YuanBao-Free-API ✨

一个允许您通过 OpenAI 兼容接口访问腾讯元宝的服务。

✨ 核心特性

✅ 完整兼容 OpenAI API 规范
🚀 支持主流元宝大模型（DeepSeek/HunYuan系列）
⚡️ 流式输出 & 网络搜索功能
🖼️ 支持上传图片或文件
📦 开箱即用的部署方案（本地/Docker）

⚠️ 使用须知

• 本项目仅限学习研究用途
• 请严格遵守腾讯元宝的使用条款
• hy_token 有时效性，过期需重新获取

🚀 快速开始

环境准备

git clone https://github.com/chenwr727/yuanbao-free-api.git
cd yuanbao-free-api
pip install -r requirements.txt

🖥️ 服务端部署

本地运行

# 服务地址：http://localhost:8000
python app.py

Docker部署

# 构建镜像
docker build -t yuanbao-free-api .

# 运行容器
docker run -d -p 8000:8000 --name yuanbao-api yuanbao-free-api

📡 客户端调用

认证参数获取

手动获取

1. 访问腾讯元宝
2. 打开开发者工具（F12）
3. 捕获对话请求获取：
   • Cookie中的 hy_user 和 hy_token
   • 请求体中的 agent_id

自动获取

# 扫码登录后自动输出认证参数
python get_cookies.py

API调用示例

import base64

import requests
from openai import OpenAI

base_url = "http://localhost:8000/v1/"

hy_source = "web"
hy_user = ""    # 替换为你的用户ID
hy_token = ""   # 替换为你的token

agent_id = "naQivTmsDa"
chat_id = ""    # 可选，如果不提供会自动创建

# upload，可选
url = base_url + "upload"

file_name = "example.png"
with open(file_name, "rb") as f:
    file_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
data = {
    "agent_id": agent_id,
    "hy_source": hy_source,
    "hy_user": hy_user,
    "file": {
        "file_name": file_name,
        "file_data": file_data ,
        "file_type": "image",   # image、doc、excel、pdf等，具体看抓包返回的文件类型
    },
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {hy_token}"}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    print("File uploaded successfully:", response.json())
    multimedia = [response.json()]
else:
    print("File upload failed:", response.status_code, response.text)
    multimedia = []
print(multimedia)

# chat
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=hy_token)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v3",
    messages=[{"role": "user", "content": "这是什么？"}],
    stream=True,
    extra_body={
        "hy_source": hy_source,
        "hy_user": hy_user,
        "agent_id": agent_id,
        "chat_id": chat_id,
        "should_remove_conversation": False,
        "multimedia": multimedia,
    },
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "")

🧠 支持模型

模型名称	特性说明
deepseek-v3	深度求索 V3 基础模型
deepseek-r1	深度求索 R1 增强模型
deepseek-v3-search	深度求索 V3 模型（带搜索功能）
deepseek-r1-search	深度求索 R1 模型（带搜索功能）
hunyuan	腾讯混元基础模型
hunyuan-t1	腾讯混元 T1 模型
hunyuan-search	腾讯混元模型（带搜索功能）
hunyuan-t1-search	腾讯混元 T1 模型（带搜索功能）

🌟 应用案例

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📜 开源协议

MIT License © 2025

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