Gemini Proxy

简介

本项目是一个 Google Gemini 模型的代理服务，基于 Flask 框架构建。绝大部分工作源于@Moonfanzp，本人只是基于此提供了一个不止于docker的方案，做了点小小的工作。它提供了以下主要功能：

• OpenAI API 兼容性： 实现了 OpenAI Chat Completions API (/v1/chat/completions) 和 Models API (/v1/models)，方便与现有工具和库集成。
• 多 API 密钥管理： 支持配置多个 Google API 密钥，自动轮换和禁用超限密钥，提高可用性。
• 速率限制： 内置请求速率限制，防止单个 API 密钥超额使用。
• 自动重试： 遇到 Google API 错误时自动重试，增强稳定性。
• 流式输出： 支持流式响应 (streaming)，提供更快的响应速度。
• 安全设置： 可配置 Gemini 模型的安全设置（当前版本默认关闭了所有安全过滤）。
• 系统代理支持： 自动检测并使用系统代理设置，或通过环境变量手动配置代理。
• 跨平台： 可作为 Python 脚本直接运行，在众多云服务器或本地环境进行使用，也可打包成独立的 .exe 文件（Windows）。
• 易于配置： 通过 env.json 或 .env 文件进行配置。（当前json文件的读取有点问题，请使用.env文件进行配置）

快速开始

1. 准备工作

• Python 环境： 需要 Python 3.7 或更高版本。
• Google API 密钥： 需要一个或多个有效的 Google API 密钥。

2. 获取代码

git clone https://github.com/HerSophia/Gemini-rProxy

3. 安装依赖

cd Gemini-rProxy
pip install -r requirements.txt

4. 配置

在项目根目录下创建 env.json 或 .env 文件，并设置以下环境变量：

env.json 示例：

{
  "KeyArray": "AIzaSy...\nAIzaSy...\nAIzaSy...",  
  "MaxRetries": 3,            
  "MaxRequests": 2,           
  "LimitWindow": 60,          
  "password": "your_password", 
  "PORT": 3000,               
  "http_proxy": "http://your_proxy:port", 
  "https_proxy": "https://your_proxy:port" 
}

.env 示例：

KeyArray=AIzaSy...\nAIzaSy...\nAIzaSy...
MaxRetries=3
MaxRequests=2
LimitWindow=60
password=your_password
PORT=3000
http_proxy=http://your_proxy:port
https_proxy=https://your_proxy:port

说明：

• KeyArray: 必需。 你的 Google API 密钥列表。多个密钥可以换行分隔，也可以用空格分隔（目前对空格的处理似乎出了点问题，建议使用换行）。
• MaxRetries: 可选。请求失败时的最大重试次数。
• MaxRequests: 可选。每个 API 密钥在 LimitWindow 时间内的最大请求次数。
• LimitWindow: 可选。速率限制窗口大小（秒）。
• password: 必需。 用于 API 认证的密码。客户端请求时需要在 Authorization 请求头中提供，格式为 Bearer your_password。
• PORT: 可选。Flask 应用监听的端口。
• http_proxy / https_proxy: 可选。HTTP 和 HTTPS 代理设置。如果未设置，程序会自动检测系统代理。

4. 运行

作为 Python 脚本运行：

python app.py

作为 .exe 文件运行 (Windows)：

1. 打包：

   pip install pyinstaller
   pyinstaller --onefile --name gemini-proxy --add-data="func.py;." app.py

2. 运行： 将 env.json 或 .env 文件复制到 dist 目录下，与 gemini-proxy.exe 放在一起，然后双击运行 gemini-proxy.exe。

注意

• 根目录下的./dist文件夹中以打包好.exe文件，可直接使用，同样要注意env.json 或 .env 文件和.exe文件存在同一个文件夹中

5. 测试

• 访问测试页面： 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:3000/ (如果使用了默认端口)。
• 发送 API 请求： 使用 curl、Postman 或其他工具向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，测试 API 是否正常工作。记得在请求头中添加 Authorization: Bearer your_password。

6. API 参考

• /v1/chat/completions: OpenAI Chat Completions API。
• /v1/models: 列出支持的 Gemini 模型。
• http://127.0.0.1:3000/v1: 在各类前端或者项目中使用的URL，记得端口是否正确
• 请求和响应格式与 OpenAI API 基本兼容，但请注意，本项目是 Gemini 模型的代理，而不是 OpenAI 服务的代理。

Docker 方式（可选）

1. 构建镜像：

   docker-compose build

2. 运行容器：

   docker-compose up

   首次运行，可以使用

    docker-compose up --build

   注意，你可能需要配置.env文件，或者使用

   KeyArray="AIzaSy..." password="your_password" docker-compose up --build
   

   来运行。

高级配置

• 安全设置： 当前版本的代码中，安全设置被硬编码为全部禁用 (BLOCK_NONE)。如果需要修改安全设置，请直接编辑 app.py 文件中的 safety_settings 变量。
• Keep-Alive: 代码中包含一个 keep_alive() 函数，定期向本地地址发送请求，以保持应用活跃。如果你不需要这个功能，可以注释掉相关代码。

注意事项

• API 密钥安全： 请妥善保管你的 Google API 密钥，不要将其泄露给他人。
• 速率限制： Google Gemini API 有速率限制。请根据你的 API 密钥配额和应用需求，合理配置 MaxRequests 和 LimitWindow。
• 代理：如果你的网络环境需要通过代理才能访问 Google API, 请务必设置 http_proxy 和 https_proxy 环境变量，或者确保系统代理设置正确。虽然代码中写了自动获取代理端口并进行自动使用，但以防万一，还是写好环境变量为好。

免责声明

本项目仅供学习和研究使用，不保证其稳定性、可靠性和安全性。请在使用前仔细阅读 Google Gemini API 的使用条款，并遵守相关规定。

贡献

欢迎提交 Issue 或 Pull Request。

License

MIT