手摸手带你白嫖ChatGPT API

前言

嗨，大家好，好久不见，我是汉堡，这次我带大家免费白嫖 ChatGPT API。

领取 API token

首先访问 ChatAnyWhere 的仓库（https://github.com/chatanywhere/GPT_API_free），它是 ChatGPT 的国内代理服务，支持使用多种模型，如 gpt-4o-mini，gpt-3.5-turbo 等等，但是每天只有 200 次免费额度，但也够用了。但是使用 gpt-4o 等模型需要付费，不过价格比官方便宜多了，购买链接：https://api.chatanywhere.tech/#/shop/。

先点击框内链接，随后复制 API Key。拿到 API key 我们就可以直接使用啦。

配合 Chatbox 使用

Chatbox 是一个 AI 客户端应用，支持多种大模型和 API，访问官网（https://chatboxai.app/zh）直接下载即可。随后打开软件点击设置，输入刚刚的 API key 和 API 域名（https://api.chatanywhere.tech）并选择模型保存后即可使用了。

随便创建一个对话，测试能否可用。可以看到像响应速度还是很快的，并且还能看到使用的 token 数。

Java 代码调用 ChatGPT

通过如下代码调用 ChatGPT，将“AIConstant.SYSTEM_PROMPT_PRO”替换为你的 API key ，随后将messageObj.addProperty("content", "你好，你是谁？");更改 content 为你要发送的消息即可完成调用。

▼
java
复制代码
package com.hjj.lingxibi;

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonArray;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.hjj.lingxibi.common.ErrorCode;
import com.hjj.lingxibi.constant.AIConstant;
import com.hjj.lingxibi.exception.BusinessException;
import okhttp3.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        Gson gson = new Gson();

        // 选择模型
        JsonObject json = new JsonObject();
        json.addProperty("model", "gpt-4o-mini");

        JsonArray messages = new JsonArray();
        JsonObject messageObj = new JsonObject();
        // 添加用户发送的消息
        messageObj.addProperty("role", "user");
        messageObj.addProperty("content", "你好，你是谁？");
        messages.add(messageObj);
        json.add("messages", messages);
        json.addProperty("temperature", 0.7);

        String jsonString = gson.toJson(json);

        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
        RequestBody body = RequestBody.create(jsonString, mediaType);
        Request request = new Request.Builder()
                .url(AIConstant.CHATGPT_API_URL)
                .post(body)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + AIConstant.CHATGPT_API_KEY)
                .addHeader("Content-Type", "application/json")
                .build();

        String responseBody = "";
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                String errorResponse = response.body().string();
                throw new BusinessException(ErrorCode.THIRD_SERVICE_ERROR, errorResponse);
            }
            responseBody = response.body().string();
            System.out.println(responseBody);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

调用结果如下：

▼
java
复制代码
{"id":"chatcmpl-AoOXgxIIIYCDw3SihzrMoUId4MV8E","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好！我是一个人工智能助手，旨在回答你的问题和提供帮助。有什么我可以为你做的呢？"},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}],"created":1736574104,"model":"gpt-4o-mini-2024-07-18","object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":11,"completion_tokens":26,"total_tokens":37,"completion_tokens_details":{"audio_tokens":0,"reasoning_tokens":0},"prompt_tokens_details":{"audio_tokens":0,"cached_tokens":0}},"system_fingerprint":"fp_5154047bf2"}

可以通过正则表达式拿到 ChatGPT 回复的信息，这里就不演示了。

如果要给 AI 设置 prompt 就加个 system 的角色即可，具体代码如下：

▼
java
复制代码
package com.hjj.lingxibi;

import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonArray;
import com.google.gson.JsonObject;
import com.hjj.lingxibi.common.ErrorCode;
import com.hjj.lingxibi.constant.AIConstant;
import com.hjj.lingxibi.exception.BusinessException;
import okhttp3.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        Gson gson = new Gson();

        // 选择模型
        JsonObject json = new JsonObject();
        json.addProperty("model", "gpt-4o-mini");

        JsonArray messages = new JsonArray();
        JsonObject systemMessage = new JsonObject();
        JsonObject messageObj = new JsonObject();
        // 添加 system 消息 / AI prompt
        systemMessage.addProperty("role", "system");
        systemMessage.addProperty("content", "将我发送的消息翻译为英文，不要生成多余内容");
        messages.add(systemMessage);
        // 添加用户发送的消息
        messageObj.addProperty("role", "user");
        messageObj.addProperty("content", "今天天气真好啊，和我一起散步好吗？");
        messages.add(messageObj);
        json.add("messages", messages);
        json.addProperty("temperature", 0.7);

        String jsonString = gson.toJson(json);

        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
        RequestBody body = RequestBody.create(jsonString, mediaType);
        Request request = new Request.Builder()
                .url(AIConstant.CHATGPT_API_URL)
                .post(body)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + AIConstant.CHATGPT_API_KEY)
                .addHeader("Content-Type", "application/json")
                .build();

        String responseBody = "";
        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (!response.isSuccessful()) {
                String errorResponse = response.body().string();
                throw new BusinessException(ErrorCode.THIRD_SERVICE_ERROR, errorResponse);
            }
            responseBody = response.body().string();
            System.out.println(responseBody);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

调用结果如下：

▼
java
复制代码
{"id":"chatcmpl-AoOb4R5Z3Dul1SPBnrN8vbP9vL1Em","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"The weather is really nice today. Would you like to take a walk with me?"},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}],"created":1736574314,"model":"gpt-4o-mini-2024-07-18","object":"chat.completion","usage":{"prompt_tokens":40,"completion_tokens":17,"total_tokens":57,"completion_tokens_details":{"audio_tokens":0,"reasoning_tokens":0},"prompt_tokens_details":{"audio_tokens":0,"cached_tokens":0}},"system_fingerprint":"fp_5154047bf2"}

开源项目

灵犀BI 2.0：https://www.codefather.cn/post/1876163793297530881 厚米匹配 2.0：https://www.codefather.cn/note/1823592419365535746