Проксирование OpenAI-запросов

Обновлено 14 апреля 2025

Утилита gpt2giga — это прокси-сервер, который перенаправляет запросы, отправленные в OpenAI API, в GigaChat API.

При старте утилиты запускается HTTP-сервер, адрес которого нужно использовать вместо адреса OpenAI API, заданного в вашем приложении (например, https://api.openai.com/v1/). Утилита обработает запрос и перенаправит его заданной модели GigaChat. После получения ответа модели, она передаст его в приложение в формате OpenAI.

Утилита работает как с запросами на генерацию, так и с запросами на создание эмбеддингов (эндпоинты /embeddings или /v1/embeddings).

Общая схема работы gpt2giga:

Возможности gpt2giga

С помощью gpt2giga вы можете:

• использовать возможности моделей OpenAI и полностью заменить ChatGPT на GigaChat;
• вызывать функции через API, включая передачу и выполнение функций с аргументами;
• обрабатывать ответ модели в режиме потоковой генерации токенов с помощью параметра stream=true;
• перенаправлять запросы на создание эмбеддингов (поддерживаются эндпоинты /embeddings и /v1/embeddings);
• работать в асинхронном режиме с множеством потоков запросов от нескольких клиентов;
• отображать подробные сведения о запросах и ответах при включенном verbose-режиме логирования;
• задавать параметры работы как с помощью аргументов командной строки, так и с помощью переменных окружения (.env).

Начало работы

Для начала работы:

1. Установите пакет gpt2giga с помощью менеджера пакетов pip:

   pip install gpt2giga

   Вы также можете использовать исходники:

   pip install git+https://github.com/ai-forever/gpt2giga.git

   После установки пакета вы сможете использовать команду gpt2giga, которая позволяет запускать и настраивать прокси-сервер.

2. В корне проекта создайте файл .env с переменными окружения:

   GIGACHAT_USER=
   GIGACHAT_PASSWORD=
   GIGACHAT_BASE_URL=
   GIGACHAT_MODEL=GigaChat-2-Max
   GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS=False

3. В переменных окружения укажите данные для авторизации в GigaChat API.

   GigaChat API поддерживает различные способы авторизации, которые отличаются в зависимости от типа вашей учетной записи.

   Кроме переменных gpt2giga в .env можно указать переменные окружения, которые поддерживает python-библиотека GigaChat.

4. В терминале выполните команду gpt2giga.

Запустится прокси-сервер, по умолчанию доступный по адресу localhost:8090. Адрес и порт сервера, а также другие параметры, можно настроить с помощью аргументов командной строки или переменных окружения.

Изменение параметров gpt2giga

Вы можете изменять параметры работы утилиты с помощью аргументов командной строки или переменных окружения.

Аргументы командной строки

Утилита поддерживает аргументы:

• --host <HOST> — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;
• --port <PORT> — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;
• --verbose — включить подробный вывод логов (запросы и ответы);
• --pass-model — передавать в GigaChat API модель, которую указал клиент в поле model в режиме чата;
• --pass-token — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API. С помощью него можно настраивать передачу ключей в GigaChat через OPENAI_API_KEY;
• --base-url <BASE_URL> — базовый URL для GigaChat API. По умолчанию берется значение переменной GIGACHAT_BASE_URL или поля BASE_URL внутри пакета;
• --model <MODEL> — модель для запросов в GigaChat. По умолчанию GIGACHAT_MODEL;
• --timeout <TIMEOUT> — таймаут для запросов к GigaChat API. По умолчанию 600 секунд;
• --embeddings <EMBED_MODEL> — модель, которая будет использоваться для создания эмбеддингов. По умолчанию EmbeddingsGigaR;
• --env-path <PATH> — путь до файла с переменными окружения .env. По умолчанию ищется .env в текущей директории.

Переменные окружения

Для настройки параметров утилиты также можно использовать переменные окружения, заданные в файле .env.

Список доступных переменных:

• PROXY_HOST="localhost" — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;
• PROXY_PORT="8090" — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;
• GPT2GIGA_VERBOSE="False" — включает/отключает вывод подробной информации;
• GPT2GIGA_PASS_MODEL="False" — передавать ли модель, указанную в запросе, непосредственно в GigaChat;
• GPT2GIGA_PASS_TOKEN="False" — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API;
• GIGACHAT_BASE_URL="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1" — базовый URL GigaChat;
• GIGACHAT_MODEL="GigaChat" — модель GigaChat API, которая будет обрабатывать запросы по умолчанию;
• GPT2GIGA_TIMEOUT="600" — таймаут для запросов к GigaChat API (в секундах);
• GPT2GIGA_EMBEDDINGS="EmbeddingsGigaR" — модель для создания эмбеддингов.

Также можно использовать переменные, которые поддерживает библиотека gigachat:

• GIGACHAT_USER и GIGACHAT_PASSWORD — для авторизации с помощью с помощью логина и пароля.
• GIGACHAT_CREDENTIALS — для авторизации с помощью ключа авторизации.
• GIGACHAT_ACCESS_TOKEN — для авторизации с помощью токен доступа, полученного в обмен на ключ.

Пример запуска утилиты с заданными параметрами

Для запуска прокси-сервера с заданным адресом и портом выполните команду:

gpt2giga \
    --host 127.0.0.1 \
    --port 8080 \
    --verbose \
    --pass-model \
    --pass-token \
    --base-url https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1 \
    --model GigaChat-Max \
    --timeout 300 \
    --embeddings EmbeddingsGigaR

После запуска сервер будет перенаправлять все запросы, адресованные OpenAI API, в GigaChat API.

Авторизация с помощью заголовка

Утилита может пробовать преобразовать содержимое заголовка Authorization в формат, который поддерживает GigaChat API.

Для этого нужно запустить gpt2giga с аргументом --pass-token или использовать переменную окружения GPT2GIGA_PASS_TOKEN=True.

Поддерживаются варианты:

• giga-cred-<credentials>:<scope>
• giga-user-<user>:<password>
• giga-auth-<access_token>

Совместимые приложения

Таблица содержит приложения, проверенные на совместную работу с gpt2giga.

Приложение	Описание
Aider	AI-ассистент для написания приложений. Подробнее о запуске и настройке Aider для работы с gpt2giga — в README
n8n	Платформа для создания nocode-агентов