gpt4free

一个入口问遍所有 AI,谁答得好就翻谁牌子

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 13457 🐛 待处理 6 👀 关注 485
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 67020
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

gpt4free 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队xtekky
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,chatbots,chatgpt,chatgpt-4,chatgpt-api,chatgpt-free,chatgpt4,deepseek,deepseek-api,deepseek-r1,gpt,gpt-4,gpt-4o,gpt4,gpt4-api,language-model,openai,openai-api,openai-chatgpt,reverse-engineering
GitHub 星标★ 67020
上线时间2023-03-29 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积242.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数12

项目介绍

官方 gpt4free 仓库,汇集 Opus 4.6、GPT 5.3、Kimi 2.5、DeepSeek V3.2、Gemini 3 等众多强大语言模型,让你无需付费即可体验主流大模型的实力,是免费调用与探索 LLM 的便捷入口。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 67020

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:Docker 7 步

环境要求

  • 已安装 Docker(官方推荐方式,见 https://docs.docker.com/get-docker/)
  • 若使用 pip / 源码方式安装,需要 Python 3.10+
  • 部分 provider 需要 Chrome/Chromium 等浏览器环境

安装与启动步骤

  1. 1准备 Docker 环境

    先按官方文档安装 Docker,后续推荐用容器方式运行,可省去 Python 依赖配置。

  2. 2创建持久化目录

    在宿主机建两个目录用于保存 HAR、cookie 和生成的媒体文件,并授权给容器内用户。

    mkdir -p ${PWD}/har_and_cookies ${PWD}/generated_media
    sudo chown -R 1200:1201 ${PWD}/har_and_cookies ${PWD}/generated_media
  3. 3拉取镜像

    从 Docker Hub 拉取官方 g4f 镜像,镜像名与标签需与 README 保持一致。

    docker pull hlohaus789/g4f
  4. 4启动容器

    映射 GUI/API 端口 8080 与可选桌面端口 7900,挂载上面创建的两个目录并设置共享内存。

    docker run -p 8080:8080 -p 7900:7900 \
      --shm-size="2g" \
      -v ${PWD}/har_and_cookies:/app/har_and_cookies \
      -v ${PWD}/generated_media:/app/generated_media \
      hlohaus789/g4f:latest
  5. 5访问 Web GUI

    容器启动后,浏览器打开本机 8080 端口即可进入图形界面;手机访问可用 主机IP:8080。

  6. 6pip 安装(可选)

    不想用 Docker 时,可直接用 pip 安装带全部可选依赖的 g4f 包。

    pip install -U g4f[all]
  7. 7源码安装(可选)

    克隆仓库后安装 requirements 并以可编辑模式安装本项目,适合做二次开发。

    git clone https://github.com/xtekky/gpt4free.git
    cd gpt4free
    pip install -r requirements.txt
    pip install -e .

关键配置

配置项必填说明示例
-p 8080:8080是映射容器 8080 端口,用于访问 GUI 与 API。-p 8080:8080
-p 7900:7900否可选,暴露类似 VNC 的桌面,用于登录各 provider。-p 7900:7900
-p 1337:8080否slim 镜像示例中把 Interference API 映射到 1337。-p 1337:8080
-v har_and_cookies:/app/har_and_cookies否挂载目录以持久化 HAR 文件与 cookie。-v ${PWD}/har_and_cookies:/app/har_and_cookies
-v generated_media:/app/generated_media否挂载目录以持久化生成的媒体文件。-v ${PWD}/generated_media:/app/generated_media
--shm-size否共享内存大小,较重的浏览器自动化任务需调大。--shm-size="2g"

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:8080,能看到 g4f 的 Web GUI / API 界面即表示启动成功。

常见问题

Q:8080 端口被占用怎么办?

A:修改端口映射即可,README 中 slim 镜像示例就是把容器 8080 映射到宿主 1337,并作为 Interference API 使用。

Q:如何指定或切换模型 provider?

A:可通过环境变量、CLI 参数或配置文件设置,provider 的默认值与按请求覆盖方式见 docs/selecting_a_provider.md。

Q:登录状态和生成的文件会丢失吗?

A:只要按说明挂载 har_and_cookies 与 generated_media 目录,HAR、cookie 和生成的媒体就会持久化保存。

Q:必须用完整镜像吗?

A:也可用 hlohaus789/g4f:latest-slim,支持 x64 与 arm64,启动时可更新 g4f 包并按需安装额外依赖。

Q:能用手机访问吗?

A:可以,Web GUI 是响应式界面,手机浏览器访问 主机IP:8080 即可,也可通过隧道访问。

注意事项

  • 端口 8080 提供 GUI/API,7900 为可选的类似 VNC 桌面端口,仅登录 provider 时需要。
  • 浏览器自动化任务较重时,请适当增大 --shm-size。
  • 部分功能依赖 Chrome/Chromium 或其他外部工具,需参考各 provider 的专门文档。
  • 想减小安装体积可使用部分依赖分组,详见 docs/requirements.md。

核心亮点

  • 聚合多种主流大模型(GPT、DeepSeek、Gemini等),提供统一接口,降低切换成本
  • 支持免费调用,为开发者提供低成本测试和原型验证方案
  • 项目活跃度高,社区贡献频繁,持续集成新模型和修复问题

不足之处

  • 依赖逆向工程,稳定性受上游API变动影响,可能随时失效
  • 法律和合规风险较高,使用需谨慎评估
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人开发者快速原型验证和功能演示
  • 教学科研中对比不同模型输出效果
  • 预算有限的小团队集成多模型聊天能力

替代项目

LocalAI、FastChat、text-generation-webui

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