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# OpenDify
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OpenDify 是一个将 Dify API 转换为 OpenAI API 格式的代理服务器。它允许使用 OpenAI API 客户端直接与 Dify 服务进行交互。
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> 🌟 本项目完全由 Cursor + Claude-3.5 自动生成，未手动编写任何代码（包括此Readme），向 AI 辅助编程的未来致敬！
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[English Version](README_EN.md)
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## 功能特点
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- 完整支持 OpenAI API 格式转换为 Dify API
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- 支持流式输出（Streaming）
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- 智能动态延迟控制，提供流畅的输出体验
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- 支持多种会话记忆模式，包括零宽字符模式和history_message模式
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- 支持多个模型配置
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- 兼容标准的 OpenAI API 客户端
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- 自动获取 Dify 应用信息
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## 支持的模型
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支持任意 Dify 应用，系统会自动从 Dify API 获取应用名称和信息。只需在配置文件中添加应用的 API Key 即可。
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## 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.9+
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- pip
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### 安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 配置
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1. 复制 `.env.example` 文件并重命名为 `.env`：
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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2. 在 Dify 平台配置应用：
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- 登录 Dify 平台，进入工作室
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- 点击"创建应用"，配置好需要的模型（如 Claude、Gemini 等）
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- 配置应用的提示语和其他参数
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- 发布应用
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- 进入"访问 API"页面，生成 API 密钥
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> **重要说明**：Dify 不支持在请求时动态传入提示词、切换模型及其他参数。所有这些配置都需要在创建应用时设置好。Dify 会根据 API 密钥来确定使用哪个应用及其对应的配置。系统会自动从 Dify API 获取应用的名称和描述信息。
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3. 在 `.env` 文件中配置你的 Dify API Keys：
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```env
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# Dify API Keys Configuration
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# Format: Comma-separated list of API keys
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DIFY_API_KEYS=app-xxxxxxxx,app-yyyyyyyy,app-zzzzzzzz
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# Dify API Base URL
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DIFY_API_BASE="https://your-dify-api-base-url/v1"
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# Server Configuration
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SERVER_HOST="127.0.0.1"
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SERVER_PORT=5000
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```
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配置说明：
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- `DIFY_API_KEYS`：以逗号分隔的 API Keys 列表，每个 Key 对应一个 Dify 应用
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- 系统会自动从 Dify API 获取每个应用的名称和信息
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- 无需手动配置模型名称和映射关系
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### 运行服务
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```bash
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python openai_to_dify.py
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```
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服务将在 `http://127.0.0.1:5000` 启动
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## API 使用
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### List Models
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获取所有可用模型列表：
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```python
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import openai
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openai.api_base = "http://127.0.0.1:5000/v1"
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openai.api_key = "any" # 可以使用任意值
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# 获取可用模型列表
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models = openai.Model.list()
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print(models)
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# 输出示例：
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{
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"object": "list",
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"data": [
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{
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"id": "My Translation App", # Dify 应用名称
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"object": "model",
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"created": 1704603847,
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"owned_by": "dify"
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},
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{
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"id": "Code Assistant", # 另一个 Dify 应用名称
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"object": "model",
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"created": 1704603847,
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"owned_by": "dify"
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}
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]
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}
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```
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系统会自动从 Dify API 获取应用名称，并用作模型 ID。
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### Chat Completions
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```python
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import openai
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openai.api_base = "http://127.0.0.1:5000/v1"
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openai.api_key = "any" # 可以使用任意值
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response = openai.ChatCompletion.create(
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model="My Translation App", # 使用 Dify 应用的名称
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messages=[
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{"role": "user", "content": "你好"}
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],
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stream=True
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)
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for chunk in response:
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print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
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```
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## 特性
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### 会话记忆功能
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该代理支持自动记忆会话上下文，无需客户端进行额外处理。提供了三种会话记忆模式：
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1. **不开启会话记忆**：每次对话都是独立的，无上下文关联
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2. **history_message模式**：将历史消息直接附加到当前消息中，支持客户端编辑历史消息
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3. **零宽字符模式**：在每个新会话的第一条回复中，会自动嵌入不可见的会话ID，后续消息自动继承上下文
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可以通过环境变量控制此功能：
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```shell
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# 在 .env 文件中设置会话记忆模式
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# 0: 不开启会话记忆
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# 1: 构造history_message附加到消息中的模式
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# 2: 当前的零宽字符模式（默认）
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CONVERSATION_MEMORY_MODE=2
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```
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默认情况下使用零宽字符模式。对于需要支持客户端编辑历史消息的场景，推荐使用history_message模式。
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> 注意：history_message模式会将所有历史消息追加到当前消息中，可能会消耗更多的token。
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### 流式输出优化
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- 智能缓冲区管理
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- 动态延迟计算
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- 平滑的输出体验
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### 配置灵活性
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- 自动获取应用信息
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- 简化的配置方式
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- 动态模型名称映射
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## 贡献指南
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进项目。
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## 许可证
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[MIT License](LICENSE) |