Google AI Studio Build App to API Adapter

中文文档 | English

一个将 Google AI Studio Build App 网页端封装为兼容 OpenAI API、Gemini API 和 Anthropic API 的工具。该服务将充当代理，将 API 请求转换为与 AI Studio Build App 应用界面的浏览器交互。

✨ 功能特性

🔄 API 兼容性：同时兼容 OpenAI API、Gemini API 和 Anthropic API 格式
🌐 网页自动化：使用浏览器自动化技术与 AI Studio Build 交互
👥 多账号支持：支持多个 Google 账号同时登录，快速切换无需重新登录
🔧 支持工具调用：OpenAI、Gemini 和 Anthropic 接口均支持 Tool Calls (Function Calling)
📝 模型支持：通过 AI Studio 访问各种 Gemini 模型，包括生图模型和 TTS 语音合成模型
🎨 主页展示控制：提供可视化的 Web 控制台，支持账号管理、VNC 登录等操作

🚀 快速开始

💻 直接运行（Windows / macOS / Linux）

克隆仓库：

git clone https://github.com/iBUHub/AIStudioToAPI.git
cd AIStudioToAPI

运行快速设置脚本：
```
npm run setup-auth
```
自动填充和无交互模式示例请看账号自动填充部分。

该脚本将：
- 自动下载 Camoufox 浏览器（一个注重隐私的 Firefox 分支）
- 启动浏览器并打开 AI Studio，引导您手动完成登录
- 在本地保存您的身份验证凭据（auth 文件位于 /configs/auth）
💡 提示： 如果下载 Camoufox 浏览器失败或等待太久，可以自行点击此处下载，然后设置环境变量 CAMOUFOX_EXECUTABLE_PATH 为可执行文件的路径（支持绝对和相对路径）。
配置环境变量（可选）：

复制根目录下的 .env.example 为 .env，并在 .env 中按需修改配置（如端口、API 密钥等）。
启动服务：
```
npm start
```
如果已经构建过前端资源，后续只想快速重启服务，可使用：
```
npm run quick-start
```
API 服务将在 http://localhost:7860 上运行。

服务启动后，您可以在浏览器中访问 http://localhost:7860 打开 Web 控制台主页，在这里可以查看账号状态和服务状态。请求统计数据会持久化保存到 /data/usage-stats.jsonl。
更新到最新版本（已有本地部署时）：
```
git pull
npm install
npm start
```

⚠ 注意： 直接运行不支持通过 VNC 在线添加账号，需要使用 npm run setup-auth 脚本添加账号。当前 VNC 登录功能仅在 Docker 容器中可用。

🐋 Docker 部署

使用 Docker 部署，无需预先提取身份验证凭据。

🚢 步骤 1：部署容器

🎮️ 方式 1：Docker 命令

docker run -d \
  --name aistudio-to-api \
  -p 7860:7860 \
  -v /path/to/auth:/app/configs/auth \
  -v /path/to/data:/app/data \
  -e API_KEYS=your-api-key-1,your-api-key-2 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  --restart unless-stopped \
  ghcr.io/ibuhub/aistudio-to-api:latest

💡 提示： 如果 ghcr.io 访问速度较慢或不可用，可以使用 Docker Hub 镜像：ibuhub/aistudio-to-api:latest。

参数说明：

-p 7860:7860：API 服务器端口（如果使用反向代理，强烈建议改成 127.0.0.1:7860）
-v /path/to/auth:/app/configs/auth：挂载包含认证文件的目录
-v /path/to/data:/app/data：挂载统计数据持久化目录（/app/data/usage-stats.jsonl）
-e API_KEYS：用于身份验证的 API 密钥列表（使用逗号分隔）
-e TZ=Asia/Shanghai：时区设置（可选，默认使用系统时区）

📦 方式 2：Docker Compose

创建 docker-compose.yml 文件：

name: aistudio-to-api

services:
  app:
    image: ghcr.io/ibuhub/aistudio-to-api:latest
    container_name: aistudio-to-api
    ports:
      # API 服务器端口（如果使用反向代理，强烈建议改成 127.0.0.1:7860）
      - 7860:7860
    restart: unless-stopped
    volumes:
      # 挂载包含认证文件的目录
      - ./auth:/app/configs/auth
      # 挂载统计数据持久化目录
      - ./data:/app/data
    environment:
      # 用于身份验证的 API 密钥列表（使用逗号分隔）
      API_KEYS: your-api-key-1,your-api-key-2
      # 时区设置（可选，默认使用系统时区）
      TZ: Asia/Shanghai

💡 提示： 如果 ghcr.io 访问速度较慢或不可用，可以将 image 改为 ibuhub/aistudio-to-api:latest。

🛠️ 方式 3：从源码构建

如果您希望自己构建 Docker 镜像，可以使用以下命令：

构建镜像：
```
docker build -t aistudio-to-api .
```

运行容器：

docker run -d \
  --name aistudio-to-api \
  -p 7860:7860 \
  -v /path/to/auth:/app/configs/auth \
  -v /path/to/data:/app/data \
  -e API_KEYS=your-api-key-1,your-api-key-2 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  --restart unless-stopped \
  aistudio-to-api

🔑 步骤 2：账号管理

部署后，您需要使用以下方式之一添加 Google 账号：

方法 1：VNC 登录（推荐）

在浏览器中访问部署的服务地址（例如 http://your-server:7860）并点击「添加账号」按钮
将跳转到 VNC 页面，显示浏览器实例
登录您的 Google 账号，登录完成后点击「保存」按钮
账号将自动保存为 auth-N.json（N 从 0 开始）

方法 2：上传认证文件

在本地机器上运行 npm run setup-auth 生成认证文件（参考直接运行的 1 和 2），认证文件在 /configs/auth
在网页控制台，点击「上传 Auth」，上传 auth 的 JSON 文件，或手动上传到挂载的 /path/to/auth 目录

💡 提示：您也可以从已有的容器下载 auth 文件，然后上传到新的容器。在网页控制台点击对应账号的「下载 Auth」按钮即可下载 auth 文件。

⚠ 目前暂不支持通过环境变量注入认证信息。

🌐 步骤 3（可选）：使用 Nginx 反向代理

如果需要通过域名访问或希望在反向代理层统一管理（例如配置 HTTPS、负载均衡等），可以使用 Nginx。

📖 详细的 Nginx 配置说明请参阅：Nginx 反向代理配置文档

🐾 Claw Cloud Run 部署

ℹ Claw Cloud Run 公告： 自 2026/05/11 00:00 UTC 起，Claw Cloud Run 已停止产品及相关服务。详情请参阅官方公告：公告

📖 旧版部署教程请参阅：部署到 Claw Cloud Run

🦓 Zeabur 部署

ℹ Zeabur 公告： 自 2026/03/15 起，Zeabur 已停止在 共享集群 上创建新项目；已经运行在共享集群上的服务不会受到影响。详情请参阅官方变更说明：公告

📖 旧版部署教程请参阅：部署到 Zeabur

📡 使用 API

🤖 OpenAI 兼容 API

此端点处理后转发到 Gemini API 格式端点。

GET /v1/models: 列出模型。
POST /v1/chat/completions: 聊天补全和图片生成，支持非流式、真流式和假流式。
POST /v1/embeddings: 生成文本嵌入向量。
POST /v1/responses: OpenAI Responses API 兼容接口，用于对话生成，不支持图像生成，支持非流式、真流式和假流式。
POST /v1/responses/input_tokens: 计算 OpenAI Responses API 请求的输入 token 数量。

♊ Gemini 原生 API 格式

此端点转发到 Gemini API 格式端点。

GET /v1beta/models: 列出可用的 Gemini 模型。
POST /v1beta/models/{model_name}:generateContent: 生成内容、图片和语音。
POST /v1beta/models/{model_name}:streamGenerateContent: 流式生成内容、图片和语音，支持真流式和假流式。
POST /v1beta/models/{model_name}:embedContent: 生成单条文本嵌入向量。
POST /v1beta/models/{model_name}:batchEmbedContents: 批量生成文本嵌入向量。
POST /v1beta/models/{model_name}:predict: Imagen 系列模型图像生成。

👤 Anthropic 兼容 API

此端点处理后转发到 Gemini API 格式端点。

GET /v1/models: 列出模型。
POST /v1/messages: 聊天消息补全，支持非流式、真流式和假流式。
POST /v1/messages/count_tokens: 计算消息中的 token 数量。

📖 详细的 API 使用示例请参阅：API 使用示例文档

🖥️ 推荐前端：AMC WebUI

AMC WebUI 是一款面向 Gemini 的 Local-First AI 工作流 WebUI，集成多模态聊天、Canvas、文件处理、实时搜索、代码执行与高级推理。它已经支持将 AIStudioToAPI 作为第三方 Gemini 兼容后端使用，可以作为本项目的图形化前端。

在线 Demo：https://all-model-chat.pages.dev

使用方式：

先部署并启动 AIStudioToAPI，确保 Gemini 原生 API 地址可访问，例如 http://localhost:7860/v1beta。
在 AMC WebUI 中进入 设置 -> API 配置，启用“自定义 API 配置”，并将 Gemini 兼容 Base URL 填为 AIStudioToAPI 的 /v1beta 地址。
AMC WebUI 中填写的 API Key 应与 AIStudioToAPI 部署时配置的 API_KEYS 对应。

🧰 相关配置

🔧 环境变量

📱 应用配置

变量名	描述	默认值
`API_KEYS`	用于身份验证的有效 API 密钥列表（使用逗号分隔）。	`123456`
`WEB_CONSOLE_USERNAME`	网页控制台登录的用户名（可选）。如果同时设置用户名和密码，登录时需要输入两者。	无
`WEB_CONSOLE_PASSWORD`	网页控制台登录的密码（可选）。如果只设置密码，登录页面仅要求输入密码；如果两者都不设置，系统将使用 `API_KEYS` 进行控制台登录。	无
`PORT`	API 服务器端口。	`7860`
`HOST`	服务器监听的主机地址。	`0.0.0.0`
`ICON_URL`	用于自定义控制台的 favicon 图标。支持 ICO, PNG, SVG 等格式。	`/AIStudio_logo.svg`
`SECURE_COOKIES`	是否启用安全 Cookie。`true` 表示仅支持 HTTPS 协议访问控制台。	`false`
`RATE_LIMIT_MAX_ATTEMPTS`	时间窗口内控制台允许的最大失败登录尝试次数（设为 `0` 禁用）。	`5`
`RATE_LIMIT_WINDOW_MINUTES`	速率限制的时间窗口长度（分钟）。	`15`
`CHECK_UPDATE`	是否在页面加载时检查版本更新（设为 `false` 禁用）。	`true`
`LOG_LEVEL`	日志输出等级。设为 `DEBUG` 启用详细调试日志。	`INFO`
`TZ`	日志和显示时间使用的时区，例如 `Asia/Shanghai`。留空时默认使用系统时区。	系统时区

🌐 代理配置

变量名	描述	默认值
`INITIAL_AUTH_INDEX`	启动时使用的初始身份验证索引。	`0`
`ENABLE_AUTH_UPDATE`	是否启用自动保存凭证更新。默认为启用状态，将在每次登录/切换账号成功时以及每 24 小时自动更新 auth 文件。设为 `false` 禁用。	`true`
`MAX_RETRIES`	请求失败后的最大重试次数（仅对假流式和非流式生效）。	`3`
`RETRY_DELAY`	两次重试之间的间隔（毫秒）。	`2000`
`STREAM_TIMEOUT_MS`	真流式响应相邻数据块之间的超时时间（毫秒），最大 `300000`。	`60000`
`FAKE_STREAM_TIMEOUT_MS`	假流式/非流式缓冲响应的超时时间（毫秒），最大 `300000`。	`300000`
`SWITCH_ON_USES`	自动切换帐户前允许的请求次数（设为 `0` 禁用）。	`40`
`FAILURE_THRESHOLD`	切换帐户前允许的连续失败次数（设为 `0` 禁用）。	`3`
`IMMEDIATE_SWITCH_STATUS_CODES`	触发立即切换帐户的 HTTP 状态码（逗号分隔，设为空值以禁用）。	`429,503`
`MAX_CONTEXTS`	最大同时登录的账号数量。同时登录的账号切换更快，无需重新登录。数值越大内存消耗越高（约：1 个账号 ~700MB，2 个账号 ~950MB，3 个账号 ~1100MB）。设为 `0` 表示无限制。	`1`
`HTTP_PROXY`	用于访问 Google 服务的 HTTP 代理地址。	无
`HTTPS_PROXY`	用于访问 Google 服务的 HTTPS 代理地址。	无
`NO_PROXY`	不经过代理的地址列表（逗号分隔）。项目已内置自动绕过本地地址（localhost, 127.0.0.1, ::, ::1, 0.0.0.0），通常无需手动配置本地绕过。	无

🗒️ 其他配置

变量名	描述	默认值
`STREAMING_MODE`	流式传输模式。`real` 为真流式，`fake` 为假流式。	`real`
`ENABLE_USAGE_STATS`	是否启用请求统计。默认为启用；设为 `false` 后，不读取本地统计、不写入统计，`/api/usage-stats` 返回空数据。	`true`
`SAFETY_SETTINGS_THRESHOLD`	安全设置的等级。官方说明：Safety settings	`OFF`
`FORCE_THINKING`	强制为所有请求启用思考模式。	`false`
`FORCE_WEB_SEARCH`	强制为所有请求启用网络搜索。	`false`
`FORCE_CODE_EXECUTION`	强制为所有请求启用代码执行。	`false`
`FORCE_URL_CONTEXT`	强制为所有请求启用 URL 上下文。	`false`
`CAMOUFOX_EXECUTABLE_PATH`	Camoufox 浏览器的可执行文件路径（支持绝对或相对路径）。仅在手动下载浏览器时需配置。	自动检测

⚡ 账号自动填充

为了简化多个账号的登录流程，您可以通过配置 users.csv 文件来实现自动填充：

在项目根目录创建 users.csv。
格式为：email,password,recovery_email,totp_secret（每行一个，recovery_email 和 totp_secret 可选）。
运行 npm run setup-auth 后按提示选择账号。

📖 详细配置说明请参阅：账号自动填充指南

💡 提示：如果需要无交互执行，可使用 npm run setup-auth -- --non-interactive --account 1，或直接传入 --email / --password。

💡 批量添加：使用 npm run setup-auth-batch -- --headless 可按顺序添加 users.csv 中的全部账号。

🧠 模型列表配置

编辑 configs/models.json 以自定义可用模型及其设置。

💡 提示： 思考参数预留了通过模型后缀名来设置的功能，支持在模型名后面通过 -THINKING_LEVEL 或 (THINKING_LEVEL) 来设置（THINKING_LEVEL 支持 high、low、medium、minimal，不区分大小写）。例如：gemini-3-flash-preview(minimal) 或 gemini-3-flash-preview-minimal。

真假流式也支持通过模型名后缀覆盖，支持追加 -real 或 -fake。该后缀优先级高于系统的真假流式，但只会在流式请求中生效。例如：gemini-3-flash-preview-fake。若和思考后缀同时使用，真假流后缀应放在思考后缀之后，例如：gemini-3-flash-preview-minimal-fake 或 gemini-3-flash-preview(minimal)-real。

联网搜索和代码执行也支持通过模型名后缀强制开启：联网搜索追加 -search，代码执行追加 -code。例如：gemini-3-flash-preview-search 或 gemini-3-flash-preview-code。若和其他后缀同时使用，内置工具后缀放在最后；完整组合顺序为“思考 -> 流式 -> 内置工具”，例如：gemini-3-flash-preview-minimal-search、gemini-3-flash-preview-real-code 或 gemini-3-flash-preview(minimal)-fake-search-code。

🌐 账号固定代理

在项目根目录创建 proxylist.txt 即可启用账号固定代理。每行填写一个 HTTP 代理，支持以下格式：

user:pass@ip:port
ip:port:user:pass
ip:port
http://user:pass@ip:port

当 proxylist.txt 至少包含一个有效代理时，服务会写入 proxy_mapping.json，并为每个有效账号分配第一个空闲代理。只要账号仍然存在、代理也仍然保留在 proxylist.txt 中，已有绑定就会继续复用。如果账号或代理被移除，对应的旧映射会自动清理。如果有效账号数量多于代理数量，没有分配到代理的账号将无法启动，直到添加更多代理。

proxy_mapping.json 会生成在项目根目录，格式是“账号标识 -> 原始代理行”的 JSON 对象，例如：

{
  "[email protected]": "user:[email protected]:8080",
  "auth-1": "5.6.7.8:8080"
}

基于 VNC 的账号绑定也会使用固定代理。新的 VNC 登录会先预留一个空闲代理再打开浏览器，账号保存后会把该代理持久化绑定到检测到的账号。如果已启用账号固定代理但没有空闲代理，VNC 会直接返回错误，而不会回退到服务器直连 IP。

账号固定代理使用与 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY 相同的绕过规则：默认绕过本地地址，也可以通过 NO_PROXY 添加自定义绕过项：

NO_PROXY=internal.example.com,10.0.0.0/8

📄 许可证

本项目基于 ais2api（作者：Ellinav）分支开发，并完全沿用上游项目所采用的 CC BY-NC 4.0 许可证，其使用、分发与修改行为均需遵守原有许可证的全部条款，完整许可的内容请参见 LICENSE 文件。

🤝 贡献者

感谢所有为本项目付出汗水与智慧的开发者。

如果你觉得 AIStudioToAPI 对你有帮助，欢迎给项目点一个 ⭐️！

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.devcontainer		.devcontainer
.github		.github
.husky		.husky
configs		configs
docs		docs
scripts		scripts
src		src
ui		ui
.dockerignore		.dockerignore
.editorconfig		.editorconfig
.env.example		.env.example
.eslintignore		.eslintignore
.eslintrc.js		.eslintrc.js
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
.prettierignore		.prettierignore
.prettierrc.js		.prettierrc.js
.stylelintignore		.stylelintignore
.stylelintrc.js		.stylelintrc.js
CLAUDE.md		CLAUDE.md
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
README_EN.md		README_EN.md
main.js		main.js
nodemon.json		nodemon.json
package.json		package.json
vite.config.js		vite.config.js

Navigation Menu

Repository files navigation

Google AI Studio Build App to API Adapter

✨ 功能特性

🚀 快速开始

💻 直接运行（Windows / macOS / Linux）

🐋 Docker 部署

🚢 步骤 1：部署容器

🎮️ 方式 1：Docker 命令

📦 方式 2：Docker Compose

🛠️ 方式 3：从源码构建

🔑 步骤 2：账号管理

🌐 步骤 3（可选）：使用 Nginx 反向代理

🐾 Claw Cloud Run 部署

🦓 Zeabur 部署

📡 使用 API

🤖 OpenAI 兼容 API

♊ Gemini 原生 API 格式

👤 Anthropic 兼容 API

🖥️ 推荐前端：AMC WebUI

🧰 相关配置

🔧 环境变量

📱 应用配置

🌐 代理配置

🗒️ 其他配置

⚡ 账号自动填充

🧠 模型列表配置

🌐 账号固定代理

📄 许可证

🤝 贡献者

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation

Google AI Studio Build App to API Adapter

✨ 功能特性

🚀 快速开始

💻 直接运行（Windows / macOS / Linux）

🐋 Docker 部署

🚢 步骤 1：部署容器

🎮️ 方式 1：Docker 命令

📦 方式 2：Docker Compose

🛠️ 方式 3：从源码构建

🔑 步骤 2：账号管理

🌐 步骤 3（可选）：使用 Nginx 反向代理

🐾 Claw Cloud Run 部署

🦓 Zeabur 部署

📡 使用 API

🤖 OpenAI 兼容 API

♊ Gemini 原生 API 格式

👤 Anthropic 兼容 API

🖥️ 推荐前端：AMC WebUI

🧰 相关配置

🔧 环境变量

📱 应用配置

🌐 代理配置

🗒️ 其他配置

⚡ 账号自动填充

🧠 模型列表配置

🌐 账号固定代理

📄 许可证

🤝 贡献者

About

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages