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302.AI 是一个按需付费的AI应用平台，提供目前最全面的AI API和在线应用。

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🫣 NextChat支持MCP！

构建前，请设置环境变量ENABLE_MCP=true

企业版

满足贵公司私有化与定制化部署需求：

• 品牌定制：量身打造VI/UI，无缝契合贵公司品牌形象。
• 资源整合：由公司管理员统一配置与管理数十种AI资源，供团队成员随时使用。
• 权限控制：明确划分成员权限、资源权限及知识库权限，全部通过企业级管理后台进行管控。
• 知识整合：将内部知识库与AI能力相结合，使其更贴合贵公司特定业务需求，优于通用AI。
• 安全审计：自动拦截敏感提问，并追溯所有历史对话记录，确保AI符合企业信息安全标准。
• 私有部署：支持多种主流私有云解决方案的企业级私有部署，保障数据安全与隐私保护。
• 持续更新：不断更新升级多模态AI等前沿能力，确保持续创新与发展。

如需企业咨询，请联系：business@nextchat.dev

截图

功能

• 在Vercel上一键免费部署，不到1分钟即可完成
• Linux/Windows/MacOS上的精简客户端（约5MB），立即下载
• 完全兼容自部署LLM，推荐与RWKV-Runner或LocalAI一起使用
• 隐私优先，所有数据均存储在浏览器本地
• 支持Markdown：LaTex、mermaid、代码高亮等
• 响应式设计、暗黑模式和PWA
• 首屏加载速度快（约100KB），支持流式响应
• v2新增功能：可通过提示模板（mask）创建、分享和调试聊天工具
• 强大的提示词库，由awesome-chatgpt-prompts-zh和awesome-chatgpt-prompts提供支持
• 自动压缩聊天记录，支持长时间对话，同时节省您的token
• 多语言支持：英语、简体中文、繁体中文、日语、法语、西班牙语、意大利语、土耳其语、德语、越南语、俄语、捷克语、韩语、印尼语

路线图

• 系统提示：可将用户自定义提示固定为系统提示 #138
• 用户提示：用户可编辑并保存自定义提示至提示列表
• 提示模板：使用预定义的上下文提示创建新聊天 #993
• 可以图片形式分享，也可分享至ShareGPT #1741
• 使用tauri开发的桌面应用
• 自托管模型：完全兼容RWKV-Runner，以及LocalAI的服务器部署：llama/gpt4all/rwkv/vicuna/koala/gpt4all-j/cerebras/falcon/dolly等
• 产物：可通过单独窗口轻松预览、复制和分享生成的内容/网页 #5092
• 插件：支持网络搜索、计算器、其他API等 #165 #5353
  • 网络搜索、计算器、其他API等 #165 #5353
• 支持实时聊天 #5672
• 本地知识库

新功能

• 🚀 v2.15.8 现已支持实时聊天 #5672
• 🚀 v2.15.4 应用程序支持使用 Tauri fetch 调用 LLM API，更加安全！#5379
• 🚀 v2.15.0 现已支持插件！请阅读：NextChat-Awesome-Plugins
• 🚀 v2.14.0 现已支持 Artifacts 和 SD
• 🚀 v2.10.1 支持 Google Gemini Pro 模型。
• 🚀 v2.9.11 现在可以使用 Azure 的 API 端点。
• 🚀 v2.8 现在我们有一个跨平台运行的客户端！
• 🚀 v2.7 可以将对话分享为图片，或分享到 ShareGPT！
• 🚀 v2.0 已发布，现在你可以创建提示模板，把你的想法变成现实！请阅读：ChatGPT 提示工程技巧：零样本、单样本和少样本提示。

开始使用

1. 获取 OpenAI API 密钥；
2. 点击 ，请记住 CODE 是你的页面密码；
3. 享受吧 :)

常见问题解答

英文 > FAQ

保持更新

如果你按照上述步骤一键部署了自己的项目，可能会遇到“有更新可用”一直显示的问题。这是因为 Vercel 默认会为你创建一个新的项目，而不是对本项目进行分叉，从而导致无法正确检测到更新。

我们建议你按照以下步骤重新部署：

• 删除原来的仓库；
• 使用页面右上角的“Fork”按钮来分叉本项目；
• 再次在 Vercel 中选择并部署，请参阅详细教程。

启用自动更新

如果你遇到 Upstream Sync 执行失败的情况，请手动更新代码。

分叉项目后，由于 GitHub 的限制，你需要在分叉项目的 Actions 页面手动启用 Workflows 和 Upstream Sync Action。一旦启用，自动更新将每小时调度一次：

手动更新代码

如果你想立即更新，可以查看 GitHub 文档了解如何将分叉的项目与上游代码同步。

你可以给该项目加星标或关注作者，以便及时获取发布通知。

访问密码

该项目提供了有限的访问控制。请在 Vercel 的环境变量页面添加一个名为 CODE 的环境变量。其值应为用逗号分隔的密码，如下所示：

code1,code2,code3

添加或修改此环境变量后，请重新部署项目以使更改生效。

环境变量

CODE（可选）

访问密码，用逗号分隔。

OPENAI_API_KEY（必填）

你的 OpenAI API 密钥，多个密钥之间用逗号连接。

BASE_URL（可选）

默认值：https://api.openai.com

示例：http://your-openai-proxy.com

覆盖 OpenAI API 请求的基础 URL。

OPENAI_ORG_ID（可选）

指定 OpenAI 组织 ID。

AZURE_URL（可选）

示例：https://{azure-resource-url}/openai

Azure 部署的 URL。

AZURE_API_KEY（可选）

Azure API 密钥。

AZURE_API_VERSION（可选）

Azure API 版本，可在 Azure 文档中找到。

GOOGLE_API_KEY（可选）

Google Gemini Pro 的 API 密钥。

GOOGLE_URL（可选）

Google Gemini Pro 的 API URL。

ANTHROPIC_API_KEY（可选）

Anthropic Claude 的 API 密钥。

ANTHROPIC_API_VERSION（可选）

Anthropic Claude 的 API 版本。

ANTHROPIC_URL（可选）

Anthropic Claude 的 API URL。

BAIDU_API_KEY（可选）

百度的 API 密钥。

BAIDU_SECRET_KEY（可选）

百度的 Secret Key。

BAIDU_URL（可选）

百度的 API URL。

BYTEDANCE_API_KEY（可选）

字节跳动的 API 密钥。

BYTEDANCE_URL（可选）

字节跳动的 API URL。

ALIBABA_API_KEY（可选）

阿里云的 API 密钥。

ALIBABA_URL（可选）

阿里云的 API URL。

IFLYTEK_URL（可选）

科大讯飞的 API URL。

IFLYTEK_API_KEY（可选）

科大讯飞的 API 密钥。

IFLYTEK_API_SECRET（可选）

科大讯飞的 API Secret。

CHATGLM_API_KEY（可选）

ChatGLM 的 API 密钥。

CHATGLM_URL（可选）

ChatGLM 的 API URL。

DEEPSEEK_API_KEY（可选）

DeepSeek 的 API 密钥。

DEEPSEEK_URL（可选）

DeepSeek 的 API URL。

HIDE_USER_API_KEY（可选）

默认值：空

如果你不希望用户输入自己的 API 密钥，可以将此值设置为 1。

DISABLE_GPT4（可选）

默认值：空

如果你不希望用户使用 GPT-4，可以将此值设置为 1。

ENABLE_BALANCE_QUERY（可选）

默认值：空

如果你希望用户查询余额，可以将此值设置为 1。

DISABLE_FAST_LINK（可选）

默认值：空

如果你希望禁用从 URL 解析设置的功能，可以将其设置为 1。

CUSTOM_MODELS（可选）

默认值：空 例如：+llama,+claude-2,-gpt-3.5-turbo,gpt-4-1106-preview=gpt-4-turbo 表示将 llama 和 claude-2 添加到模型列表中，并从列表中移除 gpt-3.5-turbo，同时将 gpt-4-1106-preview 显示为 gpt-4-turbo。

要控制自定义模型，使用 + 添加自定义模型，使用 - 隐藏模型，使用 name=displayName 自定义模型名称，各部分之间用逗号分隔。

使用 -all 可以禁用所有默认模型，使用 +all 则启用所有默认模型。

对于 Azure：使用 modelName@Azure=deploymentName 来自定义模型名称和部署名称。

例如：+gpt-3.5-turbo@Azure=gpt35 会在模型列表中显示选项 gpt35(Azure)。 如果你只能使用 Azure 模型，那么 -all,+gpt-3.5-turbo@Azure=gpt35 将使 gpt35(Azure) 成为模型列表中唯一的选项。

对于 ByteDance：使用 modelName@bytedance=deploymentName 来自定义模型名称和部署名称。

例如：+Doubao-lite-4k@bytedance=ep-xxxxx-xxx 会在模型列表中显示选项 Doubao-lite-4k(ByteDance)。

DEFAULT_MODEL（可选）

更改默认模型。

VISION_MODELS（可选）

默认值：空 例如：gpt-4-vision,claude-3-opus,my-custom-model 表示除了默认的模式匹配之外（即检测包含“vision”、“claude-3”、“gemini-1.5”等关键词的模型），还为这些模型添加视觉能力。

在默认的模式匹配之外，添加额外的具有视觉能力的模型。多个模型之间用逗号分隔。

WHITE_WEBDAV_ENDPOINTS（可选）

如果您希望增加允许访问的 WebDAV 服务地址数量，可以使用此选项，格式要求如下：

• 每个地址必须是完整的端点

  https://xxxx/yyy

• 多个地址之间用 , 连接

DEFAULT_INPUT_TEMPLATE（可选）

自定义用于在设置中初始化“用户输入预处理”配置项的默认模板。

STABILITY_API_KEY（可选）

Stability API 密钥。

STABILITY_URL（可选）

自定义 Stability API 的 URL。

ENABLE_MCP（可选）

启用 MCP（模型上下文协议）功能。

SILICONFLOW_API_KEY（可选）

SiliconFlow API 密钥。

SILICONFLOW_URL（可选）

SiliconFlow API 的 URL。

AI302_API_KEY（可选）

302.AI API 密钥。

AI302_URL（可选）

302.AI API 的 URL。

系统要求

NodeJS >= 18, Docker >= 20

开发

在开始开发之前，您必须在项目根目录下创建一个新的 .env.local 文件，并将您的 API 密钥放入其中：

OPENAI_API_KEY=<您的 API 密钥在此处>

# 如果无法访问 OpenAI 服务，请使用此 BASE_URL
BASE_URL=https://chatgpt1.nextweb.fun/api/proxy

本地开发

# 1. 首先安装 Node.js 和 Yarn
# 2. 在 `.env.local` 中配置本地环境变量
# 3. 运行
yarn install
yarn dev

部署

Docker（推荐）

docker pull yidadaa/chatgpt-next-web

docker run -d -p 3000:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
   -e CODE=您的密码 \
   yidadaa/chatgpt-next-web

您也可以通过代理启动服务：

docker run -d -p 3000:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
   -e CODE=您的密码 \
   -e PROXY_URL=http://localhost:7890 \
   yidadaa/chatgpt-next-web

如果您的代理需要密码，请使用以下命令：

-e PROXY_URL="http://127.0.0.1:7890 用户名 密码"

如果启用 MCP，请使用：

docker run -d -p 3000:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
   -e CODE=您的密码 \
   -e ENABLE_MCP=true \
   yidadaa/chatgpt-next-web

Shell 脚本

bash <(curl -s https://raw.githubusercontent.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web/main/scripts/setup.sh)

同步聊天记录（UpStash）

| 简体中文 | English | Italiano | 日本語 | 한국어

文档

更多文档说明请前往 [docs][./docs] 目录。

• 使用 Cloudflare 部署（已弃用）
• 常见问题解答
• 如何添加新的翻译
• 如何使用 Vercel（无英文版）
• 用户手册（仅中文，正在编写中）

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贡献者

许可证

MIT

NextChat 快速上手指南

NextChat 是一款轻量、快速的 AI 助手客户端，支持 Claude、DeepSeek、GPT-4、Gemini Pro 等多种大模型。它支持一键部署到 Vercel，也提供跨平台桌面客户端，所有数据本地存储，隐私安全。

环境准备

系统要求

• Web 部署：任意现代浏览器（推荐 Chrome/Edge/Firefox）
• 桌面客户端：Windows 10+ / macOS 10.15+ / Linux (Ubuntu/Debian 等)
• 自部署服务端：Node.js 18+ 及 npm/yarn/pnpm

前置依赖

• 有效的 AI API Key（如 OpenAI、Azure、Google Gemini、Anthropic、DeepSeek 等）
• （可选）Vercel 账号用于免费云部署
• （可选）Git 用于克隆源码自行构建

安装步骤

方案一：一键云部署（推荐新手）

1. 点击以下按钮使用 Vercel 一键部署：

   https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FChatGPTNextWeb%2FChatGPT-Next-Web&env=OPENAI_API_KEY&env=CODE&project-name=nextchat&repository-name=NextChat
   

2. 在部署页面配置环境变量：
   • OPENAI_API_KEY：填入你的 API Key（多个可用逗号分隔）
   • CODE：设置访问密码（可选，用于保护你的实例，如 mypassword）
3. 点击 Deploy，等待部署完成。
4. 部署成功后，点击生成的域名即可访问。

提示：若需开启自动更新，请先 Fork 本项目到个人 GitHub 仓库，再在 Vercel 中关联该仓库进行部署，并在 GitHub Actions 中启用 "Upstream Sync"。

方案二：下载桌面客户端（免部署）

直接前往 Releases 页面 下载对应系统的安装包：

• Windows: .exe 或 .msi
• macOS: .dmg 或 .zip
• Linux: .AppImage 或 .deb

下载后直接安装运行即可。

方案三：本地源码运行（开发者）

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web.git
cd ChatGPT-Next-Web

# 2. 安装依赖
npm install
# 或者使用 yarn / pnpm
# yarn install
# pnpm install

# 3. 配置环境变量（可选，也可在界面设置）
# 在项目根目录创建 .env.local 文件
echo "OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here" > .env.local
echo "CODE=your-access-password" >> .env.local

# 4. 启动开发服务器
npm run dev

# 5. 构建生产版本（可选）
npm run build
npm run start

MCP 支持：如需启用 MCP 功能，请在构建前设置环境变量 ENABLE_MCP=true。

基本使用

1. 配置模型：

   • 打开应用（网页或客户端），进入 设置 (Settings)。
   • 在 模型配置 中输入你的 API Key（如果部署时未配置）。
   • 选择所需的模型（如 GPT-4, Claude, DeepSeek 等）。
   • 如果使用国内中转服务或私有部署，可在 基础 URL (Base URL) 中填写代理地址。

2. 开始对话：

   • 返回主界面，点击 + 新建对话。
   • 输入问题，AI 将实时流式返回答案。
   • 支持 Markdown、代码高亮、LaTeX 公式及 Mermaid 图表渲染。

3. 使用预设模板 (Mask)：

   • 点击侧边栏的 面具/模板 图标。
   • 选择一个预设角色（如“英语教练”、“代码专家”），或自定义 System Prompt。
   • 基于模板创建新对话，快速获得特定领域的专业回答。

4. 高级功能：

   • 插件：在设置中启用网络搜索、计算器等插件。
   • ** artifacts**：生成的代码或网页可通过独立窗口预览和分享。
   • 导出分享：支持将对话导出为图片或分享到 ShareGPT。