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README

GLM-Free-API for Cloudflare Workers

About

智谱清言网页版的 Cloudflare Worker 2API层，提供 OpenAI / Claude / Gemini 三种协议兼容接口，支持流式对话、Tools调用、AI 绘图、视频生成与多账号 Token 轮询。

更新概述

我们已经发布了预发布更新，新的更新主要面向与自动补号功能，更新可以自动获取游客token并且循环补号，真正实现无限API以及0维护，本更新已经推送至auto分支。当前更新并不稳定，可能有不确定的bug或者随机行为，因此不会发布mian主更新。需要的可以在auto更新下载部署。因为一些其他原因，本仓库的下一次更新时间，确定为5月19日。此前仓库不会有任何更新或者bug修复。

项目概述

本项目将智谱清言（chatglm.cn）网页端的私有流式 API 转换为标准的大语言模型服务接口，使任何支持 OpenAI、Claude 或 Gemini 协议的客户端都能直接调用 GLM 系列模型的能力。

核心特性

特性	说明
多协议兼容	同时支持 OpenAI (`/v1/chat/completions`)、Claude (`/v1/messages`)、Gemini (`/v1beta/models/...`) 三种请求格式
流式响应	完整的 SSE 流式输出，支持逐字显示与 reasoning_content（思考过程）
动态 Token 管理	认证与资源分离：API Key 仅用于身份验证，所有 `refresh_token` 组成统一池子按轮询策略调度
多账号轮询	支持在 Authorization Header 中以逗号分隔传入多个 api_key，自动选择可用账号
AI 绘图	对接智谱清言绘图智能体，支持文生图与多轮图生图
视频生成	支持文生视频、图生视频及风格参数控制
工具调用	完整支持 Function Calling，兼容 OpenAI / Claude 格式，适配 claude-code、open-code 等 IDE
联网搜索	模型自动触发联网搜索，搜索结果通过 `reasoning_content` 字段返回
长文档/图像解析	支持 BASE64 图像上传与长文本上下文

架构设计

┌─────────────────┐     ┌──────────────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   客户端应用     │────▶│  Cloudflare Worker (V8)  │────▶│  chatglm.cn     │
│ (NextChat/Lobe) │     │                          │     │  私有 API       │
└─────────────────┘     │  • KV: api_key 映射      │     └─────────────────┘
                        │  • Cache: access_token   │
                        │  • 签名算法              │
                        │  • 协议适配层            │
                        └──────────────────────────┘

请求处理流程

客户端以 Authorization: Bearer <api_key> 发起请求
Worker 验证该 api_key 是否有效（检查 ak:* 记录）
从 Token 池（所有 rt:* 记录）中按轮询策略选择一个 refresh_token
若 access_token 未缓存或已过期，使用选中的 refresh_token 向智谱换取新的 access_token
构造带签名的请求头，调用智谱流式接口
将智谱 SSE 流实时转换为目标协议格式并返回给客户端

快速开始

前置要求

Node.js 18+
Cloudflare 账号（免费版即可）
智谱清言账号及 chatglm_refresh_token

获取 refresh_token

安装与本地开发

cd cf-worker
npm install

# 本地开发（自动模拟 KV 和 Cache）
npx wrangler dev --local

本地服务默认运行在 http://localhost:8787。

部署指南

第一步：创建 KV Namespace

npx wrangler kv:namespace create GLM_TOKENS

命令会输出如下内容，将 id 填入 wrangler.toml：

[[kv_namespaces]]
binding = "GLM_TOKENS"
id = "<你的-namespace-id>"

第二步：配置环境变量

编辑 wrangler.toml：

[vars]
# 智谱请求签名密钥（保持默认值即可，或自定义）
SIGN_SECRET = "8a1317a7468aa3ad86e997d08f3f31cb"

# 管理接口保护密钥，部署前务必修改为随机强密码
ADMIN_KEY = "your-random-strong-password"

安全提示：ADMIN_KEY 用于保护 /admin/token 接口。若留空或未设置，任何人都能修改 Token 映射，生产环境务必设置强密码。

第三步：部署

npx wrangler deploy

部署成功后，终端会输出 Worker 的访问地址。由于 .workers.dev 域名在中国大陆可能被拦截，建议绑定自定义域名以获得最佳访问体验。

Token 管理

本项目采用认证与资源分离的架构：

API Key：仅用于身份认证，证明调用方有权使用服务。可配置多个，效果等价。
Token 池：所有智谱 refresh_token 组成一个共享池，系统按轮询（Round Robin）策略自动调度。

这种设计让你可以为不同客户端分配不同的 API Key，但它们背后共享同一组智谱账号资源，实现真正的统一系统调控。

API Key 管理

添加 API Key

curl -X POST https://<your-worker-domain>/admin/apikey \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>" \
  -d '{ "api_key": "sk-my-personal-key" }'

响应：

{ "success": true, "message": "API key added successfully" }

查看已配置的 API Key

curl -X GET https://<your-worker-domain>/admin/apikey \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>"

响应：

{
  "keys": [
    { "api_key": "sk-my-personal-key" },
    { "api_key": "sk-team-shared-key" }
  ]
}

删除 API Key

curl -X DELETE https://<your-worker-domain>/admin/apikey \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>" \
  -d '{ "api_key": "sk-my-personal-key" }'

Token 池管理

添加 Refresh Token 到池子

curl -X POST https://<your-worker-domain>/admin/token \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>" \
  -d '{ "refresh_token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIs..." }'

响应：

{ "success": true, "message": "Token added to pool", "id": "tk_1234567890_abc123" }

查看 Token 池

curl -X GET https://<your-worker-domain>/admin/token \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>"

响应：

{
  "tokens": [
    { "id": "tk_1234567890_abc123", "token_preview": "eyJhbG...****...xyz" },
    { "id": "tk_1234567891_def456", "token_preview": "eyJhbG...****...abc" }
  ]
}

从池子删除 Token

curl -X DELETE https://<your-worker-domain>/admin/token \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Admin-Key: <your-admin-key>" \
  -d '{ "id": "tk_1234567890_abc123" }'

多 Token 轮询

系统会自动从 Token 池中按轮询策略选择可用账号。如需更高可用性，可在池子中添加多个 refresh_token。当某个 Token 失效时，只需在管理面板中更新池子即可，无需修改任何客户端配置。

同时，单次请求仍支持在 Authorization Header 中以逗号分隔传入多个 api_key（容错用途）：

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer key-a,key-b,key-c" \
  ...

Worker 会依次尝试每个 key，使用第一个通过认证的账号发起请求。

API 使用指南

OpenAI 兼容接口

非流式对话

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手" },
      { "role": "user", "content": "请用一句话解释量子计算" }
    ],
    "stream": false
  }'

流式对话

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "写一首关于春天的短诗" }],
    "stream": true
  }'

携带上下文的多轮对话

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "conversation_id": "conv_abc123",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "我叫张三" },
      { "role": "assistant", "content": "你好张三，很高兴认识你。" },
      { "role": "user", "content": "我叫什么名字？" }
    ]
  }'

工具调用（Function Calling）

支持 OpenAI 标准 tools / tool_choice 参数，可对接 claude-code、open-code、Dify Agent 等依赖工具调用的客户端。

发起工具调用请求

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？" }],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "description": "获取指定城市的当前天气",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "city": { "type": "string", "description": "城市名称" }
            },
            "required": ["city"]
          }
        }
      }
    ]
  }'

响应示例（模型决定调用工具时）：

{
  "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": null,
      "tool_calls": [{
        "id": "call_xxx",
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "arguments": "{\"city\":\"北京\"}"
        }
      }]
    }
  }]
}

多轮对话中的工具结果反馈

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？" },
      { "role": "assistant", "tool_calls": [{ "id": "call_xxx", "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "arguments": "{\"city\":\"北京\"}" } }] },
      { "role": "tool", "tool_call_id": "call_xxx", "content": "晴朗，25°C，微风" },
      { "role": "user", "content": "上海呢？" }
    ],
    "tools": [...]
  }'

注意：流式输出同样支持工具调用。在流式模式下，工具调用 JSON 会被智能缓冲，不会以普通文本形式泄露到 content 字段中。

Claude 兼容接口

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "你好" }],
    "stream": true,
    "max_tokens": 4096
  }'

Claude 格式的工具调用

Claude 的 tools / tool_choice 参数会自动转换为 OpenAI 格式后处理，返回时也会转换回 Claude 的 tool_use / tool_result 格式：

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "查一下北京的天气" }],
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市的当前天气",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": { "type": "string" }
          },
          "required": ["city"]
        }
      }
    ],
    "stream": false
  }'

Gemini 兼容接口

curl -X POST "https://<your-worker-domain>/v1beta/models/gemini-1.5-pro:streamGenerateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: <your-api-key>" \
  -d '{
    "contents": [{ "role": "user", "parts": [{ "text": "你好" }] }]
  }'

图像生成

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "prompt": "一只穿着宇航服的猫咪在月球上散步",
    "model": "glm-4.7",
    "response_format": "url"
  }'

参数	类型	必填	说明
`prompt`	string	是	图像描述
`model`	string	否	智能体 ID（24 位以上字母数字），留空使用默认绘图智能体
`response_format`	string	否	`url` 或 `b64_json`，默认 `url`

视频生成

curl -X POST https://<your-worker-domain>/v1/videos/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
  -d '{
    "model": "glm-4.7",
    "prompt": "一只金毛犬在海边奔跑",
    "video_style": "电影感",
    "emotional_atmosphere": "温馨和谐",
    "mirror_mode": "推近"
  }'

参数	类型	必填	可选值
`video_style`	string	否	`卡通3D` / `黑白老照片` / `油画` / `电影感`
`emotional_atmosphere`	string	否	`温馨和谐` / `生动活泼` / `紧张刺激` / `凄凉寂寞`
`mirror_mode`	string	否	`水平` / `垂直` / `推近` / `拉远`
`image_url`	string	否	图生视频时的参考图片 URL
`audio_id`	string	否	指定音频 ID

Token 状态检查

curl -X POST https://<your-worker-domain>/token/check \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>"

响应：

{ "live": true }

客户端接入

OpenAI SDK (Python)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://<your-worker-domain>/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    stream=True
)

for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

OpenAI SDK (Node.js)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-api-key",
  baseUrl: "https://<your-worker-domain>/v1",
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-4.7",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
}

claude-code

claude config set apiKey your-api-key
export CLAUDE_API_BASE_URL=https://<your-worker-domain>
claude

gemini-cli

export GEMINI_API_KEY=your-api-key
export GEMINI_BASE_URL=https://<your-worker-domain>/v1beta
gemini -m glm-4.7

第三方聊天客户端

客户端	配置方式
NextChat (ChatGPT-Next-Web)	接口地址填 `https://<your-worker-domain>/v1`，API Key 填你的自定义 api_key
LobeChat	添加自定义服务商，OpenAI 兼容模式，Base URL 同上
Dify	模型供应商选择 OpenAI API Compatible，填入 base_url 和 api_key

高级功能

自定义域名绑定

.workers.dev 域名在中国大陆访问可能被重置，建议绑定自定义域名：

在 Cloudflare Dashboard 进入你的域名 DNS 管理页
添加一个 CNAME 记录，如 api.yourdomain.com → glm-free-api-worker.your-subdomain.workers.dev
进入 Worker 设置 → Triggers → Custom Domains，添加 api.yourdomain.com

模型列表

支持通过标准接口查询可用模型：

curl https://<your-worker-domain>/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer <your-api-key>"

响应中的 reasoning_content

当模型触发联网搜索或深度思考时，流式响应中会包含 reasoning_content 字段：

{
  "choices": [{
    "delta": {
      "reasoning_content": "> 检索 量子计算最新进展 ..."
    }
  }]
}

客户端可将其渲染为灰色思考过程，与正式回答区分开。

工具调用实现机制

由于智谱清言网页版 API 暂不原生支持工具调用，本项目采用 Prompt Engineering + 后处理解析 的方案实现兼容：

注入工具描述：请求前将可用工具的名称、描述、参数结构以结构化英文指令形式注入到 system 消息中，并附带 Few-shot 示例，引导模型在需要时输出标准 JSON。
智能流式缓冲：在流式输出场景下，Worker

Extension points exported contracts — how you extend this code

Core symbols most depended-on inside this repo

Shape

Function 109

Interface 2

Languages

TypeScript100%

Modules by API surface

src/chat.ts32 symbols

src/utils.ts30 symbols

src/index.ts24 symbols

src/adapters.ts19 symbols

src/sse.ts5 symbols

src/admin-panel.ts1 symbols

For agents

$ claude mcp add HelloGML \
  -- python -m otcore.mcp_server <graph>

⬇ download graph artifact

github.com/Hello-Application-XH/HelloGML @main

GLM-Free-API for Cloudflare Workers

目录

更新概述

项目概述

核心特性

架构设计

快速开始

前置要求

获取 refresh_token

安装与本地开发

部署指南

第一步：创建 KV Namespace

第二步：配置环境变量

第三步：部署

Token 管理

API Key 管理

添加 API Key

查看已配置的 API Key

删除 API Key

Token 池管理

添加 Refresh Token 到池子

查看 Token 池

从池子删除 Token

多 Token 轮询

API 使用指南

OpenAI 兼容接口

非流式对话

流式对话

携带上下文的多轮对话

工具调用（Function Calling）

Claude 兼容接口

Claude 格式的工具调用

Gemini 兼容接口

图像生成

视频生成

Token 状态检查

客户端接入

OpenAI SDK (Python)

OpenAI SDK (Node.js)

claude-code

gemini-cli

第三方聊天客户端

高级功能

自定义域名绑定

模型列表

响应中的 reasoning_content

工具调用实现机制

Extension points exported contracts — how you extend this code

Core symbols most depended-on inside this repo

Shape

Languages

Modules by API surface

For agents