由于国外AI模型禁止国内访问，所以很多比较好用的，比如codex、claude code（简称cc）编码能力很强的模型都无法使用，除了这些当然还有gpt5.5模型等等，都非常好用，我也一直在使用。关于国外AI想法当然我之前用的一直都是买的第三方，比如最开始直接买gpt的team号，或者有漏洞的plus号，主要是便宜，一个号大概5 ~ 10块/月不等，但是有较大概率的封号风险，很多人可能刚用一天就封了，毕竟不是正规渠道过来的号，正版订阅号太贵了，plus一个月得700，pro得1400了，一般人确实用不起。但是基本上用上过，就知道有多香了，由于最近gpt官方对这些非正规渠道的账号，进行毁灭性打击，所以对很多号商造成了不小的损失，我之前买的两个plus号，都正常在用，没有被封过。买这些号，也需要用VPN，如果VPN节点IP不干净，很可能就会封号，我用的VPN切换到美国节点，几乎没出过问题，最近也没啥号可以买了，所以目前找了一些提供中转的服务商，可以不用梯子，按照用量来计费，价格也还能接受，比较方便的是配置简单，而且可以直接用户codex cli客户端上，当然cc也可以，不过我没用，因为cc费用较高。由于很多中转的号商会频繁调整API调用倍率，号池有时候也不稳定，调用人太多了，延迟会很高，这就导致我们这些用户要频繁切换，相当麻烦，所以我想着自己搭建一套，自己和对象用，毕竟从事互联网行业，肯定是避不开这些主流的AI工具，当然国内也有很多模型还不错，但是个人感觉还有很多不足。所以我这几天一直在琢磨这个事儿，当然自己也部署了一些程序使用，最后才敲定了一套(Sub2API + OpenWebUI)，也是我觉得从使用难易程度上综合考量的，先聊聊这两个东西是什么。关于Sub2API一站式开源中转服务，让 Claude、OpenAI 、Gemini、Antigravity订阅统一接入，支持拼车共享，更高效分摊成本，原生工具无缝使用。也是一个热度非常高的应用了，Github有3.9K的star，很多中转站都使用它来提供中转服务。它的主要特点是：订阅号配额分发 / 拼车工具，它可以：订阅号池化、额度分配、账号轮询、按 Token 分摊成本，可以用用 Plus 账号跑 API 工具。这也是我比较看重的，让我去花大价钱买pro5x和pro20x我确实舍不得，但是plus有使用额度限制，所以我可以多买几个plus加进来，然后一起使用，就没这个烦恼了。安装之前，先安装pgsql + redis，建议直接用宝塔面板，弄完之后docker部署Sub2APIdocker run -d \ --name sub2api \ --restart always \ --net=host \ -p 8080:8080 \ -e DATABASE_URL="postgres://postgres:yourpassword@127.0.0.1:5432/sub2api?sslmode=disable" \ -e REDIS_URL="redis://127.0.0.1:6379/0" \ -e ADMIN_USERNAME=admin \ -e ADMIN_PASSWORD=yourpassword \ -m 512m \ --memory-swap 512m \ weishaw/sub2api:latest安装时出现pq: permission denied for schema public，宝塔打开终端，执行下面几个命令 /www/server/pgsql/bin/psql -U postgres -d sub2api -- 给 postgres 用户授予 public 模式的所有权限 GRANT ALL ON SCHEMA public TO postgres; -- 给 public 角色授予权限（防止其他问题） GRANT ALL ON SCHEMA public TO public; -- 把 public 模式的所有者改成 postgres ALTER SCHEMA public OWNER TO postgres; 关于NewAPI这也是一款非常好用的工具，我也搭建使用过，不过它更多的是：通用 LLM API 网关，适合接入：API Key（OpenAI/Anthropic/DeepSeek 等），它更适合：多渠道 Key 统一管理、团队内部使用、搭建 API 服务。这款工具使用场景更适合运营一个开放的API中转服务，我的需求只是服务我个人，显然Sub2API更适合我。关于OpenWebUIOpenWebUI 就是一个自托管的、像 ChatGPT 官网那样好看又好用的 AI 聊天界面 + 模型管理后台，可以对接 OpenAI、本地模型（Ollama）、NewAPI、Sub2API 等。当然市面上有很多，比如NextChat、LobeChat等等，都是可以接入Sub2AI的，不过我觉得还是OpenWebUI最好用。Docker部署命令如下：docker run -d \ --name openwebui \ --restart always \ -p 3000:8080 \ -e OPENAI_API_KEY=你的中转key \ -e OPENAI_API_BASE_URL=你的中转地址 \ -m 1g \ --pull always \ ghcr.io/open-webui/open-webui:main如果是国内机子，安装OpenWeUI会提示拒绝连接，把ghcr.io/open-webui/open-webui:main换成：chemeng/open-webui:main聊聊我搭建方案以上两款Sub2API和NewAPI都要搭建在国外服务器，需要避开被OpenAI官方限制访问的地区，所以我这里直接选择美国服务器，由于是个人使用，所以2H2G基本满足使用，我这里直接把Sub2API和OpenWebUI都部署在这台机子上，当然也可以把OpenWebUI部署到国内机子上，这都没啥影响。搭建好，我使用下来，还算稳定，当然具体也要看你买的美国机子的质量。以上环境都搭建好了，具体怎么配置使用，Sub2API都有说明，很简单，这里就不啰嗦了，至于plus号哪里搞，其实各大群应该都有很多推广的，买几个配置进去就可以用了，要特别注意VPN，不然号会封的很快。现在我终于可以愉快的使用codex了，不用担心中转商突然不干或者服务不稳定带来的问题了。
最近deepseek炒的比较火热，热度有超过openai的趋势，毕竟是国内公司的产品，也算是国内用户的福音了，我也用了下，感觉各方面很不错，对比国内其它AI模型要好得多，deepseek有免费额度，当然收费也不贵，主要使用官方网页版太慢了，有时候无法使用，所以我们肯定是要采取其它途径，比如使用API方式来接入，具体就不多说了，DeepSeek官网文档说的很清楚。软件工具此前我一直使用的OpenAi，借助ChatBox和NextApi这两款开源工具来配合使用(无需魔法)，当然还有LobeHub也很不错。NextApi可私有部署，之前我也分享过，只不过这款产品被卖掉了，也超过三个月没有更新了，所以并不支持市面上新出的模型，比如DeepSeek，当然使用OpenAi还是没问题的，基本上常用模型都有，我最常用的还是ChatBox了，一直在更新，市面上主流的模型都支持，友好的UI和简单的配置就可上手使用，非常方便，有兴趣的伙伴可以去看看ChatBox，闲话说的有点多了，有点儿偏题了，回到Ollama上来。Ollama是什么？Ollama是一个开源的本地模型运行工具，可以方便地下载和运行各种开源模型，比如Llama、Qwen、DeepSeek等。这个工具支持Windows、MacOS、Linux等操作系统。本地模型的好处？现在有越来越多的开源模型，可以在自己的电脑或服务器上运行。使用本地模型有许多优势：完全离线运行，保护隐私数据安全无需支付在线 API 费用完全离线，服务稳定，无网络延迟可以自由调整和定制模型参数（注意：运行本地模型对你的电脑配置有一定要求，包括内存、GPU 等。如果出现卡顿，请尝试降低模型参数。）{cat_tips_warning"}以下Ollama运行的服务都要结合现有工具配套使用，如上面提到的ChatBox、LobeHub等{/cat_tips_warning}安装OllamaOllama下载地址下载并安装Ollama后，请打开命令行终端，输入命令下载并运行本地模型。你可以在这里查看到所有ollama支持的模型列表：Ollama模型列表举例1：下载并运行llama3.2模型ollama run llama3.2举例2：下载并运行 deepseek-r1:8b 模型（注意：Ollama 上的 DeepSeek R1 模型实际上是蒸馏模型）ollama run deepseek-r1:8b以上都配置好后，借助本地工具，将Host和模型选好，就可以使用了Ollama远程服务除了可以使用本地Ollama服务，也可以连接运行在其他机器上的远程Ollama服务。例如，你可以在家中的电脑上运行 Ollama 服务，并在手机或其他电脑上使用 Chatbox 客户端连接到这个服务。你需要确保远程Ollama服务正确配置并暴露在当前网络中。默认情况下，需要对远程Ollama服务进行简单的配置。配置远程 Ollama 服务？默认情况下Ollama服务仅在本地运行，不对外提供服务。要使Ollama服务能够对外提供服务，你需要设置以下两个环境变量：OLLAMA_HOST=0.0.0.0 OLLAMA_ORIGINS=*注意事项可能需要在防火墙中允许 Ollama 服务的端口（默认为 11434），具体取决于你的操作系统和网络环境。为避免安全风险，请不要将 Ollama 服务暴露在公共网络中。家庭Wifi网络是一个相对安全的环境。参考：Ollama服务配置
通义灵码：重塑编程的未来，引领技术革新
人工智能如火如荼，对程序员来说，一款智能好用的编码工具必不可少，分享目前正在使用的编码工具《通义灵码》虽然处于公测状态，但丝毫不影响使用，有兴趣的可以去看看前言通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云 SDK/OpenAPI 的使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。兼容 Visual Studio Code、JetBrains IDEs 等主流 IDE；支持 Java、Python、Go、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala 等主流编程语言。那么既然说到这里了，有人肯定会担心收费问题，具体可看下表收费模式|套餐类型|基础版，免费使用|高级版，立即购买||:-:|:-:|:-:||资费|0 元/人/年|618 元/人/年||基础功能|不限人数|包含基础版所有功能||代码管理|代码库数量不限，代码库容量 10GB（单库容量：Git 5GB + Git LFS 5GB）|代码库数量不限，代码库容量不限（单库容量：Git 20GB + Git LFS 不限）||流水线|最大并行任务数 3，运行时长 1800 分钟/月|最大并行任务数弹性伸缩，运行时长不限||制品仓库|容量不限|容量不限||专属功能|无|效能洞察、代码安全等|详细计费说明看到这里，我想到了CodePen，也是按照每月使用时长来免费的应用场景代码智能生成经过海量优秀开源代码数据训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，为你生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等。沉浸式编码心流，秒级生成速度，让你更专注在技术设计，高质高效地完成编码工作。研发智能问答基于海量研发文档、产品文档、通用研发知识、阿里云的云服务文档和 SDK/OpenAPI 文档等进行问答训练，为你答疑解惑，助你轻松解决研发问题。产品特点跨文件感知让代码生成更贴合业务场景：客户端和模型层同步优化针对代码跨文件上下文感知能力，生成代码更加贴合当前代码库的业务场景。阿里云服务使用场景友好：专门针对阿里云的云服务使用、SDK/OpenAPI 的使用等场景调优，编码时能够更加便捷地使用阿里云服务；在对阿里云使用有疑问时，智能编码助手的回答也将更加有效。适配多 IDE 的原生设计，符合开发者使用习惯：适配 IDE 原生主题、交互模式，让开发者感受到 IDE 原生的视觉和交互体验，更符合开发者使用习惯。研发问答、文档/代码搜索能力，打造沉浸式编码：无需切换工具，IDE 客户端内即可满足开发者编码场景中的技术资料检索、技术难题解答的诉求，打造开发者沉浸式编码体验。双模引擎，自由切换：支持极速本地模型、云端大模型两种代码补全模型，支持一键切换，满足不同网络环境、不同补全强度的场景诉求。功能介绍行级/函数级实时续写根据当前语法和跨文件的代码上下文，实时生成行、函数建议代码。自然语言生成代码通过自然语言描述你想要的功能，可直接在编辑器区生成代码，编码心流不间断。单元测试生成支持根据 JUnit、Mockito、Spring Test、unit test、pytest 等框架生成单元测试。代码注释生成一键生成方法注释及行间注释，节省你写代码注释的时间，并能够有效提升代码可读性。代码解释支持 30 多种语言的识别，选中代码后可自动识别编程语言并生成代码解释。跨越语言的边界，让你阅读代码更高效。研发领域自由问答遇到编码疑问、技术难题时，一键唤起通义灵码，无需离开 IDE 客户端，即可快速获得答案和解决思路。聚焦研发领域知识的问答，帮助开发者快速解决问题。异常报错智能排查（Java）当运行出现异常报错时，一键启动报错排查的智能答疑，可结合运行代码、异常堆栈等报错上下文，快速给出排查思路或修复建议代码。兼容系统Windows 7 及以上、macOS、LinuxJetBrains IDEs （IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm 等）2020.3 及以上Visual Studio Code 1.75.1 及以上快速上手Visual Studio Code本安装步骤适用于 macOS、Windows 或 Linux 的 Visual Studio Code 中安装和使用通义灵码。步骤一：准备工作通义灵码需要登录阿里云后方可使用，如果你尚未拥有一个阿里云账号，可前往注册阿里云账号；下载并安装 Visual Studio Code 1.75.1 及以上版本。步骤二：在 Visual Studio Code 安装通义灵码VS应用市场直接安装，或下载安装包登录阿里云账号JetBrains IDEs本安装步骤适用于 macOS、Windows 或 Linux 的 JetBrains IDEs 中安装和使用通义灵码。打开 IntelliJ IDEA 设置窗口，在搜索 TONGYI Lingma，找到通义灵码后点击安装。安装完成后，请重启 IntelliJ IDEA。官方帮助文档
最近，腾讯推出了一款名为腾讯AIDesign的AI产品，可以在10秒内生成大量的logo，供用户选择。这个AI产品非常有用，因为对于许多人来说，设计一个独特且具有辨识度的标志是非常重要的。而腾讯AIDesign的出现提供了一种快速生成标志的方法，节省了大量的时间和精力。腾讯AIDesign可以根据品牌名称、关键词和颜色等要素，快速生成多种风格的logo，让用户可以轻松选择最合适的一个。此外，这个产品还提供了丰富的设计素材和模板，让用户可以更加灵活地进行设计和修改。对于创业者和小企业主来说，设计一个独特且具有辨识度的标志是非常重要的。但是，他们通常没有足够的时间和资源来雇佣专业的设计师，这时候腾讯AIDesign就可以提供一个快速、便捷的解决方案。下面我们来快速生成一组logo看看输入品牌名称，10字以内挑选行业选择关键词以及元素选择偏爱的色系生成后的结果自定义关键词可直接下载使用，没有水印，这个很赞！总的来说，腾讯AIDesign是一个非常实用、免费、商用的AI产品，可以帮助用户快速生成独特的标志，节省时间和精力。如果你需要一个快速、便捷的logo设计工具，不妨试试腾讯AIDesign。AIDesign体验地址
上一篇分享过基于docker部署你的私有ChatGPT服务，很好用，今天再分享一款ChatGPT工具，可docker私有部署，也可以直接下载客户端使用，同时提供免费的Key，目前限制是60次/小时，个人使用完全够用了，而且无需搭配VPN使用docker部署由于我docker搭建了ChatGPT-NEXT-Web，这里就不演示了，搭建好docker环境，基本就是一行命令的事儿docker run -d --name chatgpt --network host --restart always -e OPENAI_API_KEY=your_api_key -e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.chatanywhere.com.cn chenzhaoyu94/chatgpt-webOPENAI_API_KEY：API keyOPENAI_API_BASE_URL：https://api.chatanywhere.com.cn(国内选用这个)运行成功后，浏览器直接访问：http://ip+port:3002，注意放行端口如果你想给你的ChatGPT加个密码，可以使用下面的命令。docker run -d --name chatgpt --network host --restart always -e OPENAI_API_KEY=your_api_key -e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.chatanywhere.com.cn -e AUTH_SECRET_KEY=your_password chenzhaoyu94/chatgpt-web可以看出来，只是追加了一行代码，将your_password替换成你的密码就行了。免费key领取进入页面后，点击领取免费key，约60次/小时付费key，30块3.5中度使用，可以用一年客户端支持：Windows、MacOS、Linux，直接下载即可，非常方便客户端下载地址客户端下载好，运行后，你的界面是下面这个样子：此时还不能使用，需要配置API key和open-url地址点击右下角设置AI模型选择OpenAI API配置OpenAPI 密钥配置API域名：https://api.chatanywhere.com.cn(国内直接填这个即可，无需VPN)下面就可以愉快的使用了，对于白嫖党来说，还是非常友好的
自从ChatGPT出来后，几乎大部分人都有使用需求，当然用途也非常广，我比较单一，主要是用来美化方案和写写代码，当然国内也有不少AI，我几乎都用过了，针对有的问题回答还可以，但是有的问题真的能把你气死，死也回答不到点子上，感觉还有待提高，国内我个人感觉比较好的就是讯飞星火了，但某些场景下，依然不满足我的需要，所以还是改用ChatGPT了写在前面其实早在ChatGPT刚出来的时候，我就从淘宝买过账号来使用，不过还要借助VPN来使用，好一点的VPN价格也不便宜，便宜的也有，但是不太稳定，所以我就萌生选择一个直接使用的网页版，所以我就碰到了6号AI，用了一段时间，感觉很稳定，速度很快，比较满意它是充值模式的，个人不喜欢按次数收费，因为我使用频次很高，对我不太友好，当免费次数用完后，我就弃用了关于Next Web它是一个提供API中转服务。由于OpenAI对国内用户做了限制，必须要配合VPN来使用，相当不方便。所以Next Web能很好解决这个问题，而且可以结合Docker、Vercel私有部署，门槛也变低了，而且买多少，用多少，不要会员，也没有所谓次数限制，这就是我所喜欢的Next Web特点：稳定：此中转服务用于维持开源软件的正常更新和维护，我应该不会轻易跑路，毕竟这玩意儿也赚不了几个钱方便：所有用到 OpenAI API 的地方都可以无缝替代快速：我会持续优化中转服务的线路速度，来保证使用体验省心：没有包月，没有会员，没有限时，用多少买多少，不用担心过期Docker部署Next Web支持多种部署方式：Vercle、Docker、自行编译使用方式：LangChain、openai库、虚拟桌宠模拟器、沉浸式翻译等我这里介绍使用Docker部署，两行命令搞定(无Docker环境请先安装)//拉取镜像 docker pull yidadaa/chatgpt-next-web //运行容器 docker run -d -p 3000:3000 -e OPENAI_API_KEY="ak-**" -e BASE_URL="https://api.nextweb.fun/openai" -e CODE="**" yidadaa/chatgpt-next-web参数释义：OPENAI_API_KEY：这是调用keyCODE：前端页面设置的密码(默认没有)Next Web后台，先充值，这里购买的是token，称为字数，GPT3.5、GPT4.0都可以用，只不过4.0消耗量比较大充值后，再创建KEY，成功后，下面会有ak-开头的一串key，将它配置到OPENAI_API_KEY中即可docker运行后，注意要放行3000端口，浏览器访问http://ip+3000查看效果此处有两种方式，一种是登录，另一种是设置KEY首次使用要配置API Key，设置访问密码后，在手机上使用，直接选择登录，输入密码即可写在最后这个API Key也可以使用ChatGPT官网的，只要你有额度，是可以使用的如果你不想私有部署，也可以使用Next Web演示站点，输入Key直接使用总结：使用了一段时间，感觉很稳定，还不错
解决使用ChatGpt经常需要梯子才能使用，或者使用免费版本不稳定，超简单让你不需要翻墙环境准备国外服务器一台（可以买阿里云新加坡服务器），准备好docker环境 准备好docker compose环境安装dockerUbuntu Docker 安装curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | shDebian Docker 安装curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | shCentOS Docker 安装curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh安装Docker ComposeLinux安装Docker Composecurl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/v2.17.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose环境准备完成创建容器实现创建docker-compose.yml文件services: chatgpt: image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/tokengo/chatgpt-gateway container_name: chatgpt volumes: - ./appsettings.json:/app/appsettings.json ports: - 18000:80这是已经打包好的镜像，如果需要自己打包可以自己拉源码ChatGptApiGateway 进行打包构建执行docker compose up -d拉取镜像并且以后台服务运行，使用docker compose ps查看服务状态注：请注意服务器是否开启 18000端口访问权限从239573049/ChatGpt.Desktop 这里下载ChatGpt 客户端，我们下载Win版本的打开客户端，点击设置设置请求token和配置好的服务器地址 http://服务器地址:18000/v1/chat/completions，然后点击配置持久化随意输入内容等等AI回复，然后我们就可以看到效果，电脑并没有挂梯子就可以使用ChatGpt了