LLMapi4free

Унифицированный API для доступа к различным языковым моделям (LLM) через автоматизацию браузера. Получите бесплатный доступ к OpenAI, DeepSeek, DuckDuckGo, Gemini и другим провайдерам через единый интерфейс.

Демонстрация работы (старая версия)

📑 Оглавление

• 🚀 Установка
• 🔨 Сборка из исходного кода
• ⚡ Быстрый старт
• 🌐 Веб-интерфейс
• 🐍 Пример использования
• 📚 API Документация
  • Аутентификация
  • Управление чатом
  • Управление провайдерами
  • Системные endpoints
• ⚙️ Дополнительные настройки
  • Поддержка прокси
  • Развертывание на сервере

🚀 Установка

Linux

1. Установите OpenJDK 21+:

   sudo apt install openjdk-21-jdk

2. Установите необходимые зависимости (только для Linux):

   sudo apt install xdotool

3. Установите браузер Chrome

4. Скачайте и запустите .jar файл из раздела Releases:

   java -jar bingchat4urapp_server-0.0.1-SNAPSHOT.jar

5. Сервер запустится на порту 8080

🔨 Сборка из исходного кода

Если вы хотите собрать проект самостоятельно из исходного кода:

Предварительные требования

1. Установите OpenJDK 21+:

   sudo apt install openjdk-21-jdk

2. Установите Apache Maven:

   sudo apt install maven

3. Установите необходимые зависимости (только для Linux):

   sudo apt install xdotool

4. Установите браузер Chrome

💡 Примечание для Windows: На Windows не требуется установка дополнительных утилит, достаточно Java и Maven.

Процесс сборки

1. Сборка и установка библиотеки:

   cd llmapi4free_lib
   ./install.sh

   Этот скрипт соберет библиотеку llmapi4free и установит её в локальный Maven-репозиторий.

2. Сборка веб-приложения:

   cd serverimpl/bingchat4urapp_server
   ./build.sh

   Этот скрипт соберет веб-приложение с REST API, которое позволяет использовать библиотеку через веб-интерфейс или REST API.

3. Запуск собранного приложения:

   java -jar target/bingchat4urapp_server-0.0.1-SNAPSHOT.jar

💡 Примечание: Первый скрипт (install.sh) собирает и устанавливает библиотеку в локальный Maven-репозиторий, а второй скрипт (build.sh) собирает веб-приложение, которое использует эту библиотеку.

⚡ Быстрый старт

1. Запустите сервер - откроется окно браузера
2. Войдите в Google аккаунт в открывшемся окне браузера
3. Готово! Теперь можете использовать API или веб-интерфейс

💡 Важно: Авторизация в Google обязательна для всех LLM провайдеров. Выполните её один раз при запуске сервера.

🌐 Веб-интерфейс

Откройте в браузере: http://127.0.0.1:8080/

Веб-интерфейс позволяет:

• Тестировать работу сервиса
• Управлять провайдерами
• Просматривать историю ответов

🐍 Пример использования

В файле example/example.py находится готовый Python-клиент, демонстрирующий работу с API.

Возможности примера:

• Интерактивный выбор LLM провайдера
• Установка предпочтительного провайдера
• Опциональная аутентификация
• Создание чат-сессии
• Отправка промптов с красивым выводом

Запуск:

cd example
python example.py

💡 Подсказка: Изучите код example.py чтобы понять как правильно интегрировать API в ваши проекты.

📚 API Документация

Base URL: /api

Принцип работы

Сервер работает асинхронно:

1. Создание задачи - клиент отправляет запрос и получает ID задачи
2. Ожидание выполнения - клиент опрашивает /get/{id} до isFinished: true
3. Получение результата - в ответе содержится результат выполнения

Аутентификация

POST /auth - Создание задачи аутентификации

⚠️ Опционально: Этот endpoint не обязателен. Система автоматически выполнит авторизацию при первой отправке промпта.

Request:

{
    "provider": "OpenAI" // OpenAI | DeepSeek | DuckDuck | Gemini
}

Response:

42  // ID задачи

Управление чатом

POST /createchat - Создание нового чата

Response:

43  // ID задачи

POST /sendprompt - Отправка промпта

Request:

{
    "prompt": "Ваш вопрос здесь",
    "timeOutForAnswer": 90
}

Validation:

• prompt: 4-4000 символов
• timeOutForAnswer: 30-300 секунд

Response:

44  // ID задачи

Управление провайдерами

GET /getProvidersInfo - Информация о провайдерах

Response:

[
    {
        "provider": "OpenAI",
        "gotError": false,
        "authDone": true,
        "authRequired": true,
        "lastAnswer": "Последний ответ от модели"
    }
]

POST /setPreferredProvider - Установка предпочтительного провайдера

Request:

{
    "provider": "OpenAI"
}

GET /getWorkingLLM - Текущий активный провайдер

Response:

{
    "provider": "OpenAI",
    "authDone": true,
    "gotError": false,
    "lastAnswer": "..."
}

GET /resetProvidersState - Сброс состояния провайдеров

Системные endpoints

GET /get/{id} - Получение статуса задачи

Response:

{
    "id": 42,
    "type": 1,
    "isFinished": true,
    "gotError": false,
    "result": "Текстовый результат",
    "htmlResult": "<div>HTML результат</div>",
    "imageResult": "screenshot.png"
}

GET /exit - Завершение работы сервера

GET / - Проверка работы сервера

⚙️ Дополнительные настройки

Поддержка прокси

Поддерживаются SOCKS5 прокси без авторизации:

java -jar bingchat4urapp_server-0.0.1-SNAPSHOT.jar --proxy 127.0.0.1:2080

Развертывание на сервере

При развертывании на удаленном сервере обязательно установите:

• VNC сервер
• Графическое окружение
• Менеджер окон X11

📝 Типы задач

• type = 0: Системная задача завершения работы
• type = 1: Задача аутентификации
• type = 2: Задача отправки промпта
• type = 3: Задача создания чата

🔄 Коды ответов HTTP

• 200 OK: Успешное выполнение
• 201 Created: Ресурс создан
• 400 Bad Request: Ошибка валидации
• 404 Not Found: Ресурс не найден
• 500 Internal Server Error: Внутренняя ошибка

💡 Примечания

• Все задачи выполняются асинхронно
• ID задач - уникальные целые числа
• Поля result, htmlResult, imageResult присутствуют всегда
• При ошибках валидации возвращается список конкретных ошибок