### GPT-Load入门指南：轻松搭建你的专属AI模型API网关
#### 前言：为什么你需要一个AI网关？
在AI应用开发的旅程中，你可能会遇到一些甜蜜的烦恼：
* **API Key太多了**：你可能申请了多个OpenAI或Gemini的API Key，手动管理和轮换非常繁琐。
* **请求量大了怕封号**：单个Key的请求频率有限制，高并发请求很容易触发限流或被暂时封禁。
* **想用不同渠道的服务**：你可能同时在使用官方接口、第三方代理、或是Cloudflare AI Gateway，希望在它们之间智能切换，确保服务的高可用性。
如果你正面临这些问题，那么 **GPT-Load** 就是为你量身定做的解决方案。
简单来说，**GPT-Load** 是一个高性能的“AI交通警察”。它能帮你统一管理所有AI模型的API Key，并将你的程序请求智能地分发给这些Key。它就像一个超级中转站，让你的AI应用更稳定、更高效、更具弹性。
本教程将手把手带你完成GPT-Load的部署和核心功能的使用。
#### 准备工作：你需要什么？
在开始之前，请确保你拥有一台可以访问互联网的服务器（推荐使用Linux系统，如Ubuntu/Debian/CentOS），并安装好以下两个工具：
1. **Docker**: 一个容器化平台，可以让我们用标准化的方式打包和运行应用。
2. **Docker Compose**: Docker的官方工具，用于定义和运行由多个容器组成的应用。
安装这两个工具通常很简单，你可以参考其官方文档进行安装。
#### 第一步：部署GPT-Load服务（Docker方式）
我们将使用最简单、最推荐的Docker Compose方式进行一键部署。
**1. 创建项目目录**
首先，通过SSH连接到你的服务器，然后创建一个专门用于存放GPT-Load文件的目录，并进入该目录。这有助于保持你的服务器文件结构整洁。
```bash
# 创建一个名为 gpt-load 的文件夹并进入
mkdir -p gpt-load && cd gpt-load
```
**2. 下载配置文件**
接下来，我们需要下载两个核心配置文件。
* `docker-compose.yml`：这个文件定义了GPT-Load服务本身以及它所依赖的组件。
* `.env.example`：这是一个配置模板文件，我们需要根据它来创建自己的环境配置文件。
执行以下命令下载它们：
```bash
# 下载 docker-compose.yml 文件
wget https://raw.githubusercontent.com/tbphp/gpt-load/main/docker-compose.yml
# 下载环境配置模板文件
wget https://raw.githubusercontent.com/tbphp/gpt-load/main/.env.example
```
**3. 定制你的专属配置**
下载完成后，我们需要将模板文件复制为正式的配置文件 `.env`，然后对其进行修改。
```bash
# 复制模板文件为正式配置文件
cp .env.example .env
```
现在，使用你喜欢的文本编辑器（如 `vim` 或 `nano`）打开 `.env` 文件：
```bash
# 使用 nano 编辑器打开 .env 文件
nano .env
```
在这个文件中，你最需要关注的是 `AUTH_KEY` 这个参数。
```
# .env 文件内容示例
# ... 其他配置 ...
# 管理后台的认证密钥，用于登录和API调用认证
# 强烈建议修改为一个你自己知道的、足够复杂的密码！
AUTH_KEY=sk-123456
# ... 其他配置 ...
```
**重要提示**：`AUTH_KEY` 是你访问GPT-Load管理后台和调用代理接口的唯一凭证。请务必将其默认值 `sk-123456` 修改为一个**复杂且难以猜测的字符串**，例如 `sk-MySuperSecretKeyForGPTLoad2024`，以确保你的服务安全。
修改完成后，保存并退出编辑器。
**4. 启动服务**
万事俱备，现在只需一行命令即可启动GPT-Load服务。
```bash
# -d 参数表示在后台（detached mode）运行服务
docker compose up -d
```
等待命令执行完成。Docker会自动拉取所需的镜像并启动容器。
**5. 验证是否成功**
如何确认服务已经成功运行了呢？可以执行以下命令查看容器状态：
```bash
docker compose ps
```
如果你看到类似下面的输出，其中 `gpt-load` 服务的 `State` 为 `Up`，那就说明你已经成功部署了！
```
NAME COMMAND SERVICE STATUS PORTS
gpt-load-app-1 "/app/gpt-load serve" app running (healthy) 0.0.0.0:3001->3001/tcp
```
这里的 `0.0.0.0:3001->3001/tcp` 表示GPT-Load的管理和代理服务正在监听你服务器的 `3001` 端口。
#### 第二步：配置你的第一个Key池
部署成功后，我们就可以通过浏览器来配置它了。
**1. 访问管理后台**
打开你的浏览器，访问 `http://你的服务器IP:3001`。
你会看到一个登录界面。在这里输入你在 `.env` 文件中设置的 `AUTH_KEY`（比如我们之前修改的 `sk-MySuperSecretKeyForGPTLoad2024`），然后点击登录。
**2. 理解“分组”的概念**
GPT-Load的核心概念是“分组”（Group）。你可以创建一个分组来专门管理某一类模型的Key。例如：
* 创建一个 `gemini-pro` 分组，里面存放所有Gemini Pro的Key。
* 创建一个 `openai-4o` 分组，里面存放所有GPT-4o的Key。
不同分组之间的Key和配置是完全隔离的，互不影响。
**3. 创建一个Gemini Key池分组**
我们以配置Gemini Key池为例：
1. 在左侧菜单栏点击 **“密钥管理”**。
2. 点击右上角的 **“新建分组”** 按钮。
3. 在弹出的表单中，填写以下信息：
* **分组名称 (Group Name)**：取一个简单易记的小写名称，比如 `gemini`。这个名称将成为你API代理地址的一部分。
* **渠道类型 (Channel Type)**：选择 `gemini`。
* **上游地址 (Upstream Address)**：填写你希望请求最终到达的官方API地址。对于Gemini，通常是 `https://generativelanguage.googleapis.com`。你也可以填写多个地址（比如加上备用代理），GPT-Load会根据权重进行轮询。
* **密钥 (Keys)**：这是最关键的一步！点击“添加”，然后把你拥有的Gemini API Key（通常以 `AIza...` 开头）一个个粘贴进去。每行一个Key。
4. 其他高级选项可以暂时保持默认。填写完毕后，点击 **“提交”**。
**4. 获取代理地址**
创建成功后，你会在分组列表中看到刚刚创建的 `gemini` 分组。点击分组卡片上的 **“地址”** 按钮，系统会自动复制该分组的专属代理URL。
这个URL的格式通常是 `http://你的服务器IP:3001/proxy/gemini`。
#### 第三步：在你的代码中调用GPT-Load
现在，激动人心的时刻到了！我们将修改原有的API调用方式，使其通过我们刚刚搭建的GPT-Load网关。
**调用方式的“前”与“后”**
假设你之前是这样直接调用Gemini官方API的：
**之前 (直接调用):**
你的请求地址是：
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-pro:generateContent?key=AIza*****NQX-s`
**现在 (通过GPT-Load调用):**
你需要做两个改变：
1. **替换URL**：将请求地址中的官方域名部分，替换为你的GPT-Load分组代理地址。
2. **修改认证方式**：不再将API Key放在URL参数里，而是使用 `Authorization` 请求头，并填入你在 `.env` 文件中设置的 `AUTH_KEY`。
修改后的请求地址变为：
`http://你的服务器IP:3001/proxy/gemini/v1beta/models/gemini-1.5-pro:generateContent`
同时，在你的HTTP请求中加入一个Header：
`Authorization: Bearer sk-MySuperSecretKeyForGPTLoad2024`
**代码示例 (使用 `curl`)**
这是一个直观的 `curl` 命令示例，展示了如何通过GPT-Load调用Gemini API：
```bash
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-MySuperSecretKeyForGPTLoad2024" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [{
"text": "你好，请用中文介绍一下你自己。"
}]
}]
}' \
"http://你的服务器IP:3001/proxy/gemini/v1beta/models/gemini-1.5-pro:generateContent"
```
**请注意替换**：
* `sk-MySuperSecretKeyForGPTLoad2024` 替换为你自己的 `AUTH_KEY`。
* `你的服务器IP` 替换为你的服务器公网IP。
当你的程序发出这个请求后，GPT-Load会自动从 `gemini` 分组的Key池中挑选一个可用的Key，代你向 `https://generativelanguage.googleapis.com` 发起真正的请求，并将结果原封不动地返回给你。整个过程对你的应用程序来说是完全透明的！
#### 如何更新GPT-Load？
作者更新非常频繁，保持最新版本可以获得Bug修复和新功能。更新过程同样非常简单：
```bash
# 确保你在 gpt-load 目录下
cd /path/to/your/gpt-load
# 1. 拉取最新的Docker镜像
docker compose pull
# 2. 停止并移除旧的容器
docker compose down
# 3. 使用新镜像重新启动服务
docker compose up -d
```
只需这三步，你的GPT-Load就更新到最新版本了，所有配置和数据都会保留。
#### 总结
恭喜你！你已经成功搭建并配置了属于自己的AI模型API网关。通过GPT-Load，你现在可以：
* **统一管理** 你的所有API Keys。
* 通过 **Key池轮询** 机制，有效分摊请求压力，提高服务稳定性。
* 为不同模型、不同渠道创建 **隔离的分组**，管理更清晰。
* 享受 **智能故障处理**，当某个Key失效时，系统会自动重试并暂时拉黑它。
现在，你可以开始尝试为OpenAI模型或其他兼容渠道创建新的分组，并将你所有的AI应用都接入到这个强大的网关上来。如果遇到任何问题，不妨去项目的 [GitHub页面](https://github.com/tbphp/gpt-load) 查看文档或提出issue。祝你玩得开心！
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