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重构Kiro服务从openai迁移至claude模块，更新相关文档和测试 修复Claude策略中内容提取逻辑，支持input_json_delta类型 优化系统提示词处理，当无系统消息时使用首个用户消息 更新README文档，添加健康检查端点和最新模型支持说明
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# Gemini-CLI-2-API 🚀
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**一个能将多种大模型 API（Gemini, OpenAI, Claude...）统一封装为本地 OpenAI 兼容接口的强大代理。**
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[](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0)
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[](https://nodejs.org/)
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[**中文**](./README.md) | [**English**](./README-EN.md)
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> `GeminiCli2API` 是一个多功能、轻量化的 API 代理，旨在提供极致的灵活性和易用性。它通过一个 Node.js HTTP 服务器，将 Google Gemini CLI 授权登录、OpenAI、Claude、Kiro 等多种后端 API 统一转换为标准的 OpenAI 格式接口。项目采用现代化的模块化架构，支持策略模式和适配器模式，具备完整的测试覆盖和健康检查机制，开箱即用，`npm install` 后即可直接运行。您只需在配置文件中轻松切换模型服务商，就能让任何兼容 OpenAI 的客户端或应用，通过同一个 API 地址，无缝地使用不同的大模型能力，彻底摆脱为不同服务维护多套配置和处理接口不兼容问题的烦恼。
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## 💡 核心优势
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* ✅ **多模型统一接入**：一个接口，通吃 Gemini、OpenAI、Claude、Kimi K2、GLM-4.5 等多种最新模型。通过简单的启动参数或请求头，即可在不同模型服务商之间自由切换。
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* ✅ **突破官方限制**：通过支持 Gemini CLI 的 OAuth 授权方式，有效绕过官方免费 API 的速率和配额限制，让您享受更高的请求额度和使用频率。
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* ✅ **突破客户端限制**：Kiro API 模式下支持免费使用Claude Sonnet 4 模型。
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* ✅ **无缝兼容 OpenAI**：提供与 OpenAI API 完全兼容的接口，让您现有的工具链和客户端（如 LobeChat, NextChat 等）可以零成本接入所有支持的模型。
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* ✅ **增强的可控性**：通过强大的日志功能，可以捕获并记录所有请求的提示词（Prompts），便于审计、调试和构建私有数据集。
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* ✅ **极易扩展**：得益于全新的模块化和策略模式设计，添加一个新的模型服务商变得前所未有的简单。
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* ✅ **完整测试覆盖**：提供全面的集成测试和单元测试，确保各个API端点和功能的稳定性和可靠性。
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## 📝 项目架构
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告别了过去简单的结构，我们引入了更专业、更具扩展性的设计模式，让项目脱胎换骨：
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* **`src/api-server.js`**: 🚀 **项目启动入口**
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* 作为项目的总指挥，它负责启动和管理整个 HTTP 服务，解析命令行参数，并加载所有配置。
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* **`src/adapter.js`**: 🔌 **服务适配器**
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* 采用经典的适配器模式，为每种 AI 服务（Gemini, OpenAI, Claude, Kiro）创建一个统一的接口。无论后端服务如何变化，对主服务来说，调用方式都是一致的。
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* **`src/provider-strategies.js`**: 🎯 **提供商策略工厂**
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* 实现了策略工厂模式，为每种 API 协议（如 OpenAI、Gemini、Claude）提供统一的策略接口。这些策略精确地处理协议下的请求解析、响应格式化、模型名称提取等所有细节，确保了协议之间的完美转换。
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* **`src/provider-strategy.js`**: 🎯 **策略基类**
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* 定义了所有提供商策略的基础接口和通用方法，包括系统提示词管理、内容提取等核心功能。
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* **`src/convert.js`**: 🔄 **格式转换中心**
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* 这是实现“万物皆可 OpenAI”魔法的核心。它负责在不同的 API 协议格式之间进行精确、无损的数据转换。
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* **`src/common.js`**: 🛠️ **通用工具库**
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* 存放着项目共享的常量、工具函数和通用处理器，让代码更加整洁和高效。
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* **`src/gemini/`, `src/openai/`, `src/claude/`**: 📦 **提供商实现目录**
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* 每个目录都包含了对应服务商的核心逻辑、API 调用和策略实现，结构清晰，便于您未来添加更多新的服务商。其中 `src/openai/openai-kiro.js` 提供了 Kiro API 的特殊实现。
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* **`tests/`**: 🧪 **测试目录**
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* 包含完整的集成测试套件，覆盖所有API端点、认证方式和错误处理场景，确保项目的稳定性和可靠性。
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### 🔧 使用说明
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* **MCP 支持**: 虽然原版 Gemini CLI 的内置命令功能不可用，但本项目完美支持 MCP (Model Context Protocol)，可配合支持 MCP 的客户端实现更强大的功能扩展。
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* **多模态能力**: 支持图片、文档等多模态输入，为您提供更丰富的交互体验。
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* **最新模型支持**: 支持最新的 **Kimi K2** 和 **GLM-4.5** 模型，只需在 `config.json` 中配置相应的 OpenAI 或 Claude 兼容接口即可使用。
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* **Kiro API**: 使用 Kiro API 需要[下载kiro客户端](https://aibook.ren/archives/kiro-install)并完成授权登录生成 kiro-auth-token.json。**推荐配合 Claude Code 使用以获得最佳体验**。
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## 🛠️ 主要功能
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#### 通用功能
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* 🔐 **智能认证与令牌续期**: 针对需要 OAuth 的服务（如 `gemini-cli-oauth`），首次运行将引导您通过浏览器完成授权，并能自动刷新令牌。
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* 🛡️ **多种认证方式支持**: 支持 `Authorization: Bearer <key>`、`x-goog-api-key`、`x-api-key` 请求头以及 URL 查询参数等多种认证方式。
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* ⚙️ **高度可配置**: 可通过 `config.json` 文件或命令行参数，灵活配置监听地址、端口、API 密钥、模型提供商以及日志模式。
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* 📜 **全面可控的日志系统**: 可将带时间戳的提示词日志输出到控制台或文件，并显示令牌剩余有效期。
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* 🏥 **健康检查机制**: 提供 `/health` 端点用于服务状态监控，返回服务健康状态和当前配置信息。
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#### OpenAI 兼容接口 (`/v1/...`)
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* 🌍 **完美兼容**: 实现了 `/v1/models` 和 `/v1/chat/completions` 核心端点。
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* 🔄 **自动格式转换**: 在内部自动将不同模型的请求/响应与 OpenAI 格式进行无缝转换。
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* 💨 **流式传输支持**: 完全支持 OpenAI 的流式响应 (`"stream": true`)，提供打字机般的实时体验。
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## 📦 安装指南
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1. **环境准备**:
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* 请确保您已安装 [Node.js](https://nodejs.org/) (建议版本 >= 20.0.0)。
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* 本项目已包含 `package.json` 并设置 `{"type": "module"}`，您无需手动创建。
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2. **安装依赖**:
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克隆本仓库后，在项目根目录下执行：
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```bash
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npm install
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```
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这将自动安装所有必要依赖。
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## 🚀 快速开始
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### 1. 配置文件 (`config.json`)
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我们推荐使用 `config.json` 文件来管理您的配置，这比冗长的命令行参数更清晰。
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首先，手动创建 `config.json` 文件，并填入您的配置信息。
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```json
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{
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"REQUIRED_API_KEY": "123456",
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"SERVER_PORT": 3000,
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"HOST": "localhost",
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"MODEL_PROVIDER": "gemini-cli-oauth",
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"OPENAI_API_KEY": "sk-your-openai-key",
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"OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
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"CLAUDE_API_KEY": "sk-ant-your-claude-key",
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"CLAUDE_BASE_URL": "https://api.anthropic.com/v1",
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"PROJECT_ID": "your-gcp-project-id",
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"PROMPT_LOG_MODE": "console"
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}
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```
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### 2. 配置参数详解
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以下是 `config.json` 文件中所有支持的参数及其详细说明：
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| 参数名 | 类型 | 描述 | 默认值/可选值 |
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| ------------------------------- | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `REQUIRED_API_KEY` | string | 用于保护您的 API 服务的密钥。客户端在请求时必须提供此密钥。 | 任意字符串, 默认为 `"123456"` |
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| `SERVER_PORT` | number | 服务器监听的端口号。 | 任意有效端口号, 默认为 `3000` |
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| `HOST` | string | 服务器监听的主机地址。`localhost` 只允许本机访问，`0.0.0.0` 允许局域网或公网访问。 | 默认为 `"localhost"` |
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| `MODEL_PROVIDER` | string | 指定后端使用的模型服务商。这是核心配置，决定了 API 请求将转发给哪个平台。 | 可选值: `"gemini-cli-oauth"`, `"openai-custom"`, `"claude-custom"`, `"openai-kiro-oauth"` |
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| `OPENAI_API_KEY` | string | 当 `MODEL_PROVIDER` 为 `openai-custom` 时，需要提供您的 OpenAI API 密钥。 | `null` |
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| `OPENAI_BASE_URL` | string | 当 `MODEL_PROVIDER` 为 `openai-custom` 时，可以指定 OpenAI 兼容的 API 地址。 | 默认为 `"https://api.openai.com/v1"` |
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| `CLAUDE_API_KEY` | string | 当 `MODEL_PROVIDER` 为 `claude-custom` 时，需要提供您的 Claude API 密钥。 | `null` |
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| `CLAUDE_BASE_URL` | string | 当 `MODEL_PROVIDER` 为 `claude-custom` 时，可以指定 Claude 兼容的 API 地址。 | 默认为 `"https://api.anthropic.com/v1"` |
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| `KIRO_OAUTH_CREDS_BASE64` | string | (Kiro API 模式) 您的 Kiro OAuth 凭据的 Base64 编码字符串。 | `null` |
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| `KIRO_OAUTH_CREDS_FILE_PATH` | string | (Kiro API 模式) 您的 Kiro OAuth 凭据 JSON 文件的路径。 | `null` |
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| `GEMINI_OAUTH_CREDS_BASE64` | string | (Gemini-CLI 模式) 您的 Google OAuth 凭据的 Base64 编码字符串。 | `null` |
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| `GEMINI_OAUTH_CREDS_FILE_PATH` | string | (Gemini-CLI 模式) 您的 Google OAuth 凭据 JSON 文件的路径。 | `null` |
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| `PROJECT_ID` | string | (Gemini-CLI 模式) 您的 Google Cloud 项目 ID。 | `null` |
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| `SYSTEM_PROMPT_FILE_PATH` | string | 用于加载系统提示词的外部文件路径。 | 默认为 `"input_system_prompt.txt"` |
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| `SYSTEM_PROMPT_MODE` | string | 系统提示词的应用模式。`overwrite` 会覆盖客户端的提示，`append` 会追加到客户端提示之后。 | 可选值: `"overwrite"`, `"append"` |
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| `PROMPT_LOG_MODE` | string | 请求和响应的日志记录模式。`none` 不记录，`console` 打印到控制台，`file` 保存到日志文件。 | 可选值: `"none"`, `"console"`, `"file"` |
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| `PROMPT_LOG_BASE_NAME` | string | 当 `PROMPT_LOG_MODE` 为 `file` 时，生成的日志文件的基础名称。 | 默认为 `"prompt_log"` |
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| `REQUEST_MAX_RETRIES` | number | 当 API 请求失败时，自动重试的最大次数。 | 默认为 `3` |
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| `REQUEST_BASE_DELAY` | number | 自动重试之间的基础延迟时间（毫秒）。每次重试后延迟会增加。 | 默认为 `1000` |
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### 3. 启动服务
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* **使用 `config.json` 启动** (推荐)
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```bash
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node src/api-server.js
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```
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* **通过命令行参数启动** (会覆盖 `config.json` 中的同名配置)
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* **启动 OpenAI 代理**:
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```bash
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node src/api-server.js --model-provider openai-custom --openai-api-key sk-xxx
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```
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* **启动 Claude 代理**:
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```bash
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node src/api-server.js --model-provider claude-custom --claude-api-key sk-ant-xxx
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```
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* **启动 Kiro API 代理**:
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```bash
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node src/api-server.js --model-provider claude-kiro-oauth
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```
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* **监听所有网络接口并指定端口和Key** (用于 Docker 或局域网访问)
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```bash
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node src/api-server.js --host 0.0.0.0 --port 8000 --api-key your_secret_key
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```
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*更多启动参数，请参考 `src/api-server.js` 文件顶部的注释。*
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### 4. 调用 API
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> **提示**: 如果您在无法直接访问 Google/OpenAI/Claude/Kiro 服务的环境中使用，请先为您的终端设置全局 HTTP/HTTPS 代理。
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所有请求都使用标准的 OpenAI 格式。
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* **健康检查**
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```bash
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curl http://localhost:3000/health
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```
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* **列出模型**
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```bash
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curl http://localhost:3000/v1/models \
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-H "Authorization: Bearer 123456"
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```
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* **生成内容 (非流式)**
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```bash
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curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \
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-H "Content-Type: application/json" \
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||
-H "Authorization: Bearer 123456" \
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-d '{
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"model": "gemini-2.5-flash",
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"messages": [
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{"role": "system", "content": "你是一只名叫 Neko 的猫。"},
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{"role": "user", "content": "你好，你叫什么名字？"}
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]
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}'
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||
```
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* **流式生成内容**
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```bash
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curl http://localhost:3000/v1/chat/completions \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-H "Authorization: Bearer 123456" \
|
||
-d '{
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||
"model": "claude-3-opus-20240229",
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||
"messages": [
|
||
{"role": "user", "content": "写一首关于宇宙的五行短诗"}
|
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],
|
||
"stream": true
|
||
}'
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||
```
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## 🌟 特殊用法与进阶技巧
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* **🔌 对接任意 OpenAI 客户端**: 这是本项目的基本功能。将任何支持 OpenAI 的应用（如 LobeChat, NextChat, VS Code 插件等）的 API 地址指向本服务 (`http://localhost:3000`)，即可无缝使用所有已配置的模型。
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* **🔍 中心化请求监控与审计**: 在 `config.json` 中设置 `"PROMPT_LOG_MODE": "file"` 来捕获所有请求和响应，并保存到本地日志文件。这对于分析、调试和优化提示词，甚至构建私有数据集都至关重要。
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* **💡 动态系统提示词**:
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* 通过在 `config.json` 中设置 `SYSTEM_PROMPT_FILE_PATH` 和 `SYSTEM_PROMPT_MODE`，您可以更灵活地控制系统提示词的行为。
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* **支持的模式**:
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* `override`: 完全忽略客户端的系统提示词，强制使用文件中的内容。
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* `append`: 在客户端系统提示词的末尾追加文件中的内容，实现规则的补充。
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* 这使得您可以为不同的客户端设置统一的基础指令，同时允许单个应用进行个性化扩展。
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* **🛠️ 作为二次开发基石**:
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* **添加新模型**: 只需在 `src` 目录下创建一个新的提供商目录，实现 `ApiServiceAdapter` 接口和相应的策略，然后在 `adapter.js` 和 `common.js` 中注册即可。
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* **响应缓存**: 对高频重复问题添加缓存逻辑，降低 API 调用，提升响应速度。
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* **自定义内容过滤**: 在请求发送或返回前增加关键词过滤或内容审查逻辑，满足合规要求。
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## 📄 开源许可
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本项目遵循 [**GNU General Public License v3 (GPLv3)**](https://www.gnu.org/licenses/gpl-3.0) 开源许可。详情请查看根目录下的 `LICENSE` 文件。
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## 🙏 致谢
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本项目的开发受到了官方 Google Gemini CLI 的极大启发，并参考了Cline 3.18.0 版本 `gemini-cli.ts` 的部分代码实现。在此对 Google 官方团队和 Cline 开发团队的卓越工作表示衷心的感谢！
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