Vertex AI Proxy v2

基于 Google Vertex AI 的 OpenAI API 兼容代理服务器，支持多种凭证获取模式。

🌟 特性

✅ OpenAI API 兼容: 无缝替换 OpenAI API
🔄 多种凭证模式: Manual / WebSocket / Headful 三种模式
🌐 有头浏览器模式: 自动化浏览器可视化操作（新功能）
📊 统计面板: 实时查看使用统计
🔐 API Key 认证: 安全的 API 访问控制
🐳 Docker 支持: 一键部署
💬 流式响应: 支持 SSE 流式输出
🖼️ 图像生成: 支持 Imagen 模型
🧠 思维模式: 支持 Gemini 2.0 思维模式

🎯 三种运行模式

1️⃣ Manual 模式（手动模式）

使用已保存的凭证文件，适合测试和离线使用。

BROWSER_MODE=manual python main.py

2️⃣ WebSocket 模式（原有模式）

通过浏览器油猴脚本自动获取凭证，适合日常使用。

BROWSER_MODE=websocket python main.py

3️⃣ Headful 模式（有头浏览器）⭐ 新功能

在 Docker 中自动运行可见浏览器，完全自动化获取凭证。

# 本地运行
bash start-headful.sh
# 或 Windows
start-headful.bat

# Docker 运行
docker-compose -f docker-compose.headful.yml up

📦 快速开始

配置环境变量

首先创建 .env 文件（必需步骤）：

# 复制示例文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，设置你的 API Key
# API_KEY=your-secret-api-key-here  # 修改这里！

或者直接创建 .env 文件：

echo "API_KEY=your-custom-api-key" > .env
echo "BROWSER_MODE=headful" >> .env

方式 1: Docker WebSocket 模式（推荐）

# 1. 配置环境变量（见上方）
# 确保 .env 文件已创建并设置了 API_KEY

# 2. 启动服务
docker-compose up -d

# 3. 在浏览器中安装油猴脚本
# 访问 http://localhost:7860 获取脚本

# 4. 打开 Vertex AI Studio
# https://console.cloud.google.com/vertex-ai/generative/multimodal/create/text

# 5. 脚本会自动连接并发送凭证

方式 2: 有头浏览器模式

# Linux
bash start-headful.sh

# Windows
start-headful.bat

# 或使用 Docker
docker-compose -f docker-compose.headful.yml up

方式 3: 本地开发

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# WebSocket 模式
BROWSER_MODE=websocket python main.py

# 有头浏览器模式（需先安装 Playwright）
pip install playwright
playwright install chromium
BROWSER_MODE=headful python main.py

🔧 环境变量配置

配置方式

有两种方式配置环境变量：

1. 使用 .env 文件（推荐）

# 创建 .env 文件
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件
API_KEY=your-custom-api-key-here
BROWSER_MODE=headful

2. 直接修改 docker-compose.yml

编辑 docker-compose.yml 或 docker-compose.headful.yml 中的 environment 部分。

环境变量列表

变量	说明	默认值	可选值	是否必需
`API_KEY`	API 认证密钥（用于调用此反代服务）	`your-secret-api-key-here`	任意字符串	⭐ 必需
`BROWSER_MODE`	凭证获取模式	`manual`	`manual`, `websocket`, `headful`	可选
`NOGUI`	禁用 GUI	`1`	`0`, `1`	可选
`PORT_API`	API 端口	`7860`	任意端口	可选
`PORT_WS`	WebSocket 端口	`28881`	任意端口	可选

⚠️ 重要提示

API_KEY 是用于访问此反代服务的密钥，不是 Google 的 API Key
建议使用强密码作为 API_KEY（长度 ≥ 16 字符）
不要将 API_KEY 提交到版本控制系统（.env 文件已在 .gitignore 中）

📡 API 使用

兼容 OpenAI API

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:7860/v1",
    api_key="your-secret-api-key-here"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

支持的模型

查看 models.json 获取完整的模型列表。

主要模型：

gemini-2.0-flash-exp - 最新 Flash 模型
gemini-2.0-flash-thinking-exp - 思维模式
gemini-1.5-pro - Pro 模型
gemini-1.5-flash - Flash 模型
imagen-3.0-* - 图像生成模型

特殊功能

思维模式（Thinking）：

# 使用后缀指定思维预算
model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-low"   # 低预算 (8K tokens)
model="gemini-2.0-flash-thinking-exp-high"  # 高预算 (32K tokens)

# 或使用 max_tokens 参数
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash-thinking-exp",
    max_tokens=16384,  # 思维预算
    messages=[...]
)

图像生成：

# 使用分辨率后缀
model="imagen-3.0-generate-001-1k"  # 1K 分辨率
model="imagen-3.0-generate-001-2k"  # 2K 分辨率
model="imagen-3.0-generate-001-4k"  # 4K 分辨率

📊 统计面板

访问 http://localhost:7860/dashboard 查看使用统计。

登录时需要输入你在 .env 文件中设置的 API_KEY。

🔄 模式对比

特性	Manual	WebSocket	Headful
自动化程度	❌	✅ 半自动	✅ 全自动
需要浏览器	❌	✅ 本地	✅ Docker 内
用户干预	高	中	低
可视化调试	❌	❌	✅
适用场景	测试	日常	生产
Docker 支持	✅	✅	✅

📚 详细文档

🛠️ 开发

项目结构

v2/
├── main.py                    # 主程序
├── gui.py                     # GUI 界面
├── stats_manager.py           # 统计管理
├── models.json                # 模型配置
├── requirements.txt           # Python 依赖
├── Dockerfile                 # Docker 镜像
├── docker-compose.yml         # WebSocket 模式
├── docker-compose.headful.yml # 有头浏览器模式
├── src/                       # 源代码
│   ├── __init__.py
│   ├── browser.py            # 浏览器管理
│   └── harvester.py          # 凭证抓取
├── static/                    # 静态文件
│   └── dashboard.html        # 统计面板
└── vertex-ai-harvester.user.js # 油猴脚本

构建 Docker 镜像

# 标准镜像
docker build -t vertex-ai-proxy-v2 .

# 多架构构建
docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t vertex-ai-proxy-v2 .

🐛 故障排除

问题：凭证获取失败

确保已登录 Google 账号
检查网络连接
查看浏览器控制台日志

问题：Docker 中浏览器无法显示

# Linux: 授权 X11
xhost +local:docker

# 设置 DISPLAY
export DISPLAY=:0

问题：API 请求失败

检查 API Key 是否正确
确认凭证是否已获取
查看服务器日志

📝 注意事项

首次运行: 首次运行有头浏览器模式时，需要手动登录 Google 账号
凭证保存: 凭证会自动保存到 credentials.json
刷新机制: 凭证约 50 分钟后自动刷新
并发限制: 建议单账号并发请求不超过 10 个

🆚 与 vvv 的区别

本项目 v2 版本相比 vvv 项目的主要区别：

特性	vvv	v2
浏览器模式	Headless（无头）	Headful（有头）
可见窗口	❌	✅
调试难度	较难	容易
模式选择	单一	多种（3种）
项目结构	模块化	简化

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 30 Commits
.github/workflows		.github/workflows
__pycache__		__pycache__
src		src
static		static
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
README.headful.md		README.headful.md
README.md		README.md
auth_bundle.json		auth_bundle.json
credentials.json		credentials.json
docker-compose.ghcr.yml		docker-compose.ghcr.yml
docker-compose.headful.yml		docker-compose.headful.yml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
docker-entrypoint.sh		docker-entrypoint.sh
gui.py		gui.py
main.py		main.py
models.json		models.json
requirements.txt		requirements.txt
start-headful.bat		start-headful.bat
start-headful.sh		start-headful.sh
stats.json		stats.json
stats_manager.py		stats_manager.py
vertex-ai-harvester.user.js		vertex-ai-harvester.user.js

kiki0501/v2

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