README.md

---
title: Qwen2API-A
emoji: 🚀
colorFrom: blue
colorTo: yellow
sdk: docker
pinned: false
---


## ✨ 本次重构亮点

当前仓库在保留原项目能力的基础上，已经完成一轮面向生产使用的管理后台重构与增强，重点集中在 **控制台体验**、**可观测性** 和 **Hugging Face 部署适配**。

#### 控制台界面预览

第一组：整体仪表盘与左侧导航布局

<div align="center">
  <img src="docs/images/image-1.png" alt="控制台界面预览 1" width="48%" />
  <img src="docs/images/image-2.png" alt="控制台界面预览 2" width="48%" />
</div>

第二组：模型面板、日志面板与统计能力展示

<div align="center">
  <img src="docs/images/image-3.png" alt="控制台界面预览 3" width="48%" />
  <img src="docs/images/image-4.png" alt="控制台界面预览 4" width="48%" />
</div>

第三组：控制台顶部状态栏与细节交互展示

<div align="center">
  <img src="docs/images/image-5.png" alt="控制台界面预览 5" width="72%" />
</div>

### 新控制台能力

- 全站管理后台已重构为更统一的 **Vercel 风格控制台 UI**
- 仪表盘从顶部按钮区改为 **左侧导航 + 右侧内容区** 的控制台布局
- 顶部新增统一标题栏，支持：
  - 项目标题 `Qwen2API Token Manager`
  - 当前站点连接状态显示
  - 自动读取当前服务 URL
  - 一键刷新连接状态
  - 一键退出登录
- 可用模型面板支持：
  - 分类浏览
  - 强度排序
  - 推荐用途提示
  - 模型 ID / 名称 / OpenAI 请求示例一键复制
- 系统设置已并入主控制台右侧区域，不再依赖独立页面跳转

### 新增运维与统计能力

- 新增 **日志查看面板**，支持：
  - 刷新日志
  - 自动刷新
  - 下载日志
  - 复制日志
  - 清空日志
  - 日志级别筛选
  - 模块筛选
  - 关键词搜索
  - 最近 N 条查看
  - 运行日志启用/关闭
  - 自动滚动到底部
- 新增 **使用统计面板**，支持：
  - 总请求数 / 成功数 / 失败数 / 总 Token / 成功率
  - 今日请求 / 今日 Token
  - 各模型请求统计
  - 按总 Token 排序
  - 按请求次数排序
  - 仅看今天
  - 仅看失败模型
  - 模型关键字搜索
  - 今日请求趋势图
  - 今日 Token 趋势图

### 新增部署与数据能力

- 已适配 **Hugging Face Docker Space** 部署
- 已支持 **GitHub -> Hugging Face Space 自动同步**
- 已支持 **HF Bucket 持久化**：
  - 启动时自动恢复数据
  - 运行中自动同步数据
- 已支持：
  - `DATA_DIR`
  - `CACHE_DIR`
  - `LOG_DIR`
  这些目录级环境变量配置

### 文档说明

- 原始文档内容已完整保存在：`README.original.md`
- 当前 `README.md` 为增强版说明文档
- 原作者相关链接、技术参数、部署说明与 API 文档仍然保留

## 🛠️ 快速开始

### 项目说明

Qwen-Proxy 是一个将 `https://chat.qwen.ai` 和 `Qwen Code / Qwen Cli` 转换为 OpenAI 兼容 API 的代理服务。通过本项目，您只需要一个账户，即可以使用任何支持 OpenAI API 的客户端（如 ChatGPT-Next-Web、LobeChat 等）来调用 `https://chat.qwen.ai` 和 `Qwen Code / Qwen Cli`的各种模型。其中 `/cli` 端点下的模型由 `Qwen Code / Qwen Cli` 提供，支持256k上下文，原生 tools 参数支持

**主要特性：**
- 兼容 OpenAI API 格式，无缝对接各类客户端
- 支持多账户轮询，提高可用性
- 支持流式/非流式响应
- 支持多模态（图片识别、图片生成）
- 支持智能搜索、深度思考等高级功能
- 支持 CLI 端点，提供 256K 上下文和工具调用能力
- 提供 Web 管理界面，方便配置和监控

### ⚠️ 高并发说明

> **重要提示**: `chat.qwen.ai` 对单 IP 有限速策略，目前已知该限制与 Cookie 无关，仅与 IP 相关。

**解决方案：**

如需高并发使用，建议配合代理池实现 IP 轮换：

| 方案 | 配置方式 | 说明 |
|------|----------|------|
| **方案一** | `PROXY_URL` + [ProxyFlow](https://github.com/Rfym21/ProxyFlow) | 直接配置代理地址，所有请求通过代理池轮换 IP |
| **方案二** | `QWEN_CHAT_PROXY_URL` + [UrlProxy](https://github.com/Rfym21/UrlProxy) + [ProxyFlow](https://github.com/Rfym21/ProxyFlow) | 通过反代 + 代理池组合，实现更灵活的 IP 轮换 |

**配置示例：**

```bash
# 方案一：直接使用代理池
PROXY_URL=http://127.0.0.1:8282  # ProxyFlow 代理地址

# 方案二：反代 + 代理池组合
QWEN_CHAT_PROXY_URL=http://127.0.0.1:8000/qwen  # UrlProxy 反代地址（UrlProxy 配置 HTTP_PROXY 指向 ProxyFlow）
```

### 环境要求

- Node.js 18+ (源码部署时需要)
- Docker (可选)
- Redis (可选，用于数据持久化)

### ⚙️ 环境配置

创建 `.env` 文件并配置以下参数：

```bash
# 🌐 服务配置
LISTEN_ADDRESS=localhost       # 监听地址
SERVICE_PORT=3000             # 服务端口

# 🔐 安全配置
API_KEY=sk-123456,sk-456789   # API 密钥 (必填，支持多密钥)
ACCOUNTS=                     # 账户配置 (格式: user1:pass1,user2:pass2)

# 🚀 PM2 多进程配置
PM2_INSTANCES=1               # PM2进程数量 (1/数字/max)
PM2_MAX_MEMORY=1G             # PM2内存限制 (100M/1G/2G等)
                              # 注意: PM2集群模式下所有进程共用同一个端口

# 🔍 功能配置
SEARCH_INFO_MODE=table        # 搜索信息展示模式 (table/text)
OUTPUT_THINK=true             # 是否输出思考过程 (true/false)
SIMPLE_MODEL_MAP=false        # 简化模型映射 (true/false)

# 🌐 代理与反代配置
QWEN_CHAT_PROXY_URL=          # 自定义 Chat API 反代URL (默认: https://chat.qwen.ai)
QWEN_CLI_PROXY_URL=           # 自定义 CLI API 反代URL (默认: https://portal.qwen.ai)
PROXY_URL=                    # HTTP/HTTPS/SOCKS5 代理地址 (例如: http://127.0.0.1:7890)

# 🗄️ 数据存储
DATA_SAVE_MODE=none           # 数据保存模式 (none/file/redis)
REDIS_URL=                    # Redis 连接地址 (可选，使用TLS时为rediss://)

# 📸 缓存配置
CACHE_MODE=default            # 图片缓存模式 (default/file)
```

#### 📋 配置说明

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `LISTEN_ADDRESS` | 服务监听地址 | `localhost` 或 `0.0.0.0` |
| `SERVICE_PORT` | 服务运行端口 | `3000` |
| `API_KEY` | API 访问密钥，支持多密钥配置。第一个为管理员密钥（可访问前端管理页面），其他为普通密钥（仅可调用API）。多个密钥用逗号分隔 | `sk-admin123,sk-user456,sk-user789` |
| `PM2_INSTANCES` | PM2进程数量 | `1`/`4`/`max` |
| `PM2_MAX_MEMORY` | PM2内存限制 | `100M`/`1G`/`2G` |
| `SEARCH_INFO_MODE` | 搜索结果展示格式 | `table` 或 `text` |
| `OUTPUT_THINK` | 是否显示 AI 思考过程 | `true` 或 `false` |
| `SIMPLE_MODEL_MAP` | 简化模型映射，只返回基础模型不包含变体 | `true` 或 `false` |
| `QWEN_CHAT_PROXY_URL` | 自定义 Chat API 反代地址 | `https://your-proxy.com` |
| `QWEN_CLI_PROXY_URL` | 自定义 CLI API 反代地址 | `https://your-cli-proxy.com` |
| `PROXY_URL` | 出站请求代理地址，支持 HTTP/HTTPS/SOCKS5 | `http://127.0.0.1:7890` |
| `DATA_SAVE_MODE` | 数据持久化方式 | `none`/`file`/`redis` |
| `REDIS_URL` | Redis 数据库连接地址，使用TLS加密时需使用 `rediss://` 协议 | `redis://localhost:6379` 或 `rediss://xxx.upstash.io` |
| `CACHE_MODE` | 图片缓存存储方式 | `default`/`file` |
| `LOG_LEVEL` | 日志级别 | `DEBUG`/`INFO`/`WARN`/`ERROR` |
| `ENABLE_FILE_LOG` | 是否启用文件日志 | `true` 或 `false` |
| `LOG_DIR` | 日志文件目录 | `./logs` |
| `MAX_LOG_FILE_SIZE` | 最大日志文件大小(MB) | `10` |
| `MAX_LOG_FILES` | 保留的日志文件数量 | `5` |

> 💡 **提示**: 可以在 [Upstash](https://upstash.com/) 免费创建 Redis 实例，使用 TLS 协议时地址格式为 `rediss://...`
<div>
<img src="./docs/images/upstash.png" alt="Upstash Redis" width="600">
</div>

#### 🔑 多API_KEY配置说明

`API_KEY` 环境变量支持配置多个API密钥，用于实现不同权限级别的访问控制：

**配置格式:**
```bash
# 单个密钥（管理员权限）
API_KEY=sk-admin123

# 多个密钥（第一个为管理员，其他为普通用户）
API_KEY=sk-admin123,sk-user456,sk-user789
```

**权限说明:**

| 密钥类型 | 权限范围 | 功能描述 |
|----------|----------|----------|
| **管理员密钥** | 完整权限 | • 访问前端管理页面<br>• 修改系统设置<br>• 调用所有API接口<br>• 添加/删除普通密钥 |
| **普通密钥** | API调用权限 | • 仅可调用API接口<br>• 无法访问前端管理页面<br>• 无法修改系统设置 |

**使用场景:**
- **团队协作**: 为不同团队成员分配不同权限的API密钥
- **应用集成**: 为第三方应用提供受限的API访问权限
- **安全隔离**: 将管理权限与普通使用权限分离

**注意事项:**
- 第一个API_KEY自动成为管理员密钥，拥有最高权限
- 管理员可以通过前端页面动态添加或删除普通密钥
- 所有密钥都可以正常调用API接口，权限差异仅体现在管理功能上

#### 📸 CACHE_MODE 缓存模式说明

`CACHE_MODE` 环境变量控制图片缓存的存储方式，用于优化图片上传和处理性能：

| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| `default` | 内存缓存模式 (默认) | 单进程部署，重启后缓存丢失 |
| `file` | 文件缓存模式 | 多进程部署，缓存持久化到 `./caches/` 目录 |

**推荐配置:**
- **单进程部署**: 使用 `CACHE_MODE=default`，性能最佳
- **多进程/集群部署**: 使用 `CACHE_MODE=file`，确保进程间缓存共享
- **Docker 部署**: 建议使用 `CACHE_MODE=file` 并挂载 `./caches` 目录

**文件缓存目录结构:**
```
caches/
├── [signature1].txt    # 缓存文件，包含图片URL
├── [signature2].txt
└── ...
```

---

## 🚀 部署方式

### 🐳 Docker 部署

#### 方式一：直接运行

```bash
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -e API_KEY=sk-admin123,sk-user456,sk-user789 \
  -e DATA_SAVE_MODE=none \
  -e CACHE_MODE=file \
  -e ACCOUNTS= \
  -v ./caches:/app/caches \
  --name qwen2api \
  rfym21/qwen2api:latest
```

#### 方式二：Docker Compose

```bash
# 下载配置文件
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/Rfym21/Qwen2API/refs/heads/main/docker/docker-compose.yml

# 启动服务
docker compose pull && docker compose up -d
```

### 📦 本地部署

```bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/Rfym21/Qwen2API.git
cd Qwen2API

# 安装依赖
npm install

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件

# 智能启动 (推荐 - 自动判断单进程/多进程)
npm start

# 开发模式
npm run dev
```

### 🚀 PM2 多进程部署

使用 PM2 进行生产环境多进程部署，提供更好的性能和稳定性。

**重要说明**: PM2 集群模式下，所有进程共用同一个端口，PM2 会自动进行负载均衡。

### 🤖 智能启动模式

使用 `npm start` 可以自动判断启动方式：

- 当 `PM2_INSTANCES=1` 时，使用单进程模式
- 当 `PM2_INSTANCES>1` 时，使用 Node.js 集群模式
- 自动限制进程数不超过 CPU 核心数

### ☁️ Hugging Face 部署

推荐使用 **Docker Space + GitHub 自动同步** 的方式部署。这个项目本身已经提供 `docker/Dockerfile`，因此在 Hugging Face 上使用 Docker Space 是最稳妥的方案。

[![Deploy to Hugging Face](https://img.shields.io/badge/🤗%20Hugging%20Face-Deploy-yellow)](https://huggingface.co/spaces/devme/q2waepnilm)

<div>
<img src="./docs/images/hf.png" alt="Hugging Face Deployment" width="600">
</div>

#### 推荐部署方式

部署链路如下：

```text
本地修改代码 -> Push 到 GitHub main -> GitHub Actions 自动同步到 Hugging Face Space -> Hugging Face 自动重建并启动
```

#### 第一步：创建 Hugging Face Space

- 在 Hugging Face 新建 Space
- **SDK 请选择 `Docker`**
- Space 名称示例：`DanielleNguyen/Qwen2API-A`

#### 第二步：在 GitHub 配置自动同步变量

仓库中已提供自动同步工作流：`.github/workflows/huggingface-sync.yml`

请在 GitHub 仓库中配置以下内容：

**GitHub Actions Secrets：**

```bash
HF_TOKEN=你的_huggingface_token
```

**GitHub Actions Variables：**

```bash
HF_SPACE_ID=DanielleNguyen/Qwen2API-A
```

配置位置：`GitHub 仓库 -> Settings -> Secrets and variables -> Actions`

> ⚠️ 注意：`HF_TOKEN` 必须放在 `Secrets` 中，不要写入仓库文件，也不要提交到 `.env` 中。

#### 第三步：在 Hugging Face Space 配置运行时变量

进入：`Hugging Face Space -> Settings -> Variables and secrets`

如果你采用 **HF Bucket 持久化**，建议至少配置以下变量：

```bash
SERVICE_PORT=7860
LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0
PM2_INSTANCES=1
PM2_MAX_MEMORY=4G
NODE_ENV=production
OUTPUT_THINK=true
SEARCH_INFO_MODE=table
SIMPLE_MODEL_MAP=false
DATA_SAVE_MODE=file
DATA_DIR=/data/qwen2api/data
CACHE_DIR=/data/qwen2api/caches
LOG_DIR=/data/qwen2api/logs
HF_BUCKET_REPO=DanielleNguyen/Qwen2API-A-Storage
HF_BUCKET_LOCAL_DIR=/data/qwen2api
HF_BUCKET_REMOTE_DIR=runtime
HF_BUCKET_SYNC_INTERVAL=300
LOG_LEVEL=INFO
ENABLE_FILE_LOG=false
CACHE_MODE=file
```

建议作为 Secret 配置的敏感项：

```bash
API_KEY=sk-admin-yourkey,sk-user-yourkey
HF_TOKEN=hf_xxx
HF_BUCKET_TOKEN=
REDIS_URL=
ACCOUNTS=
PROXY_URL=
QWEN_CHAT_PROXY_URL=
QWEN_CLI_PROXY_URL=
```

> 💡 项目中已提供 Hugging Face 示例模板：`.env.hf.example`

#### 第四步：HF Bucket 持久化工作方式

当前项目已适配如下持久化链路：

```text
容器启动 -> 从 HF Bucket 拉取 /data/qwen2api -> 应用用 file 模式读写本地文件 -> 后台定时同步回 HF Bucket
```

默认会持久化这些目录：

```bash
DATA_DIR=/data/qwen2api/data
CACHE_DIR=/data/qwen2api/caches
LOG_DIR=/data/qwen2api/logs
```

推荐的 Bucket 名称：

```bash
HF_BUCKET_REPO=DanielleNguyen/Qwen2API-A-Storage
```

#### 第五步：端口与监听地址说明

为兼容 Hugging Face Docker Space，推荐固定使用：

```bash
SERVICE_PORT=7860
LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0
```

原因：

- `7860` 是 Hugging Face Space 常见服务端口
- `0.0.0.0` 可确保容器外部可以访问到服务
- 项目实际启动端口由环境变量 `SERVICE_PORT` 控制

#### 第六步：推送代码触发自动部署

当你推送代码到 `main` 分支后：

- GitHub Actions 会自动执行 `.github/workflows/huggingface-sync.yml`
- 自动将仓库代码同步到 Hugging Face Space
- Hugging Face 收到新代码后会自动重建容器并启动服务

#### 推荐的 Hugging Face 配置

如果你只是先跑通服务并启用 Bucket 持久化，建议使用：

```bash
SERVICE_PORT=7860
LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0
PM2_INSTANCES=1
DATA_SAVE_MODE=file
CACHE_MODE=file
DATA_DIR=/data/qwen2api/data
CACHE_DIR=/data/qwen2api/caches
LOG_DIR=/data/qwen2api/logs
HF_BUCKET_REPO=DanielleNguyen/Qwen2API-A-Storage
ENABLE_FILE_LOG=false
```

如果你要让运行数据真正可恢复，请再补上 Secret：

```bash
HF_TOKEN=你的_huggingface_token
```

> Space 访问 Bucket 时可以直接使用 Hugging Face 账号 Token。若你希望和 GitHub Actions 用途隔离，也可以额外配置 `HF_BUCKET_TOKEN` 专供 Bucket 读写使用。

#### 常见问题

**1. 为什么不建议在仓库里提交真实 `.env`？**

因为 `API_KEY`、`HF_TOKEN`、`HF_BUCKET_TOKEN`、`REDIS_URL` 等都属于敏感信息，应该放在 GitHub Secrets 或 Hugging Face Secrets 中。

**2. 为什么推荐 Docker Space？**

因为本项目是完整的 Node.js 服务，并且已经自带 `docker/Dockerfile`，使用 Docker Space 可以直接复用现有构建和启动流程。

**3. 如果 GitHub 已经配置了 `HF_TOKEN` 和 `HF_SPACE_ID`，还需要在 HF 里配置它们吗？**

不需要。

- `HF_TOKEN` 和 `HF_SPACE_ID` 只用于 **GitHub -> Hugging Face 同步代码**
- Hugging Face Space 内只需要配置项目运行时环境变量，例如 `API_KEY`、`SERVICE_PORT`、`LISTEN_ADDRESS`

**4. Space 怎么和 Bucket 通信？一定要单独的 `HF_BUCKET_TOKEN` 吗？**

不一定。

- 在 Hugging Face Space 里，运行时可以直接使用你的 Hugging Face 账号 Token，即 `HF_TOKEN`
- 当前项目已兼容：优先读取 `HF_BUCKET_TOKEN`，如果没设置则自动回退到 `HF_TOKEN`
- 如果你想把“GitHub 同步代码”和“Space 访问 Bucket”分开控制，可以单独再配 `HF_BUCKET_TOKEN`

---

## 📁 项目结构

```
Qwen2API/
├── README.md
├── ecosystem.config.js              # PM2配置文件
├── package.json
│
├── docker/                          # Docker配置目录
│   ├── Dockerfile
│   ├── docker-compose.yml
│   └── docker-compose-redis.yml
│
├── caches/                          # 缓存文件目录
├── data/                            # 数据文件目录
│   ├── data.json
│   └── data_template.json
├── scripts/                         # 脚本目录
│   └── fingerprint-injector.js      # 浏览器指纹注入脚本
│
├── src/                             # 后端源代码目录
│   ├── server.js                    # 主服务器文件
│   ├── start.js                     # 智能启动脚本 (自动判断单进程/多进程)
│   ├── config/
│   │   └── index.js                 # 配置文件
│   ├── controllers/                 # 控制器目录
│   │   ├── chat.js                  # 聊天控制器
│   │   ├── chat.image.video.js      # 图片/视频生成控制器
│   │   ├── cli.chat.js              # CLI聊天控制器
│   │   └── models.js                # 模型控制器
│   ├── middlewares/                 # 中间件目录
│   │   ├── authorization.js         # 授权中间件
│   │   └── chat-middleware.js       # 聊天中间件
│   ├── models/                      # 模型目录
│   │   └── models-map.js            # 模型映射配置
│   ├── routes/                      # 路由目录
│   │   ├── accounts.js              # 账户路由
│   │   ├── chat.js                  # 聊天路由
│   │   ├── cli.chat.js              # CLI聊天路由
│   │   ├── models.js                # 模型路由
│   │   ├── settings.js              # 设置路由
│   │   └── verify.js                # 验证路由
│   └── utils/                       # 工具函数目录
│       ├── account-rotator.js       # 账户轮询器
│       ├── account.js               # 账户管理
│       ├── chat-helpers.js          # 聊天辅助函数
│       ├── cli.manager.js           # CLI管理器
│       ├── cookie-generator.js      # Cookie生成器
│       ├── data-persistence.js      # 数据持久化
│       ├── fingerprint.js           # 浏览器指纹生成
│       ├── img-caches.js            # 图片缓存
│       ├── logger.js                # 日志工具
│       ├── precise-tokenizer.js     # 精确分词器
│       ├── proxy-helper.js          # 代理辅助函数
│       ├── redis.js                 # Redis连接
│       ├── request.js               # HTTP请求封装
│       ├── setting.js               # 设置管理
│       ├── ssxmod-manager.js        # ssxmod参数管理
│       ├── token-manager.js         # Token管理器
│       ├── tools.js                 # 工具调用处理
│       └── upload.js                # 文件上传
│
└── public/                          # 前端项目目录
    ├── dist/                        # 编译后的前端文件
    │   ├── assets/                  # 静态资源
    │   ├── favicon.png
    │   └── index.html
    ├── src/                         # 前端源代码
    │   ├── App.vue                  # 主应用组件
    │   ├── main.js                  # 入口文件
    │   ├── style.css                # 全局样式
    │   ├── assets/                  # 静态资源
    │   │   └── background.mp4
    │   ├── routes/                  # 路由配置
    │   │   └── index.js
    │   └── views/                   # 页面组件
    │       ├── auth.vue             # 认证页面
    │       ├── dashboard.vue        # 仪表板页面
    │       └── settings.vue         # 设置页面
    ├── package.json                 # 前端依赖配置
    ├── package-lock.json
    ├── index.html                   # 前端入口HTML
    ├── postcss.config.js            # PostCSS配置
    ├── tailwind.config.js           # TailwindCSS配置
    ├── vite.config.js               # Vite构建配置
    └── public/                      # 公共静态资源
        └── favicon.png
```

## 📖 API 文档

### 🔐 API 认证说明

本API支持多密钥认证机制，所有API请求都需要在请求头中包含有效的API密钥：

```http
Authorization: Bearer sk-your-api-key
```

**支持的密钥类型:**
- **管理员密钥**: 第一个配置的API_KEY，拥有完整权限
- **普通密钥**: 其他配置的API_KEY，仅可调用API接口

**认证示例:**
```bash
# 使用管理员密钥
curl -H "Authorization: Bearer sk-admin123" http://localhost:3000/v1/models

# 使用普通密钥
curl -H "Authorization: Bearer sk-user456" http://localhost:3000/v1/chat/completions
```

### 🔍 获取模型列表

获取所有可用的 AI 模型列表。

```http
GET /v1/models
Authorization: Bearer sk-your-api-key
```

```http
GET /models (免认证)
```

**响应示例:**
```json
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "qwen-max-latest",
      "object": "model",
      "created": 1677610602,
      "owned_by": "qwen"
    }
  ]
}
```

### 💬 聊天对话

发送聊天消息并获取 AI 回复。

```http
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-your-api-key
```

**请求体:**
```json
{
  "model": "qwen-max-latest",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "你是一个有用的助手。"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，请介绍一下自己。"
    }
  ],
  "stream": false,
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2000
}
```

**响应示例:**
```json
{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "qwen-max-latest",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！我是一个AI助手..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 70
  }
}
```

### 🎨 图像生成/编辑

使用 `-image` 模型启用文本到图像生成功能。
使用 `-image-edit` 模型启用图像修改功能。
当使用 `-image` 模型时你可以通过在请求体中添加 `size` 参数或在消息内容中包含特定关键词 `1:1`, `4:3`, `3:4`, `16:9`, `9:16` 来控制图片尺寸。

```http
POST /v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer sk-your-api-key
```

**请求体:**
```json
{
  "model": "qwen-max-latest-image",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "画一只在花园里玩耍的小猫咪，卡通风格"
    }
  ],
  "size": "1:1",
  "stream": false
}
```

**支持的参数:**
- `size`: 图片尺寸，支持 `"1:1"`、`"4:3"`、`"3:4"`、`"16:9"`、`"9:16"`
- `stream`: 支持流式和非流式响应

**响应示例:**
```json
{
  "created": 1677652288,
  "model": "qwen-max-latest",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "![image](https://example.com/generated-image.jpg)"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ]
}
```

### 🎯 高级功能

#### 🔍 智能搜索模式

在模型名称后添加 `-search` 后缀启用搜索功能：

```json
{
  "model": "qwen-max-latest-search",
  "messages": [...]
}
```

#### 🧠 推理模式

在模型名称后添加 `-thinking` 后缀启用思考过程输出：

```json
{
  "model": "qwen-max-latest-thinking",
  "messages": [...]
}
```

#### 🔍🧠 组合模式

同时启用搜索和推理功能：

```json
{
  "model": "qwen-max-latest-thinking-search",
  "messages": [...]
}
```

#### 🎨 T2I 生图模式

通过设置 `chat_type` 参数为 `t2i` 启用文本到图像生成功能：

```json
{
  "model": "qwen-max-latest",
  "chat_type": "t2i",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "画一只可爱的小猫咪"
    }
  ],
  "size": "1:1"
}
```

**支持的图片尺寸:** `1:1`、`4:3`、`3:4`、`16:9`、`9:16`

**智能尺寸识别:** 系统会自动从提示词中识别尺寸关键词并设置对应尺寸

#### 🖼️ 多模态支持

API 自动处理图像上传，支持在对话中发送图片：

```json
{
  "model": "qwen-max-latest",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "这张图片里有什么？"
        },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/jpeg;base64,..."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
```

### 🖥️ CLI 端点

CLI 端点使用 Qwen Code / Qwen Cli 的 OAuth 令牌访问，支持 256K 上下文和工具调用（Function Calling）。

**支持的模型：**

| 模型 ID | 说明 |
|---------|------|
| `qwen3-coder-plus` | Qwen3 Coder Plus |
| `qwen3-coder-flash` | Qwen3 Coder Flash（速度更快） |
| `coder-model` | Qwen 3.5 Plus（带思维链，256K 上下文） |
| `qwen3.5-plus` | `coder-model` 的别名，自动重定向 |

#### 💬 CLI 聊天对话

通过 CLI 端点发送聊天请求，支持流式和非流式响应。

```http
POST /cli/v1/chat/completions
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer API_KEY
```

**请求体:**
```json
{
  "model": "qwen3-coder-plus",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好，请介绍一下自己。"
    }
  ],
  "stream": false,
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 2000
}
```

使用 `coder-model`（即 Qwen 3.5 Plus）或其别名 `qwen3.5-plus`：
```json
{
  "model": "coder-model",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "写一个快速排序算法。"
    }
  ],
  "stream": false
}
```

**流式请求:**
```json
{
  "model": "qwen3-coder-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "写一首关于春天的诗。"
    }
  ],
  "stream": true
}
```

**响应格式:**

非流式响应与标准 OpenAI API 格式相同：
```json
{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "qwen3-coder-plus",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！我是一个AI助手..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 70
  }
}
```

流式响应使用 Server-Sent Events (SSE) 格式：
```
data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"qwen3-coder-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"你好"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"qwen3-coder-flash","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"！"},"finish_reason":null}]}

data: [DONE]
```