現在愛馬仕(Hermes Agent)風頭正旺,小龍蝦(OpenClaw)勢危啊!但不管這些 Agent 誰更強,未來誰替代誰,AI 對 Token 的需求都不會變,這也是我們現在用這些工具時最大的門檻。
本地LLM大模型顯然不太現實,本期咱們就來分享一個很牛的項目,理論上能無限白嫖,非常適合咱們個人用戶。
項目介紹
完整項目名:iBUHub/AIStudioToAPI,可於GitHub搜索。
這是一個把 Google AI Studio 封裝成兼容 OPAI、Gemini、Anthropic 三種風格 API 的工具,本質上是用瀏覽器自動化把網頁能力轉成標準 API。它支持多賬號登錄和快速切換。理論上,只要賬號資源足夠,就可以通過賬號輪換持續擴展可用額度。
功能上,它支持 Tool Calls,並可通過 Gemini 接口完成內容生成、圖片生成、語音生成,以及 Imagen 系列模型調用;同時還提供可視化控制檯,方便做賬號管理和 VNC 登錄。
功能特性
🔄 API 兼容性:同時兼容 OPAI API、Gemini API 和 Anthropic API 格式
🌐 網頁自動化:使用瀏覽器自動化技術與 AI Studio 網頁界面交互
👥 多賬號支持:支持多個 Google 賬號同時登錄,快速切換無需重新登錄
🔧 支持工具調用:OpenAI、Gemini 和 Anthropic 接口均支持 Tool Calls (Function Calling)
📝 模型支持:通過 AI Studio 訪問各種 Gemini 模型,包括生圖模型和 TTS 語音合成模型
🎨 主頁展示控制:提供可視化的 Web 控制檯,支持賬號管理、VNC 登錄等操作
部署流程
以威聯通NAS爲例,通過Docker的方式進行部署。
打開SSH控制檯,連接你的NAS。依次輸入以下命令。
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接着可以複製以下部署代碼,按需修改後,在電腦或NAS創建一個docker-compose.yml文件,將內容粘貼進去。
services:
aistudio-api:
image: ghcr.io/ibenzene/aistudio-to-api:latest
# ibuhub/aistudio-to-api:latest
container_name: aistudio-api
ports:
- "7860:7860" # API 服務器端口 可自己改
# 如果使用反代 也可改成 127.0.0.1:7860
# 事實上我通過Lucky不改也行
volumes:
- ./auth:/app/configs/auth
environment:
- API_KEYS=qnap1234 # 自定義 支持多個 逗號分隔
- TZ=Asia/Shanghai restart: always
上傳到對應文件目錄下。我這裏的存放參考完整路徑爲 /share/Container/AIStudioToAPI。威聯通以外用戶請自行修改。
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創建完畢後,回到控制檯再執行命令啓動服務。
鏡像比較大,2GB左右,耐心等待即可。
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配置演示
其實整個過程比較簡單。部署完畢後,瀏覽器輸入NAS_IP:7860訪問界面。輸入上面部署配置的API密鑰。
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初始控制檯面板如下,空空如也。需要我們點擊賬戶管理一欄中的添加賬戶。
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會彈出一個新的VNC窗口,等待會話啓動。(如果你在這步碰到問題,請看最後板塊有處理方法)
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連接成功後,會出現AI Studio 界面,點擊右上角登陸你的Google賬戶。如果你的NAS網絡條件不可達,強烈建議看看我上一篇文章!
https://www.xiaoheihe.cn/app/bbs/link/179332708
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登陸完畢後,如下圖就是我們平時瀏覽器正常訪問的界面。點擊底部欄最右側的「Save Session」。
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保存後頁面會自動關閉,此時在看控制面板,便會多出一個已配置賬戶。我這裏已經登陸了兩個。
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使用教程
這裏以Cherry Studio爲例進行演示。
在設置中,點擊添加。提供商類型按上文,支持轉化的都可。我習慣OPAI。
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API 密鑰爲部署配置時的那個。
調用地址
http://localhost:7860/v1
或
http://localhost:7860/v1beta
填寫完畢後點擊獲取模型列表。這裏強烈建議大家反代,內外網都能用,不然可能出點亂七八糟的問題。
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這裏插一句,關於API使用,項目頁作者給出了十分詳細的文檔,大家可以照着用~
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在獲取的模型列表中挑選一個或多個,生圖還是多模態還是純文本對話,看你需求。
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選擇模型後,先點擊測試,看看連通性。
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此時面板中狀態如下。
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連通性測試完畢,便可開始對話咯。
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發給他一個GitHub鏈接。
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目前圖畫可用Nano Banana,也就是gemini-2.5-flash-image,據作者說是Pro不支持反代。
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還有很多進階的配置和玩法,大家可以到作者的項目頁面自由探索。
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遇到的問題
本質是等待時間/啓動邏輯所導致(VNC 啓動偏慢,而程序當前鏡像等待時間不夠),換句話說就是部署平臺性能不太強。作者有提供一個單獨的鏡像,大家如果多次嘗試依然失敗可考慮先用ghcr.io/ibuhub/aistudio-to-api:preview-20260130-181425。
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大家在這個鏡像中登陸完畢賬戶後,然後再更換最新鏡像。
作者也提出手動上傳auth的建議,就是下圖這倆。可以先在其他平臺比如win虛擬機跑一遍服務,再把auth文件上傳到你的NAS或服務器再部署。
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另外如果配置或使用過程遇到PERMISSION_DENIED之類問題,可重點考慮節點、IP問題。可嘗試更換重新登錄或重啓服務,再不行的話就重新生成auth。
最後
網絡和賬戶是硬性條件。其他沒啥好說的,項目很實用!
感謝觀看,本文完~
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