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国内GPT中转配置方案

官网主页：https://api.bianxie.ai/

软件/代码/插件接入使用便携AI聚合API需要两个数据：

  1. BASE_URL：有的软件里也叫API URL或者OPENAI_API_BASE，都是一个意思，就是说你从这个链接调用服务；
  2. API Key：就是令牌，以sk-开头的一长串字符。

客户端工具：https://github.com/Dooy/chatgpt-web-midjourney-proxy

配置BASE_URL和API_KEY即可直接使用

GPT API使用参考模版

以一个调用LLM读取报文协议生成模糊测试初始化种子的demo为例

文件目录树：

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❯ tree                          
.
├── config
│   ├── config.yaml
│   └── prompts
│       ├── generate_seeds.txt
│       └── packet
└──  llm_generate_seeds.py

模版代码：

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import openai
from typing import Dict
import yaml
import os
import logging
import traceback


class SeedsGenerator:
    """种子生成器，用于生成相关服务协议的初始化种子"""
    
    def __init__(self, config_path: str):
        """
        初始化种子生成器
        
        Args:
            config_path: 配置文件路径
        """
        
        # 加载配置
        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            self.config = yaml.safe_load(f)
            
        # 设置OpenAI API
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=self.config['deepseek']['api_key'],
            base_url=self.config['deepseek']['base_url']
        )
        
        # 加载提示词模板
        prompt_dir = os.path.join(os.path.dirname(config_path), 'prompts')
        with open(os.path.join(prompt_dir, 'packet'), 'rb') as f:
            self.packet_prompt = f.read()
            
        # 加载提示词模板
        with open(os.path.join(prompt_dir, 'generate_seeds.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:
            self.analyze_prompt = f.read()
        
            
        # 设置日志记录器
        self.logger = logging.getLogger('SeedsGenerator')
        if not self.logger.handlers:
            handler = logging.StreamHandler()
            formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
            handler.setFormatter(formatter)
            self.logger.addHandler(handler)
            self.logger.setLevel(logging.INFO)
    
    def generate_seeds(self) -> Dict:
        """
        生成初始化种子
            
        Returns:
            初始化种子，保存在seeds目录下
        """
        try:
            # 构建提示词
            prompt = self.analyze_prompt.format(
                packet = self.packet_prompt
            )
            
            # 调用OpenAI API
            
            self.logger.info("生成初始化种子...")
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.config['deepseek']['model'],
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "你是一个专业的模糊测试专家。请严格按照指定格式输出结果。"},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=0.3
            )
             
            # 解析响应
            result = response.choices[0].message.content
            
            # 解析分析结果
            if not os.path.exists("seeds"):
                os.makedirs("seeds")
            
            with open(f"seeds/seed_llm", 'wb') as f:
                f.write(result.encode('utf-8'))
            self.logger.info("初始化种子生成成功，保存在seeds/seed_llm")
            
        except Exception as e:
            self.logger.error(f"分析报文时发生错误: {str(e)}")
            self.logger.error(traceback.format_exc())
            return None

if __name__ == "__main__":
    # 初始化种子生成器
    generator = SeedsGenerator('./config/config.yaml')
    
    # 生成初始化种子
    seeds = generator.generate_seeds()

使用的话直接在config/config.yaml里添加各类参数，config/prompts添加提示词即可。

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deepseek:
  api_key: "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
  base_url: "https://api.deepseek.com"
  model: "deepseek-chat"