音 "trigger_by_self": False, # 是否允许自己触发机器人 "character_desc": "你是大语言模型的 AI 智能助手，目的是回答和解决人们的各种问题，还能够使用多种语言与人们交流。", # 人格描述 #订阅消息，在公众号和企业微信 channel 中需要填写。当被订阅时，会自动进行回复，并且可以使用特殊占位符。目前所支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序里它会自动被替换成 bot 的触发词。 "subscribe_msg": "感谢您予以关注！这里是 GPT，它能够进行自由对话。它还支持语音对话。同时，它也支持图片输出，以“画字”开头的消息将会按照要求创作图片。此外，它还支持角色扮演和文字冒险等丰富的插件。输入{trigger_prefix}#help 即可查看详细指令。", "use_linkai": false, #是否使用 LinkAI 接口，其默认状态是关闭的。当开启后，能够在国内进行访问，并且可以使用知识库和 MJ。 "linkai_api_key": "",# LinkAI Api Key "linkai_app_code": ""# LinkAI 应用或工作流code }</pre>

配置说明：

1.个人聊天

2.群组聊天

3.语音识别

4.其他配置

5.配置 (可选)

本说明文档或许未及时进行更新，当下所有能够选择的配置项都在该.py里被列出。

三、运行

1.本地运行

如果是开发机本地运行，直接在项目根目录下执行：

<pre>python3 app.py#在 windows 环境下，此命令一般是 python app.py 。</pre>

终端输出二维码后，进行扫码登录操作。当输出 "Start auto " 时，意味着自动回复程序已成功运行（需注意：用于登录的账号需在支付处完成实名认证）。扫码登录完成后，你的账号就变为机器人了，能够在手机端通过配置的关键词触发自动回复，无论是任意好友发送消息给你，还是你自己发消息给好友，都可实现，可参考#142。

2.服务器部署

使用nohup命令在后台运行程序：

<pre>nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 在后台运行程序并通过日志输出二维码</pre>

扫码登录之后，程序就能在服务器后台运行。在这个时候，通过 ctrl+c 操作可以关闭日志，并且不会对后台程序的运行产生影响。使用 ps -ef | grep app.py | grep -v grep 这个命令，能够查看运行在后台的进程。如果想要重新启动程序，那么可以先将对应的进程 kill 掉。日志关闭后，若要再次打开，只需输入 tail -f nohup.out。并且，在该目录下有可一键运行、关闭程序的脚本供使用。

可以将项目进行复制，得到多份。然后分别启动这些程序。接着用不同的账号进行扫码登录。这样就能实现项目同时运行。

用户发送 #reset 就能够清空该用户的上下文记忆。

3.部署

使用部署时，不需要下载源码，也不需要安装依赖。只需要获取 -.yml 配置文件，然后启动容器就可以了。

前提是要将及 - 安装好，安装成功的标志是执行 -v 和 - （或者）能够查看到版本号，可前往官网去进行下载。

(1) 下载 -.yml 文件

<pre>使用 wget 命令来获取 https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml 这个文件。</pre>

下载完成后，打开 -.yml 这个文件，然后对所需配置进行修改，比如修改和 T 等。

(2) 启动容器

在 -.yml 所在目录下执行以下命令启动容器：

<pre>sudo docker compose up -d</pre>

运行 sudo ps 这个操作，如果能够查看到 NAMES 为 -on- 的容器，那就表示运行成功了。