From a8cfbeafd8659354f902b8c2e58f6e497ed20e1d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Fri, 24 Jul 2026 16:34:24 +0800 Subject: [PATCH 1/6] Create worker.js --- cloudflare/worker.js | 1300 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 1300 insertions(+) create mode 100644 cloudflare/worker.js diff --git a/cloudflare/worker.js b/cloudflare/worker.js new file mode 100644 index 0000000..be74b38 --- /dev/null +++ b/cloudflare/worker.js @@ -0,0 +1,1300 @@ +/** + * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 单文件部署版 + * + * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 + * 直接复制此文件到 Cloudflare Workers 编辑器即可部署 + * + * 部署步骤: + * 1. 登录 Cloudflare Dashboard -> Workers & Pages + * 2. 创建 Worker -> 粘贴此代码 -> 保存并部署 + * 3. 配置环境变量(可选) -> 绑定自定义域名(可选) + * + * 客户端配置: + * 基础URL: https://你的worker.workers.dev/v1 + * API密钥: sk-gemini (或你在配置中设置的密钥) + */ + +// ============================================================================ +// 📋 配置 - 与原项目 config.json 对应 +// ============================================================================ + +const CONFIG = { + // 服务器配置 (CF Workers 不需要 port/host) + // port: 8081, // ❌ CF Workers 不需要 + // host: "0.0.0.0", // ❌ CF Workers 不需要 + + // 重试配置 (对应原项目) + retryAttempts: 3, // 对应 retry_attempts + retryDelaySec: 2, // 对应 retry_delay_sec + + // 请求超时 (对应原项目 request_timeout_sec: 180) + // CF Workers 免费版最长 30 秒，付费版 60 秒 + // 超长请求可能失败，建议保持在 25 秒以内 + requestTimeoutSec: 30, // 对应 request_timeout_sec，已适配 CF Workers + + // Gemini 构建标签 (对应原项目 gemini_bl) + geminiBl: 'boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0', + + // 多账户支持 (对应原项目 auth_user: null) + authUser: null, // null 或 "" 表示默认账户，多账户填 "0", "1" 等 + + // XSRF 令牌 (对应原项目 xsrf_token: null) + xsrfToken: null, // 通常不需要 + + // 默认模型 (对应原项目 default_model) + defaultModel: 'gemini-3.6-flash', + + // API 密钥 (对应原项目 api_keys: ["sk-gemini"]) + apiKeys: ['sk-gemini'], // 空数组表示不验证，设置后需要客户端提供 + + // Cookie 配置 (对应原项目 cookie_file: null) + // 原项目支持从文件读取，CF Workers 改为环境变量或直接配置 + cookieString: null, // 完整的 Cookie 字符串 + sapisid: null, // SAPISID 值，用于生成认证哈希 + + // 代理 (对应原项目 proxy: null) + // proxy: null, // ❌ CF Workers 不需要代理 + + // 日志 (对应原项目 log_requests: true) + logRequests: true, + + // 速率限制 (原项目没有，CF Workers 额外添加的保护) + rateLimit: { + enabled: true, + maxRequests: 30, // 每分钟最大请求数 + windowSec: 60, // 时间窗口(秒) + }, +}; + +// ============================================================================ +// 🤖 模型定义 (对应原项目 MODELS 字典) +// ============================================================================ + +// 映射自 JS 源码: MODE_CATEGORY 枚举 +// 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO, 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE +const MODELS = { + 'gemini-3.6-flash': { + mode: 1, // FAST + think: 4, // AUTO + desc: 'Latest all-around model (Gemini 3.6 Flash)', + }, + 'gemini-3.5-flash': { + mode: 1, // FAST + think: 4, // AUTO + desc: 'Alias for gemini-3.6-flash (backend upgraded)', + }, + 'gemini-3.5-flash-thinking': { + mode: 2, // THINKING + think: 0, // 深度思考启用 + desc: 'Deep thinking mode, longest output (~20k chars)', + }, + 'gemini-3.1-pro': { + mode: 3, // PRO + think: 4, // AUTO + desc: 'Pro model (requires cookie for real routing)', + }, + 'gemini-auto': { + mode: 4, // AUTO + think: 4, // AUTO + desc: 'Auto model selection', + }, + 'gemini-3.5-flash-thinking-lite': { + mode: 5, // FAST_DYNAMIC_THINKING + think: 0, // 深度思考启用 + desc: 'Dynamic thinking with adaptive depth', + }, + 'gemini-flash-lite': { + mode: 6, // FLASH_LITE + think: 4, // AUTO + desc: 'Lightweight fast model', + }, +}; + +// ============================================================================ +// 🛠 工具函数 (对应原项目 utilities) +// ============================================================================ + +/** + * 日志记录 (对应原项目 log 函数) + */ +function log(msg, level = 'INFO') { + if (CONFIG.logRequests) { + const timestamp = new Date().toISOString().split('T')[1].split('.')[0]; + console.log(`[${timestamp}] [${level}] ${msg}`); + } +} + +/** + * 生成 UUID v4 (对应原项目 uuid.uuid4()) + */ +function generateUUID() { + // CF Workers 支持 crypto.randomUUID() + if (crypto.randomUUID) { + return crypto.randomUUID(); + } + // 回退方案 + return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, c => { + const r = Math.random() * 16 | 0; + return (c === 'x' ? r : (r & 0x3 | 0x8)).toString(16); + }); +} + +/** + * 生成短 ID (对应原项目 uuid.uuid4().hex[:n]) + */ +function generateShortId(length = 12) { + return generateUUID().replace(/-/g, '').substring(0, length); +} + +/** + * 获取当前时间戳 (对应原项目 time.time()) + */ +function timestamp() { + return Math.floor(Date.now() / 1000); +} + +/** + * 估算 Token 数量 (对应原项目 len(prompt)//4) + */ +function estimateTokens(text) { + if (!text) return 0; + // 对应原项目 len(prompt)//4 + return Math.max(1, Math.ceil(text.length / 4)); +} + +/** + * 生成 SAPISID 认证哈希 (对应原项目 make_sapisidhash) + */ +async function makeSapisidHash(sapisid) { + const ts = timestamp(); + const input = `${ts} ${sapisid} https://gemini.google.com`; + const encoder = new TextEncoder(); + const data = encoder.encode(input); + const hashBuffer = await crypto.subtle.digest('SHA-1', data); + const hashArray = Array.from(new Uint8Array(hashBuffer)); + const hashHex = hashArray.map(b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join(''); + return `SAPISIDHASH ${ts}_${hashHex}`; +} + +/** + * 获取账户 URL 前缀 (对应原项目 account_prefix) + */ +function getAccountPrefix() { + const authUser = CONFIG.authUser; + if (authUser === null || authUser === undefined || authUser === '') { + return ''; + } + return `/u/${authUser}`; +} + +// ============================================================================ +// 📡 Gemini API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate 等) +// ============================================================================ + +/** + * 构建 Gemini 请求负载 (对应原项目 gemini_stream_generate 中的 inner 构建) + */ +function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode) { + // 创建 80 个元素的列表 (对应原项目 inner = [None] * 80) + const inner = new Array(80).fill(null); + + // 对应原项目 inner[0] = [prompt, 0, None, None, None, None, 0] + inner[0] = [prompt, 0, null, null, null, null, 0]; + + // 对应原项目 inner[1] = ["en"] + inner[1] = ['en']; + + // 对应原项目 inner[2] = ["", "", "", None, None, None, None, None, None, ""] + inner[2] = ['', '', '', null, null, null, null, null, null, '']; + + // 对应原项目 inner[6] = [0] + inner[6] = [0]; + + // 对应原项目 inner[7] = 1 + inner[7] = 1; + + // 对应原项目 inner[10] = 1 + inner[10] = 1; + + // 对应原项目 inner[11] = 0 + inner[11] = 0; + + // 对应原项目 inner[17] = [[think_mode]] + inner[17] = [[thinkMode]]; + + // 对应原项目 inner[18] = 0 + inner[18] = 0; + + // 对应原项目 inner[27] = 1 + inner[27] = 1; + + // 对应原项目 inner[30] = [4] + inner[30] = [4]; + + // 对应原项目 inner[41] = [2] + inner[41] = [2]; + + // 对应原项目 inner[53] = 0 + inner[53] = 0; + + // 对应原项目 inner[59] = str(uuid.uuid4()) + inner[59] = generateUUID(); + + // 对应原项目 inner[61] = [] + inner[61] = []; + + // 对应原项目 inner[68] = 1 + inner[68] = 1; + + // 对应原项目 inner[79] = model_id + inner[79] = modelId; + + // 对应原项目 outer = [None, json.dumps(inner)] + const outer = [null, JSON.stringify(inner)]; + + // 对应原项目 params = {"f.req": json.dumps(outer)} + const params = new URLSearchParams(); + params.append('f.req', JSON.stringify(outer)); + + // 对应原项目 if CONFIG.get("xsrf_token"): params["at"] = CONFIG["xsrf_token"] + if (CONFIG.xsrfToken) { + params.append('at', CONFIG.xsrfToken); + } + + return params.toString(); +} + +/** + * 构建请求 URL (对应原项目 url 构建) + */ +function buildUrl() { + const prefix = getAccountPrefix(); + const reqid = timestamp() % 1000000; + + // 对应原项目: + // url = (f"https://gemini.google.com{prefix}/_/BardChatUi/data/" + // "assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate" + // f"?bl={CONFIG['gemini_bl']}&hl=en&_reqid={reqid}&rt=c") + return `https://gemini.google.com${prefix}/_/BardChatUi/data/assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate?bl=${CONFIG.geminiBl}&hl=en&_reqid=${reqid}&rt=c`; +} + +/** + * 构建请求头 (对应原项目 headers 构建) + */ +async function buildHeaders() { + const prefix = getAccountPrefix(); + + // 对应原项目 headers 字典 + const headers = { + 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', + 'Origin': 'https://gemini.google.com', + 'Referer': `https://gemini.google.com${prefix}/app`, + 'X-Same-Domain': '1', + 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', + }; + + // 对应原项目 if prefix: headers["X-Goog-AuthUser"] = str(CONFIG["auth_user"]) + if (prefix) { + headers['X-Goog-AuthUser'] = String(CONFIG.authUser); + } + + // 对应原项目 cookie_str, sapisid = load_cookie() + // if cookie_str: headers["Cookie"] = cookie_str + if (CONFIG.cookieString) { + headers['Cookie'] = CONFIG.cookieString; + } + + // 对应原项目 if sapisid: headers["Authorization"] = make_sapisidhash(sapisid) + if (CONFIG.sapisid) { + headers['Authorization'] = await makeSapisidHash(CONFIG.sapisid); + } + + return headers; +} + +/** + * 非流式调用 (对应原项目 gemini_stream_generate) + * 发送请求到 Gemini StreamGenerate 端点并获取完整响应 + */ +async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { + const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); + const headers = await buildHeaders(); + const url = buildUrl(); + + // 对应原项目重试循环 + let lastError; + for (let attempt = 0; attempt < CONFIG.retryAttempts; attempt++) { + try { + const controller = new AbortController(); + const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), CONFIG.requestTimeoutSec * 1000); + + const response = await fetch(url, { + method: 'POST', + headers, + body, + signal: controller.signal, + }); + + clearTimeout(timeout); + + if (!response.ok) { + throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`); + } + + // 对应原项目 resp.read().decode("utf-8", errors="replace") + const text = await response.text(); + return text; + + } catch (error) { + lastError = error; + + // 对应原项目 if attempt < CONFIG["retry_attempts"] - 1: time.sleep(...) + if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { + log(`Retry ${attempt + 1}/${CONFIG.retryAttempts}: ${error.message}`, 'WARN'); + await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, CONFIG.retryDelaySec * 1000)); + } + } + } + + // 对应原项目 raise last_err + throw lastError; +} + +/** + * 流式调用 (对应原项目 gemini_stream_generate_iter) + * 使用 ReadableStream 逐步返回增量文本 + */ +async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { + const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); + const headers = await buildHeaders(); + const url = buildUrl(); + + const controller = new AbortController(); + const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), CONFIG.requestTimeoutSec * 1000); + + try { + const response = await fetch(url, { + method: 'POST', + headers, + body, + signal: controller.signal, + }); + + clearTimeout(timeout); + + if (!response.ok) { + throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`); + } + + // 对应原项目 httpx 流式读取 + const reader = response.body.getReader(); + const decoder = new TextDecoder(); + let buffer = ''; + let prevText = ''; + + while (true) { + const { done, value } = await reader.read(); + if (done) break; + + // 对应原项目 buf += chunk + buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); + + // 对应原项目 if "BardErrorInfo" in buf + if (buffer.includes('BardErrorInfo')) { + const match = buffer.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); + if (match) { + throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${match[1]}]`); + } + } + + // 对应原项目 while "\n" in buf + const lines = buffer.split('\n'); + buffer = lines.pop() || ''; + + for (const line of lines) { + // 对应原项目 if '"wrb.fr"' not in line or len(line) < 200: continue + if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; + + try { + // 对应原项目 arr = json.loads(line) + const arr = JSON.parse(line); + const innerStr = arr[0][2]; + + // 对应原项目 if not inner_str or len(inner_str) < 50: continue + if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; + + // 对应原项目 inner2 = json.loads(inner_str) + const inner2 = JSON.parse(innerStr); + + if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { + for (const part of inner2[4]) { + if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1] && Array.isArray(part[1])) { + for (const t of part[1]) { + // 对应原项目 if isinstance(t, str) and len(t) > len(prev_text) + if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { + // 对应原项目 delta = t[len(prev_text):] + const delta = t.slice(prevText.length); + // 对应原项目 delta = clean_gemini_text(delta, strip=False) + const cleaned = cleanGeminiText(delta, false); + if (cleaned) { + yield cleaned; + } + prevText = t; + } + } + } + } + } + } catch (e) { + // JSON 解析错误，继续处理 + } + } + } + } finally { + clearTimeout(timeout); + } +} + +// ============================================================================ +// 📝 文本处理 (对应原项目 clean_gemini_text, extract_response_text) +// ============================================================================ + +/** + * 清理 Gemini 响应中的代码执行痕迹 + * 对应原项目 clean_gemini_text + */ +function cleanGeminiText(text, strip = true) { + // 对应原项目 re.sub 清除代码执行块 + text = text.replace( + /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, + '' + ); + + // 对应原项目 return text.strip() if strip else text + return strip ? text.trim() : text; +} + +/** + * 从原始响应提取最终文本 + * 对应原项目 extract_response_text + */ +function extractResponseText(raw) { + // 对应原项目 bard_err = re.search(r'BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]', raw) + const bardErr = raw.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); + if (bardErr) { + throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${bardErr[1]}]`); + } + + const texts = []; + + // 对应原项目 for line in raw.split("\n") + for (const line of raw.split('\n')) { + if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; + + try { + const arr = JSON.parse(line); + const innerStr = arr[0][2]; + + if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; + + const inner = JSON.parse(innerStr); + + // 对应原项目 if isinstance(inner, list) and len(inner) > 4 and inner[4] + if (Array.isArray(inner) && inner.length > 4 && inner[4]) { + for (const part of inner[4]) { + if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1]) { + if (Array.isArray(part[1])) { + for (const t of part[1]) { + if (typeof t === 'string' && t.length > 0) { + texts.push(t); + } + } + } + } + } + } + } catch (e) { + // 继续处理 + } + } + + // 对应原项目 for t in reversed(texts): if t.strip(): text = t; break + let text = ''; + for (let i = texts.length - 1; i >= 0; i--) { + if (texts[i].trim()) { + text = texts[i]; + break; + } + } + + // 对应原项目 return clean_gemini_text(text) + return cleanGeminiText(text); +} + +// ============================================================================ +// 🔄 OpenAI 格式转换 (对应原项目 messages_to_prompt, parse_tool_calls) +// ============================================================================ + +/** + * 将 OpenAI 消息转换为 Gemini 提示 + * 对应原项目 messages_to_prompt + */ +function messagesToPrompt(messages, tools = null) { + const parts = []; + + // 对应原项目 if tools: 添加工具说明 + if (tools && tools.length > 0) { + const toolDefs = tools.map(tool => { + const fn = (tool.type === 'function') ? (tool.function || tool) : tool; + return { + name: fn.name || tool.name || '', + description: fn.description || tool.description || '', + parameters: fn.parameters || tool.parameters || {}, + }; + }); + + parts.push( + '[System instruction]: You have access to tools. ' + + 'To call a tool, respond with:\n' + + '```tool_call\n{"name": "func_name", "arguments": {...}}\n```\n' + + 'Only use tool_call blocks when needed.\n\n' + + `Available tools:\n${JSON.stringify(toolDefs, null, 2)}` + ); + } + + // 对应原项目 for msg in messages + for (const msg of messages) { + const role = msg.role || 'user'; + let content = msg.content || ''; + + // 对应原项目 if isinstance(content, list) + if (Array.isArray(content)) { + content = content + .filter(c => c.type === 'text' || c.type === 'input_text') + .map(c => c.text || '') + .join(' '); + } + + // 对应原项目 if role == "system" + if (role === 'system') { + parts.push(`[System instruction]: ${content}`); + } + // 对应原项目 elif role == "assistant" + else if (role === 'assistant') { + if (msg.tool_calls && msg.tool_calls.length > 0) { + const tcStrs = msg.tool_calls.map(tc => { + const fn = tc.function || {}; + return `\`\`\`tool_call\n{"name": "${fn.name}", "arguments": ${fn.arguments || '{}'}}\n\`\`\``; + }); + parts.push(`[Assistant]: ${content || ''}\n${tcStrs.join('\n')}`); + } else { + parts.push(`[Assistant]: ${content}`); + } + } + // 对应原项目 elif role == "tool" + else if (role === 'tool') { + parts.push(`[Tool result for ${msg.name || 'unknown'}]: ${content}`); + } + // 对应原项目 else: parts.append(content) + else { + parts.push(content || ''); + } + } + + // 对应原项目 return "\n\n".join(p for p in parts if p) + return parts.filter(p => p).join('\n\n'); +} + +/** + * 从响应中解析工具调用 + * 对应原项目 parse_tool_calls + */ +function parseToolCalls(text) { + const toolCalls = []; + + // 对应原项目 pattern = r'```tool_call\s*\n(.*?)\n```' + const pattern = /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs; + let match; + + while ((match = pattern.exec(text)) !== null) { + try { + const data = JSON.parse(match[1].trim()); + + // 对应原项目 tool_calls.append({...}) + toolCalls.push({ + id: `call_${generateShortId(8)}`, + type: 'function', + function: { + name: data.name, + arguments: JSON.stringify(data.arguments || {}), + }, + }); + } catch (e) { + // 对应原项目 except (json.JSONDecodeError, KeyError): pass + } + } + + // 对应原项目 clean = re.sub(pattern, '', text, flags=re.DOTALL).strip() + const cleanText = text.replace(pattern, '').trim(); + + return { cleanText, toolCalls }; +} + +/** + * Google 原生格式转提示 + * 对应原项目 _google_contents_to_prompt + */ +function googleContentsToPrompt(req) { + const parts = []; + + // 对应原项目 if sys_inst + const sysInst = req.systemInstruction; + if (sysInst && sysInst.parts) { + const sysText = sysInst.parts + .filter(p => p.text) + .map(p => p.text) + .join(' '); + if (sysText) { + parts.push(`[System instruction]: ${sysText}`); + } + } + + // 对应原项目 for content in req.get("contents", []) + for (const content of req.contents || []) { + const role = content.role || 'user'; + const textParts = (content.parts || []) + .filter(p => p.text) + .map(p => p.text); + const text = textParts.join(' '); + + // 对应原项目 if role == "model": parts.append(f"[Assistant]: {text}") + if (role === 'model') { + parts.push(`[Assistant]: ${text}`); + } else { + parts.push(text); + } + } + + return parts.filter(p => p).join('\n\n'); +} + +// ============================================================================ +// 🚦 速率限制 (额外添加的保护措施) +// ============================================================================ + +// 内存存储 +const rateLimitStore = {}; + +/** + * 检查速率限制 + */ +function checkRateLimit(clientIP) { + if (!CONFIG.rateLimit || !CONFIG.rateLimit.enabled) return true; + + const now = Date.now(); + const windowMs = CONFIG.rateLimit.windowSec * 1000; + const key = `rl:${clientIP}`; + + // 清理过期记录 + if (!rateLimitStore[key]) { + rateLimitStore[key] = []; + } + rateLimitStore[key] = rateLimitStore[key].filter(t => now - t < windowMs); + + // 检查是否超限 + if (rateLimitStore[key].length >= CONFIG.rateLimit.maxRequests) { + return false; + } + + // 记录本次请求 + rateLimitStore[key].push(now); + return true; +} + +// ============================================================================ +// 🔐 API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) +// ============================================================================ + +/** + * 验证 API 密钥 + * 对应原项目 _authorized 方法 + */ +function checkApiKey(request) { + // 对应原项目 keys = CONFIG.get("api_keys") or [] + const keys = CONFIG.apiKeys || []; + + // 对应原项目 if not keys: return True + if (keys.length === 0) return true; + + // 对应原项目 auth = self.headers.get("Authorization", "") + const auth = request.headers.get('Authorization') || ''; + + // 对应原项目 if auth.startswith("Bearer ") and auth[7:] in keys + if (auth.startsWith('Bearer ') && keys.includes(auth.slice(7))) { + return true; + } + + // 对应原项目 for h in ("x-api-key", "x-goog-api-key") + for (const h of ['x-api-key', 'x-goog-api-key']) { + const value = request.headers.get(h) || ''; + if (keys.includes(value)) return true; + } + + // 对应原项目 URL 查询参数检查 + const url = new URL(request.url); + const keyParam = url.searchParams.get('key'); + if (keyParam && keys.includes(keyParam)) return true; + + return false; +} + +// ============================================================================ +// 📤 HTTP 响应 (对应原项目 GeminiHandler) +// ============================================================================ + +/** + * 发送 JSON 响应 + * 对应原项目 send_json + */ +function sendJSON(data, status = 200) { + const body = JSON.stringify(data); + return new Response(body, { + status, + headers: { + 'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8', + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', + }, + }); +} + +/** + * 发送 SSE 流式响应 + * 对应原项目流式处理 + */ +function sendSSE(stream) { + return new Response(stream, { + headers: { + 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', + 'Cache-Control': 'no-cache', + 'Connection': 'keep-alive', + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 缓冲 + }, + }); +} + +// ============================================================================ +// 🎯 模型解析 (对应原项目 _resolve_model) +// ============================================================================ + +/** + * 解析模型名称 + * 对应原项目 _resolve_model + */ +function resolveModel(modelName) { + let thinkOverride = null; + + // 对应原项目 if "@think=" in model_name + if (modelName.includes('@think=')) { + const parts = modelName.split('@think='); + modelName = parts[0]; + thinkOverride = parseInt(parts[1]); + if (isNaN(thinkOverride)) { + return { error: `无效的 think 参数: ${parts[1]}` }; + } + } + + // 对应原项目 cfg = MODELS.get(model_name) + const cfg = MODELS[modelName]; + if (!cfg) { + return { error: `未知模型: ${modelName}` }; + } + + // 对应原项目 return model_name, cfg["mode"], (think_override if ... else cfg["think"]), None + return { + modelName, + modelId: cfg.mode, + thinkMode: thinkOverride !== null ? thinkOverride : cfg.think, + error: null, + }; +} + +// ============================================================================ +// 📋 请求处理 (对应原项目 do_GET, do_POST) +// ============================================================================ + +/** + * 处理 /v1/chat/completions + * 对应原项目 handle_chat + */ +async function handleChatCompletions(request, body) { + // 对应原项目 model_name, model_id, think_mode, err = self._resolve_model(...) + const resolved = resolveModel(body.model || CONFIG.defaultModel); + if (resolved.error) { + return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); + } + + const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; + const tools = body.tools || null; + + // 对应原项目 prompt = messages_to_prompt(req.get("messages", []), tools) + const prompt = messagesToPrompt(body.messages || [], tools); + + // 对应原项目 if not prompt.strip() + if (!prompt.trim()) { + return sendJSON({ error: { message: 'empty prompt' } }, 400); + } + + const stream = body.stream || false; + // 对应原项目 cid = f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:12]}" + const chatId = `chatcmpl-${generateShortId(12)}`; + + log(`Chat: model=${modelName}, stream=${stream}, tokens≈${estimateTokens(prompt)}`); + + // 流式处理 (对应原项目 if stream and not tools) + if (stream && !tools) { + const encoder = new TextEncoder(); + const streamBody = new ReadableStream({ + async start(controller) { + try { + // 对应原项目 for delta_text in gemini_stream_generate_iter(...) + for await (const deltaText of geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode)) { + const chunk = { + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: { content: deltaText }, finish_reason: null }], + }; + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)); + } + + // 对应原项目最终块 + const finish = { + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: {}, finish_reason: 'stop' }], + }; + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(finish)}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + } catch (error) { + log(`Stream error: ${error.message}`, 'ERROR'); + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ error: { message: error.message } })}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + } + }, + }); + + return sendSSE(streamBody); + } + + // 非流式处理 + try { + // 对应原项目 raw = gemini_stream_generate(prompt, model_id, think_mode) + const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); + + // 对应原项目 text = extract_response_text(raw) + let text = extractResponseText(raw); + let toolCalls = null; + + // 对应原项目 if tools and text: text, tool_calls = parse_tool_calls(text) + if (tools && text) { + const parsed = parseToolCalls(text); + text = parsed.cleanText; + toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; + } + + // 对应原项目 msg = {"role": "assistant", "content": text or None} + const msg = { role: 'assistant', content: text || null }; + if (toolCalls) { + msg.tool_calls = toolCalls; + } + + // 对应原项目 finish = "tool_calls" if tool_calls else "stop" + const finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; + + // 流式模式但使用了工具 (对应原项目特殊处理) + if (stream) { + const encoder = new TextEncoder(); + const streamBody = new ReadableStream({ + start(controller) { + const chunk = { + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: msg, finish_reason: finishReason }], + }; + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + }, + }); + return sendSSE(streamBody); + } + + // 对应原项目 self.send_json({...}) + return sendJSON({ + id: chatId, + object: 'chat.completion', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, message: msg, finish_reason: finishReason }], + usage: { + prompt_tokens: estimateTokens(prompt), + completion_tokens: estimateTokens(text), + total_tokens: estimateTokens(prompt + text), + }, + }); + + } catch (error) { + log(`Upstream error: ${error.message}`, 'ERROR'); + return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + } +} + +/** + * 处理 /v1/responses (OpenAI Responses API) + * 对应原项目 handle_responses + */ +async function handleResponses(request, body) { + const resolved = resolveModel(body.model || CONFIG.defaultModel); + if (resolved.error) { + return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); + } + + const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; + + // 构建消息 (对应原项目处理逻辑) + const messages = []; + if (body.instructions) { + messages.push({ role: 'system', content: body.instructions }); + } + + const inputs = body.input || []; + for (const item of (typeof inputs === 'string' ? [inputs] : inputs)) { + if (typeof item === 'string') { + messages.push({ role: 'user', content: item }); + } else if (item.type === 'function_call_output') { + messages.push({ + role: 'tool', + tool_call_id: item.call_id, + name: item.name, + content: item.output, + }); + } else { + let content = item.content; + if (Array.isArray(content)) { + content = content + .filter(c => c.type === 'output_text') + .map(c => c.text) + .join(' '); + } + messages.push({ role: item.role || 'user', content }); + } + } + + // 标准化工具定义 + let tools = body.tools; + if (tools) { + tools = tools.map(t => { + if (t.type === 'function' && !t.function) { + return { type: 'function', function: { name: t.name, description: t.description, parameters: t.parameters } }; + } + return t; + }); + } + + const prompt = messagesToPrompt(messages, tools); + if (!prompt.trim()) { + return sendJSON({ error: { message: 'empty input' } }, 400); + } + + try { + const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); + let text = extractResponseText(raw); + let toolCalls = null; + + if (tools && text) { + const parsed = parseToolCalls(text); + text = parsed.cleanText; + toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; + } + + // 构建输出 + const responseId = `resp_${generateShortId(16)}`; + const messageId = `msg_${generateShortId(12)}`; + const output = []; + + if (toolCalls) { + for (const tc of toolCalls) { + output.push({ + type: 'function_call', + id: tc.id, + call_id: tc.id, + name: tc.function.name, + arguments: tc.function.arguments, + status: 'completed', + }); + } + } + + if (text || !toolCalls) { + output.push({ + type: 'message', + id: messageId, + role: 'assistant', + status: 'completed', + content: [{ type: 'output_text', text: text || '', annotations: [] }], + }); + } + + return sendJSON({ + id: responseId, + object: 'response', + created_at: timestamp(), + status: 'completed', + model: modelName, + output, + usage: { + input_tokens: estimateTokens(prompt), + output_tokens: estimateTokens(text), + total_tokens: estimateTokens(prompt + text), + }, + }); + } catch (error) { + return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + } +} + +/** + * 处理 Google 原生 API + * 对应原项目 _handle_google_generate + */ +async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { + // 对应原项目 _parse_google_model_from_path + const url = new URL(request.url); + const match = url.pathname.match(/\/v1beta\/models\/([^:]+)/); + const modelName = match ? match[1] : null; + + if (!modelName) { + return sendJSON({ error: { message: 'model not specified in path' } }, 400); + } + + const resolved = resolveModel(modelName); + if (resolved.error) { + return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); + } + + const { modelId, thinkMode } = resolved; + + // 对应原项目 prompt = self._google_contents_to_prompt(req) + const prompt = googleContentsToPrompt(body); + if (!prompt.trim()) { + return sendJSON({ error: { message: 'empty content' } }, 400); + } + + try { + const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); + const text = extractResponseText(raw); + + // 对应原项目构建响应 + const response = { + candidates: [{ + content: { parts: [{ text: text || '' }], role: 'model' }, + finishReason: 'STOP', + index: 0, + }], + usageMetadata: { + promptTokenCount: estimateTokens(prompt), + candidatesTokenCount: estimateTokens(text), + totalTokenCount: estimateTokens(prompt + text), + }, + modelVersion: modelName, + }; + + if (stream) { + return new Response(`data: ${JSON.stringify(response)}\n\n`, { + headers: { + 'Content-Type': 'text/event-stream', + 'Cache-Control': 'no-cache', + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + }, + }); + } + + return sendJSON(response); + } catch (error) { + return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + } +} + +// ============================================================================ +// 🚀 主入口 (对应原项目 main 和 GeminiHandler) +// ============================================================================ + +export default { + async fetch(request, env, ctx) { + // ─── 从环境变量加载配置 (对应原项目 load_config) ─── + + // 对应原项目 gemini_bl + if (env.GEMINI_BL) CONFIG.geminiBl = env.GEMINI_BL; + + // 对应原项目 default_model + if (env.DEFAULT_MODEL) CONFIG.defaultModel = env.DEFAULT_MODEL; + + // 对应原项目 cookie_file (CF Workers 改用环境变量) + if (env.COOKIE_STRING) CONFIG.cookieString = env.COOKIE_STRING; + if (env.SAPISID) CONFIG.sapisid = env.SAPISID; + + // 对应原项目 auth_user + if (env.AUTH_USER) CONFIG.authUser = env.AUTH_USER; + + // 对应原项目 xsrf_token + if (env.XSRF_TOKEN) CONFIG.xsrfToken = env.XSRF_TOKEN; + + // 对应原项目 api_keys + if (env.API_KEYS) { + try { + CONFIG.apiKeys = JSON.parse(env.API_KEYS); + } catch (e) { + log(`API_KEYS 解析失败: ${e.message}`, 'ERROR'); + } + } + + // 对应原项目 retry_attempts + if (env.RETRY_ATTEMPTS) CONFIG.retryAttempts = parseInt(env.RETRY_ATTEMPTS) || 3; + + // 对应原项目 retry_delay_sec + if (env.RETRY_DELAY_SEC) CONFIG.retryDelaySec = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC) || 2; + + // 对应原项目 request_timeout_sec + if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) CONFIG.requestTimeoutSec = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) || 30; + + // 速率限制配置 + if (env.RATE_LIMIT_MAX) CONFIG.rateLimit.maxRequests = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX) || 30; + if (env.RATE_LIMIT_WINDOW) CONFIG.rateLimit.windowSec = parseInt(env.RATE_LIMIT_WINDOW) || 60; + + // ─── 请求处理 ─── + + const url = new URL(request.url); + const path = url.pathname; + const method = request.method; + + // 对应原项目 do_OPTIONS (CORS 预检) + if (method === 'OPTIONS') { + return new Response(null, { + status: 204, + headers: { + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', + 'Access-Control-Max-Age': '86400', + }, + }); + } + + // 速率限制检查 + const clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; + if (!checkRateLimit(clientIP)) { + log(`Rate limit: ${clientIP}`, 'WARN'); + return sendJSON({ + error: { + message: '请求过于频繁，请稍后再试', + type: 'rate_limit_exceeded', + }, + }, 429); + } + + // API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) + if (path.startsWith('/v1') && !checkApiKey(request)) { + return sendJSON({ + error: { message: 'invalid api key' }, + }, 401); + } + + // ─── GET 请求处理 (对应原项目 do_GET) ─── + + if (method === 'GET') { + // 健康检查 + if (path === '/' || path === '/health') { + return sendJSON({ + status: 'ok', + version: '1.1.0-cf', + platform: 'Cloudflare Workers', + models: Object.keys(MODELS), + defaultModel: CONFIG.defaultModel, + }); + } + + // 对应原项目 /v1/models + if (path === '/v1/models') { + return sendJSON({ + object: 'list', + data: Object.entries(MODELS).map(([id, cfg]) => ({ + id, + object: 'model', + created: 1700000000, + owned_by: 'google', + description: cfg.desc, + })), + }); + } + + // 对应原项目 /v1beta/models + if (path === '/v1beta/models') { + return sendJSON({ + models: Object.entries(MODELS).map(([name, cfg]) => ({ + name: `models/${name}`, + displayName: name, + description: cfg.desc, + supportedGenerationMethods: ['generateContent', 'streamGenerateContent'], + })), + }); + } + + return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); + } + + // ─── POST 请求处理 (对应原项目 do_POST) ─── + + if (method === 'POST') { + let body; + try { + body = await request.json(); + } catch (e) { + return sendJSON({ error: { message: 'invalid JSON' } }, 400); + } + + // 对应原项目 /v1/chat/completions + if (path === '/v1/chat/completions') { + return handleChatCompletions(request, body); + } + + // 对应原项目 /v1/responses + if (path === '/v1/responses') { + return handleResponses(request, body); + } + + // 对应原项目 :generateContent + if (path.includes(':generateContent') && !path.includes('stream')) { + return handleGoogleAPI(request, body, false); + } + + // 对应原项目 :streamGenerateContent + if (path.includes(':streamGenerateContent')) { + return handleGoogleAPI(request, body, true); + } + + return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); + } + + return sendJSON({ error: { message: 'method not allowed' } }, 405); + }, +}; From 2c6b2e980cd920b43ce4c5451ab882bb3b609bde Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Sat, 25 Jul 2026 18:56:12 +0800 Subject: [PATCH 2/6] =?UTF-8?q?=E4=BF=AE=E6=AD=A3SSE=EF=BC=8C=E6=BB=A1?= =?UTF-8?q?=E8=B6=B3NEXTCHAT=E8=B0=83=E7=94=A8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- cloudflare/worker.js | 384 ++++++++++++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 234 insertions(+), 150 deletions(-) diff --git a/cloudflare/worker.js b/cloudflare/worker.js index be74b38..d6200fd 100644 --- a/cloudflare/worker.js +++ b/cloudflare/worker.js @@ -1,21 +1,28 @@ /** - * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 单文件部署版 + * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整修复版 + * + * 修复项（按 WorkBuddy 建议）： + * 1. OPTIONS 预检在入口最顶部优先处理 + * 2. SSE 格式符合 OpenAI 标准：首块只有 role，结束块 content: "" + * 3. 一次性吐出完整内容，移除 setTimeout 人工延迟避免超时 + * 4. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、调试信息 * * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 * 直接复制此文件到 Cloudflare Workers 编辑器即可部署 * - * 部署步骤: - * 1. 登录 Cloudflare Dashboard -> Workers & Pages - * 2. 创建 Worker -> 粘贴此代码 -> 保存并部署 - * 3. 配置环境变量(可选) -> 绑定自定义域名(可选) + * 环境变量（在 CF Dashboard 设置）： + * GEMINI_BL - Gemini 构建标签 + * COOKIE_STRING - 完整 Cookie 字符串（解决 429） + * SAPISID - SAPISID 值（解决 429） + * API_KEYS - API 密钥 JSON 数组，如 ["sk-gemini"] * * 客户端配置: * 基础URL: https://你的worker.workers.dev/v1 - * API密钥: sk-gemini (或你在配置中设置的密钥) + * API密钥: sk-gemini */ // ============================================================================ -// 📋 配置 - 与原项目 config.json 对应 +// 配置 - 与原项目 config.json 对应 // ============================================================================ const CONFIG = { @@ -30,7 +37,7 @@ const CONFIG = { // 请求超时 (对应原项目 request_timeout_sec: 180) // CF Workers 免费版最长 30 秒，付费版 60 秒 // 超长请求可能失败，建议保持在 25 秒以内 - requestTimeoutSec: 30, // 对应 request_timeout_sec，已适配 CF Workers + requestTimeoutSec: 28, // 对应 request_timeout_sec，已适配 CF Workers // Gemini 构建标签 (对应原项目 gemini_bl) geminiBl: 'boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0', @@ -61,13 +68,13 @@ const CONFIG = { // 速率限制 (原项目没有，CF Workers 额外添加的保护) rateLimit: { enabled: true, - maxRequests: 30, // 每分钟最大请求数 + maxRequests: 3000, // 每分钟最大请求数 windowSec: 60, // 时间窗口(秒) }, }; // ============================================================================ -// 🤖 模型定义 (对应原项目 MODELS 字典) +// 模型定义 (对应原项目 MODELS 字典) // ============================================================================ // 映射自 JS 源码: MODE_CATEGORY 枚举 @@ -111,7 +118,7 @@ const MODELS = { }; // ============================================================================ -// 🛠 工具函数 (对应原项目 utilities) +// 工具函数 (对应原项目 utilities) // ============================================================================ /** @@ -188,7 +195,7 @@ function getAccountPrefix() { } // ============================================================================ -// 📡 Gemini API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate 等) +// Gemini API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate 等) // ============================================================================ /** @@ -290,7 +297,12 @@ async function buildHeaders() { 'Origin': 'https://gemini.google.com', 'Referer': `https://gemini.google.com${prefix}/app`, 'X-Same-Domain': '1', - 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', + 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + 'Accept': '*/*', + 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9', + 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', + 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', + 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', }; // 对应原项目 if prefix: headers["X-Goog-AuthUser"] = str(CONFIG["auth_user"]) @@ -337,21 +349,37 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { clearTimeout(timeout); + if (response.status === 405) { + throw new Error('HTTP 405: Method Not Allowed - 可能 BL 版本过期，请更新 geminiBl'); + } + if (response.status === 429) { + const retryAfter = parseInt(response.headers.get('Retry-After') || '5'); + log(`收到 429 限流，等待 ${retryAfter} 秒后重试...`, 'WARN'); + if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { + await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000)); + continue; + } + throw new Error('HTTP 429: Too Many Requests - 请添加有效的 Cookie 或降低请求频率'); + } + if (response.status === 403) { + throw new Error('HTTP 403: Forbidden - 可能需要有效的 Cookie 认证'); + } if (!response.ok) { - throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`); + const errorText = await response.text().catch(() => ''); + throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText} - ${errorText.substring(0, 200)}`); } // 对应原项目 resp.read().decode("utf-8", errors="replace") - const text = await response.text(); - return text; + return await response.text(); } catch (error) { lastError = error; // 对应原项目 if attempt < CONFIG["retry_attempts"] - 1: time.sleep(...) if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { - log(`Retry ${attempt + 1}/${CONFIG.retryAttempts}: ${error.message}`, 'WARN'); - await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, CONFIG.retryDelaySec * 1000)); + log(`重试 ${attempt + 1}/${CONFIG.retryAttempts}: ${error.message}`, 'WARN'); + const delay = CONFIG.retryDelaySec * Math.pow(2, attempt) * 1000; + await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay)); } } } @@ -361,16 +389,19 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { } /** - * 流式调用 (对应原项目 gemini_stream_generate_iter) - * 使用 ReadableStream 逐步返回增量文本 + * 流式调用 - 收集完整文本 (对应原项目 gemini_stream_generate_iter) + * 一次性收集完整响应，不逐步 yield，避免 CF Worker 超时 */ -async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { +async function geminiStreamGenerateCollect(prompt, modelId, thinkMode) { const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); const headers = await buildHeaders(); const url = buildUrl(); const controller = new AbortController(); - const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), CONFIG.requestTimeoutSec * 1000); + const timeout = setTimeout( + () => controller.abort(), + (CONFIG.requestTimeoutSec - 2) * 1000 + ); try { const response = await fetch(url, { @@ -383,7 +414,8 @@ async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { clearTimeout(timeout); if (!response.ok) { - throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`); + const errorText = await response.text().catch(() => ''); + throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${errorText.substring(0, 200)}`); } // 对应原项目 httpx 流式读取 @@ -391,6 +423,7 @@ async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { const decoder = new TextDecoder(); let buffer = ''; let prevText = ''; + const textParts = []; while (true) { const { done, value } = await reader.read(); @@ -426,19 +459,19 @@ async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { // 对应原项目 inner2 = json.loads(inner_str) const inner2 = JSON.parse(innerStr); + // 对应原项目 if isinstance(inner2, list) and len(inner2) > 4 and inner2[4] if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { for (const part of inner2[4]) { - if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1] && Array.isArray(part[1])) { + if ( + Array.isArray(part) && + part.length > 1 && + part[1] && + Array.isArray(part[1]) + ) { for (const t of part[1]) { // 对应原项目 if isinstance(t, str) and len(t) > len(prev_text) if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { - // 对应原项目 delta = t[len(prev_text):] - const delta = t.slice(prevText.length); - // 对应原项目 delta = clean_gemini_text(delta, strip=False) - const cleaned = cleanGeminiText(delta, false); - if (cleaned) { - yield cleaned; - } + textParts.push(t); prevText = t; } } @@ -450,13 +483,31 @@ async function* geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode) { } } } + + // 获取最后一个完整文本 + let fullText = ''; + for (let i = textParts.length - 1; i >= 0; i--) { + if (textParts[i].trim()) { + fullText = textParts[i]; + break; + } + } + + // 清理代码执行痕迹 + fullText = fullText.replace( + /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, + '' + ).trim(); + + return fullText; + } finally { clearTimeout(timeout); } } // ============================================================================ -// 📝 文本处理 (对应原项目 clean_gemini_text, extract_response_text) +// 文本处理 (对应原项目 clean_gemini_text, extract_response_text) // ============================================================================ /** @@ -532,7 +583,7 @@ function extractResponseText(raw) { } // ============================================================================ -// 🔄 OpenAI 格式转换 (对应原项目 messages_to_prompt, parse_tool_calls) +// OpenAI 格式转换 (对应原项目 messages_to_prompt, parse_tool_calls) // ============================================================================ /** @@ -679,7 +730,7 @@ function googleContentsToPrompt(req) { } // ============================================================================ -// 🚦 速率限制 (额外添加的保护措施) +// 速率限制 (额外添加的保护措施) // ============================================================================ // 内存存储 @@ -712,7 +763,7 @@ function checkRateLimit(clientIP) { } // ============================================================================ -// 🔐 API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) +// API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) // ============================================================================ /** @@ -749,9 +800,15 @@ function checkApiKey(request) { } // ============================================================================ -// 📤 HTTP 响应 (对应原项目 GeminiHandler) +// HTTP 响应 (对应原项目 GeminiHandler) // ============================================================================ +const corsHeaders = { + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', +}; + /** * 发送 JSON 响应 * 对应原项目 send_json @@ -762,9 +819,7 @@ function sendJSON(data, status = 200) { status, headers: { 'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8', - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', - 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', - 'Access-Control-Allow-Headers': '*', + ...corsHeaders, }, }); } @@ -779,14 +834,14 @@ function sendSSE(stream) { 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', 'Cache-Control': 'no-cache', 'Connection': 'keep-alive', - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 缓冲 + ...corsHeaders, }, }); } // ============================================================================ -// 🎯 模型解析 (对应原项目 _resolve_model) +// 模型解析 (对应原项目 _resolve_model) // ============================================================================ /** @@ -822,12 +877,17 @@ function resolveModel(modelName) { } // ============================================================================ -// 📋 请求处理 (对应原项目 do_GET, do_POST) +// 请求处理 (对应原项目 do_GET, do_POST) // ============================================================================ /** * 处理 /v1/chat/completions * 对应原项目 handle_chat + * + * 🔑 修复：SSE 格式严格符合 OpenAI 标准 + * - 首块只有 role: 'assistant'，不含 content + * - 内容块包含 content: fullText + * - 结束块 delta: { content: "" } 而非空对象 {} */ async function handleChatCompletions(request, body) { // 对应原项目 model_name, model_id, think_mode, err = self._resolve_model(...) @@ -847,116 +907,132 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { return sendJSON({ error: { message: 'empty prompt' } }, 400); } - const stream = body.stream || false; + const stream = body.stream === true; // 对应原项目 cid = f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:12]}" const chatId = `chatcmpl-${generateShortId(12)}`; log(`Chat: model=${modelName}, stream=${stream}, tokens≈${estimateTokens(prompt)}`); - // 流式处理 (对应原项目 if stream and not tools) - if (stream && !tools) { - const encoder = new TextEncoder(); - const streamBody = new ReadableStream({ - async start(controller) { - try { - // 对应原项目 for delta_text in gemini_stream_generate_iter(...) - for await (const deltaText of geminiStreamGenerateIter(prompt, modelId, thinkMode)) { + // ── 非流式或带工具调用 ── + if (!stream || tools) { + try { + // 对应原项目 raw = gemini_stream_generate(prompt, model_id, think_mode) + const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); + + // 对应原项目 text = extract_response_text(raw) + let text = extractResponseText(raw); + let toolCalls = null; + + // 对应原项目 if tools and text: text, tool_calls = parse_tool_calls(text) + if (tools && text) { + const parsed = parseToolCalls(text); + text = parsed.cleanText; + toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; + } + + // 对应原项目 msg = {"role": "assistant", "content": text or None} + const msg = { role: 'assistant', content: text || null }; + if (toolCalls) { + msg.tool_calls = toolCalls; + } + + // 对应原项目 finish = "tool_calls" if tool_calls else "stop" + const finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; + + // 流式模式但使用了工具 (对应原项目特殊处理) + if (stream) { + const encoder = new TextEncoder(); + const streamBody = new ReadableStream({ + start(controller) { const chunk = { id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { content: deltaText }, finish_reason: null }], + choices: [{ index: 0, delta: msg, finish_reason: finishReason }], }; controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)); - } - - // 对应原项目最终块 - const finish = { - id: chatId, - object: 'chat.completion.chunk', - created: timestamp(), - model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: {}, finish_reason: 'stop' }], - }; - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(finish)}\n\n`)); - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); - controller.close(); - } catch (error) { - log(`Stream error: ${error.message}`, 'ERROR'); - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ error: { message: error.message } })}\n\n`)); - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); - controller.close(); - } - }, - }); - - return sendSSE(streamBody); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + }, + }); + return sendSSE(streamBody); + } + + // 对应原项目 self.send_json({...}) + return sendJSON({ + id: chatId, + object: 'chat.completion', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, message: msg, finish_reason: finishReason }], + usage: { + prompt_tokens: estimateTokens(prompt), + completion_tokens: estimateTokens(text), + total_tokens: estimateTokens(prompt + text), + }, + }); + + } catch (error) { + log(`Upstream error: ${error.message}`, 'ERROR'); + return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + } } - // 非流式处理 - try { - // 对应原项目 raw = gemini_stream_generate(prompt, model_id, think_mode) - const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); - - // 对应原项目 text = extract_response_text(raw) - let text = extractResponseText(raw); - let toolCalls = null; - - // 对应原项目 if tools and text: text, tool_calls = parse_tool_calls(text) - if (tools && text) { - const parsed = parseToolCalls(text); - text = parsed.cleanText; - toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; - } - - // 对应原项目 msg = {"role": "assistant", "content": text or None} - const msg = { role: 'assistant', content: text || null }; - if (toolCalls) { - msg.tool_calls = toolCalls; - } - - // 对应原项目 finish = "tool_calls" if tool_calls else "stop" - const finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; - - // 流式模式但使用了工具 (对应原项目特殊处理) - if (stream) { - const encoder = new TextEncoder(); - const streamBody = new ReadableStream({ - start(controller) { - const chunk = { + // ── 🔑 流式修复版 ── + const encoder = new TextEncoder(); + + const streamBody = new ReadableStream({ + async start(controller) { + try { + // 1. 发送 role 声明块 (只有 role，不含 content) + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: { role: 'assistant' }, finish_reason: null }], + })}\n\n`)); + + // 2. 获取完整文本 + const fullText = await geminiStreamGenerateCollect(prompt, modelId, thinkMode); + + if (fullText) { + // 3. 一次性发送完整内容 (避免 setTimeout 导致 CF Worker 超时) + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: msg, finish_reason: finishReason }], - }; - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)); - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); - controller.close(); - }, - }); - return sendSSE(streamBody); - } - - // 对应原项目 self.send_json({...}) - return sendJSON({ - id: chatId, - object: 'chat.completion', - created: timestamp(), - model: modelName, - choices: [{ index: 0, message: msg, finish_reason: finishReason }], - usage: { - prompt_tokens: estimateTokens(prompt), - completion_tokens: estimateTokens(text), - total_tokens: estimateTokens(prompt + text), - }, - }); - - } catch (error) { - log(`Upstream error: ${error.message}`, 'ERROR'); - return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); - } + choices: [{ index: 0, delta: { content: fullText }, finish_reason: null }], + })}\n\n`)); + } + + // 4. 发送结束块 (delta.content 为 "" 而非空对象 {}) + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' }], + })}\n\n`)); + + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + + } catch (error) { + log(`Stream error: ${error.message}`, 'ERROR'); + // 发送标准 OpenAI Error Chunk + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + error: { message: error.message, type: 'upstream_error' } + })}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + } + }, + }); + + return sendSSE(streamBody); } /** @@ -1136,11 +1212,25 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { } // ============================================================================ -// 🚀 主入口 (对应原项目 main 和 GeminiHandler) +// 🔑 主入口 - OPTIONS 预检在最顶部处理 // ============================================================================ export default { async fetch(request, env, ctx) { + // ─── 🔑 修复1: OPTIONS CORS 预检请求优先处理 ─── + // 必须在所有其他逻辑之前处理，否则浏览器预检失败 + if (request.method === 'OPTIONS') { + return new Response(null, { + status: 204, + headers: { + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', + 'Access-Control-Max-Age': '86400', + }, + }); + } + // ─── 从环境变量加载配置 (对应原项目 load_config) ─── // 对应原项目 gemini_bl @@ -1175,7 +1265,7 @@ export default { if (env.RETRY_DELAY_SEC) CONFIG.retryDelaySec = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC) || 2; // 对应原项目 request_timeout_sec - if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) CONFIG.requestTimeoutSec = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) || 30; + if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) CONFIG.requestTimeoutSec = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) || 28; // 速率限制配置 if (env.RATE_LIMIT_MAX) CONFIG.rateLimit.maxRequests = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX) || 30; @@ -1187,19 +1277,6 @@ export default { const path = url.pathname; const method = request.method; - // 对应原项目 do_OPTIONS (CORS 预检) - if (method === 'OPTIONS') { - return new Response(null, { - status: 204, - headers: { - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', - 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', - 'Access-Control-Allow-Headers': '*', - 'Access-Control-Max-Age': '86400', - }, - }); - } - // 速率限制检查 const clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; if (!checkRateLimit(clientIP)) { @@ -1226,10 +1303,12 @@ export default { if (path === '/' || path === '/health') { return sendJSON({ status: 'ok', - version: '1.1.0-cf', + version: '1.1.0-cf-fix', platform: 'Cloudflare Workers', models: Object.keys(MODELS), defaultModel: CONFIG.defaultModel, + hasCookie: !!CONFIG.cookieString, + hasSapisid: !!CONFIG.sapisid, }); } @@ -1292,6 +1371,11 @@ export default { return handleGoogleAPI(request, body, true); } + // 万能兜底：所有 /v1/ 下的 POST 都转为 chat 处理 + if (path.startsWith('/v1/')) { + return handleChatCompletions(request, body); + } + return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } From 6ceb0f973fabd8010cfb6d2e8943e8749bcc1a69 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Sun, 26 Jul 2026 19:26:25 +0800 Subject: [PATCH 3/6] =?UTF-8?q?=E6=B5=81=E5=BC=8F=E6=89=93=E5=AD=97?= =?UTF-8?q?=E6=9C=BA=E6=95=88=E5=BA=94?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- cloudflare/worker.js | 1074 +++++++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 685 insertions(+), 389 deletions(-) diff --git a/cloudflare/worker.js b/cloudflare/worker.js index d6200fd..8210c68 100644 --- a/cloudflare/worker.js +++ b/cloudflare/worker.js @@ -1,24 +1,37 @@ /** - * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整修复版 + * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整修复版（打字机效果） * - * 修复项（按 WorkBuddy 建议）： - * 1. OPTIONS 预检在入口最顶部优先处理 - * 2. SSE 格式符合 OpenAI 标准：首块只有 role，结束块 content: "" - * 3. 一次性吐出完整内容，移除 setTimeout 人工延迟避免超时 - * 4. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、调试信息 + * 修复项： + * 1. OPTIONS 预检在入口最顶部优先处理，完善 CORS + * 2. SSE 格式严格符合 OpenAI 标准：首块只有 role、末块 content: "" + * 3. 实时转发 Gemini 增量数据，实现打字机逐字输出效果 + * 4. 心跳保活机制，防止连接超时 + * 5. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、Responses API * * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 * 直接复制此文件到 Cloudflare Workers 编辑器即可部署 * + * 部署步骤: + * 1. 登录 Cloudflare Dashboard -> Workers & Pages + * 2. 创建 Worker -> 粘贴此代码 -> 保存并部署 + * 3. 配置环境变量(可选) -> 绑定自定义域名(可选) + * * 环境变量（在 CF Dashboard 设置）： * GEMINI_BL - Gemini 构建标签 - * COOKIE_STRING - 完整 Cookie 字符串（解决 429） - * SAPISID - SAPISID 值（解决 429） + * COOKIE_STRING - 完整 Cookie 字符串（解决 429 限流） + * SAPISID - SAPISID 值（用于生成认证哈希） * API_KEYS - API 密钥 JSON 数组，如 ["sk-gemini"] + * AUTH_USER - 多账户索引 + * XSRF_TOKEN - XSRF 令牌 + * RETRY_ATTEMPTS - 重试次数 + * RETRY_DELAY_SEC - 重试间隔(秒) + * REQUEST_TIMEOUT_SEC - 请求超时(秒) + * RATE_LIMIT_MAX - 速率限制最大请求数 + * RATE_LIMIT_WINDOW - 速率限制时间窗口(秒) * * 客户端配置: * 基础URL: https://你的worker.workers.dev/v1 - * API密钥: sk-gemini + * API密钥: sk-gemini (或你在配置中设置的密钥) */ // ============================================================================ @@ -29,47 +42,56 @@ const CONFIG = { // 服务器配置 (CF Workers 不需要 port/host) // port: 8081, // ❌ CF Workers 不需要 // host: "0.0.0.0", // ❌ CF Workers 不需要 - - // 重试配置 (对应原项目) - retryAttempts: 3, // 对应 retry_attempts - retryDelaySec: 2, // 对应 retry_delay_sec - + + // 重试配置 (对应原项目 retry_attempts / retry_delay_sec) + retryAttempts: 3, // 对应 retry_attempts: 3 + retryDelaySec: 2, // 对应 retry_delay_sec: 2 + // 请求超时 (对应原项目 request_timeout_sec: 180) - // CF Workers 免费版最长 30 秒，付费版 60 秒 - // 超长请求可能失败，建议保持在 25 秒以内 - requestTimeoutSec: 28, // 对应 request_timeout_sec，已适配 CF Workers - + // CF Workers 免费版最长 30 秒 CPU 时间，付费版 60 秒 + // 注意：流式请求不受 30 秒 CPU 限制，但初始 fetch 必须在超时内完成 + requestTimeoutSec: 28, // 已适配 CF Workers 免费版 + // Gemini 构建标签 (对应原项目 gemini_bl) + // 如果遇到 405 错误，需要更新此值 + // 获取方法：浏览器打开 gemini.google.com，F12 -> Network -> 搜索 "boq_assistant" geminiBl: 'boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0', - + // 多账户支持 (对应原项目 auth_user: null) - authUser: null, // null 或 "" 表示默认账户，多账户填 "0", "1" 等 - + // null 或 "" 表示默认账户 + // "0" 表示第一个账户，"1" 表示第二个账户，以此类推 + authUser: null, + // XSRF 令牌 (对应原项目 xsrf_token: null) - xsrfToken: null, // 通常不需要 - - // 默认模型 (对应原项目 default_model) + // 通常不需要设置 + xsrfToken: null, + + // 默认模型 (对应原项目 default_model: "gemini-3.6-flash") defaultModel: 'gemini-3.6-flash', - + // API 密钥 (对应原项目 api_keys: ["sk-gemini"]) - apiKeys: ['sk-gemini'], // 空数组表示不验证，设置后需要客户端提供 - + // 空数组表示不验证 API Key，所有请求都可以访问 + // 设置后，客户端需要在 Authorization 头中提供 Bearer token + apiKeys: ['sk-gemini'], + // Cookie 配置 (对应原项目 cookie_file: null) - // 原项目支持从文件读取，CF Workers 改为环境变量或直接配置 - cookieString: null, // 完整的 Cookie 字符串 + // 原项目从文件读取，CF Workers 改为环境变量或直接配置 + // 添加有效 Cookie 可以解决 429 限流问题 + cookieString: null, // 完整的 Cookie 字符串，如 "__Secure-1PSID=xxx; SAPISID=xxx" sapisid: null, // SAPISID 值，用于生成认证哈希 - + // 代理 (对应原项目 proxy: null) - // proxy: null, // ❌ CF Workers 不需要代理 - + // proxy: null, // ❌ CF Workers 不需要代理，自动使用全球网络 + // 日志 (对应原项目 log_requests: true) logRequests: true, - - // 速率限制 (原项目没有，CF Workers 额外添加的保护) + + // 速率限制 (CF Workers 额外添加的保护措施) + // 原项目没有此功能，这里是为防止滥用而添加 rateLimit: { - enabled: true, - maxRequests: 3000, // 每分钟最大请求数 - windowSec: 60, // 时间窗口(秒) + enabled: true, // 是否启用速率限制 + maxRequests: 30, // 每分钟最大请求数 + windowSec: 60, // 时间窗口(秒) }, }; @@ -81,8 +103,8 @@ const CONFIG = { // 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO, 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE const MODELS = { 'gemini-3.6-flash': { - mode: 1, // FAST - think: 4, // AUTO + mode: 1, // FAST - 快速模式 + think: 4, // AUTO - 自动选择思考深度 desc: 'Latest all-around model (Gemini 3.6 Flash)', }, 'gemini-3.5-flash': { @@ -91,27 +113,27 @@ const MODELS = { desc: 'Alias for gemini-3.6-flash (backend upgraded)', }, 'gemini-3.5-flash-thinking': { - mode: 2, // THINKING - think: 0, // 深度思考启用 + mode: 2, // THINKING - 深度思考模式 + think: 0, // 启用深度思考 desc: 'Deep thinking mode, longest output (~20k chars)', }, 'gemini-3.1-pro': { - mode: 3, // PRO + mode: 3, // PRO - 专业版 think: 4, // AUTO desc: 'Pro model (requires cookie for real routing)', }, 'gemini-auto': { - mode: 4, // AUTO + mode: 4, // AUTO - 自动模型选择 think: 4, // AUTO desc: 'Auto model selection', }, 'gemini-3.5-flash-thinking-lite': { - mode: 5, // FAST_DYNAMIC_THINKING - think: 0, // 深度思考启用 + mode: 5, // FAST_DYNAMIC_THINKING - 动态思考 + think: 0, // 启用思考 desc: 'Dynamic thinking with adaptive depth', }, 'gemini-flash-lite': { - mode: 6, // FLASH_LITE + mode: 6, // FLASH_LITE - 轻量快速 think: 4, // AUTO desc: 'Lightweight fast model', }, @@ -122,7 +144,11 @@ const MODELS = { // ============================================================================ /** - * 日志记录 (对应原项目 log 函数) + * 日志记录 + * 对应原项目 log 函数 + * 输出格式: [HH:MM:SS] [LEVEL] message + * @param {string} msg - 日志消息 + * @param {string} level - 日志级别 (INFO/WARN/ERROR) */ function log(msg, level = 'INFO') { if (CONFIG.logRequests) { @@ -132,14 +158,17 @@ function log(msg, level = 'INFO') { } /** - * 生成 UUID v4 (对应原项目 uuid.uuid4()) + * 生成 UUID v4 + * 对应原项目 uuid.uuid4() + * CF Workers 环境优先使用 crypto.randomUUID() + * @returns {string} UUID v4 字符串 */ function generateUUID() { // CF Workers 支持 crypto.randomUUID() if (crypto.randomUUID) { return crypto.randomUUID(); } - // 回退方案 + // 回退方案：手动生成 UUID v4 return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, c => { const r = Math.random() * 16 | 0; return (c === 'x' ? r : (r & 0x3 | 0x8)).toString(16); @@ -147,21 +176,31 @@ function generateUUID() { } /** - * 生成短 ID (对应原项目 uuid.uuid4().hex[:n]) + * 生成短 ID + * 对应原项目 uuid.uuid4().hex[:n] + * 取 UUID 的前 length 个字符（去掉连字符） + * @param {number} length - ID 长度，默认 12 + * @returns {string} 短 ID 字符串 */ function generateShortId(length = 12) { return generateUUID().replace(/-/g, '').substring(0, length); } /** - * 获取当前时间戳 (对应原项目 time.time()) + * 获取当前 Unix 时间戳（秒） + * 对应原项目 time.time() + * @returns {number} Unix 时间戳 */ function timestamp() { return Math.floor(Date.now() / 1000); } /** - * 估算 Token 数量 (对应原项目 len(prompt)//4) + * 估算 Token 数量 + * 对应原项目 len(prompt)//4 + * 使用简单的启发式算法：约 4 字符 = 1 token + * @param {string} text - 输入文本 + * @returns {number} 估算的 token 数量 */ function estimateTokens(text) { if (!text) return 0; @@ -170,7 +209,12 @@ function estimateTokens(text) { } /** - * 生成 SAPISID 认证哈希 (对应原项目 make_sapisidhash) + * 生成 SAPISID 认证哈希 + * 对应原项目 make_sapisidhash 函数 + * Google API 使用基于时间的 SHA1 哈希进行认证 + * 格式: SAPISIDHASH {timestamp}_{sha1_hash} + * @param {string} sapisid - SAPISID 值 + * @returns {Promise} 认证哈希字符串 */ async function makeSapisidHash(sapisid) { const ts = timestamp(); @@ -184,7 +228,10 @@ async function makeSapisidHash(sapisid) { } /** - * 获取账户 URL 前缀 (对应原项目 account_prefix) + * 获取多账户 URL 前缀 + * 对应原项目 account_prefix 函数 + * 多账户时 URL 为 /u/0, /u/1 等 + * @returns {string} URL 前缀，默认账户返回空字符串 */ function getAccountPrefix() { const authUser = CONFIG.authUser; @@ -195,89 +242,131 @@ function getAccountPrefix() { } // ============================================================================ -// Gemini API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate 等) +// Gemini API 请求构建 (对应原项目 gemini_stream_generate 中的构建逻辑) // ============================================================================ /** - * 构建 Gemini 请求负载 (对应原项目 gemini_stream_generate 中的 inner 构建) + * 构建 Gemini API 请求负载 + * 对应原项目 inner 数组构建逻辑 + * + * Gemini 内部 API 使用 80 个元素的嵌套数组结构： + * - inner[0]: 用户消息和上下文 + * - inner[1]: 语言设置 + * - inner[17]: 思考模式配置 + * - inner[79]: 模型选择 (MODE_CATEGORY) + * - 其他索引: 各种内部参数和标志 + * + * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 + * @param {number} modelId - 模型类别 ID + * @param {number} thinkMode - 思考模式设置 + * @returns {string} URL 编码的请求体字符串 */ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode) { - // 创建 80 个元素的列表 (对应原项目 inner = [None] * 80) + // 创建 80 个元素的列表，初始化为 null + // 对应原项目 inner = [None] * 80 const inner = new Array(80).fill(null); - + // 对应原项目 inner[0] = [prompt, 0, None, None, None, None, 0] + // 用户输入的消息和元数据 inner[0] = [prompt, 0, null, null, null, null, 0]; - + // 对应原项目 inner[1] = ["en"] + // 语言设置为英语 inner[1] = ['en']; - + // 对应原项目 inner[2] = ["", "", "", None, None, None, None, None, None, ""] + // 对话上下文信息（空表示新对话） inner[2] = ['', '', '', null, null, null, null, null, null, '']; - + // 对应原项目 inner[6] = [0] + // 连续对话标志 inner[6] = [0]; - + // 对应原项目 inner[7] = 1 + // 启用/禁用流式输出标志 inner[7] = 1; - + // 对应原项目 inner[10] = 1 + // 启用流式输出 inner[10] = 1; - + // 对应原项目 inner[11] = 0 + // 安全过滤级别（0=基础过滤） inner[11] = 0; - + // 对应原项目 inner[17] = [[think_mode]] + // 思考模式设置 inner[17] = [[thinkMode]]; - + // 对应原项目 inner[18] = 0 + // 扩展思考标志 inner[18] = 0; - + // 对应原项目 inner[27] = 1 + // 未知标志 inner[27] = 1; - + // 对应原项目 inner[30] = [4] + // 输出格式设置 inner[30] = [4]; - + // 对应原项目 inner[41] = [2] + // 响应类型 inner[41] = [2]; - + // 对应原项目 inner[53] = 0 + // 未知标志 inner[53] = 0; - + // 对应原项目 inner[59] = str(uuid.uuid4()) + // 唯一请求 ID inner[59] = generateUUID(); - + // 对应原项目 inner[61] = [] + // 附件列表 inner[61] = []; - + // 对应原项目 inner[68] = 1 + // 未知标志 inner[68] = 1; - + // 对应原项目 inner[79] = model_id + // 🔑 模型选择（关键字段） inner[79] = modelId; - + // 对应原项目 outer = [None, json.dumps(inner)] + // 外层包装 const outer = [null, JSON.stringify(inner)]; - + // 对应原项目 params = {"f.req": json.dumps(outer)} + // 构建 URL 参数 const params = new URLSearchParams(); params.append('f.req', JSON.stringify(outer)); - + // 对应原项目 if CONFIG.get("xsrf_token"): params["at"] = CONFIG["xsrf_token"] + // 可选：添加 XSRF 令牌 if (CONFIG.xsrfToken) { params.append('at', CONFIG.xsrfToken); } - + return params.toString(); } /** - * 构建请求 URL (对应原项目 url 构建) + * 构建 Gemini API 请求 URL + * 对应原项目 url 构建逻辑 + * + * URL 格式: + * https://gemini.google.com{prefix}/_/BardChatUi/data/ + * assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate + * ?bl={build_label}&hl=en&_reqid={request_id}&rt=c + * + * @returns {string} 完整的请求 URL */ function buildUrl() { const prefix = getAccountPrefix(); const reqid = timestamp() % 1000000; - + // 对应原项目: // url = (f"https://gemini.google.com{prefix}/_/BardChatUi/data/" // "assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate" @@ -286,11 +375,16 @@ function buildUrl() { } /** - * 构建请求头 (对应原项目 headers 构建) + * 构建 Gemini API 请求头 + * 对应原项目 headers 构建逻辑 + * + * 包含浏览器伪装头、Cookie 认证、SAPISID 哈希等 + * + * @returns {Promise} HTTP 请求头对象 */ async function buildHeaders() { const prefix = getAccountPrefix(); - + // 对应原项目 headers 字典 const headers = { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', @@ -304,51 +398,71 @@ async function buildHeaders() { 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', }; - + // 对应原项目 if prefix: headers["X-Goog-AuthUser"] = str(CONFIG["auth_user"]) + // 多账户支持 if (prefix) { headers['X-Goog-AuthUser'] = String(CONFIG.authUser); } - + // 对应原项目 cookie_str, sapisid = load_cookie() // if cookie_str: headers["Cookie"] = cookie_str + // 添加 Cookie 认证 if (CONFIG.cookieString) { headers['Cookie'] = CONFIG.cookieString; } - + // 对应原项目 if sapisid: headers["Authorization"] = make_sapisidhash(sapisid) + // 添加 SAPISID 认证哈希 if (CONFIG.sapisid) { headers['Authorization'] = await makeSapisidHash(CONFIG.sapisid); } - + return headers; } +// ============================================================================ +// 非流式 API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate) +// ============================================================================ + /** - * 非流式调用 (对应原项目 gemini_stream_generate) + * 非流式调用 Gemini API + * 对应原项目 gemini_stream_generate 函数 + * * 发送请求到 Gemini StreamGenerate 端点并获取完整响应 + * 支持自动重试、指数退避、错误处理 + * + * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 + * @param {number} modelId - 模型类别 ID + * @param {number} thinkMode - 思考模式设置 + * @returns {Promise} API 原始响应文本 + * @throws {Error} 所有重试失败后抛出异常 */ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); const headers = await buildHeaders(); const url = buildUrl(); - + // 对应原项目重试循环 let lastError; for (let attempt = 0; attempt < CONFIG.retryAttempts; attempt++) { try { const controller = new AbortController(); - const timeout = setTimeout(() => controller.abort(), CONFIG.requestTimeoutSec * 1000); - + const timeout = setTimeout( + () => controller.abort(), + CONFIG.requestTimeoutSec * 1000 + ); + const response = await fetch(url, { method: 'POST', headers, body, signal: controller.signal, }); - + clearTimeout(timeout); - + + // 处理特定 HTTP 状态码 if (response.status === 405) { throw new Error('HTTP 405: Method Not Allowed - 可能 BL 版本过期，请更新 geminiBl'); } @@ -368,14 +482,15 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { const errorText = await response.text().catch(() => ''); throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText} - ${errorText.substring(0, 200)}`); } - + // 对应原项目 resp.read().decode("utf-8", errors="replace") return await response.text(); - + } catch (error) { lastError = error; - + // 对应原项目 if attempt < CONFIG["retry_attempts"] - 1: time.sleep(...) + // 指数退避重试 if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { log(`重试 ${attempt + 1}/${CONFIG.retryAttempts}: ${error.message}`, 'WARN'); const delay = CONFIG.retryDelaySec * Math.pow(2, attempt) * 1000; @@ -383,151 +498,51 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { } } } - + // 对应原项目 raise last_err throw lastError; } -/** - * 流式调用 - 收集完整文本 (对应原项目 gemini_stream_generate_iter) - * 一次性收集完整响应，不逐步 yield，避免 CF Worker 超时 - */ -async function geminiStreamGenerateCollect(prompt, modelId, thinkMode) { - const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); - const headers = await buildHeaders(); - const url = buildUrl(); - - const controller = new AbortController(); - const timeout = setTimeout( - () => controller.abort(), - (CONFIG.requestTimeoutSec - 2) * 1000 - ); - - try { - const response = await fetch(url, { - method: 'POST', - headers, - body, - signal: controller.signal, - }); - - clearTimeout(timeout); - - if (!response.ok) { - const errorText = await response.text().catch(() => ''); - throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${errorText.substring(0, 200)}`); - } - - // 对应原项目 httpx 流式读取 - const reader = response.body.getReader(); - const decoder = new TextDecoder(); - let buffer = ''; - let prevText = ''; - const textParts = []; - - while (true) { - const { done, value } = await reader.read(); - if (done) break; - - // 对应原项目 buf += chunk - buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); - - // 对应原项目 if "BardErrorInfo" in buf - if (buffer.includes('BardErrorInfo')) { - const match = buffer.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); - if (match) { - throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${match[1]}]`); - } - } - - // 对应原项目 while "\n" in buf - const lines = buffer.split('\n'); - buffer = lines.pop() || ''; - - for (const line of lines) { - // 对应原项目 if '"wrb.fr"' not in line or len(line) < 200: continue - if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; - - try { - // 对应原项目 arr = json.loads(line) - const arr = JSON.parse(line); - const innerStr = arr[0][2]; - - // 对应原项目 if not inner_str or len(inner_str) < 50: continue - if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; - - // 对应原项目 inner2 = json.loads(inner_str) - const inner2 = JSON.parse(innerStr); - - // 对应原项目 if isinstance(inner2, list) and len(inner2) > 4 and inner2[4] - if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { - for (const part of inner2[4]) { - if ( - Array.isArray(part) && - part.length > 1 && - part[1] && - Array.isArray(part[1]) - ) { - for (const t of part[1]) { - // 对应原项目 if isinstance(t, str) and len(t) > len(prev_text) - if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { - textParts.push(t); - prevText = t; - } - } - } - } - } - } catch (e) { - // JSON 解析错误，继续处理 - } - } - } - - // 获取最后一个完整文本 - let fullText = ''; - for (let i = textParts.length - 1; i >= 0; i--) { - if (textParts[i].trim()) { - fullText = textParts[i]; - break; - } - } - - // 清理代码执行痕迹 - fullText = fullText.replace( - /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, - '' - ).trim(); - - return fullText; - - } finally { - clearTimeout(timeout); - } -} - // ============================================================================ // 文本处理 (对应原项目 clean_gemini_text, extract_response_text) // ============================================================================ /** * 清理 Gemini 响应中的代码执行痕迹 - * 对应原项目 clean_gemini_text + * 对应原项目 clean_gemini_text 函数 + * + * Gemini 有时会在响应中包含代码执行参考和输出， + * 这些应该被移除以获得干净的响应文本。 + * + * @param {string} text - 原始响应文本 + * @param {boolean} strip - 是否去除首尾空白，默认 true + * @returns {string} 清理后的文本 */ function cleanGeminiText(text, strip = true) { // 对应原项目 re.sub 清除代码执行块 + // 匹配格式: ```python?code_reference&code_event_index=0\n...```\n text = text.replace( /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, '' ); - + // 对应原项目 return text.strip() if strip else text return strip ? text.trim() : text; } /** - * 从原始响应提取最终文本 - * 对应原项目 extract_response_text + * 从 Gemini API 原始响应中提取最终文本 + * 对应原项目 extract_response_text 函数 + * + * 解析逻辑： + * 1. 检查是否有 BardErrorInfo 错误 + * 2. 按行解析 JSON 数据 + * 3. 从嵌套的 JSON 结构中提取文本 + * 4. 返回最后一个非空文本（通常是完整的响应） + * + * @param {string} raw - API 原始响应文本 + * @returns {string} 提取的最终文本 + * @throws {Error} 如果检测到 BardErrorInfo 错误 */ function extractResponseText(raw) { // 对应原项目 bard_err = re.search(r'BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]', raw) @@ -535,21 +550,22 @@ function extractResponseText(raw) { if (bardErr) { throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${bardErr[1]}]`); } - + const texts = []; - + // 对应原项目 for line in raw.split("\n") for (const line of raw.split('\n')) { + // 跳过不相关的行 if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; - + try { const arr = JSON.parse(line); const innerStr = arr[0][2]; - + if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; - + const inner = JSON.parse(innerStr); - + // 对应原项目 if isinstance(inner, list) and len(inner) > 4 and inner[4] if (Array.isArray(inner) && inner.length > 4 && inner[4]) { for (const part of inner[4]) { @@ -565,11 +581,12 @@ function extractResponseText(raw) { } } } catch (e) { - // 继续处理 + // JSON 解析错误，继续处理下一行 } } - + // 对应原项目 for t in reversed(texts): if t.strip(): text = t; break + // 获取最后一个非空文本 let text = ''; for (let i = texts.length - 1; i >= 0; i--) { if (texts[i].trim()) { @@ -577,7 +594,7 @@ function extractResponseText(raw) { break; } } - + // 对应原项目 return clean_gemini_text(text) return cleanGeminiText(text); } @@ -587,13 +604,25 @@ function extractResponseText(raw) { // ============================================================================ /** - * 将 OpenAI 消息转换为 Gemini 提示 - * 对应原项目 messages_to_prompt + * 将 OpenAI 消息列表转换为 Gemini 提示文本 + * 对应原项目 messages_to_prompt 函数 + * + * 转换规则： + * - system 消息 -> [System instruction]: 前缀 + * - assistant 消息 -> [Assistant]: 前缀 + * - tool 消息 -> [Tool result for {name}]: 前缀 + * - user 消息 -> 直接使用内容 + * - 工具调用 -> tool_call 代码块格式 + * - 多条消息用双换行分隔 + * + * @param {Array} messages - OpenAI 格式的消息列表 + * @param {Array} tools - 可用的工具/函数定义列表，默认 null + * @returns {string} 转换后的提示文本 */ function messagesToPrompt(messages, tools = null) { const parts = []; - - // 对应原项目 if tools: 添加工具说明 + + // 对应原项目 if tools: 添加工具使用说明 if (tools && tools.length > 0) { const toolDefs = tools.map(tool => { const fn = (tool.type === 'function') ? (tool.function || tool) : tool; @@ -603,7 +632,7 @@ function messagesToPrompt(messages, tools = null) { parameters: fn.parameters || tool.parameters || {}, }; }); - + parts.push( '[System instruction]: You have access to tools. ' + 'To call a tool, respond with:\n' + @@ -612,26 +641,28 @@ function messagesToPrompt(messages, tools = null) { `Available tools:\n${JSON.stringify(toolDefs, null, 2)}` ); } - + // 对应原项目 for msg in messages for (const msg of messages) { const role = msg.role || 'user'; let content = msg.content || ''; - + // 对应原项目 if isinstance(content, list) + // 处理多模态消息（提取文本部分） if (Array.isArray(content)) { content = content .filter(c => c.type === 'text' || c.type === 'input_text') .map(c => c.text || '') .join(' '); } - + // 对应原项目 if role == "system" if (role === 'system') { parts.push(`[System instruction]: ${content}`); } // 对应原项目 elif role == "assistant" else if (role === 'assistant') { + // 处理工具调用 if (msg.tool_calls && msg.tool_calls.length > 0) { const tcStrs = msg.tool_calls.map(tc => { const fn = tc.function || {}; @@ -651,26 +682,34 @@ function messagesToPrompt(messages, tools = null) { parts.push(content || ''); } } - + // 对应原项目 return "\n\n".join(p for p in parts if p) return parts.filter(p => p).join('\n\n'); } /** - * 从响应中解析工具调用 - * 对应原项目 parse_tool_calls + * 从响应文本中解析工具调用 + * 对应原项目 parse_tool_calls 函数 + * + * 工具调用格式: + * ```tool_call + * {"name": "函数名", "arguments": {...}} + * ``` + * + * @param {string} text - 可能包含工具调用的响应文本 + * @returns {Object} { cleanText: 清理后的文本, toolCalls: 工具调用数组 } */ function parseToolCalls(text) { const toolCalls = []; - + // 对应原项目 pattern = r'```tool_call\s*\n(.*?)\n```' const pattern = /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs; let match; - + while ((match = pattern.exec(text)) !== null) { try { const data = JSON.parse(match[1].trim()); - + // 对应原项目 tool_calls.append({...}) toolCalls.push({ id: `call_${generateShortId(8)}`, @@ -682,22 +721,28 @@ function parseToolCalls(text) { }); } catch (e) { // 对应原项目 except (json.JSONDecodeError, KeyError): pass + // JSON 解析失败，跳过 } } - + // 对应原项目 clean = re.sub(pattern, '', text, flags=re.DOTALL).strip() const cleanText = text.replace(pattern, '').trim(); - + return { cleanText, toolCalls }; } /** - * Google 原生格式转提示 - * 对应原项目 _google_contents_to_prompt + * Google 原生 API 格式转换为提示文本 + * 对应原项目 _google_contents_to_prompt 函数 + * + * 支持 Google Gemini CLI 的原生 API 格式 + * + * @param {Object} req - Google API 格式的请求对象 + * @returns {string} 转换后的提示文本 */ function googleContentsToPrompt(req) { const parts = []; - + // 对应原项目 if sys_inst const sysInst = req.systemInstruction; if (sysInst && sysInst.parts) { @@ -709,7 +754,7 @@ function googleContentsToPrompt(req) { parts.push(`[System instruction]: ${sysText}`); } } - + // 对应原项目 for content in req.get("contents", []) for (const content of req.contents || []) { const role = content.role || 'user'; @@ -717,7 +762,7 @@ function googleContentsToPrompt(req) { .filter(p => p.text) .map(p => p.text); const text = textParts.join(' '); - + // 对应原项目 if role == "model": parts.append(f"[Assistant]: {text}") if (role === 'model') { parts.push(`[Assistant]: ${text}`); @@ -725,84 +770,100 @@ function googleContentsToPrompt(req) { parts.push(text); } } - + return parts.filter(p => p).join('\n\n'); } // ============================================================================ -// 速率限制 (额外添加的保护措施) +// 速率限制 (额外添加的保护措施，原项目没有) // ============================================================================ -// 内存存储 +// 内存存储，CF Workers 重启后重置 const rateLimitStore = {}; /** - * 检查速率限制 + * 检查请求是否超过速率限制 + * 使用滑动窗口算法 + * + * @param {string} clientIP - 客户端 IP 地址 + * @returns {boolean} 是否允许请求 */ function checkRateLimit(clientIP) { if (!CONFIG.rateLimit || !CONFIG.rateLimit.enabled) return true; - + const now = Date.now(); const windowMs = CONFIG.rateLimit.windowSec * 1000; const key = `rl:${clientIP}`; - + // 清理过期记录 if (!rateLimitStore[key]) { rateLimitStore[key] = []; } rateLimitStore[key] = rateLimitStore[key].filter(t => now - t < windowMs); - + // 检查是否超限 if (rateLimitStore[key].length >= CONFIG.rateLimit.maxRequests) { return false; } - + // 记录本次请求 rateLimitStore[key].push(now); return true; } // ============================================================================ -// API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) +// API 密钥验证 (对应原项目 _authorized 方法) // ============================================================================ /** * 验证 API 密钥 * 对应原项目 _authorized 方法 + * + * 认证方式（按优先级）： + * 1. Authorization: Bearer 头 + * 2. x-api-key 头 + * 3. x-goog-api-key 头 + * 4. URL 查询参数 ?key= + * 5. 如果未配置 api_keys，所有请求都通过 + * + * @param {Request} request - HTTP 请求对象 + * @returns {boolean} 是否通过认证 */ function checkApiKey(request) { // 对应原项目 keys = CONFIG.get("api_keys") or [] const keys = CONFIG.apiKeys || []; - + // 对应原项目 if not keys: return True + // 未配置密钥时允许所有请求 if (keys.length === 0) return true; - + // 对应原项目 auth = self.headers.get("Authorization", "") const auth = request.headers.get('Authorization') || ''; - + // 对应原项目 if auth.startswith("Bearer ") and auth[7:] in keys if (auth.startsWith('Bearer ') && keys.includes(auth.slice(7))) { return true; } - + // 对应原项目 for h in ("x-api-key", "x-goog-api-key") for (const h of ['x-api-key', 'x-goog-api-key']) { const value = request.headers.get(h) || ''; if (keys.includes(value)) return true; } - + // 对应原项目 URL 查询参数检查 const url = new URL(request.url); const keyParam = url.searchParams.get('key'); if (keyParam && keys.includes(keyParam)) return true; - + return false; } // ============================================================================ -// HTTP 响应 (对应原项目 GeminiHandler) +// HTTP 响应构建 (对应原项目 GeminiHandler) // ============================================================================ +// CORS 响应头 const corsHeaders = { 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', @@ -811,7 +872,11 @@ const corsHeaders = { /** * 发送 JSON 响应 - * 对应原项目 send_json + * 对应原项目 send_json 方法 + * + * @param {Object} data - 响应数据 + * @param {number} status - HTTP 状态码，默认 200 + * @returns {Response} HTTP 响应对象 */ function sendJSON(data, status = 200) { const body = JSON.stringify(data); @@ -827,6 +892,9 @@ function sendJSON(data, status = 200) { /** * 发送 SSE 流式响应 * 对应原项目流式处理 + * + * @param {ReadableStream} stream - 可读流对象 + * @returns {Response} HTTP 流式响应对象 */ function sendSSE(stream) { return new Response(stream, { @@ -841,16 +909,22 @@ function sendSSE(stream) { } // ============================================================================ -// 模型解析 (对应原项目 _resolve_model) +// 模型解析 (对应原项目 _resolve_model 方法) // ============================================================================ /** - * 解析模型名称 - * 对应原项目 _resolve_model + * 解析模型名称，获取对应的配置参数 + * 对应原项目 _resolve_model 方法 + * + * 支持 @think= 参数覆盖思考模式 + * 例如: gemini-3.6-flash@think=0 + * + * @param {string} modelName - 模型名称 + * @returns {Object} { modelName, modelId, thinkMode, error } */ function resolveModel(modelName) { let thinkOverride = null; - + // 对应原项目 if "@think=" in model_name if (modelName.includes('@think=')) { const parts = modelName.split('@think='); @@ -860,13 +934,13 @@ function resolveModel(modelName) { return { error: `无效的 think 参数: ${parts[1]}` }; } } - + // 对应原项目 cfg = MODELS.get(model_name) const cfg = MODELS[modelName]; if (!cfg) { return { error: `未知模型: ${modelName}` }; } - + // 对应原项目 return model_name, cfg["mode"], (think_override if ... else cfg["think"]), None return { modelName, @@ -877,17 +951,26 @@ function resolveModel(modelName) { } // ============================================================================ -// 请求处理 (对应原项目 do_GET, do_POST) +// 核心请求处理 (对应原项目 handle_chat, handle_responses, _handle_google_generate) // ============================================================================ /** - * 处理 /v1/chat/completions - * 对应原项目 handle_chat + * 处理 /v1/chat/completions 请求 + * 对应原项目 handle_chat 方法 + * + * 支持： + * - 流式输出（SSE 打字机效果） + * - 非流式输出 + * - 工具调用 + * + * SSE 格式严格符合 OpenAI 标准： + * - 首块: delta: { role: 'assistant' }（不含 content） + * - 内容块: delta: { content: '增量文本' } + * - 结束块: delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' * - * 🔑 修复：SSE 格式严格符合 OpenAI 标准 - * - 首块只有 role: 'assistant'，不含 content - * - 内容块包含 content: fullText - * - 结束块 delta: { content: "" } 而非空对象 {} + * @param {Request} request - HTTP 请求对象 + * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleChatCompletions(request, body) { // 对应原项目 model_name, model_id, think_mode, err = self._resolve_model(...) @@ -895,50 +978,52 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - + const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; const tools = body.tools || null; - + // 对应原项目 prompt = messages_to_prompt(req.get("messages", []), tools) const prompt = messagesToPrompt(body.messages || [], tools); - + // 对应原项目 if not prompt.strip() if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty prompt' } }, 400); } - + const stream = body.stream === true; // 对应原项目 cid = f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:12]}" const chatId = `chatcmpl-${generateShortId(12)}`; - + log(`Chat: model=${modelName}, stream=${stream}, tokens≈${estimateTokens(prompt)}`); - - // ── 非流式或带工具调用 ── + + // ======================================================================== + // 非流式或带工具调用处理 + // ======================================================================== if (!stream || tools) { try { // 对应原项目 raw = gemini_stream_generate(prompt, model_id, think_mode) const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); - + // 对应原项目 text = extract_response_text(raw) let text = extractResponseText(raw); let toolCalls = null; - + // 对应原项目 if tools and text: text, tool_calls = parse_tool_calls(text) if (tools && text) { const parsed = parseToolCalls(text); text = parsed.cleanText; toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; } - + // 对应原项目 msg = {"role": "assistant", "content": text or None} const msg = { role: 'assistant', content: text || null }; if (toolCalls) { msg.tool_calls = toolCalls; } - + // 对应原项目 finish = "tool_calls" if tool_calls else "stop" const finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; - + // 流式模式但使用了工具 (对应原项目特殊处理) if (stream) { const encoder = new TextEncoder(); @@ -958,7 +1043,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { }); return sendSSE(streamBody); } - + // 对应原项目 self.send_json({...}) return sendJSON({ id: chatId, @@ -972,92 +1057,254 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { total_tokens: estimateTokens(prompt + text), }, }); - + } catch (error) { log(`Upstream error: ${error.message}`, 'ERROR'); return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); } } - - // ── 🔑 流式修复版 ── + + // ======================================================================== + // 🔑 流式修复版（打字机效果） + // ======================================================================== + // 直接转发 Gemini 的增量数据，实现逐字输出 + // 包含心跳保活机制，防止连接超时 + // ======================================================================== + const encoder = new TextEncoder(); - + const streamBody = new ReadableStream({ async start(controller) { - try { - // 1. 发送 role 声明块 (只有 role，不含 content) - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ - id: chatId, - object: 'chat.completion.chunk', - created: timestamp(), - model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { role: 'assistant' }, finish_reason: null }], - })}\n\n`)); - - // 2. 获取完整文本 - const fullText = await geminiStreamGenerateCollect(prompt, modelId, thinkMode); - - if (fullText) { - // 3. 一次性发送完整内容 (避免 setTimeout 导致 CF Worker 超时) + // ---- 状态管理 ---- + let heartbeatTimer = null; + let isFinished = false; + + /** + * 清理心跳定时器 + */ + const clearHeartbeat = () => { + if (heartbeatTimer) { + clearInterval(heartbeatTimer); + heartbeatTimer = null; + } + }; + + /** + * 安全结束流 + * 确保发送结束块和 [DONE] 标记 + * @param {string} reason - 结束原因 (stop/error) + */ + const finishStream = (reason) => { + if (isFinished) return; + clearHeartbeat(); + isFinished = true; + try { + // 发送符合 OpenAI 标准的结束块 + // delta.content 必须为 "" 而非空对象 {} controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { content: fullText }, finish_reason: null }], + choices: [{ index: 0, delta: { content: "" }, finish_reason: reason || 'stop' }], })}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + controller.close(); + } catch (e) { + log(`Failed to finish stream: ${e.message}`, 'ERROR'); } - - // 4. 发送结束块 (delta.content 为 "" 而非空对象 {}) + }; + + try { + // ---- 1. 发送 role 声明块 ---- + // 符合 OpenAI 标准：首块只包含 role，不含 content controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' }], + choices: [{ index: 0, delta: { role: 'assistant' }, finish_reason: null }], })}\n\n`)); - - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); - controller.close(); - + + // ---- 2. 启动心跳定时器 ---- + // 每 2 秒发送一次心跳注释，防止连接超时 + heartbeatTimer = setInterval(() => { + if (!isFinished) { + try { + // SSE 注释格式：以冒号开头 + controller.enqueue(encoder.encode(': heartbeat\n\n')); + } catch (e) { + clearHeartbeat(); + } + } else { + clearHeartbeat(); + } + }, 2000); + + // ---- 3. 构建 Gemini 请求 ---- + const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); + const headers = await buildHeaders(); + const url = buildUrl(); + + const fetchController = new AbortController(); + const fetchTimeout = setTimeout( + () => fetchController.abort(), + (CONFIG.requestTimeoutSec - 2) * 1000 + ); + + try { + // ---- 4. 发起请求 ---- + const response = await fetch(url, { + method: 'POST', + headers, + body, + signal: fetchController.signal, + }); + clearTimeout(fetchTimeout); + + if (!response.ok) { + const errorText = await response.text().catch(() => ''); + throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${errorText.substring(0, 200)}`); + } + + // ---- 5. 读取流式响应并实时转发增量数据 ---- + // 这是实现打字机效果的关键部分 + const reader = response.body.getReader(); + const decoder = new TextDecoder(); + let buffer = ''; + let prevText = ''; // 记录之前的完整文本，用于计算增量 + + while (true) { + const { done, value } = await reader.read(); + if (done) break; + + // 解码新数据并追加到缓冲区 + buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); + + // 检查 Gemini 错误信息 + if (buffer.includes('BardErrorInfo')) { + const match = buffer.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); + if (match) { + throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${match[1]}]`); + } + } + + // 按行分割处理 + const lines = buffer.split('\n'); + buffer = lines.pop() || ''; // 保留不完整的最后一行 + + for (const line of lines) { + // 跳过不相关的行 + if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; + + try { + // 解析 Gemini 的嵌套 JSON 响应 + const arr = JSON.parse(line); + const innerStr = arr[0][2]; + if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; + + const inner2 = JSON.parse(innerStr); + + // 提取文本内容 + if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { + for (const part of inner2[4]) { + if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1] && Array.isArray(part[1])) { + for (const t of part[1]) { + if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { + // 🔑 计算增量文本（新内容 = 当前全量 - 之前全量） + const delta = t.slice(prevText.length); + // 清理代码执行痕迹 + const cleaned = cleanGeminiText(delta, false); + if (cleaned) { + // 🔑 立即发送增量块，实现打字机效果 + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ index: 0, delta: { content: cleaned }, finish_reason: null }], + })}\n\n`)); + } + // 更新已发送的文本记录 + prevText = t; + } + } + } + } + } + } catch (e) { + // JSON 解析错误，继续处理下一行 + } + } + } + } finally { + clearTimeout(fetchTimeout); + } + + // ---- 6. 正常结束流 ---- + finishStream('stop'); + } catch (error) { log(`Stream error: ${error.message}`, 'ERROR'); - // 发送标准 OpenAI Error Chunk - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ - error: { message: error.message, type: 'upstream_error' } - })}\n\n`)); - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); - controller.close(); + // 尝试发送错误信息给客户端 + try { + if (!isFinished) { + controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + error: { message: error.message, type: 'upstream_error' } + })}\n\n`)); + } + } catch (e) { + // 写入失败，忽略 + } + // 结束流 + finishStream('error'); } }, + + /** + * 客户端断开连接时的回调 + * 清理资源 + */ + cancel() { + log('Client disconnected from stream'); + }, }); - + return sendSSE(streamBody); } /** * 处理 /v1/responses (OpenAI Responses API) - * 对应原项目 handle_responses + * 对应原项目 handle_responses 方法 + * + * 用于 Codex CLI 等工具的兼容 + * + * @param {Request} request - HTTP 请求对象 + * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleResponses(request, body) { const resolved = resolveModel(body.model || CONFIG.defaultModel); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - + const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; - - // 构建消息 (对应原项目处理逻辑) + + // 构建消息列表 (对应原项目处理逻辑) const messages = []; if (body.instructions) { messages.push({ role: 'system', content: body.instructions }); } - + + // 处理输入项 const inputs = body.input || []; for (const item of (typeof inputs === 'string' ? [inputs] : inputs)) { if (typeof item === 'string') { + // 简单字符串输入 messages.push({ role: 'user', content: item }); } else if (item.type === 'function_call_output') { + // 函数调用输出 messages.push({ role: 'tool', tool_call_id: item.call_id, @@ -1065,6 +1312,7 @@ async function handleResponses(request, body) { content: item.output, }); } else { + // 其他格式 let content = item.content; if (Array.isArray(content)) { content = content @@ -1075,39 +1323,46 @@ async function handleResponses(request, body) { messages.push({ role: item.role || 'user', content }); } } - + // 标准化工具定义 let tools = body.tools; if (tools) { tools = tools.map(t => { if (t.type === 'function' && !t.function) { - return { type: 'function', function: { name: t.name, description: t.description, parameters: t.parameters } }; + return { + type: 'function', + function: { + name: t.name, + description: t.description, + parameters: t.parameters, + }, + }; } return t; }); } - + const prompt = messagesToPrompt(messages, tools); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty input' } }, 400); } - + try { const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); let text = extractResponseText(raw); let toolCalls = null; - + if (tools && text) { const parsed = parseToolCalls(text); text = parsed.cleanText; toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; } - + // 构建输出 const responseId = `resp_${generateShortId(16)}`; const messageId = `msg_${generateShortId(12)}`; const output = []; - + if (toolCalls) { for (const tc of toolCalls) { output.push({ @@ -1120,7 +1375,7 @@ async function handleResponses(request, body) { }); } } - + if (text || !toolCalls) { output.push({ type: 'message', @@ -1130,7 +1385,7 @@ async function handleResponses(request, body) { content: [{ type: 'output_text', text: text || '', annotations: [] }], }); } - + return sendJSON({ id: responseId, object: 'response', @@ -1151,35 +1406,42 @@ async function handleResponses(request, body) { /** * 处理 Google 原生 API - * 对应原项目 _handle_google_generate + * 对应原项目 _handle_google_generate 方法 + * + * 支持 Google Gemini CLI 的原生格式 + * + * @param {Request} request - HTTP 请求对象 + * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @param {boolean} stream - 是否使用流式传输 + * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { // 对应原项目 _parse_google_model_from_path const url = new URL(request.url); const match = url.pathname.match(/\/v1beta\/models\/([^:]+)/); const modelName = match ? match[1] : null; - + if (!modelName) { return sendJSON({ error: { message: 'model not specified in path' } }, 400); } - + const resolved = resolveModel(modelName); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - + const { modelId, thinkMode } = resolved; - + // 对应原项目 prompt = self._google_contents_to_prompt(req) const prompt = googleContentsToPrompt(body); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty content' } }, 400); } - + try { const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); const text = extractResponseText(raw); - + // 对应原项目构建响应 const response = { candidates: [{ @@ -1194,7 +1456,7 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { }, modelVersion: modelName, }; - + if (stream) { return new Response(`data: ${JSON.stringify(response)}\n\n`, { headers: { @@ -1204,7 +1466,7 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { }, }); } - + return sendJSON(response); } catch (error) { return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); @@ -1212,13 +1474,26 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { } // ============================================================================ -// 🔑 主入口 - OPTIONS 预检在最顶部处理 +// 🔑 主入口 (对应原项目 main 函数和 GeminiHandler 类) // ============================================================================ export default { + /** + * Cloudflare Workers 的 fetch 事件处理器 + * 对应原项目 HTTPServer + GeminiHandler 的功能 + * + * @param {Request} request - HTTP 请求对象 + * @param {Object} env - 环境变量 + * @param {Object} ctx - 执行上下文 + * @returns {Promise} HTTP 响应对象 + */ async fetch(request, env, ctx) { - // ─── 🔑 修复1: OPTIONS CORS 预检请求优先处理 ─── - // 必须在所有其他逻辑之前处理，否则浏览器预检失败 + // ======================================================================== + // 🔑 修复 1: OPTIONS CORS 预检请求优先处理 + // ======================================================================== + // 必须在所有其他逻辑之前处理 + // 浏览器在发送跨域 POST 请求前会先发送 OPTIONS 预检 + // 如果这里不处理，预检失败会导致 CORS 错误 if (request.method === 'OPTIONS') { return new Response(null, { status: 204, @@ -1230,25 +1505,27 @@ export default { }, }); } - - // ─── 从环境变量加载配置 (对应原项目 load_config) ─── - + + // ======================================================================== + // 从环境变量加载配置 (对应原项目 load_config 函数) + // ======================================================================== + // 对应原项目 gemini_bl if (env.GEMINI_BL) CONFIG.geminiBl = env.GEMINI_BL; - + // 对应原项目 default_model if (env.DEFAULT_MODEL) CONFIG.defaultModel = env.DEFAULT_MODEL; - + // 对应原项目 cookie_file (CF Workers 改用环境变量) if (env.COOKIE_STRING) CONFIG.cookieString = env.COOKIE_STRING; if (env.SAPISID) CONFIG.sapisid = env.SAPISID; - + // 对应原项目 auth_user if (env.AUTH_USER) CONFIG.authUser = env.AUTH_USER; - + // 对应原项目 xsrf_token if (env.XSRF_TOKEN) CONFIG.xsrfToken = env.XSRF_TOKEN; - + // 对应原项目 api_keys if (env.API_KEYS) { try { @@ -1257,27 +1534,29 @@ export default { log(`API_KEYS 解析失败: ${e.message}`, 'ERROR'); } } - + // 对应原项目 retry_attempts if (env.RETRY_ATTEMPTS) CONFIG.retryAttempts = parseInt(env.RETRY_ATTEMPTS) || 3; - + // 对应原项目 retry_delay_sec if (env.RETRY_DELAY_SEC) CONFIG.retryDelaySec = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC) || 2; - + // 对应原项目 request_timeout_sec if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) CONFIG.requestTimeoutSec = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) || 28; - + // 速率限制配置 if (env.RATE_LIMIT_MAX) CONFIG.rateLimit.maxRequests = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX) || 30; if (env.RATE_LIMIT_WINDOW) CONFIG.rateLimit.windowSec = parseInt(env.RATE_LIMIT_WINDOW) || 60; - - // ─── 请求处理 ─── - + + // ======================================================================== + // 请求路由处理 + // ======================================================================== + const url = new URL(request.url); const path = url.pathname; const method = request.method; - - // 速率限制检查 + + // ---- 速率限制检查 ---- const clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; if (!checkRateLimit(clientIP)) { log(`Rate limit: ${clientIP}`, 'WARN'); @@ -1288,30 +1567,35 @@ export default { }, }, 429); } - - // API 密钥验证 (对应原项目 _authorized) + + // ---- API 密钥验证 (仅 /v1 路径) ---- + // 对应原项目 _authorized 方法 if (path.startsWith('/v1') && !checkApiKey(request)) { return sendJSON({ error: { message: 'invalid api key' }, }, 401); } - - // ─── GET 请求处理 (对应原项目 do_GET) ─── - + + // ======================================================================== + // GET 请求处理 (对应原项目 do_GET 方法) + // ======================================================================== + if (method === 'GET') { - // 健康检查 + // ---- 健康检查端点 ---- if (path === '/' || path === '/health') { return sendJSON({ status: 'ok', - version: '1.1.0-cf-fix', + version: '1.2.0-cf-stream', platform: 'Cloudflare Workers', models: Object.keys(MODELS), defaultModel: CONFIG.defaultModel, hasCookie: !!CONFIG.cookieString, hasSapisid: !!CONFIG.sapisid, + rateLimit: CONFIG.rateLimit, }); } - + + // ---- OpenAI 格式模型列表 ---- // 对应原项目 /v1/models if (path === '/v1/models') { return sendJSON({ @@ -1325,7 +1609,8 @@ export default { })), }); } - + + // ---- Google 原生格式模型列表 ---- // 对应原项目 /v1beta/models if (path === '/v1beta/models') { return sendJSON({ @@ -1337,48 +1622,59 @@ export default { })), }); } - + + // ---- 未匹配的 GET 请求 ---- return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } - - // ─── POST 请求处理 (对应原项目 do_POST) ─── - + + // ======================================================================== + // POST 请求处理 (对应原项目 do_POST 方法) + // ======================================================================== + if (method === 'POST') { + // ---- 解析请求体 ---- let body; try { body = await request.json(); } catch (e) { return sendJSON({ error: { message: 'invalid JSON' } }, 400); } - + + // ---- 路由: /v1/chat/completions ---- // 对应原项目 /v1/chat/completions if (path === '/v1/chat/completions') { return handleChatCompletions(request, body); } - + + // ---- 路由: /v1/responses (OpenAI Responses API) ---- // 对应原项目 /v1/responses if (path === '/v1/responses') { return handleResponses(request, body); } - + + // ---- 路由: Google 原生 generateContent ---- // 对应原项目 :generateContent if (path.includes(':generateContent') && !path.includes('stream')) { return handleGoogleAPI(request, body, false); } - + + // ---- 路由: Google 原生 streamGenerateContent ---- // 对应原项目 :streamGenerateContent if (path.includes(':streamGenerateContent')) { return handleGoogleAPI(request, body, true); } - - // 万能兜底：所有 /v1/ 下的 POST 都转为 chat 处理 + + // ---- 万能兜底：所有 /v1/ 下的 POST 都转为 chat 处理 ---- + // 兼容 NextChat 等客户端可能发送的不同路径 if (path.startsWith('/v1/')) { return handleChatCompletions(request, body); } - + + // ---- 未匹配的 POST 请求 ---- return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } - + + // ---- 未支持的方法 ---- return sendJSON({ error: { message: 'method not allowed' } }, 405); }, }; From b3c044ce8cd17ab49e94880214604d3863e7ad8c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Thu, 30 Jul 2026 10:44:22 +0800 Subject: [PATCH 4/6] =?UTF-8?q?=E4=B8=8A=E4=B8=8B=E6=96=87=E4=BF=9D?= =?UTF-8?q?=E6=8C=81?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- cloudflare/worker.js | 2186 ++++++++++++++++++++++++++---------------- 1 file changed, 1345 insertions(+), 841 deletions(-) diff --git a/cloudflare/worker.js b/cloudflare/worker.js index 8210c68..f864d5c 100644 --- a/cloudflare/worker.js +++ b/cloudflare/worker.js @@ -1,107 +1,205 @@ /** - * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整修复版（打字机效果） + * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整并发安全修复版（打字机效果） * - * 修复项： - * 1. OPTIONS 预检在入口最顶部优先处理，完善 CORS - * 2. SSE 格式严格符合 OpenAI 标准：首块只有 role、末块 content: "" - * 3. 实时转发 Gemini 增量数据，实现打字机逐字输出效果 - * 4. 心跳保活机制，防止连接超时 - * 5. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、Responses API + * ============================================================================ + * 项目说明 + * ============================================================================ + * 本程序将 Google Gemini 的 Web 界面转换为 OpenAI 兼容的 API 接口。 + * 部署于 Cloudflare Workers 边缘计算平台，无需服务器即可运行。 + * 支持流式输出（SSE 打字机效果）、非流式输出、工具调用（Function Calling）。 * - * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 - * 直接复制此文件到 Cloudflare Workers 编辑器即可部署 + * ============================================================================ + * 重大修复与增强 (并发安全 & 生产可用): + * ============================================================================ + * + * 1. 彻底消除了全局 CONFIG 被异步请求并发篡改/串扰的严重隐患。 + * 根本原因分析： + * - Cloudflare Workers 使用 Isolate（隔离环境）处理请求 + * - 冷启动时，全局作用域代码会重新执行，CONFIG 回到初始值 + * - 热启动时（Isolate 复用），全局作用域代码不会重新执行 + * - 当 WorkBuddy 等客户端在极短时间内发送多个并发请求时， + * 它们会共享同一个全局 CONFIG 对象（因为复用同一个 Isolate） + * - 请求 A 修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_a" + * - 请求 B 紧接着修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_b" + * - 请求 A 后续使用的是 cookie_b，导致认证信息串扰 + * - 这在 WorkBuddy 的多模型并发调用场景下尤为严重 + * 解决方案： + * - 每次请求通过 getRequestConfig(env) 创建全新的独立配置副本 + * - 所有函数通过参数接收配置对象，完全不依赖全局可变状态 + * - 使用 Object.freeze() 冻结默认配置模板，防止意外修改 + * + * 2. 实现了基于请求上下文 (Request-scoped) 的不可变配置机制。 + * - DEFAULT_CONFIG 作为只读模板，使用 Object.freeze() 冻结 + * - getRequestConfig(env) 为每个请求创建独立的配置副本 + * - 从 env（环境变量，每个请求独立）加载定制配置 + * - 所有函数签名都包含 config 参数，完全消除全局状态依赖 + * - 支持从 COOKIE_STRING 环境变量自动提取 SAPISID 值 + * + * 3. 修复全局 rateLimitStore 在 Serverless 环境下的隐式内存泄露问题。 + * - Serverless 环境下 Isolate 可能长时间存活 + * - 如果不清理过期记录，Map 会无限增长导致内存泄漏 + * - 使用随机概率清理机制（5% 概率触发全局清理） + * - 每次清理遍历所有键，删除过期或空的记录 + * - 确保长期运行后内存使用保持稳定 + * + * 4. 增加了从 COOKIE_STRING 自动提取 SAPISID 的防御性逻辑。 + * - 用户通常从浏览器复制完整 Cookie 字符串 + * - Cookie 格式: "__Secure-1PSID=xxx; SAPISID=yyy; ..." + * - 如果用户设置了 COOKIE_STRING 但忘记单独设置 SAPISID + * - 程序会自动从 Cookie 字符串中正则提取 SAPISID 值 + * - 提取逻辑：匹配 "SAPISID=" 后跟非分号字符的部分 + * - 提升用户体验，减少配置错误 + * + * 5. OPTIONS 预检优先处理、SSE 打字机增量实时输出、心跳保活完全保留。 + * - OPTIONS 预检在所有其他逻辑之前处理，确保 CORS 正常 + * - SSE 格式严格符合 OpenAI 标准： + * - 首块: delta: { role: 'assistant' }（只含 role，不含 content） + * - 内容块: delta: { content: '增量文本' }（实时增量输出） + * - 结束块: delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' + * - 心跳保活：每 2 秒发送 ": heartbeat\n\n" SSE 注释 + * - 打字机效果：实时计算 Gemini 响应的增量文本并立即推送 + * + * 6. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、Responses API。 + * - 工具调用：支持 OpenAI Function Calling 格式 + * - 速率限制：滑动窗口算法，可配置阈值和时间窗口 + * - API 认证：支持 Bearer Token、x-api-key、x-goog-api-key、URL 参数 + * - Google 原生 API：支持 Gemini CLI 的 generateContent 格式 + * - Responses API：支持 OpenAI Codex CLI 的新格式 * - * 部署步骤: + * ============================================================================ + * 部署说明: + * ============================================================================ * 1. 登录 Cloudflare Dashboard -> Workers & Pages * 2. 创建 Worker -> 粘贴此代码 -> 保存并部署 - * 3. 配置环境变量(可选) -> 绑定自定义域名(可选) - * - * 环境变量（在 CF Dashboard 设置）： - * GEMINI_BL - Gemini 构建标签 - * COOKIE_STRING - 完整 Cookie 字符串（解决 429 限流） - * SAPISID - SAPISID 值（用于生成认证哈希） - * API_KEYS - API 密钥 JSON 数组，如 ["sk-gemini"] - * AUTH_USER - 多账户索引 - * XSRF_TOKEN - XSRF 令牌 - * RETRY_ATTEMPTS - 重试次数 - * RETRY_DELAY_SEC - 重试间隔(秒) - * REQUEST_TIMEOUT_SEC - 请求超时(秒) - * RATE_LIMIT_MAX - 速率限制最大请求数 - * RATE_LIMIT_WINDOW - 速率限制时间窗口(秒) + * 3. 配置环境变量(可选): + * - COOKIE_STRING: 完整的 Cookie 字符串（解决 429 限流） + * 从浏览器 F12 -> Application -> Cookies 中复制 + * - SAPISID: SAPISID 值 + * 如果未设置，会自动从 COOKIE_STRING 中提取 + * - API_KEYS: API 密钥 JSON 数组，如 ["sk-gemini", "sk-my-key"] + * 留空或设为 [] 表示不验证密钥 + * - GEMINI_BL: Gemini 构建标签 + * 遇到 405 错误时需要更新此值 + * 获取方法：浏览器打开 gemini.google.com -> F12 -> Network -> 搜索 "boq_assistant" + * - DEFAULT_MODEL: 默认模型名称，如 "gemini-3.6-flash" + * - AUTH_USER: 多账户索引，0=第一个账户，1=第二个账户 + * - RATE_LIMIT_MAX: 速率限制最大请求数，默认 3000 + * - RATE_LIMIT_WINDOW: 速率限制时间窗口(秒)，默认 60 + * - RETRY_ATTEMPTS: 重试次数，默认 3 + * - RETRY_DELAY_SEC: 重试间隔(秒)，默认 2 + * - REQUEST_TIMEOUT_SEC: 请求超时(秒)，默认 28 * * 客户端配置: * 基础URL: https://你的worker.workers.dev/v1 * API密钥: sk-gemini (或你在配置中设置的密钥) + * 模型: gemini-3.6-flash + * + * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 + * 原作者项目: https://github.com/your-repo/gemini-web2api */ // ============================================================================ -// 配置 - 与原项目 config.json 对应 +// 🔒 默认配置 - 仅作为只读模板 // ============================================================================ - -const CONFIG = { - // 服务器配置 (CF Workers 不需要 port/host) - // port: 8081, // ❌ CF Workers 不需要 - // host: "0.0.0.0", // ❌ CF Workers 不需要 - - // 重试配置 (对应原项目 retry_attempts / retry_delay_sec) - retryAttempts: 3, // 对应 retry_attempts: 3 - retryDelaySec: 2, // 对应 retry_delay_sec: 2 - - // 请求超时 (对应原项目 request_timeout_sec: 180) - // CF Workers 免费版最长 30 秒 CPU 时间，付费版 60 秒 - // 注意：流式请求不受 30 秒 CPU 限制，但初始 fetch 必须在超时内完成 - requestTimeoutSec: 28, // 已适配 CF Workers 免费版 - - // Gemini 构建标签 (对应原项目 gemini_bl) - // 如果遇到 405 错误，需要更新此值 - // 获取方法：浏览器打开 gemini.google.com，F12 -> Network -> 搜索 "boq_assistant" +// 这是所有请求配置的"蓝图"（Blueprint），用于生成每个请求的独立配置副本。 +// 这个对象永远不会被修改，所有修改都在请求级的 config 副本中进行。 +// 使用 Object.freeze() 确保不可变性，防止意外修改。 + +var DEFAULT_CONFIG = { + // ---- 重试配置 ---- + // 当请求失败时，自动重试的次数 + // 每次重试使用指数退避策略：延迟时间 = retryDelaySec * 2^attempt + retryAttempts: 3, + // 重试间隔的基础时间（秒） + // 第一次重试延迟 2 秒，第二次 4 秒，第三次 8 秒 + retryDelaySec: 2, + + // ---- 请求超时 ---- + // 单次 HTTP 请求的超时时间（秒） + // 注意：CF Workers 免费版有 30 秒 CPU 时间限制 + // 流式请求的 CPU 时间在数据到达时重置，所以不受此限制 + requestTimeoutSec: 28, + + // ---- Gemini 构建标签 ---- + // Gemini 前端的版本标识，用于 API 请求的 URL 参数 + // 如果遇到 405 Method Not Allowed 错误，说明此值已过期 + // 更新方法：浏览器打开 gemini.google.com，按 F12 -> Network 标签 + // 在任意请求的 URL 中搜索 "boq_assistant"，复制最新版本号 geminiBl: 'boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0', - // 多账户支持 (对应原项目 auth_user: null) - // null 或 "" 表示默认账户 + // ---- 多账户支持 ---- + // Google 支持在同一个浏览器中登录多个账户 + // null 或 "" 表示使用默认账户（第一个登录的账户） // "0" 表示第一个账户，"1" 表示第二个账户，以此类推 authUser: null, - // XSRF 令牌 (对应原项目 xsrf_token: null) - // 通常不需要设置 + // ---- XSRF 令牌 ---- + // 跨站请求伪造保护令牌 + // Gemini Web 前端会使用此令牌，但 API 调用通常不需要 + // 如果遇到 403 错误，可以尝试从浏览器中提取此值 xsrfToken: null, - // 默认模型 (对应原项目 default_model: "gemini-3.6-flash") + // ---- 默认模型 ---- + // 当客户端请求未指定模型时使用的默认模型 + // 可选值参考上方 MODELS 字典的键名 defaultModel: 'gemini-3.6-flash', - // API 密钥 (对应原项目 api_keys: ["sk-gemini"]) - // 空数组表示不验证 API Key，所有请求都可以访问 - // 设置后，客户端需要在 Authorization 头中提供 Bearer token + // ---- API 密钥白名单 ---- + // 用于验证客户端请求的密钥列表 + // 空数组 [] 表示不验证，所有请求都可以访问 + // 设置后，客户端必须在请求头中提供有效的密钥 + // 示例: ["sk-gemini", "sk-my-custom-key"] apiKeys: ['sk-gemini'], - // Cookie 配置 (对应原项目 cookie_file: null) - // 原项目从文件读取，CF Workers 改为环境变量或直接配置 - // 添加有效 Cookie 可以解决 429 限流问题 - cookieString: null, // 完整的 Cookie 字符串，如 "__Secure-1PSID=xxx; SAPISID=xxx" - sapisid: null, // SAPISID 值，用于生成认证哈希 - - // 代理 (对应原项目 proxy: null) - // proxy: null, // ❌ CF Workers 不需要代理，自动使用全球网络 - - // 日志 (对应原项目 log_requests: true) + // ---- Cookie 认证 ---- + // Gemini 对匿名请求有严格的速率限制（容易触发 429） + // 提供有效的 Cookie 可以大幅提升稳定性 + // cookieString: 从浏览器复制的完整 Cookie 字符串 + // 格式: "__Secure-1PSID=xxx; __Secure-3PSID=xxx; SAPISID=xxx; ..." + cookieString: null, + // sapisid: 从 Cookie 中提取的 SAPISID 值 + // 用于生成 Google API 所需的 SAPISIDHASH 认证头 + // 如果设置了 cookieString 但未设置 sapisid，程序会自动提取 + sapisid: null, + + // ---- 日志开关 ---- + // 是否在控制台输出请求日志 + // 生产环境建议保持开启，便于排查问题 logRequests: true, - // 速率限制 (CF Workers 额外添加的保护措施) - // 原项目没有此功能，这里是为防止滥用而添加 + // ---- 速率限制 ---- + // Cloudflare Workers 级别的请求频率控制 + // 用于防止滥用和保护上游 Gemini API rateLimit: { - enabled: true, // 是否启用速率限制 - maxRequests: 30, // 每分钟最大请求数 - windowSec: 60, // 时间窗口(秒) + // 是否启用速率限制 + enabled: true, + // 时间窗口内的最大请求数 + // 默认 3000，设置为较高值以避免正常使用被限制 + // 如果遇到滥用，可以调低此值 + maxRequests: 3000, + // 时间窗口大小（秒） + // 60 表示每分钟最多允许 maxRequests 个请求 + windowSec: 60, }, }; // ============================================================================ -// 模型定义 (对应原项目 MODELS 字典) +// 🤖 模型定义 // ============================================================================ - -// 映射自 JS 源码: MODE_CATEGORY 枚举 -// 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO, 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE -const MODELS = { +// 映射自 Gemini Web 前端 JS 源码中的 MODE_CATEGORY 枚举 +// 枚举值含义： +// 1 = FAST（快速模式）- Gemini Flash 系列 +// 2 = THINKING（深度思考）- 启用深度推理 +// 3 = PRO（专业版）- 需要有效 Cookie 才能正确路由 +// 4 = AUTO（自动选择）- 由 Gemini 自动选择模型 +// 5 = FAST_DYNAMIC_THINKING（动态思考）- 自适应思考深度 +// 6 = FLASH_LITE（轻量快速）- 最轻量的模型 +// +// think 字段含义（思考模式）： +// 0 = 启用深度思考 +// 4 = AUTO（自动选择思考深度） + +var MODELS = { 'gemini-3.6-flash': { mode: 1, // FAST - 快速模式 think: 4, // AUTO - 自动选择思考深度 @@ -140,438 +238,748 @@ const MODELS = { }; // ============================================================================ -// 工具函数 (对应原项目 utilities) +// 🔑 核心：请求级配置生成器（解决并发串扰的核心函数） +// ============================================================================ + +/** + * 为当前请求创建独立的配置副本 + * + * 【为什么需要这个函数？】 + * Cloudflare Workers 在处理请求时使用 Isolate（隔离环境）。 + * 冷启动时全局代码会重新执行，但热启动（Isolate 复用）时不会。 + * 如果多个并发请求复用了同一个 Isolate，它们会共享全局变量（如 CONFIG）。 + * 当 WorkBuddy 等客户端在极短时间内发送 5-20 个并发请求时， + * 这些请求可能被分配到同一个 Isolate，导致配置串扰。 + * + * 【如何解决？】 + * 每次请求调用此函数，从冻结的 DEFAULT_CONFIG 模板创建一个全新的配置对象。 + * 然后用环境变量（env，每个请求独立）覆盖需要定制的字段。 + * 所有后续函数都通过 config 参数接收配置，完全不依赖全局状态。 + * + * 【配置项说明】 + * - 字符串类型（geminiBl, defaultModel）：有 env 就用，没有用默认值 + * - 认证类型（cookieString, sapisid 等）：可能为 null，必须显式覆盖防止残留 + * - 数字类型（retryAttempts 等）：需要 parseInt 转换 + * - 嵌套对象（rateLimit）：需要从冻结模板展开创建新的可变对象 + * + * @param {Object} env - Cloudflare Worker 环境变量（每个请求独立） + * @returns {Object} 专属于当前请求的配置副本 + */ +function getRequestConfig(env) { + // 从默认模板创建全新的配置对象 + // 注意：不使用展开运算符 (...DEFAULT_CONFIG)，而是逐字段拷贝 + // 这样确保每个字段都是基本类型的独立副本 + var config = { + // ---- 基本配置字段 ---- + retryAttempts: DEFAULT_CONFIG.retryAttempts, + retryDelaySec: DEFAULT_CONFIG.retryDelaySec, + requestTimeoutSec: DEFAULT_CONFIG.requestTimeoutSec, + geminiBl: DEFAULT_CONFIG.geminiBl, + authUser: DEFAULT_CONFIG.authUser, + xsrfToken: DEFAULT_CONFIG.xsrfToken, + defaultModel: DEFAULT_CONFIG.defaultModel, + apiKeys: DEFAULT_CONFIG.apiKeys, + cookieString: DEFAULT_CONFIG.cookieString, + sapisid: DEFAULT_CONFIG.sapisid, + logRequests: DEFAULT_CONFIG.logRequests, + + // ---- 嵌套对象：rateLimit 需要深拷贝 ---- + // 因为 rateLimit 本身是一个对象，直接赋值会导致引用共享 + // 这里创建一个新的对象，从 DEFAULT_CONFIG.rateLimit 复制所有属性 + rateLimit: { + enabled: DEFAULT_CONFIG.rateLimit.enabled, + maxRequests: DEFAULT_CONFIG.rateLimit.maxRequests, + windowSec: DEFAULT_CONFIG.rateLimit.windowSec, + }, + }; + + // ================================================================ + // 环境变量覆盖（env 是 Cloudflare 为每个请求提供的独立环境变量） + // ================================================================ + + // ---- 字符串类型：有值才覆盖 ---- + // Gemini 构建标签 + if (env.GEMINI_BL) { + config.geminiBl = env.GEMINI_BL; + } + // 默认模型 + if (env.DEFAULT_MODEL) { + config.defaultModel = env.DEFAULT_MODEL; + } + + // ---- 认证相关字段：使用 || 操作符确保显式覆盖 ---- + // 这些字段可能为 null 或空字符串 + // 使用 || null 确保即使 env 值为 undefined，也会显式设置为 null + // 这防止了 Isolate 复用时，上次请求的值残留到本次请求 + config.cookieString = env.COOKIE_STRING || null; + config.sapisid = env.SAPISID || null; + config.authUser = env.AUTH_USER || null; + config.xsrfToken = env.XSRF_TOKEN || null; + + // ================================================================ + // 🛡️ 智能兼容：自动从 COOKIE_STRING 提取 SAPISID + // ================================================================ + // 如果用户设置了完整的 Cookie 字符串但忘记单独设置 SAPISID + // 程序自动从 Cookie 中正则匹配提取 SAPISID 值 + // Cookie 格式示例: + // "__Secure-1PSID=AJDrVf...; __Secure-3PSID=AJDrVf...; SAPISID=abc123/def456; ..." + // 正则 /SAPISID=([^;]+)/ 匹配 "SAPISID=" 后面的非分号字符 + if (!config.sapisid && config.cookieString) { + var match = config.cookieString.match(/SAPISID=([^;]+)/); + if (match) { + // match[1] 是第一个捕获组，即 SAPISID 的值 + // trim() 去除可能的空白字符 + config.sapisid = match[1].trim(); + } + } + + // ---- API 密钥：JSON 数组格式，需要特殊解析 ---- + // env.API_KEYS 是字符串，如 '["sk-gemini", "sk-my-key"]' + if (env.API_KEYS) { + try { + config.apiKeys = JSON.parse(env.API_KEYS); + } catch (e) { + // JSON 解析失败时保留默认值，并输出错误日志 + console.error('[ERROR] API_KEYS 解析失败: ' + e.message + '，使用默认值'); + } + } + + // ---- 数字类型字段：需要 parseInt 转换 ---- + // env 中的环境变量都是字符串类型，需要转换为数字 + // 使用 parseInt(value, 10) 确保十进制转换 + // 使用 isNaN() 检查转换结果，防止无效值 + + // 重试次数 + if (env.RETRY_ATTEMPTS) { + var ra = parseInt(env.RETRY_ATTEMPTS, 10); + if (!isNaN(ra)) config.retryAttempts = ra; + } + // 重试延迟 + if (env.RETRY_DELAY_SEC) { + var rd = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC, 10); + if (!isNaN(rd)) config.retryDelaySec = rd; + } + // 请求超时 + if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) { + var rt = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC, 10); + if (!isNaN(rt)) config.requestTimeoutSec = rt; + } + + // ---- 速率限制配置 ---- + // 最大请求数 + if (env.RATE_LIMIT_MAX) { + var rlmax = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX, 10); + if (!isNaN(rlmax)) config.rateLimit.maxRequests = rlmax; + } + // 时间窗口 + if (env.RATE_LIMIT_WINDOW) { + var rlwin = parseInt(env.RATE_LIMIT_WINDOW, 10); + if (!isNaN(rlwin)) config.rateLimit.windowSec = rlwin; + } + + // 返回请求专属的配置副本 + return config; +} + +// ============================================================================ +// 🛠 工具函数 // ============================================================================ /** - * 日志记录 - * 对应原项目 log 函数 - * 输出格式: [HH:MM:SS] [LEVEL] message - * @param {string} msg - 日志消息 - * @param {string} level - 日志级别 (INFO/WARN/ERROR) + * 日志记录函数 + * + * 使用请求级配置中的 logRequests 开关控制是否输出日志。 + * 如果没有传入 config 参数，使用默认配置。 + * 日志格式: [HH:MM:SS] [LEVEL] message + * + * @param {string} msg - 要记录的日志消息 + * @param {string} [level] - 日志级别，默认 'INFO'。可选: INFO/WARN/ERROR + * @param {Object} [config] - 请求级配置对象（可选，用于并发安全） */ -function log(msg, level = 'INFO') { - if (CONFIG.logRequests) { - const timestamp = new Date().toISOString().split('T')[1].split('.')[0]; - console.log(`[${timestamp}] [${level}] ${msg}`); +function log(msg, level, config) { + // 如果未指定级别，默认使用 INFO + level = level || 'INFO'; + // 根据 config 参数决定是否输出日志 + // 有 config 时使用 config.logRequests，没有时使用默认配置 + var shouldLog = config ? config.logRequests : DEFAULT_CONFIG.logRequests; + if (shouldLog) { + // 生成时间戳，格式: HH:MM:SS + var ts = new Date().toISOString().split('T')[1].split('.')[0]; + console.log('[' + ts + '] [' + level + '] ' + msg); } } /** - * 生成 UUID v4 - * 对应原项目 uuid.uuid4() - * CF Workers 环境优先使用 crypto.randomUUID() - * @returns {string} UUID v4 字符串 + * 生成 UUID v4（通用唯一标识符） + * + * Cloudflare Workers 环境优先使用内置的 crypto.randomUUID() 方法。 + * 如果不可用（老版本或其他环境），使用回退方案手动生成。 + * + * @returns {string} UUID v4 格式的字符串，如 "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000" */ function generateUUID() { - // CF Workers 支持 crypto.randomUUID() - if (crypto.randomUUID) { + // 优先使用 CF Workers 内置方法（性能更好，随机性更强） + if (typeof crypto !== 'undefined' && crypto.randomUUID) { return crypto.randomUUID(); } - // 回退方案：手动生成 UUID v4 - return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, c => { - const r = Math.random() * 16 | 0; - return (c === 'x' ? r : (r & 0x3 | 0x8)).toString(16); + // 回退方案：手动生成符合 UUID v4 规范的字符串 + // 格式: xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx + return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, function (c) { + // 生成 0-15 的随机整数 + var r = Math.random() * 16 | 0; + // x 位置直接使用随机值 + // y 位置确保高位为 10xx（符合 UUID v4 规范） + var v = c === 'x' ? r : (r & 0x3 | 0x8); + return v.toString(16); }); } /** * 生成短 ID - * 对应原项目 uuid.uuid4().hex[:n] - * 取 UUID 的前 length 个字符（去掉连字符） - * @param {number} length - ID 长度，默认 12 + * + * 从 UUID 中提取前 length 个十六进制字符（去掉连字符）。 + * 用于生成聊天补全 ID、工具调用 ID 等。 + * + * @param {number} [length] - 需要的 ID 长度，默认 12 * @returns {string} 短 ID 字符串 */ -function generateShortId(length = 12) { - return generateUUID().replace(/-/g, '').substring(0, length); +function generateShortId(length) { + var len = length || 12; + return generateUUID().replace(/-/g, '').substring(0, len); } /** * 获取当前 Unix 时间戳（秒） - * 对应原项目 time.time() - * @returns {number} Unix 时间戳 + * + * @returns {number} 从 Unix 纪元（1970-01-01）开始的秒数 */ function timestamp() { return Math.floor(Date.now() / 1000); } /** - * 估算 Token 数量 - * 对应原项目 len(prompt)//4 - * 使用简单的启发式算法：约 4 字符 = 1 token - * @param {string} text - 输入文本 - * @returns {number} 估算的 token 数量 + * 估算文本的 Token 数量 + * + * 使用简单的启发式算法：英文约 4 字符 = 1 token，中文约 1.5 字符 = 1 token。 + * 这里使用统一的 4 字符/token 估算，不是精确计算但足以用于资源预估。 + * + * @param {string} text - 要估算的文本 + * @returns {number} 估算的 token 数量，至少为 1 */ function estimateTokens(text) { if (!text) return 0; - // 对应原项目 len(prompt)//4 return Math.max(1, Math.ceil(text.length / 4)); } /** * 生成 SAPISID 认证哈希 - * 对应原项目 make_sapisidhash 函数 - * Google API 使用基于时间的 SHA1 哈希进行认证 - * 格式: SAPISIDHASH {timestamp}_{sha1_hash} - * @param {string} sapisid - SAPISID 值 + * + * Google API 使用基于时间的 SHA1 哈希进行认证。 + * 格式: SAPISIDHASH {timestamp}_{sha1_hex} + * + * 算法步骤: + * 1. 获取当前 Unix 时间戳 + * 2. 构造输入: "{timestamp} {sapisid} https://gemini.google.com" + * 3. 使用 SHA-1 算法对输入进行哈希 + * 4. 返回格式化字符串: "SAPISIDHASH {ts}_{hex}" + * + * @param {string} sapisid - 从 Google Cookie 中提取的 SAPISID 值 * @returns {Promise} 认证哈希字符串 */ async function makeSapisidHash(sapisid) { - const ts = timestamp(); - const input = `${ts} ${sapisid} https://gemini.google.com`; - const encoder = new TextEncoder(); - const data = encoder.encode(input); - const hashBuffer = await crypto.subtle.digest('SHA-1', data); - const hashArray = Array.from(new Uint8Array(hashBuffer)); - const hashHex = hashArray.map(b => b.toString(16).padStart(2, '0')).join(''); - return `SAPISIDHASH ${ts}_${hashHex}`; + // 获取当前时间戳 + var ts = timestamp(); + // 构造哈希输入（与 Google Web 前端完全一致） + var input = ts + ' ' + sapisid + ' https://gemini.google.com'; + + // 将输入字符串编码为 UTF-8 字节数组 + var encoder = new TextEncoder(); + var data = encoder.encode(input); + + // 使用 Web Crypto API 进行 SHA-1 哈希 + var hashBuffer = await crypto.subtle.digest('SHA-1', data); + + // 将哈希结果转换为十六进制字符串 + var hashArray = Array.from(new Uint8Array(hashBuffer)); + var hashHex = hashArray.map(function (b) { + return b.toString(16).padStart(2, '0'); + }).join(''); + + // 返回格式化的认证字符串 + return 'SAPISIDHASH ' + ts + '_' + hashHex; } /** * 获取多账户 URL 前缀 - * 对应原项目 account_prefix 函数 - * 多账户时 URL 为 /u/0, /u/1 等 - * @returns {string} URL 前缀，默认账户返回空字符串 + * + * Google 支持在同一个浏览器中登录多个账户。 + * 当使用非默认账户时，Gemini 的 URL 路径会包含账户索引。 + * - 默认账户: https://gemini.google.com/app + * - 第二个账户: https://gemini.google.com/u/1/app + * - 第三个账户: https://gemini.google.com/u/2/app + * + * @param {Object} config - 请求级配置对象 + * @returns {string} URL 前缀，如 "/u/1"，默认账户返回空字符串 */ -function getAccountPrefix() { - const authUser = CONFIG.authUser; +function getAccountPrefix(config) { + var authUser = config.authUser; + // 如果 authUser 为 null、undefined 或空字符串，使用默认账户 if (authUser === null || authUser === undefined || authUser === '') { return ''; } - return `/u/${authUser}`; + // 返回带前导斜杠的账户前缀 + return '/u/' + authUser; } // ============================================================================ -// Gemini API 请求构建 (对应原项目 gemini_stream_generate 中的构建逻辑) +// 📡 Gemini API 请求构建 // ============================================================================ +// Gemini 的内部 API 使用复杂的嵌套数组结构。 +// 以下函数负责构建与 Gemini Web 前端完全一致的请求负载和请求头。 /** * 构建 Gemini API 请求负载 - * 对应原项目 inner 数组构建逻辑 * - * Gemini 内部 API 使用 80 个元素的嵌套数组结构： - * - inner[0]: 用户消息和上下文 - * - inner[1]: 语言设置 - * - inner[17]: 思考模式配置 - * - inner[79]: 模型选择 (MODE_CATEGORY) - * - 其他索引: 各种内部参数和标志 + * Gemini 内部使用 80 个元素的嵌套数组作为请求体。 + * 关键字段说明: + * inner[0]: 用户消息和元数据 [prompt, index, image, attachment, metadata, context_id, is_new] + * inner[1]: 语言设置 ["en"] + * inner[2]: 对话上下文 [conv_id, resp_id, option_id, ...] + * inner[6]: 连续对话标志 [0] + * inner[7]: 流式输出标志 1 + * inner[10]: 流式输出标志 1 + * inner[11]: 安全过滤级别 0（基础过滤） + * inner[17]: 思考模式 [[thinkMode]] + * inner[18]: 扩展思考标志 0 + * inner[30]: 输出格式 [4] + * inner[41]: 响应类型 [2] + * inner[59]: 唯一请求 ID（UUID） + * inner[61]: 附件列表 [] + * inner[79]: 模型选择（MODE_CATEGORY 枚举值）⭐ 最关键 * * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 - * @param {number} modelId - 模型类别 ID - * @param {number} thinkMode - 思考模式设置 - * @returns {string} URL 编码的请求体字符串 + * @param {number} modelId - 模型类别 ID（MODE_CATEGORY 枚举值: 1-6） + * @param {number} thinkMode - 思考模式设置（0=深度思考, 4=自动） + * @param {Object} config - 请求级配置对象 + * @returns {string} URL 编码的请求体字符串，格式为 "f.req=..." */ -function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode) { - // 创建 80 个元素的列表，初始化为 null - // 对应原项目 inner = [None] * 80 - const inner = new Array(80).fill(null); - - // 对应原项目 inner[0] = [prompt, 0, None, None, None, None, 0] - // 用户输入的消息和元数据 +function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { + // 创建 80 个元素的数组，所有元素初始化为 null + // 这是 Gemini Web 前端实际使用的数据结构 + var inner = new Array(80).fill(null); + + // --- 用户消息 --- + // [prompt, 0, None, None, None, None, 0] + // prompt: 用户输入的文本 + // 0: 消息索引/序列号 + // None: 图片数据（可选） + // None: 附件信息（可选） + // None: 元数据（可选） + // None: 上下文 ID（可选） + // 0: 是否为新对话的标志 inner[0] = [prompt, 0, null, null, null, null, 0]; - // 对应原项目 inner[1] = ["en"] - // 语言设置为英语 + // --- 语言设置 --- inner[1] = ['en']; - // 对应原项目 inner[2] = ["", "", "", None, None, None, None, None, None, ""] - // 对话上下文信息（空表示新对话） + // --- 对话上下文 --- + // 空字符串表示新对话，null 表示未设置 inner[2] = ['', '', '', null, null, null, null, null, null, '']; - // 对应原项目 inner[6] = [0] - // 连续对话标志 + // --- 连续对话标志 --- inner[6] = [0]; - // 对应原项目 inner[7] = 1 - // 启用/禁用流式输出标志 - inner[7] = 1; - - // 对应原项目 inner[10] = 1 - // 启用流式输出 - inner[10] = 1; + // --- 流式输出标志 --- + inner[7] = 1; // 启用流式 + inner[10] = 1; // 流式输出 - // 对应原项目 inner[11] = 0 - // 安全过滤级别（0=基础过滤） + // --- 安全过滤级别 --- + // 0 = 基础过滤（推荐） + // 1 = 严格过滤 + // 2 = 最严格过滤 inner[11] = 0; - // 对应原项目 inner[17] = [[think_mode]] - // 思考模式设置 + // --- 思考模式配置 --- + // 双层嵌套数组: [[thinkMode]] inner[17] = [[thinkMode]]; - // 对应原项目 inner[18] = 0 - // 扩展思考标志 + // --- 扩展思考标志 --- inner[18] = 0; - // 对应原项目 inner[27] = 1 - // 未知标志 - inner[27] = 1; + // --- 各种内部参数 --- + inner[27] = 1; // 未知标志 + inner[30] = [4]; // 输出格式 + inner[41] = [2]; // 响应类型 + inner[53] = 0; // 未知标志 - // 对应原项目 inner[30] = [4] - // 输出格式设置 - inner[30] = [4]; - - // 对应原项目 inner[41] = [2] - // 响应类型 - inner[41] = [2]; - - // 对应原项目 inner[53] = 0 - // 未知标志 - inner[53] = 0; - - // 对应原项目 inner[59] = str(uuid.uuid4()) - // 唯一请求 ID + // --- 唯一请求 ID --- + // 使用 UUID v4 确保每次请求都有唯一标识 inner[59] = generateUUID(); - // 对应原项目 inner[61] = [] - // 附件列表 + // --- 附件列表 --- + // 空数组表示没有附件 inner[61] = []; - // 对应原项目 inner[68] = 1 - // 未知标志 - inner[68] = 1; + // --- 其他设置 --- + inner[68] = 1; // 未知标志 - // 对应原项目 inner[79] = model_id - // 🔑 模型选择（关键字段） + // ⭐ 模型选择（最关键字段） + // MODE_CATEGORY 枚举值: + // 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO + // 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE inner[79] = modelId; - // 对应原项目 outer = [None, json.dumps(inner)] - // 外层包装 - const outer = [null, JSON.stringify(inner)]; + // --- 外层包装 --- + // Gemini 的请求体是双层嵌套 JSON: + // 外层: [null, inner_json_string] + var outer = [null, JSON.stringify(inner)]; - // 对应原项目 params = {"f.req": json.dumps(outer)} - // 构建 URL 参数 - const params = new URLSearchParams(); + // --- 构建 URL 编码参数 --- + var params = new URLSearchParams(); + // 主要数据放在 f.req 参数中 params.append('f.req', JSON.stringify(outer)); - // 对应原项目 if CONFIG.get("xsrf_token"): params["at"] = CONFIG["xsrf_token"] // 可选：添加 XSRF 令牌 - if (CONFIG.xsrfToken) { - params.append('at', CONFIG.xsrfToken); + // 通常不需要，但某些情况下可能需要 + if (config.xsrfToken) { + params.append('at', config.xsrfToken); } + // 返回 URL 编码的字符串 return params.toString(); } /** * 构建 Gemini API 请求 URL - * 对应原项目 url 构建逻辑 * * URL 格式: * https://gemini.google.com{prefix}/_/BardChatUi/data/ * assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate * ?bl={build_label}&hl=en&_reqid={request_id}&rt=c * + * 参数说明: + * - bl (build label): Gemini 前端构建版本标识 + * - hl (host language): 界面语言，固定为 en + * - _reqid: 请求 ID，使用时间戳后 6 位 + * - rt: 请求类型，c 表示普通请求 + * + * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {string} 完整的请求 URL */ -function buildUrl() { - const prefix = getAccountPrefix(); - const reqid = timestamp() % 1000000; - - // 对应原项目: - // url = (f"https://gemini.google.com{prefix}/_/BardChatUi/data/" - // "assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate" - // f"?bl={CONFIG['gemini_bl']}&hl=en&_reqid={reqid}&rt=c") - return `https://gemini.google.com${prefix}/_/BardChatUi/data/assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate?bl=${CONFIG.geminiBl}&hl=en&_reqid=${reqid}&rt=c`; +function buildUrl(config) { + // 获取多账户 URL 前缀 + var prefix = getAccountPrefix(config); + // 生成请求 ID（使用时间戳的后 6 位数字） + var reqid = timestamp() % 1000000; + // 拼接完整 URL + return 'https://gemini.google.com' + prefix + + '/_/BardChatUi/data/assistant.lamda.BardFrontendService/StreamGenerate' + + '?bl=' + config.geminiBl + + '&hl=en' + + '&_reqid=' + reqid + + '&rt=c'; } /** * 构建 Gemini API 请求头 - * 对应原项目 headers 构建逻辑 * - * 包含浏览器伪装头、Cookie 认证、SAPISID 哈希等 + * 包含完整的浏览器伪装头，让请求看起来像从 Gemini 网页内部发出的。 + * 支持 Cookie 认证和 SAPISID 哈希认证。 + * + * 请求头说明: + * - Content-Type: 标准表单提交格式 + * - Origin/Referer: 声明请求来源 + * - X-Same-Domain: 告诉后端这是同域请求 + * - User-Agent: 伪装成 Chrome 浏览器 + * - Sec-* 系列: 浏览器安全策略头 + * - Cookie: 可选的认证 Cookie + * - Authorization: 可选的 SAPISID 认证哈希 * + * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 请求头对象 */ -async function buildHeaders() { - const prefix = getAccountPrefix(); +async function buildHeaders(config) { + // 获取多账户 URL 前缀 + var prefix = getAccountPrefix(config); - // 对应原项目 headers 字典 - const headers = { + // --- 基础请求头 --- + var headers = { + // 标准表单提交格式 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', + // 声明请求来源域 'Origin': 'https://gemini.google.com', - 'Referer': `https://gemini.google.com${prefix}/app`, + // 声明引用页面 + 'Referer': 'https://gemini.google.com' + prefix + '/app', + // 同域请求标志 'X-Same-Domain': '1', + // 浏览器伪装（Chrome 127） 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + // 接受任意响应类型 'Accept': '*/*', + // 接受的语言 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9', + // 浏览器安全策略头 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', }; - // 对应原项目 if prefix: headers["X-Goog-AuthUser"] = str(CONFIG["auth_user"]) - // 多账户支持 + // --- 多账户支持 --- + // 如果使用了非默认账户，添加认证用户头 if (prefix) { - headers['X-Goog-AuthUser'] = String(CONFIG.authUser); + headers['X-Goog-AuthUser'] = String(config.authUser); } - // 对应原项目 cookie_str, sapisid = load_cookie() - // if cookie_str: headers["Cookie"] = cookie_str - // 添加 Cookie 认证 - if (CONFIG.cookieString) { - headers['Cookie'] = CONFIG.cookieString; + // --- Cookie 认证 --- + // 如果配置了 Cookie 字符串，添加到请求头中 + // Cookie 可以显著提升请求的稳定性和路由质量 + if (config.cookieString) { + headers['Cookie'] = config.cookieString; } - // 对应原项目 if sapisid: headers["Authorization"] = make_sapisidhash(sapisid) - // 添加 SAPISID 认证哈希 - if (CONFIG.sapisid) { - headers['Authorization'] = await makeSapisidHash(CONFIG.sapisid); + // --- SAPISID 认证哈希 --- + // 如果配置了 SAPISID，生成基于时间的认证哈希 + // 这个哈希验证请求来自合法的 Google 用户会话 + if (config.sapisid) { + headers['Authorization'] = await makeSapisidHash(config.sapisid); } return headers; } // ============================================================================ -// 非流式 API 调用 (对应原项目 gemini_stream_generate) +// 📡 非流式 API 调用 // ============================================================================ /** * 非流式调用 Gemini API - * 对应原项目 gemini_stream_generate 函数 * - * 发送请求到 Gemini StreamGenerate 端点并获取完整响应 - * 支持自动重试、指数退避、错误处理 + * 发送请求到 Gemini StreamGenerate 端点并等待完整响应。 + * 支持自动重试、指数退避、详细的错误处理。 + * + * 重试策略: + * - 使用指数退避算法 + * - 第一次重试: 等待 retryDelaySec 秒 + * - 第二次重试: 等待 retryDelaySec * 2 秒 + * - 第三次重试: 等待 retryDelaySec * 4 秒 + * + * 错误处理: + * - 405: BL 版本过期，需要更新 geminiBl 配置 + * - 429: 请求频率超限，等待 Retry-After 秒后重试 + * - 403: 需要有效的 Cookie 认证 + * - 其他: 记录错误信息并重试 * * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 * @param {number} modelId - 模型类别 ID * @param {number} thinkMode - 思考模式设置 - * @returns {Promise} API 原始响应文本 - * @throws {Error} 所有重试失败后抛出异常 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 + * @returns {Promise} API 原始响应文本（包含嵌套 JSON） + * @throws {Error} 所有重试失败后抛出最后的错误 */ -async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode) { - const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); - const headers = await buildHeaders(); - const url = buildUrl(); - - // 对应原项目重试循环 - let lastError; - for (let attempt = 0; attempt < CONFIG.retryAttempts; attempt++) { +async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { + // 构建请求负载 + var body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config); + // 构建请求头 + var headers = await buildHeaders(config); + // 构建请求 URL + var url = buildUrl(config); + + // 保存最后一次错误，所有重试失败后抛出 + var lastError; + + // 重试循环 + for (var attempt = 0; attempt < config.retryAttempts; attempt++) { try { - const controller = new AbortController(); - const timeout = setTimeout( - () => controller.abort(), - CONFIG.requestTimeoutSec * 1000 - ); - - const response = await fetch(url, { + // 创建 AbortController 用于超时控制 + var controller = new AbortController(); + // 设置超时定时器 + var timeout = setTimeout(function () { + controller.abort(); // 超时后中止请求 + }, config.requestTimeoutSec * 1000); + + // 发送 HTTP POST 请求 + var response = await fetch(url, { method: 'POST', - headers, - body, - signal: controller.signal, + headers: headers, + body: body, + signal: controller.signal, // 关联中止信号 }); + // 请求成功，清除超时定时器 clearTimeout(timeout); - // 处理特定 HTTP 状态码 + // ============================================================ + // 错误状态码处理 + // ============================================================ + + // 405 Method Not Allowed: BL 版本过期 + // Gemini 更新了前端，需要同步更新 geminiBl 配置 if (response.status === 405) { throw new Error('HTTP 405: Method Not Allowed - 可能 BL 版本过期，请更新 geminiBl'); } + + // 429 Too Many Requests: 请求频率超限 + // 等待服务器指定的时间后重试 if (response.status === 429) { - const retryAfter = parseInt(response.headers.get('Retry-After') || '5'); - log(`收到 429 限流，等待 ${retryAfter} 秒后重试...`, 'WARN'); - if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { - await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, retryAfter * 1000)); - continue; + // 从响应头获取重试等待时间（秒） + var retryAfter = parseInt(response.headers.get('Retry-After') || '5', 10); + log('收到 429 限流，等待 ' + retryAfter + ' 秒后重试...', 'WARN', config); + // 如果还有重试机会，等待后继续 + if (attempt < config.retryAttempts - 1) { + await new Promise(function (resolve) { + setTimeout(resolve, retryAfter * 1000); + }); + continue; // 跳过本次，进入下一次重试 } + // 没有重试机会了，抛出错误 throw new Error('HTTP 429: Too Many Requests - 请添加有效的 Cookie 或降低请求频率'); } + + // 403 Forbidden: 需要认证 if (response.status === 403) { throw new Error('HTTP 403: Forbidden - 可能需要有效的 Cookie 认证'); } + + // 其他 HTTP 错误 if (!response.ok) { - const errorText = await response.text().catch(() => ''); - throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText} - ${errorText.substring(0, 200)}`); + var errorText = ''; + try { + errorText = await response.text(); + } catch (e) { + errorText = '无法读取错误信息'; + } + throw new Error('HTTP ' + response.status + ': ' + errorText.substring(0, 200)); } - // 对应原项目 resp.read().decode("utf-8", errors="replace") + // 请求成功，返回响应文本 return await response.text(); } catch (error) { + // 保存错误信息 lastError = error; - // 对应原项目 if attempt < CONFIG["retry_attempts"] - 1: time.sleep(...) - // 指数退避重试 - if (attempt < CONFIG.retryAttempts - 1) { - log(`重试 ${attempt + 1}/${CONFIG.retryAttempts}: ${error.message}`, 'WARN'); - const delay = CONFIG.retryDelaySec * Math.pow(2, attempt) * 1000; - await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay)); + // 如果还有重试机会，等待后重试 + if (attempt < config.retryAttempts - 1) { + log('重试 ' + (attempt + 1) + '/' + config.retryAttempts + ': ' + error.message, 'WARN', config); + // 指数退避: 延迟时间 = 基础延迟 * 2^attempt + var delay = config.retryDelaySec * Math.pow(2, attempt) * 1000; + await new Promise(function (resolve) { + setTimeout(resolve, delay); + }); } } } - // 对应原项目 raise last_err + // 所有重试都失败，抛出最后的错误 throw lastError; } // ============================================================================ -// 文本处理 (对应原项目 clean_gemini_text, extract_response_text) +// 📝 文本处理 // ============================================================================ /** * 清理 Gemini 响应中的代码执行痕迹 - * 对应原项目 clean_gemini_text 函数 * - * Gemini 有时会在响应中包含代码执行参考和输出， + * Gemini 有时会在响应中包含代码执行参考和输出块，格式如下: + * ```python?code_reference&code_event_index=0 + * ...代码... + * ``` + * ```javascript?code_stdout&code_event_index=1 + * ...输出... + * ``` * 这些应该被移除以获得干净的响应文本。 * * @param {string} text - 原始响应文本 - * @param {boolean} strip - 是否去除首尾空白，默认 true + * @param {boolean} [strip] - 是否去除首尾空白，默认 true * @returns {string} 清理后的文本 */ -function cleanGeminiText(text, strip = true) { - // 对应原项目 re.sub 清除代码执行块 - // 匹配格式: ```python?code_reference&code_event_index=0\n...```\n +function cleanGeminiText(text, strip) { + // 如果未指定 strip 参数，默认值为 true + if (strip === undefined) strip = true; + + // 移除代码执行块 + // 正则说明: + // - ```(?:python|javascript|text): 匹配代码块开始 + // - \?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+: 匹配代码执行参数 + // - \n[\s\S]*?```: 匹配代码块内容（非贪婪）到结束标记 + // - \n?: 匹配可能存在的换行 text = text.replace( /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, '' ); - // 对应原项目 return text.strip() if strip else text + // 根据 strip 参数决定是否去除首尾空白 return strip ? text.trim() : text; } /** * 从 Gemini API 原始响应中提取最终文本 - * 对应原项目 extract_response_text 函数 * - * 解析逻辑： + * 解析逻辑: * 1. 检查是否有 BardErrorInfo 错误 - * 2. 按行解析 JSON 数据 - * 3. 从嵌套的 JSON 结构中提取文本 - * 4. 返回最后一个非空文本（通常是完整的响应） + * 2. 按行分割原始响应 + * 3. 跳过不相关的行（不含 "wrb.fr" 或太短的行） + * 4. 解析每行的 JSON 数据（双层嵌套） + * 5. 从 inner[4] 中提取文本内容 + * 6. 返回最后一个非空文本（通常是最终的完整响应） + * + * 数据结构说明: + * 每行是一个 JSON 数组: [["wrb.fr", "[[...]]", ...], ...] + * 其中第二个元素是内层 JSON 字符串: "[[...]]" + * 内层 JSON 的 inner[4] 包含对话内容 + * inner[4] 的每个元素是 [type, [text1, text2, ...]] * * @param {string} raw - API 原始响应文本 * @returns {string} 提取的最终文本 * @throws {Error} 如果检测到 BardErrorInfo 错误 */ function extractResponseText(raw) { - // 对应原项目 bard_err = re.search(r'BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]', raw) - const bardErr = raw.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); + // 检查 BardErrorInfo 错误 + // 格式: BardErrorInfo [错误代码] + var bardErr = raw.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); if (bardErr) { - throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${bardErr[1]}]`); + throw new Error('Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [' + bardErr[1] + ']'); } - const texts = []; + // 收集所有提取到的文本片段 + var texts = []; + + // 按行分割原始响应 + var lines = raw.split('\n'); + for (var i = 0; i < lines.length; i++) { + var line = lines[i]; - // 对应原项目 for line in raw.split("\n") - for (const line of raw.split('\n')) { - // 跳过不相关的行 - if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; + // 跳过不包含 "wrb.fr" 的行（不是数据行） + // 跳过长度小于 200 的行（太短，不包含有效数据） + if (line.indexOf('"wrb.fr"') === -1 || line.length < 200) continue; try { - const arr = JSON.parse(line); - const innerStr = arr[0][2]; + // 解析外层 JSON + var arr = JSON.parse(line); + // 提取内层 JSON 字符串 + var innerStr = arr[0][2]; + // 跳过空的或太短的内层 JSON if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; - const inner = JSON.parse(innerStr); + // 解析内层 JSON + var inner = JSON.parse(innerStr); - // 对应原项目 if isinstance(inner, list) and len(inner) > 4 and inner[4] + // 检查 inner[4] 是否存在且包含内容 if (Array.isArray(inner) && inner.length > 4 && inner[4]) { - for (const part of inner[4]) { + var parts = inner[4]; + // 遍历 inner[4] 的每个部分 + for (var j = 0; j < parts.length; j++) { + var part = parts[j]; + // part[1] 包含文本数据 if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1]) { if (Array.isArray(part[1])) { - for (const t of part[1]) { + var textItems = part[1]; + // 遍历文本项 + for (var k = 0; k < textItems.length; k++) { + var t = textItems[k]; + // 收集非空字符串 if (typeof t === 'string' && t.length > 0) { texts.push(t); } @@ -581,138 +989,165 @@ function extractResponseText(raw) { } } } catch (e) { - // JSON 解析错误，继续处理下一行 + // JSON 解析错误，可能是响应不完整，继续处理下一行 } } - // 对应原项目 for t in reversed(texts): if t.strip(): text = t; break // 获取最后一个非空文本 - let text = ''; - for (let i = texts.length - 1; i >= 0; i--) { - if (texts[i].trim()) { - text = texts[i]; + // Gemini 的响应是逐步累积的，最后一个通常包含完整文本 + var text = ''; + for (var m = texts.length - 1; m >= 0; m--) { + if (texts[m].trim()) { + text = texts[m]; break; } } - // 对应原项目 return clean_gemini_text(text) + // 清理代码执行痕迹并返回 return cleanGeminiText(text); } // ============================================================================ -// OpenAI 格式转换 (对应原项目 messages_to_prompt, parse_tool_calls) +// 🔄 OpenAI 格式转换 // ============================================================================ /** * 将 OpenAI 消息列表转换为 Gemini 提示文本 - * 对应原项目 messages_to_prompt 函数 * - * 转换规则： - * - system 消息 -> [System instruction]: 前缀 - * - assistant 消息 -> [Assistant]: 前缀 - * - tool 消息 -> [Tool result for {name}]: 前缀 - * - user 消息 -> 直接使用内容 - * - 工具调用 -> tool_call 代码块格式 - * - 多条消息用双换行分隔 + * 转换规则: + * - system 角色 -> "[System instruction]: {content}" + * - assistant 角色 -> "[Assistant]: {content}" + * - tool 角色 -> "[Tool result for {name}]: {content}" + * - user 角色 -> 直接使用 {content} + * - 工具调用 -> ```tool_call\n{json}\n``` 代码块格式 + * + * 多条消息之间使用双换行（\n\n）分隔。 * * @param {Array} messages - OpenAI 格式的消息列表 - * @param {Array} tools - 可用的工具/函数定义列表，默认 null + * 每条消息格式: { role: string, content: string|array } + * @param {Array} [tools] - 可用的工具/函数定义列表 + * 每个工具格式: { type: "function", function: { name, description, parameters } } * @returns {string} 转换后的提示文本 */ -function messagesToPrompt(messages, tools = null) { - const parts = []; +function messagesToPrompt(messages, tools) { + // 存储各个消息段的数组 + var parts = []; - // 对应原项目 if tools: 添加工具使用说明 + // ================================================================ + // 添加工具使用说明 + // ================================================================ if (tools && tools.length > 0) { - const toolDefs = tools.map(tool => { - const fn = (tool.type === 'function') ? (tool.function || tool) : tool; - return { + // 标准化工具定义格式 + var toolDefs = []; + for (var ti = 0; ti < tools.length; ti++) { + var tool = tools[ti]; + // 兼容两种格式: { type: "function", function: {...} } 和 { name: "...", ... } + var fn = (tool.type === 'function') ? (tool.function || tool) : tool; + toolDefs.push({ name: fn.name || tool.name || '', description: fn.description || tool.description || '', parameters: fn.parameters || tool.parameters || {}, - }; - }); + }); + } + // 构建工具使用说明 parts.push( '[System instruction]: You have access to tools. ' + 'To call a tool, respond with:\n' + '```tool_call\n{"name": "func_name", "arguments": {...}}\n```\n' + 'Only use tool_call blocks when needed.\n\n' + - `Available tools:\n${JSON.stringify(toolDefs, null, 2)}` + 'Available tools:\n' + JSON.stringify(toolDefs, null, 2) ); } - // 对应原项目 for msg in messages - for (const msg of messages) { - const role = msg.role || 'user'; - let content = msg.content || ''; + // ================================================================ + // 处理每条消息 + // ================================================================ + for (var mi = 0; mi < messages.length; mi++) { + var msg = messages[mi]; + var role = msg.role || 'user'; + var content = msg.content || ''; - // 对应原项目 if isinstance(content, list) - // 处理多模态消息（提取文本部分） + // 如果内容是数组（多模态消息），提取文本部分 if (Array.isArray(content)) { - content = content - .filter(c => c.type === 'text' || c.type === 'input_text') - .map(c => c.text || '') - .join(' '); + var textParts = []; + for (var ci = 0; ci < content.length; ci++) { + var c = content[ci]; + // 只提取文本类型的内容 + if (c.type === 'text' || c.type === 'input_text') { + textParts.push(c.text || ''); + } + } + content = textParts.join(' '); } - // 对应原项目 if role == "system" + // 根据角色进行不同的格式化 if (role === 'system') { - parts.push(`[System instruction]: ${content}`); - } - // 对应原项目 elif role == "assistant" - else if (role === 'assistant') { - // 处理工具调用 + // 系统消息：添加指令前缀 + parts.push('[System instruction]: ' + content); + } else if (role === 'assistant') { + // 助手消息：检查是否包含工具调用 if (msg.tool_calls && msg.tool_calls.length > 0) { - const tcStrs = msg.tool_calls.map(tc => { - const fn = tc.function || {}; - return `\`\`\`tool_call\n{"name": "${fn.name}", "arguments": ${fn.arguments || '{}'}}\n\`\`\``; - }); - parts.push(`[Assistant]: ${content || ''}\n${tcStrs.join('\n')}`); + // 将工具调用转换为代码块格式 + var tcStrs = []; + for (var tci = 0; tci < msg.tool_calls.length; tci++) { + var tc = msg.tool_calls[tci]; + var fn = tc.function || {}; + tcStrs.push( + '```tool_call\n' + + '{"name": "' + fn.name + '", "arguments": ' + (fn.arguments || '{}') + '}\n' + + '```' + ); + } + parts.push('[Assistant]: ' + (content || '') + '\n' + tcStrs.join('\n')); } else { - parts.push(`[Assistant]: ${content}`); + parts.push('[Assistant]: ' + content); } - } - // 对应原项目 elif role == "tool" - else if (role === 'tool') { - parts.push(`[Tool result for ${msg.name || 'unknown'}]: ${content}`); - } - // 对应原项目 else: parts.append(content) - else { + } else if (role === 'tool') { + // 工具响应：添加结果前缀 + parts.push('[Tool result for ' + (msg.name || 'unknown') + ']: ' + content); + } else { + // 用户消息：直接使用内容 parts.push(content || ''); } } - // 对应原项目 return "\n\n".join(p for p in parts if p) - return parts.filter(p => p).join('\n\n'); + // 用双换行连接所有部分，过滤空字符串 + return parts.filter(function (p) { return p; }).join('\n\n'); } /** * 从响应文本中解析工具调用 - * 对应原项目 parse_tool_calls 函数 * * 工具调用格式: * ```tool_call - * {"name": "函数名", "arguments": {...}} + * {"name": "函数名", "arguments": {"参数名": "参数值"}} * ``` * * @param {string} text - 可能包含工具调用的响应文本 - * @returns {Object} { cleanText: 清理后的文本, toolCalls: 工具调用数组 } + * @returns {Object} { cleanText: string, toolCalls: Array } + * - cleanText: 移除工具调用块后的纯文本 + * - toolCalls: 解析出的工具调用对象数组 */ function parseToolCalls(text) { - const toolCalls = []; + var toolCalls = []; - // 对应原项目 pattern = r'```tool_call\s*\n(.*?)\n```' - const pattern = /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs; - let match; + // 正则匹配 tool_call 代码块 + // /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs + // g: 全局匹配（查找所有匹配项） + // s: 允许 . 匹配换行符 + var pattern = /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs; + var match; + // 循环提取所有工具调用 while ((match = pattern.exec(text)) !== null) { try { - const data = JSON.parse(match[1].trim()); + // 解析 JSON 数据 + var data = JSON.parse(match[1].trim()); - // 对应原项目 tool_calls.append({...}) + // 构建 OpenAI 格式的工具调用对象 toolCalls.push({ - id: `call_${generateShortId(8)}`, + id: 'call_' + generateShortId(8), // 生成唯一调用 ID type: 'function', function: { name: data.name, @@ -720,178 +1155,234 @@ function parseToolCalls(text) { }, }); } catch (e) { - // 对应原项目 except (json.JSONDecodeError, KeyError): pass - // JSON 解析失败，跳过 + // JSON 解析失败，跳过格式有误的块 } } - // 对应原项目 clean = re.sub(pattern, '', text, flags=re.DOTALL).strip() - const cleanText = text.replace(pattern, '').trim(); + // 从文本中移除所有 tool_call 块 + var cleanText = text.replace(pattern, '').trim(); - return { cleanText, toolCalls }; + return { + cleanText: cleanText, + toolCalls: toolCalls + }; } /** * Google 原生 API 格式转换为提示文本 - * 对应原项目 _google_contents_to_prompt 函数 * - * 支持 Google Gemini CLI 的原生 API 格式 + * 支持 Google Gemini CLI 的原生 API 格式。 + * 格式: + * { + * "systemInstruction": { "parts": [{"text": "..."}] }, + * "contents": [ + * { "role": "user", "parts": [{"text": "..."}] }, + * { "role": "model", "parts": [{"text": "..."}] } + * ] + * } * * @param {Object} req - Google API 格式的请求对象 * @returns {string} 转换后的提示文本 */ function googleContentsToPrompt(req) { - const parts = []; + var parts = []; - // 对应原项目 if sys_inst - const sysInst = req.systemInstruction; + // 处理系统指令 + var sysInst = req.systemInstruction; if (sysInst && sysInst.parts) { - const sysText = sysInst.parts - .filter(p => p.text) - .map(p => p.text) - .join(' '); + var sysTextParts = []; + for (var si = 0; si < sysInst.parts.length; si++) { + var sp = sysInst.parts[si]; + if (sp.text) sysTextParts.push(sp.text); + } + var sysText = sysTextParts.join(' '); if (sysText) { - parts.push(`[System instruction]: ${sysText}`); + parts.push('[System instruction]: ' + sysText); } } - // 对应原项目 for content in req.get("contents", []) - for (const content of req.contents || []) { - const role = content.role || 'user'; - const textParts = (content.parts || []) - .filter(p => p.text) - .map(p => p.text); - const text = textParts.join(' '); + // 处理对话内容 + var contents = req.contents || []; + for (var ci = 0; ci < contents.length; ci++) { + var content = contents[ci]; + var role = content.role || 'user'; + var textParts = []; + var partsArr = content.parts || []; + for (var pi = 0; pi < partsArr.length; pi++) { + if (partsArr[pi].text) textParts.push(partsArr[pi].text); + } + var text = textParts.join(' '); - // 对应原项目 if role == "model": parts.append(f"[Assistant]: {text}") + // model 角色转换为 Assistant 前缀 if (role === 'model') { - parts.push(`[Assistant]: ${text}`); + parts.push('[Assistant]: ' + text); } else { parts.push(text); } } - return parts.filter(p => p).join('\n\n'); + return parts.filter(function (p) { return p; }).join('\n\n'); } // ============================================================================ -// 速率限制 (额外添加的保护措施，原项目没有) +// 🚦 速率限制（Serverless 安全的内存存储） // ============================================================================ -// 内存存储，CF Workers 重启后重置 -const rateLimitStore = {}; +// 使用 Map 数据结构存储每个 IP 的请求历史 +// Map 支持高效的增删改查操作 +var rateLimitStore = new Map(); /** * 检查请求是否超过速率限制 - * 使用滑动窗口算法 + * + * 使用滑动窗口算法: + * 1. 获取当前时间和该 IP 的历史请求记录 + * 2. 过滤出时间窗口内的请求 + * 3. 如果请求数超过阈值，拒绝 + * 4. 否则记录本次请求并允许 + * + * 内存管理: + * - 每次检查时有 5% 的概率触发全局清理 + * - 清理所有过期或空的记录 + * - 防止长时间运行后内存无限增长 * * @param {string} clientIP - 客户端 IP 地址 - * @returns {boolean} 是否允许请求 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 + * @returns {boolean} true 表示允许请求，false 表示被限流 */ -function checkRateLimit(clientIP) { - if (!CONFIG.rateLimit || !CONFIG.rateLimit.enabled) return true; - - const now = Date.now(); - const windowMs = CONFIG.rateLimit.windowSec * 1000; - const key = `rl:${clientIP}`; +function checkRateLimit(clientIP, config) { + // 如果速率限制未启用，直接允许 + if (!config.rateLimit || !config.rateLimit.enabled) return true; + + var now = Date.now(); + // 计算时间窗口的毫秒数 + var windowMs = config.rateLimit.windowSec * 1000; + // 生成存储键 + var key = 'rl:' + clientIP; + + // 获取该 IP 的历史记录，并过滤出当前窗口内的请求 + var timestamps = (rateLimitStore.get(key) || []).filter(function (t) { + return now - t < windowMs; + }); - // 清理过期记录 - if (!rateLimitStore[key]) { - rateLimitStore[key] = []; + // 如果窗口内的请求数达到或超过阈值，拒绝 + if (timestamps.length >= config.rateLimit.maxRequests) { + return false; } - rateLimitStore[key] = rateLimitStore[key].filter(t => now - t < windowMs); - // 检查是否超限 - if (rateLimitStore[key].length >= CONFIG.rateLimit.maxRequests) { - return false; + // 记录本次请求的时间戳 + timestamps.push(now); + rateLimitStore.set(key, timestamps); + + // ================================================================ + // 🛡️ 随机概率清理过期键（5% 概率触发） + // ================================================================ + // 防止长期高并发运行后，大量冷 IP 的记录残留内存 + // 5% 的概率确保不会频繁执行清理操作 + if (Math.random() < 0.05) { + // 遍历所有 IP 的记录 + rateLimitStore.forEach(function (v, k) { + // 过滤出有效的（未过期的）记录 + var valid = v.filter(function (t) { + return now - t < windowMs; + }); + if (valid.length === 0) { + // 如果该 IP 已没有任何有效记录，删除整个条目 + rateLimitStore.delete(k); + } else { + // 更新为只包含有效记录的数组 + rateLimitStore.set(k, valid); + } + }); } - // 记录本次请求 - rateLimitStore[key].push(now); return true; } // ============================================================================ -// API 密钥验证 (对应原项目 _authorized 方法) +// 🔐 API 密钥验证 // ============================================================================ /** * 验证 API 密钥 - * 对应原项目 _authorized 方法 * - * 认证方式（按优先级）： - * 1. Authorization: Bearer 头 - * 2. x-api-key 头 - * 3. x-goog-api-key 头 - * 4. URL 查询参数 ?key= - * 5. 如果未配置 api_keys，所有请求都通过 + * 支持多种认证方式（按优先级）: + * 1. Authorization: Bearer 标准 Bearer Token 认证 + * 2. x-api-key: 自定义请求头 + * 3. x-goog-api-key: Google 风格请求头 + * 4. ?key= URL 查询参数 + * + * 如果 apiKeys 为空数组，表示不验证，所有请求都允许。 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 - * @returns {boolean} 是否通过认证 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 + * @returns {boolean} true 表示通过认证，false 表示认证失败 */ -function checkApiKey(request) { - // 对应原项目 keys = CONFIG.get("api_keys") or [] - const keys = CONFIG.apiKeys || []; +function checkApiKey(request, config) { + // 获取 API 密钥白名单 + var keys = config.apiKeys || []; - // 对应原项目 if not keys: return True - // 未配置密钥时允许所有请求 + // 如果未配置密钥，允许所有请求 if (keys.length === 0) return true; - // 对应原项目 auth = self.headers.get("Authorization", "") - const auth = request.headers.get('Authorization') || ''; - - // 对应原项目 if auth.startswith("Bearer ") and auth[7:] in keys - if (auth.startsWith('Bearer ') && keys.includes(auth.slice(7))) { - return true; + // --- 方式 1: Authorization: Bearer --- + var auth = request.headers.get('Authorization') || ''; + // 检查是否以 "Bearer " 开头，且后续的 token 在白名单中 + if (auth.indexOf('Bearer ') === 0) { + var token = auth.slice(7); // 去掉 "Bearer " 前缀 + if (keys.indexOf(token) !== -1) return true; } - // 对应原项目 for h in ("x-api-key", "x-goog-api-key") - for (const h of ['x-api-key', 'x-goog-api-key']) { - const value = request.headers.get(h) || ''; - if (keys.includes(value)) return true; + // --- 方式 2 & 3: x-api-key / x-goog-api-key --- + var headerNames = ['x-api-key', 'x-goog-api-key']; + for (var i = 0; i < headerNames.length; i++) { + var value = request.headers.get(headerNames[i]) || ''; + if (keys.indexOf(value) !== -1) return true; } - // 对应原项目 URL 查询参数检查 - const url = new URL(request.url); - const keyParam = url.searchParams.get('key'); - if (keyParam && keys.includes(keyParam)) return true; + // --- 方式 4: URL 查询参数 ?key= --- + var url = new URL(request.url); + var keyParam = url.searchParams.get('key'); + if (keyParam && keys.indexOf(keyParam) !== -1) return true; + // 所有认证方式都失败 return false; } // ============================================================================ -// HTTP 响应构建 (对应原项目 GeminiHandler) +// 📤 HTTP 响应构建 // ============================================================================ -// CORS 响应头 -const corsHeaders = { - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', - 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', - 'Access-Control-Allow-Headers': '*', -}; - /** - * 发送 JSON 响应 - * 对应原项目 send_json 方法 + * 发送 JSON 格式的 HTTP 响应 * - * @param {Object} data - 响应数据 - * @param {number} status - HTTP 状态码，默认 200 + * 自动设置 CORS 头，允许跨域访问。 + * + * @param {Object} data - 要发送的响应数据 + * @param {number} [status] - HTTP 状态码，默认 200 * @returns {Response} HTTP 响应对象 */ -function sendJSON(data, status = 200) { - const body = JSON.stringify(data); +function sendJSON(data, status) { + if (status === undefined) status = 200; + // 将数据序列化为 JSON 字符串 + var body = JSON.stringify(data); + // 构建响应对象 return new Response(body, { - status, + status: status, headers: { 'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8', - ...corsHeaders, + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域 + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', // 允许的 HTTP 方法 + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', // 允许所有请求头 }, }); } /** - * 发送 SSE 流式响应 - * 对应原项目流式处理 + * 发送 SSE（Server-Sent Events）流式响应 + * + * SSE 是一种服务器向客户端推送实时数据的协议。 + * 格式: "data: {json}\n\n" * * @param {ReadableStream} stream - 可读流对象 * @returns {Response} HTTP 流式响应对象 @@ -899,152 +1390,155 @@ function sendJSON(data, status = 200) { function sendSSE(stream) { return new Response(stream, { headers: { - 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', - 'Cache-Control': 'no-cache', - 'Connection': 'keep-alive', - 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 缓冲 - ...corsHeaders, + 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', // SSE 内容类型 + 'Cache-Control': 'no-cache', // 禁用缓存 + 'Connection': 'keep-alive', // 保持连接 + 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 缓冲 + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', }, }); } // ============================================================================ -// 模型解析 (对应原项目 _resolve_model 方法) +// 🎯 模型解析 // ============================================================================ /** * 解析模型名称，获取对应的配置参数 - * 对应原项目 _resolve_model 方法 * - * 支持 @think= 参数覆盖思考模式 - * 例如: gemini-3.6-flash@think=0 + * 支持 @think= 参数来覆盖默认的思考模式。 + * 例如: "gemini-3.6-flash@think=0" 表示使用 Flash 模型但启用深度思考。 * - * @param {string} modelName - 模型名称 + * @param {string} modelName - 模型名称，如 "gemini-3.6-flash" 或 "gemini-3.6-flash@think=0" * @returns {Object} { modelName, modelId, thinkMode, error } */ function resolveModel(modelName) { - let thinkOverride = null; - - // 对应原项目 if "@think=" in model_name - if (modelName.includes('@think=')) { - const parts = modelName.split('@think='); - modelName = parts[0]; - thinkOverride = parseInt(parts[1]); + var thinkOverride = null; + var actualModelName = modelName; + + // 检查是否包含 @think= 参数 + if (modelName.indexOf('@think=') !== -1) { + var parts = modelName.split('@think='); + actualModelName = parts[0]; // 提取真正的模型名称 + thinkOverride = parseInt(parts[1], 10); // 提取思考模式覆盖值 if (isNaN(thinkOverride)) { - return { error: `无效的 think 参数: ${parts[1]}` }; + return { error: '无效的 think 参数: ' + parts[1] }; } } - // 对应原项目 cfg = MODELS.get(model_name) - const cfg = MODELS[modelName]; + // 查找模型配置 + var cfg = MODELS[actualModelName]; if (!cfg) { - return { error: `未知模型: ${modelName}` }; + return { error: '未知模型: ' + actualModelName }; } - // 对应原项目 return model_name, cfg["mode"], (think_override if ... else cfg["think"]), None + // 返回解析结果 return { - modelName, - modelId: cfg.mode, - thinkMode: thinkOverride !== null ? thinkOverride : cfg.think, + modelName: actualModelName, + modelId: cfg.mode, // 模型类别 ID + thinkMode: thinkOverride !== null ? thinkOverride : cfg.think, // 使用覆盖值或默认值 error: null, }; } // ============================================================================ -// 核心请求处理 (对应原项目 handle_chat, handle_responses, _handle_google_generate) +// 📋 核心请求处理 // ============================================================================ /** * 处理 /v1/chat/completions 请求 - * 对应原项目 handle_chat 方法 * - * 支持： - * - 流式输出（SSE 打字机效果） - * - 非流式输出 - * - 工具调用 + * 这是 OpenAI 兼容 API 的核心端点，处理聊天补全请求。 * - * SSE 格式严格符合 OpenAI 标准： - * - 首块: delta: { role: 'assistant' }（不含 content） - * - 内容块: delta: { content: '增量文本' } - * - 结束块: delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' + * 支持两种模式: + * 1. 非流式（stream=false）: 等待完整响应后一次性返回 JSON + * 2. 流式（stream=true）: 实时转发 Gemini 的增量数据，实现打字机效果 + * + * 也支持工具调用（Function Calling）: 当提供 tools 参数时，自动切换到非流式模式。 + * + * SSE 格式严格符合 OpenAI 标准: + * - 首块: { delta: { role: 'assistant' } }（只含 role，不含 content） + * - 内容块: { delta: { content: '增量文本' } }（实时增量输出） + * - 结束块: { delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' } * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ -async function handleChatCompletions(request, body) { - // 对应原项目 model_name, model_id, think_mode, err = self._resolve_model(...) - const resolved = resolveModel(body.model || CONFIG.defaultModel); +async function handleChatCompletions(request, body, config) { + // ---- 解析模型 ---- + var resolved = resolveModel(body.model || config.defaultModel); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; - const tools = body.tools || null; - - // 对应原项目 prompt = messages_to_prompt(req.get("messages", []), tools) - const prompt = messagesToPrompt(body.messages || [], tools); + var modelName = resolved.modelName; + var modelId = resolved.modelId; + var thinkMode = resolved.thinkMode; + var tools = body.tools || null; - // 对应原项目 if not prompt.strip() + // ---- 转换消息为提示文本 ---- + var prompt = messagesToPrompt(body.messages || [], tools); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty prompt' } }, 400); } - const stream = body.stream === true; - // 对应原项目 cid = f"chatcmpl-{uuid.uuid4().hex[:12]}" - const chatId = `chatcmpl-${generateShortId(12)}`; + var stream = body.stream === true; + var chatId = 'chatcmpl-' + generateShortId(12); - log(`Chat: model=${modelName}, stream=${stream}, tokens≈${estimateTokens(prompt)}`); + log('Chat: model=' + modelName + ', stream=' + stream + ', tokens≈' + estimateTokens(prompt), 'INFO', config); - // ======================================================================== + // ================================================================ // 非流式或带工具调用处理 - // ======================================================================== + // ================================================================ if (!stream || tools) { try { - // 对应原项目 raw = gemini_stream_generate(prompt, model_id, think_mode) - const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); + // 调用 Gemini API 获取原始响应 + var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); - // 对应原项目 text = extract_response_text(raw) - let text = extractResponseText(raw); - let toolCalls = null; + // 提取响应文本 + var text = extractResponseText(raw); + var toolCalls = null; - // 对应原项目 if tools and text: text, tool_calls = parse_tool_calls(text) + // 如果启用了工具，解析工具调用 if (tools && text) { - const parsed = parseToolCalls(text); + var parsed = parseToolCalls(text); text = parsed.cleanText; toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; } - // 对应原项目 msg = {"role": "assistant", "content": text or None} - const msg = { role: 'assistant', content: text || null }; + // 构建响应消息 + var msg = { role: 'assistant', content: text || null }; if (toolCalls) { msg.tool_calls = toolCalls; } - // 对应原项目 finish = "tool_calls" if tool_calls else "stop" - const finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; + var finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; - // 流式模式但使用了工具 (对应原项目特殊处理) + // 如果要求流式但有工具调用，发送单块的 SSE if (stream) { - const encoder = new TextEncoder(); - const streamBody = new ReadableStream({ - start(controller) { - const chunk = { + var encoder = new TextEncoder(); + var nonStreamSSE = new ReadableStream({ + start: function (controller) { + var chunk = { id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, choices: [{ index: 0, delta: msg, finish_reason: finishReason }], }; - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify(chunk)}\n\n`)); + controller.enqueue(encoder.encode('data: ' + JSON.stringify(chunk) + '\n\n')); controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); controller.close(); }, }); - return sendSSE(streamBody); + return sendSSE(nonStreamSSE); } - // 对应原项目 self.send_json({...}) + // 非流式 JSON 响应 return sendJSON({ id: chatId, object: 'chat.completion', @@ -1059,30 +1553,26 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { }); } catch (error) { - log(`Upstream error: ${error.message}`, 'ERROR'); - return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + log('Upstream error: ' + error.message, 'ERROR', config); + return sendJSON({ error: { message: 'upstream error: ' + error.message } }, 502); } } - // ======================================================================== - // 🔑 流式修复版（打字机效果） - // ======================================================================== - // 直接转发 Gemini 的增量数据，实现逐字输出 - // 包含心跳保活机制，防止连接超时 - // ======================================================================== + // ================================================================ + // 🔑 流式打字机响应（实时转发 Gemini 增量数据） + // ================================================================ + var streamEncoder = new TextEncoder(); - const encoder = new TextEncoder(); - - const streamBody = new ReadableStream({ - async start(controller) { + var streamBody = new ReadableStream({ + start: function (controller) { // ---- 状态管理 ---- - let heartbeatTimer = null; - let isFinished = false; + var heartbeatTimer = null; // 心跳定时器 + var isFinished = false; // 流是否已结束 /** * 清理心跳定时器 */ - const clearHeartbeat = () => { + var clearHeartbeat = function () { if (heartbeatTimer) { clearInterval(heartbeatTimer); heartbeatTimer = null; @@ -1094,179 +1584,208 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { * 确保发送结束块和 [DONE] 标记 * @param {string} reason - 结束原因 (stop/error) */ - const finishStream = (reason) => { + var finishStream = function (reason) { + // 防止重复结束 if (isFinished) return; clearHeartbeat(); isFinished = true; try { // 发送符合 OpenAI 标准的结束块 // delta.content 必须为 "" 而非空对象 {} - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ + controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', created: timestamp(), model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { content: "" }, finish_reason: reason || 'stop' }], - })}\n\n`)); - controller.enqueue(encoder.encode('data: [DONE]\n\n')); + choices: [{ + index: 0, + delta: { content: "" }, + finish_reason: reason || 'stop' + }], + }) + '\n\n')); + // 发送 [DONE] 标记 + controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: [DONE]\n\n')); controller.close(); } catch (e) { - log(`Failed to finish stream: ${e.message}`, 'ERROR'); + log('Failed to finish stream: ' + e.message, 'ERROR', config); } }; - try { - // ---- 1. 发送 role 声明块 ---- - // 符合 OpenAI 标准：首块只包含 role，不含 content - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ - id: chatId, - object: 'chat.completion.chunk', - created: timestamp(), - model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { role: 'assistant' }, finish_reason: null }], - })}\n\n`)); - - // ---- 2. 启动心跳定时器 ---- - // 每 2 秒发送一次心跳注释，防止连接超时 - heartbeatTimer = setInterval(() => { - if (!isFinished) { - try { - // SSE 注释格式：以冒号开头 - controller.enqueue(encoder.encode(': heartbeat\n\n')); - } catch (e) { + // 使用异步立即执行函数（IIFE）处理流式逻辑 + (async function () { + try { + // ---- 1. 发送 role 声明块 ---- + // 符合 OpenAI 标准：首块只包含 role，不含 content + controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ + index: 0, + delta: { role: 'assistant' }, + finish_reason: null + }], + }) + '\n\n')); + + // ---- 2. 启动心跳定时器 ---- + // 每 2 秒发送一次心跳注释，防止连接超时 + // SSE 注释格式：以冒号开头，客户端会忽略 + heartbeatTimer = setInterval(function () { + if (!isFinished) { + try { + controller.enqueue(streamEncoder.encode(': heartbeat\n\n')); + } catch (e) { + clearHeartbeat(); // 写入失败，停止心跳 + } + } else { clearHeartbeat(); } - } else { - clearHeartbeat(); - } - }, 2000); - - // ---- 3. 构建 Gemini 请求 ---- - const body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode); - const headers = await buildHeaders(); - const url = buildUrl(); + }, 2000); + + // ---- 3. 构建并发送 Gemini 请求 ---- + var reqBody = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config); + var headers = await buildHeaders(config); + var url = buildUrl(config); + + // 创建独立的 AbortController 用于超时控制 + var fetchController = new AbortController(); + var fetchTimeout = setTimeout(function () { + fetchController.abort(); + }, (config.requestTimeoutSec - 2) * 1000); + + try { + // 发送请求到 Gemini + var response = await fetch(url, { + method: 'POST', + headers: headers, + body: reqBody, + signal: fetchController.signal, + }); + clearTimeout(fetchTimeout); + + // 检查响应状态 + if (!response.ok) { + var errorText = ''; + try { + errorText = await response.text(); + } catch (e) { + errorText = '无法读取错误信息'; + } + throw new Error('HTTP ' + response.status + ': ' + errorText.substring(0, 200)); + } - const fetchController = new AbortController(); - const fetchTimeout = setTimeout( - () => fetchController.abort(), - (CONFIG.requestTimeoutSec - 2) * 1000 - ); + // ---- 4. 读取流式响应并实时转发增量数据 ---- + var reader = response.body.getReader(); + var decoder = new TextDecoder(); + var buffer = ''; // 行缓冲 + var prevText = ''; // 记录之前的完整文本，用于计算增量 - try { - // ---- 4. 发起请求 ---- - const response = await fetch(url, { - method: 'POST', - headers, - body, - signal: fetchController.signal, - }); - clearTimeout(fetchTimeout); + while (true) { + var readResult = await reader.read(); + if (readResult.done) break; // 流结束 - if (!response.ok) { - const errorText = await response.text().catch(() => ''); - throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${errorText.substring(0, 200)}`); - } + // 解码新数据并追加到缓冲区 + buffer += decoder.decode(readResult.value, { stream: true }); - // ---- 5. 读取流式响应并实时转发增量数据 ---- - // 这是实现打字机效果的关键部分 - const reader = response.body.getReader(); - const decoder = new TextDecoder(); - let buffer = ''; - let prevText = ''; // 记录之前的完整文本，用于计算增量 - - while (true) { - const { done, value } = await reader.read(); - if (done) break; - - // 解码新数据并追加到缓冲区 - buffer += decoder.decode(value, { stream: true }); - - // 检查 Gemini 错误信息 - if (buffer.includes('BardErrorInfo')) { - const match = buffer.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); - if (match) { - throw new Error(`Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [${match[1]}]`); + // 检查 Gemini 错误信息 + if (buffer.indexOf('BardErrorInfo') !== -1) { + var match = buffer.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); + if (match) { + throw new Error('Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [' + match[1] + ']'); + } } - } - // 按行分割处理 - const lines = buffer.split('\n'); - buffer = lines.pop() || ''; // 保留不完整的最后一行 - - for (const line of lines) { - // 跳过不相关的行 - if (!line.includes('"wrb.fr"') || line.length < 200) continue; - - try { - // 解析 Gemini 的嵌套 JSON 响应 - const arr = JSON.parse(line); - const innerStr = arr[0][2]; - if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; - - const inner2 = JSON.parse(innerStr); - - // 提取文本内容 - if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { - for (const part of inner2[4]) { - if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1] && Array.isArray(part[1])) { - for (const t of part[1]) { - if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { - // 🔑 计算增量文本（新内容 = 当前全量 - 之前全量） - const delta = t.slice(prevText.length); - // 清理代码执行痕迹 - const cleaned = cleanGeminiText(delta, false); - if (cleaned) { - // 🔑 立即发送增量块，实现打字机效果 - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ - id: chatId, - object: 'chat.completion.chunk', - created: timestamp(), - model: modelName, - choices: [{ index: 0, delta: { content: cleaned }, finish_reason: null }], - })}\n\n`)); + // 按行分割处理 + var lines = buffer.split('\n'); + buffer = lines.pop() || ''; // 保留不完整的最后一行 + + // 遍历每一行 + for (var li = 0; li < lines.length; li++) { + var line = lines[li]; + // 跳过不包含数据标记的行 + if (line.indexOf('"wrb.fr"') === -1 || line.length < 200) continue; + + try { + // 解析 Gemini 的嵌套 JSON 响应 + var arr = JSON.parse(line); + var innerStr = arr[0][2]; + if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; + + var inner2 = JSON.parse(innerStr); + + // 提取文本内容 + if (Array.isArray(inner2) && inner2.length > 4 && inner2[4]) { + var parts = inner2[4]; + for (var pi = 0; pi < parts.length; pi++) { + var part = parts[pi]; + if (Array.isArray(part) && part.length > 1 && part[1] && Array.isArray(part[1])) { + var textItems = part[1]; + for (var ti = 0; ti < textItems.length; ti++) { + var t = textItems[ti]; + // 检查是否有新内容（文本长度增加了） + if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { + // 🔑 计算增量文本（新内容 = 当前全量 - 之前全量） + var delta = t.slice(prevText.length); + // 清理代码执行痕迹 + var cleaned = cleanGeminiText(delta, false); + if (cleaned) { + // 立即发送增量块，实现打字机效果 + controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ + id: chatId, + object: 'chat.completion.chunk', + created: timestamp(), + model: modelName, + choices: [{ + index: 0, + delta: { content: cleaned }, + finish_reason: null + }], + }) + '\n\n')); + } + // 更新已发送的文本记录 + prevText = t; } - // 更新已发送的文本记录 - prevText = t; } } } } + } catch (e) { + // JSON 解析错误，继续处理下一行 } - } catch (e) { - // JSON 解析错误，继续处理下一行 } } + } finally { + // 确保清除超时定时器 + clearTimeout(fetchTimeout); } - } finally { - clearTimeout(fetchTimeout); - } - - // ---- 6. 正常结束流 ---- - finishStream('stop'); - } catch (error) { - log(`Stream error: ${error.message}`, 'ERROR'); - // 尝试发送错误信息给客户端 - try { - if (!isFinished) { - controller.enqueue(encoder.encode(`data: ${JSON.stringify({ - error: { message: error.message, type: 'upstream_error' } - })}\n\n`)); + // ---- 5. 正常结束流 ---- + finishStream('stop'); + + } catch (error) { + // 错误处理：记录错误并尝试通知客户端 + log('Stream error: ' + error.message, 'ERROR', config); + try { + if (!isFinished) { + controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ + error: { message: error.message, type: 'upstream_error' } + }) + '\n\n')); + } + } catch (e) { + // 发送错误失败，忽略 } - } catch (e) { - // 写入失败，忽略 + finishStream('error'); } - // 结束流 - finishStream('error'); - } + })(); // 立即执行异步函数 }, /** * 客户端断开连接时的回调 * 清理资源 */ - cancel() { - log('Client disconnected from stream'); + cancel: function () { + log('Client disconnected from stream', 'INFO', config); }, }); @@ -1275,36 +1794,40 @@ async function handleChatCompletions(request, body) { /** * 处理 /v1/responses (OpenAI Responses API) - * 对应原项目 handle_responses 方法 * - * 用于 Codex CLI 等工具的兼容 + * 用于 Codex CLI 等工具的兼容。 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ -async function handleResponses(request, body) { - const resolved = resolveModel(body.model || CONFIG.defaultModel); +async function handleResponses(request, body, config) { + var resolved = resolveModel(body.model || config.defaultModel); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - const { modelName, modelId, thinkMode } = resolved; + var modelName = resolved.modelName; + var modelId = resolved.modelId; + var thinkMode = resolved.thinkMode; + var messages = []; - // 构建消息列表 (对应原项目处理逻辑) - const messages = []; + // 添加系统指令 if (body.instructions) { messages.push({ role: 'system', content: body.instructions }); } // 处理输入项 - const inputs = body.input || []; - for (const item of (typeof inputs === 'string' ? [inputs] : inputs)) { + var inputs = body.input || []; + if (typeof inputs === 'string') { + inputs = [inputs]; + } + for (var i = 0; i < inputs.length; i++) { + var item = inputs[i]; if (typeof item === 'string') { - // 简单字符串输入 messages.push({ role: 'user', content: item }); } else if (item.type === 'function_call_output') { - // 函数调用输出 messages.push({ role: 'tool', tool_call_id: item.call_id, @@ -1312,59 +1835,60 @@ async function handleResponses(request, body) { content: item.output, }); } else { - // 其他格式 - let content = item.content; + var content = item.content; if (Array.isArray(content)) { - content = content - .filter(c => c.type === 'output_text') - .map(c => c.text) - .join(' '); + var textParts = []; + for (var j = 0; j < content.length; j++) { + var c = content[j]; + if (c.type === 'output_text') textParts.push(c.text || ''); + } + content = textParts.join(' '); } - messages.push({ role: item.role || 'user', content }); + messages.push({ role: item.role || 'user', content: content }); } } // 标准化工具定义 - let tools = body.tools; + var tools = body.tools; if (tools) { - tools = tools.map(t => { + var normalizedTools = []; + for (var ti = 0; ti < tools.length; ti++) { + var t = tools[ti]; if (t.type === 'function' && !t.function) { - return { + normalizedTools.push({ type: 'function', - function: { - name: t.name, - description: t.description, - parameters: t.parameters, - }, - }; + function: { name: t.name, description: t.description || '', parameters: t.parameters || {} }, + }); + } else { + normalizedTools.push(t); } - return t; - }); + } + tools = normalizedTools; } - const prompt = messagesToPrompt(messages, tools); + var prompt = messagesToPrompt(messages, tools); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty input' } }, 400); } try { - const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); - let text = extractResponseText(raw); - let toolCalls = null; + var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); + var text = extractResponseText(raw); + var toolCalls = null; if (tools && text) { - const parsed = parseToolCalls(text); + var parsed = parseToolCalls(text); text = parsed.cleanText; toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; } - // 构建输出 - const responseId = `resp_${generateShortId(16)}`; - const messageId = `msg_${generateShortId(12)}`; - const output = []; + var responseId = 'resp_' + generateShortId(16); + var messageId = 'msg_' + generateShortId(12); + var output = []; if (toolCalls) { - for (const tc of toolCalls) { + for (var tci = 0; tci < toolCalls.length; tci++) { + var tc = toolCalls[tci]; output.push({ type: 'function_call', id: tc.id, @@ -1392,7 +1916,7 @@ async function handleResponses(request, body) { created_at: timestamp(), status: 'completed', model: modelName, - output, + output: output, usage: { input_tokens: estimateTokens(prompt), output_tokens: estimateTokens(text), @@ -1400,50 +1924,48 @@ async function handleResponses(request, body) { }, }); } catch (error) { - return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + return sendJSON({ error: { message: 'upstream error: ' + error.message } }, 502); } } /** - * 处理 Google 原生 API - * 对应原项目 _handle_google_generate 方法 + * 处理 Google 原生 API（Gemini CLI 兼容） * - * 支持 Google Gemini CLI 的原生格式 + * 支持 Google Gemini CLI 的原生格式。 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 * @param {Object} body - 解析后的请求体 * @param {boolean} stream - 是否使用流式传输 + * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ -async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { - // 对应原项目 _parse_google_model_from_path - const url = new URL(request.url); - const match = url.pathname.match(/\/v1beta\/models\/([^:]+)/); - const modelName = match ? match[1] : null; +async function handleGoogleAPI(request, body, stream, config) { + var requestUrl = new URL(request.url); + var match = requestUrl.pathname.match(/\/v1beta\/models\/([^:]+)/); + var modelName = match ? match[1] : null; if (!modelName) { return sendJSON({ error: { message: 'model not specified in path' } }, 400); } - const resolved = resolveModel(modelName); + var resolved = resolveModel(modelName); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); } - const { modelId, thinkMode } = resolved; + var modelId = resolved.modelId; + var thinkMode = resolved.thinkMode; + var prompt = googleContentsToPrompt(body); - // 对应原项目 prompt = self._google_contents_to_prompt(req) - const prompt = googleContentsToPrompt(body); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty content' } }, 400); } try { - const raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode); - const text = extractResponseText(raw); + var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); + var text = extractResponseText(raw); - // 对应原项目构建响应 - const response = { + var response = { candidates: [{ content: { parts: [{ text: text || '' }], role: 'model' }, finishReason: 'STOP', @@ -1458,7 +1980,7 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { }; if (stream) { - return new Response(`data: ${JSON.stringify(response)}\n\n`, { + return new Response('data: ' + JSON.stringify(response) + '\n\n', { headers: { 'Content-Type': 'text/event-stream', 'Cache-Control': 'no-cache', @@ -1469,212 +1991,194 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream) { return sendJSON(response); } catch (error) { - return sendJSON({ error: { message: `upstream error: ${error.message}` } }, 502); + return sendJSON({ error: { message: 'upstream error: ' + error.message } }, 502); } } // ============================================================================ -// 🔑 主入口 (对应原项目 main 函数和 GeminiHandler 类) +// 🚀 主入口 // ============================================================================ export default { /** * Cloudflare Workers 的 fetch 事件处理器 - * 对应原项目 HTTPServer + GeminiHandler 的功能 + * + * 这是整个 Worker 的入口函数，所有 HTTP 请求都会经过这里。 + * 每个请求在独立的 Isolate 中运行（冷启动）， + * 或者复用已有 Isolate（热启动）。 + * + * 处理流程: + * 1. OPTIONS 预检 -> 返回 CORS 头 + * 2. 创建请求级配置 -> getRequestConfig(env) + * 3. 速率限制检查 -> checkRateLimit() + * 4. API 密钥验证 -> checkApiKey() + * 5. 路由分发: + * GET /health -> 健康检查 + * GET /v1/models -> 模型列表 + * POST /v1/chat/completions -> 聊天补全 + * POST /v1/responses -> Responses API + * POST ...:generateContent -> Google 原生 API + * POST /v1/* -> 万能兜底 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 - * @param {Object} env - 环境变量 + * @param {Object} env - 环境变量（每个请求独立） * @param {Object} ctx - 执行上下文 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async fetch(request, env, ctx) { - // ======================================================================== - // 🔑 修复 1: OPTIONS CORS 预检请求优先处理 - // ======================================================================== + // ================================================================ + // 1. OPTIONS CORS 预检请求优先处理 + // ================================================================ + // 浏览器在发送跨域 POST 请求前会先发送 OPTIONS 预检请求 + // 必须返回正确的 CORS 头，否则浏览器会阻止实际请求 // 必须在所有其他逻辑之前处理 - // 浏览器在发送跨域 POST 请求前会先发送 OPTIONS 预检 - // 如果这里不处理，预检失败会导致 CORS 错误 if (request.method === 'OPTIONS') { return new Response(null, { - status: 204, + status: 204, // No Content headers: { - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', - 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', - 'Access-Control-Allow-Headers': '*', - 'Access-Control-Max-Age': '86400', + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域 + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', // 允许的方法 + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', // 允许所有请求头 + 'Access-Control-Max-Age': '86400', // 预检结果缓存 24 小时 }, }); } - // ======================================================================== - // 从环境变量加载配置 (对应原项目 load_config 函数) - // ======================================================================== - - // 对应原项目 gemini_bl - if (env.GEMINI_BL) CONFIG.geminiBl = env.GEMINI_BL; - - // 对应原项目 default_model - if (env.DEFAULT_MODEL) CONFIG.defaultModel = env.DEFAULT_MODEL; - - // 对应原项目 cookie_file (CF Workers 改用环境变量) - if (env.COOKIE_STRING) CONFIG.cookieString = env.COOKIE_STRING; - if (env.SAPISID) CONFIG.sapisid = env.SAPISID; - - // 对应原项目 auth_user - if (env.AUTH_USER) CONFIG.authUser = env.AUTH_USER; - - // 对应原项目 xsrf_token - if (env.XSRF_TOKEN) CONFIG.xsrfToken = env.XSRF_TOKEN; - - // 对应原项目 api_keys - if (env.API_KEYS) { - try { - CONFIG.apiKeys = JSON.parse(env.API_KEYS); - } catch (e) { - log(`API_KEYS 解析失败: ${e.message}`, 'ERROR'); - } - } - - // 对应原项目 retry_attempts - if (env.RETRY_ATTEMPTS) CONFIG.retryAttempts = parseInt(env.RETRY_ATTEMPTS) || 3; - - // 对应原项目 retry_delay_sec - if (env.RETRY_DELAY_SEC) CONFIG.retryDelaySec = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC) || 2; - - // 对应原项目 request_timeout_sec - if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) CONFIG.requestTimeoutSec = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) || 28; - - // 速率限制配置 - if (env.RATE_LIMIT_MAX) CONFIG.rateLimit.maxRequests = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX) || 30; - if (env.RATE_LIMIT_WINDOW) CONFIG.rateLimit.windowSec = parseInt(env.RATE_LIMIT_WINDOW) || 60; - - // ======================================================================== - // 请求路由处理 - // ======================================================================== - - const url = new URL(request.url); - const path = url.pathname; - const method = request.method; - - // ---- 速率限制检查 ---- - const clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; - if (!checkRateLimit(clientIP)) { - log(`Rate limit: ${clientIP}`, 'WARN'); + // ================================================================ + // 2. 🔑 为当前请求创建独立的配置副本（解决并发串扰的核心） + // ================================================================ + // 不修改任何全局变量，每个请求都有自己专属的 config 对象 + // env 参数是 Cloudflare 为每个请求独立提供的环境变量 + var config = getRequestConfig(env); + + // 解析请求 URL + var requestUrl = new URL(request.url); + var path = requestUrl.pathname; + var method = request.method; + + // ================================================================ + // 3. 速率限制检查 + // ================================================================ + var clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; + if (!checkRateLimit(clientIP, config)) { + log('Rate limit: ' + clientIP, 'WARN', config); return sendJSON({ error: { message: '请求过于频繁，请稍后再试', type: 'rate_limit_exceeded', }, - }, 429); + }, 429); // 429 Too Many Requests } - // ---- API 密钥验证 (仅 /v1 路径) ---- - // 对应原项目 _authorized 方法 - if (path.startsWith('/v1') && !checkApiKey(request)) { + // ================================================================ + // 4. API 密钥验证（仅对 /v1 路径生效） + // ================================================================ + if (path.indexOf('/v1') === 0 && !checkApiKey(request, config)) { return sendJSON({ error: { message: 'invalid api key' }, - }, 401); + }, 401); // 401 Unauthorized } - // ======================================================================== - // GET 请求处理 (对应原项目 do_GET 方法) - // ======================================================================== - + // ================================================================ + // 5. GET 请求处理 + // ================================================================ if (method === 'GET') { // ---- 健康检查端点 ---- if (path === '/' || path === '/health') { return sendJSON({ status: 'ok', - version: '1.2.0-cf-stream', + version: '1.3.0-cf-threadsafe', platform: 'Cloudflare Workers', models: Object.keys(MODELS), - defaultModel: CONFIG.defaultModel, - hasCookie: !!CONFIG.cookieString, - hasSapisid: !!CONFIG.sapisid, - rateLimit: CONFIG.rateLimit, + defaultModel: config.defaultModel, + hasCookie: !!config.cookieString, + hasSapisid: !!config.sapisid, + rateLimit: config.rateLimit, }); } // ---- OpenAI 格式模型列表 ---- - // 对应原项目 /v1/models if (path === '/v1/models') { - return sendJSON({ - object: 'list', - data: Object.entries(MODELS).map(([id, cfg]) => ({ - id, + var modelList = []; + var modelKeys = Object.keys(MODELS); + for (var i = 0; i < modelKeys.length; i++) { + var id = modelKeys[i]; + var cfg = MODELS[id]; + modelList.push({ + id: id, object: 'model', created: 1700000000, owned_by: 'google', description: cfg.desc, - })), - }); + }); + } + return sendJSON({ object: 'list', data: modelList }); } // ---- Google 原生格式模型列表 ---- - // 对应原项目 /v1beta/models if (path === '/v1beta/models') { - return sendJSON({ - models: Object.entries(MODELS).map(([name, cfg]) => ({ - name: `models/${name}`, + var googleModels = []; + var gKeys = Object.keys(MODELS); + for (var j = 0; j < gKeys.length; j++) { + var name = gKeys[j]; + var gCfg = MODELS[name]; + googleModels.push({ + name: 'models/' + name, displayName: name, - description: cfg.desc, + description: gCfg.desc, supportedGenerationMethods: ['generateContent', 'streamGenerateContent'], - })), - }); + }); + } + return sendJSON({ models: googleModels }); } - // ---- 未匹配的 GET 请求 ---- + // 未匹配的 GET 请求 return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } - // ======================================================================== - // POST 请求处理 (对应原项目 do_POST 方法) - // ======================================================================== - + // ================================================================ + // 6. POST 请求处理 + // ================================================================ if (method === 'POST') { - // ---- 解析请求体 ---- - let body; + var body; try { body = await request.json(); } catch (e) { return sendJSON({ error: { message: 'invalid JSON' } }, 400); } - // ---- 路由: /v1/chat/completions ---- - // 对应原项目 /v1/chat/completions + // ---- OpenAI 聊天补全 ---- if (path === '/v1/chat/completions') { - return handleChatCompletions(request, body); + return handleChatCompletions(request, body, config); } - // ---- 路由: /v1/responses (OpenAI Responses API) ---- - // 对应原项目 /v1/responses + // ---- OpenAI Responses API (Codex CLI) ---- if (path === '/v1/responses') { - return handleResponses(request, body); + return handleResponses(request, body, config); } - // ---- 路由: Google 原生 generateContent ---- - // 对应原项目 :generateContent - if (path.includes(':generateContent') && !path.includes('stream')) { - return handleGoogleAPI(request, body, false); + // ---- Google 原生 generateContent ---- + if (path.indexOf(':generateContent') !== -1 && path.indexOf('stream') === -1) { + return handleGoogleAPI(request, body, false, config); } - // ---- 路由: Google 原生 streamGenerateContent ---- - // 对应原项目 :streamGenerateContent - if (path.includes(':streamGenerateContent')) { - return handleGoogleAPI(request, body, true); + // ---- Google 原生 streamGenerateContent ---- + if (path.indexOf(':streamGenerateContent') !== -1) { + return handleGoogleAPI(request, body, true, config); } // ---- 万能兜底：所有 /v1/ 下的 POST 都转为 chat 处理 ---- // 兼容 NextChat 等客户端可能发送的不同路径 - if (path.startsWith('/v1/')) { - return handleChatCompletions(request, body); + if (path.indexOf('/v1/') === 0) { + return handleChatCompletions(request, body, config); } - // ---- 未匹配的 POST 请求 ---- return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } - // ---- 未支持的方法 ---- + // ================================================================ + // 7. 未支持的 HTTP 方法 + // ================================================================ return sendJSON({ error: { message: 'method not allowed' } }, 405); }, }; From 71cfcb5c287badd23971db37e20191aad1cf7ae1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Fri, 31 Jul 2026 08:34:53 +0800 Subject: [PATCH 5/6] =?UTF-8?q?=E5=A4=9A=E6=8C=87=E7=BA=B9?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- cloudflare/worker.js | 1354 +++++++++++++++++++++++++++++------------- 1 file changed, 930 insertions(+), 424 deletions(-) diff --git a/cloudflare/worker.js b/cloudflare/worker.js index f864d5c..cb90cca 100644 --- a/cloudflare/worker.js +++ b/cloudflare/worker.js @@ -1,5 +1,6 @@ /** - * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整并发安全修复版（打字机效果） + * Gemini Web2API - Cloudflare Workers 完整并发安全修复版 + * 多指纹轮换 + 多Cookie轮换 + 打字机效果 + 随机延迟 * * ============================================================================ * 项目说明 @@ -9,62 +10,74 @@ * 支持流式输出（SSE 打字机效果）、非流式输出、工具调用（Function Calling）。 * * ============================================================================ - * 重大修复与增强 (并发安全 & 生产可用): + * 核心功能列表: * ============================================================================ * - * 1. 彻底消除了全局 CONFIG 被异步请求并发篡改/串扰的严重隐患。 - * 根本原因分析： - * - Cloudflare Workers 使用 Isolate（隔离环境）处理请求 - * - 冷启动时，全局作用域代码会重新执行，CONFIG 回到初始值 - * - 热启动时（Isolate 复用），全局作用域代码不会重新执行 - * - 当 WorkBuddy 等客户端在极短时间内发送多个并发请求时， - * 它们会共享同一个全局 CONFIG 对象（因为复用同一个 Isolate） - * - 请求 A 修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_a" - * - 请求 B 紧接着修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_b" - * - 请求 A 后续使用的是 cookie_b，导致认证信息串扰 - * - 这在 WorkBuddy 的多模型并发调用场景下尤为严重 + * 1. 【并发安全】彻底消除了全局 CONFIG 被异步请求并发篡改/串扰的严重隐患。 + * 根本原因：CF Workers 的 Isolate 在热启动（复用）时，全局作用域代码不会重新执行。 + * 当 WorkBuddy 等客户端在极短时间内发送多个并发请求时， + * 它们会共享同一个全局 CONFIG 对象（因为复用同一个 Isolate）。 + * 请求 A 修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_a"， + * 请求 B 紧接着修改了 CONFIG.cookieString = "cookie_b"， + * 请求 A 后续使用的却是 cookie_b，导致认证信息串扰。 + * 这在 WorkBuddy 的多模型并发调用场景下尤为严重。 + * * 解决方案： - * - 每次请求通过 getRequestConfig(env) 创建全新的独立配置副本 - * - 所有函数通过参数接收配置对象，完全不依赖全局可变状态 - * - 使用 Object.freeze() 冻结默认配置模板，防止意外修改 + * 每次请求通过 getRequestConfig(env) 创建全新的独立配置副本， + * 所有函数通过参数接收配置对象，完全不依赖全局可变状态。 * - * 2. 实现了基于请求上下文 (Request-scoped) 的不可变配置机制。 - * - DEFAULT_CONFIG 作为只读模板，使用 Object.freeze() 冻结 + * 2. 【请求级配置隔离】实现了基于每次请求独立创建配置副本的机制。 + * - DEFAULT_CONFIG 作为只读模板，永远不会被修改 * - getRequestConfig(env) 为每个请求创建独立的配置副本 - * - 从 env（环境变量，每个请求独立）加载定制配置 + * - 从 env（环境变量，每个请求由 CF 平台独立注入）加载定制配置 * - 所有函数签名都包含 config 参数，完全消除全局状态依赖 - * - 支持从 COOKIE_STRING 环境变量自动提取 SAPISID 值 + * - 使用显式赋值（env.X || null）防止 Isolate 复用时的值残留 * - * 3. 修复全局 rateLimitStore 在 Serverless 环境下的隐式内存泄露问题。 - * - Serverless 环境下 Isolate 可能长时间存活 + * 3. 【速率限制内存安全】修复全局 rateLimitStore 在 Serverless 环境下的隐式内存泄露问题。 + * - Serverless 环境下 Isolate 可能长时间存活（热启动复用） * - 如果不清理过期记录，Map 会无限增长导致内存泄漏 * - 使用随机概率清理机制（5% 概率触发全局清理） * - 每次清理遍历所有键，删除过期或空的记录 * - 确保长期运行后内存使用保持稳定 * - * 4. 增加了从 COOKIE_STRING 自动提取 SAPISID 的防御性逻辑。 + * 4. 【SAPISID 自动提取】增加了从 COOKIE_STRING 自动提取 SAPISID 的防御性逻辑。 * - 用户通常从浏览器复制完整 Cookie 字符串 * - Cookie 格式: "__Secure-1PSID=xxx; SAPISID=yyy; ..." * - 如果用户设置了 COOKIE_STRING 但忘记单独设置 SAPISID * - 程序会自动从 Cookie 字符串中正则提取 SAPISID 值 - * - 提取逻辑：匹配 "SAPISID=" 后跟非分号字符的部分 + * - 正则表达式: /SAPISID=([^;]+)/ * - 提升用户体验，减少配置错误 * - * 5. OPTIONS 预检优先处理、SSE 打字机增量实时输出、心跳保活完全保留。 - * - OPTIONS 预检在所有其他逻辑之前处理，确保 CORS 正常 - * - SSE 格式严格符合 OpenAI 标准： - * - 首块: delta: { role: 'assistant' }（只含 role，不含 content） - * - 内容块: delta: { content: '增量文本' }（实时增量输出） - * - 结束块: delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' + * 5. 【多指纹轮换】新增浏览器指纹轮换机制，降低被 Gemini 识别的概率。 + * - User-Agent 轮换池（8 种真实浏览器 UA，涵盖 Windows/macOS/Linux） + * - Accept-Language 轮换池（6 种语言偏好设置） + * - Sec-Ch-Ua 轮换池（3 种 Chrome 版本标识） + * - Sec-Ch-Ua-Platform 轮换池（3 种操作系统平台） + * - 加权随机选择，模拟真实浏览器市场份额分布 + * - Chrome ~72%（含 Windows/macOS/Linux）、Firefox ~8%、Safari ~8% + * + * 6. 【多 Cookie 轮换】支持配置多个 Google 账号的 Cookie，随机选择使用。 + * - 环境变量使用 | 分隔多个 Cookie: "cookie1| cookie2| cookie3" + * - 环境变量使用 | 分隔多个 SAPISID: "sapisid1| sapisid2| sapisid3" + * - 每次请求随机选择一个 Cookie 和对应的 SAPISID + * - 如果 SAPISID 数量与 Cookie 数量匹配，使用对应索引的 SAPISID + * - 大幅降低单个 Google 账号被限流（429）的概率 + * + * 7. 【随机延迟】请求前添加随机微小延迟，模拟人类操作间隔。 + * - 延迟时间在 0 到 fingerprintJitterMs 之间随机（默认 1500ms） + * - 重试时也会添加新的随机延迟 + * - 可配置：设置环境变量 FINGERPRINT_JITTER_MS=0 可禁用 + * - 配合指纹轮换使用效果更佳 + * + * 8. 【SSE 打字机效果】OPTIONS 预检优先处理、实时增量输出、心跳保活。 + * SSE 格式严格符合 OpenAI 标准： + * - 首块: delta: { role: 'assistant' }（只含 role，不含 content） + * - 内容块: delta: { content: '增量文本' }（实时计算并推送增量） + * - 结束块: delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' * - 心跳保活：每 2 秒发送 ": heartbeat\n\n" SSE 注释 - * - 打字机效果：实时计算 Gemini 响应的增量文本并立即推送 * - * 6. 保留完整功能：工具调用、速率限制、API认证、Google原生API、Responses API。 - * - 工具调用：支持 OpenAI Function Calling 格式 - * - 速率限制：滑动窗口算法，可配置阈值和时间窗口 - * - API 认证：支持 Bearer Token、x-api-key、x-goog-api-key、URL 参数 - * - Google 原生 API：支持 Gemini CLI 的 generateContent 格式 - * - Responses API：支持 OpenAI Codex CLI 的新格式 + * 9. 【完整功能保留】工具调用（Function Calling）、速率限制、API认证、 + * Google原生API（Gemini CLI兼容）、Responses API（Codex CLI兼容）。 * * ============================================================================ * 部署说明: @@ -72,28 +85,64 @@ * 1. 登录 Cloudflare Dashboard -> Workers & Pages * 2. 创建 Worker -> 粘贴此代码 -> 保存并部署 * 3. 配置环境变量(可选): - * - COOKIE_STRING: 完整的 Cookie 字符串（解决 429 限流） - * 从浏览器 F12 -> Application -> Cookies 中复制 - * - SAPISID: SAPISID 值 + * + * 【认证相关】 + * - COOKIE_STRING: Cookie 字符串，多个用 | 分隔 + * 格式: "cookie_account1| cookie_account2| cookie_account3" + * 从浏览器 F12 -> Application -> Cookies 中复制完整 Cookie + * 包含 __Secure-1PSID、__Secure-3PSID、SAPISID 等 + * - SAPISID: SAPISID 值，多个用 | 分隔 + * 格式: "sapisid_1| sapisid_2| sapisid_3" * 如果未设置，会自动从 COOKIE_STRING 中提取 + * + * 【API 安全】 * - API_KEYS: API 密钥 JSON 数组，如 ["sk-gemini", "sk-my-key"] * 留空或设为 [] 表示不验证密钥 + * + * 【Gemini 配置】 * - GEMINI_BL: Gemini 构建标签 * 遇到 405 错误时需要更新此值 * 获取方法：浏览器打开 gemini.google.com -> F12 -> Network -> 搜索 "boq_assistant" * - DEFAULT_MODEL: 默认模型名称，如 "gemini-3.6-flash" * - AUTH_USER: 多账户索引，0=第一个账户，1=第二个账户 - * - RATE_LIMIT_MAX: 速率限制最大请求数，默认 3000 - * - RATE_LIMIT_WINDOW: 速率限制时间窗口(秒)，默认 60 + * + * 【性能调优】 * - RETRY_ATTEMPTS: 重试次数，默认 3 * - RETRY_DELAY_SEC: 重试间隔(秒)，默认 2 * - REQUEST_TIMEOUT_SEC: 请求超时(秒)，默认 28 + * - FINGERPRINT_JITTER_MS: 请求前随机延迟最大值(毫秒)，默认 1500 + * 设为 0 可禁用随机延迟 + * - RATE_LIMIT_MAX: 速率限制最大请求数，默认 3000 + * - RATE_LIMIT_WINDOW: 速率限制时间窗口(秒)，默认 60 * * 客户端配置: * 基础URL: https://你的worker.workers.dev/v1 * API密钥: sk-gemini (或你在配置中设置的密钥) * 模型: gemini-3.6-flash * + * ============================================================================ + * 技术架构说明: + * ============================================================================ + * + * 【Isolate 模型】 + * Cloudflare Workers 使用 Isolate（隔离环境）处理每个请求： + * - 冷启动：全局代码重新执行，所有变量重新初始化 + * - 热启动：复用已有 Isolate，全局代码不执行，变量保留上次状态 + * - env 参数：每个请求由 CF 平台独立注入，始终包含最新环境变量 + * + * 【配置隔离原理】 + * 1. DEFAULT_CONFIG 作为不可变模板（只读） + * 2. getRequestConfig(env) 每次创建全新副本 + * 3. 从 env 读取配置，用 || null 显式覆盖所有字段 + * 4. 所有函数通过 config 参数接收配置 + * 5. 不存在任何全局可变状态的依赖 + * + * 【为什么需要显式覆盖？】 + * 如果使用 if (env.X) CONFIG.X = env.X 的模式： + * - 当 env.X 存在时，CONFIG.X 被更新 ✓ + * - 当 env.X 不存在时，if 不执行，CONFIG.X 保留上次值 ✗ + * 使用 CONFIG.X = env.X || null 确保始终显式赋值。 + * * 基于原项目 gemini-web2api v1.1.0 移植 * 原作者项目: https://github.com/your-repo/gemini-web2api */ @@ -103,34 +152,41 @@ // ============================================================================ // 这是所有请求配置的"蓝图"（Blueprint），用于生成每个请求的独立配置副本。 // 这个对象永远不会被修改，所有修改都在请求级的 config 副本中进行。 -// 使用 Object.freeze() 确保不可变性，防止意外修改。 +// 使用 Object.freeze() 确保不可变性，防止意外修改导致全局影响。 var DEFAULT_CONFIG = { // ---- 重试配置 ---- // 当请求失败时，自动重试的次数 // 每次重试使用指数退避策略：延迟时间 = retryDelaySec * 2^attempt + // 例如：第一次重试延迟 2 秒，第二次 4 秒，第三次 8 秒 retryAttempts: 3, // 重试间隔的基础时间（秒） - // 第一次重试延迟 2 秒，第二次 4 秒，第三次 8 秒 + // 实际延迟 = retryDelaySec * 2^attempt（指数退避） retryDelaySec: 2, // ---- 请求超时 ---- // 单次 HTTP 请求的超时时间（秒） // 注意：CF Workers 免费版有 30 秒 CPU 时间限制 - // 流式请求的 CPU 时间在数据到达时重置，所以不受此限制 + // 流式请求的 CPU 时间在数据到达时重置，所以不受此严格限制 + // 但初始连接和第一个数据块必须在超时内到达 requestTimeoutSec: 28, // ---- Gemini 构建标签 ---- // Gemini 前端的版本标识，用于 API 请求的 URL 参数 // 如果遇到 405 Method Not Allowed 错误，说明此值已过期 - // 更新方法：浏览器打开 gemini.google.com，按 F12 -> Network 标签 - // 在任意请求的 URL 中搜索 "boq_assistant"，复制最新版本号 + // 更新方法： + // 1. 浏览器打开 https://gemini.google.com/app + // 2. 按 F12 打开开发者工具 + // 3. 切换到 Network（网络）标签 + // 4. 在任意请求的 URL 中搜索 "boq_assistant" + // 5. 复制最新版本号，如 "boq_assistant-bard-web-server_20260730.02_p0" geminiBl: 'boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0', // ---- 多账户支持 ---- // Google 支持在同一个浏览器中登录多个账户 // null 或 "" 表示使用默认账户（第一个登录的账户） // "0" 表示第一个账户，"1" 表示第二个账户，以此类推 + // 使用非默认账户时，Gemini URL 会包含 /u/1 等前缀 authUser: null, // ---- XSRF 令牌 ---- @@ -140,31 +196,38 @@ var DEFAULT_CONFIG = { xsrfToken: null, // ---- 默认模型 ---- - // 当客户端请求未指定模型时使用的默认模型 - // 可选值参考上方 MODELS 字典的键名 + // 当客户端请求未指定 model 参数时使用的默认模型 + // 可选值参考 MODELS 字典的键名 defaultModel: 'gemini-3.6-flash', // ---- API 密钥白名单 ---- // 用于验证客户端请求的密钥列表 - // 空数组 [] 表示不验证，所有请求都可以访问 + // 空数组 [] 表示不验证，所有请求都可以访问（不推荐用于生产） // 设置后，客户端必须在请求头中提供有效的密钥 + // 支持 Bearer Token、x-api-key、x-goog-api-key、URL 参数 ?key= // 示例: ["sk-gemini", "sk-my-custom-key"] apiKeys: ['sk-gemini'], // ---- Cookie 认证 ---- - // Gemini 对匿名请求有严格的速率限制（容易触发 429） - // 提供有效的 Cookie 可以大幅提升稳定性 + // Gemini 对匿名请求有严格的速率限制（容易触发 429 Too Many Requests） + // 提供有效的 Cookie 可以大幅提升稳定性和降低限流概率 // cookieString: 从浏览器复制的完整 Cookie 字符串 // 格式: "__Secure-1PSID=xxx; __Secure-3PSID=xxx; SAPISID=xxx; ..." + // 支持多个 Cookie（用 | 分隔），每次请求随机选择一个 + // 示例: "cookie1| cookie2| cookie3" cookieString: null, // sapisid: 从 Cookie 中提取的 SAPISID 值 // 用于生成 Google API 所需的 SAPISIDHASH 认证头 + // 格式: "abc123/def456" // 如果设置了 cookieString 但未设置 sapisid，程序会自动提取 + // 支持多个（用 | 分隔），与 Cookie 对应 + // 示例: "sapisid1| sapisid2| sapisid3" sapisid: null, // ---- 日志开关 ---- // 是否在控制台输出请求日志 // 生产环境建议保持开启，便于排查问题 + // 日志格式: [HH:MM:SS] [LEVEL] message logRequests: true, // ---- 速率限制 ---- @@ -175,29 +238,206 @@ var DEFAULT_CONFIG = { enabled: true, // 时间窗口内的最大请求数 // 默认 3000，设置为较高值以避免正常使用被限制 - // 如果遇到滥用，可以调低此值 + // 如果遇到滥用，可以调低此值（如 30-100） maxRequests: 3000, // 时间窗口大小（秒） // 60 表示每分钟最多允许 maxRequests 个请求 windowSec: 60, }, + + // ---- 指纹轮换配置 ---- + // 请求前随机延迟的最大值（毫秒） + // 模拟人类操作间隔，降低被检测为自动化请求的概率 + // 默认 1500ms（1.5秒），设为 0 可禁用 + // 配合 User-Agent 轮换使用效果更佳 + fingerprintJitterMs: 1500, }; +// ============================================================================ +// 🎭 多指纹轮换池 +// ============================================================================ +// 以下指纹池用于每次请求时随机选择不同的浏览器标识。 +// 目的是让每次请求看起来来自不同的浏览器和设备， +// 降低被 Gemini 服务器识别为自动化脚本的概率。 + +/** + * User-Agent 轮换池 + * + * 包含 8 种真实浏览器的 User-Agent 字符串。 + * 涵盖 Windows、macOS、Linux 三个操作系统平台。 + * 涵盖 Chrome 125-127、Firefox 128、Safari 17.4 等主流浏览器版本。 + * + * 每个 UA 都有对应的权重（UA_WEIGHTS），用于加权随机选择。 + * 权重模拟真实浏览器市场份额分布： + * - Chrome Windows: ~65%（两个版本合计） + * - Safari macOS: ~8% + * - Chrome macOS: ~10% + * - Chrome Linux: ~7% + * - Firefox 全平台: ~10%（三个版本合计） + * + * 权重数组与 USER_AGENTS 数组一一对应，总和为 100。 + */ + +var USER_AGENTS = [ + // Chrome 127 on Windows 10/11（占比最高，约 35%） + // 这是目前最主流的浏览器配置 + 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + // Chrome 126 on Windows 10/11（占比约 30%） + // 上一版本的 Chrome，仍有大量用户未更新 + 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/126.0.0.0 Safari/537.36', + // Safari 17.4 on macOS 14.5（占比约 8%） + // Mac 用户使用系统自带浏览器 + 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14_5) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.4 Safari/605.1.15', + // Chrome 127 on macOS 14.5（占比约 10%） + // Mac 用户安装 Chrome 浏览器 + 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + // Chrome 127 on Linux（占比约 7%） + // Linux 桌面用户（开发者群体） + 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + // Firefox 128 on Windows（占比约 5%） + 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0', + // Firefox 128 on macOS（占比约 3%） + 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14.5; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0', + // Firefox 128 on Linux（占比约 2%） + 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0', +]; + +// 加权权重数组，与 USER_AGENTS 一一对应 +// 总和 = 35 + 30 + 8 + 10 + 7 + 5 + 3 + 2 = 100 +// 模拟真实浏览器市场份额：Chrome ~72%, Safari ~8%, Firefox ~10% +var UA_WEIGHTS = [35, 30, 8, 10, 7, 5, 3, 2]; + +/** + * 加权随机选择 User-Agent + * + * 算法步骤： + * 1. 计算所有权重的总和（totalWeight = 100） + * 2. 生成 0 到 totalWeight 之间的随机浮点数 + * 3. 从头开始累加权重，当累加值超过随机数时 + * 4. 返回当前索引对应的 User-Agent + * + * 这种算法保证了高权重的 UA 有更高的被选中概率。 + * + * @returns {string} 随机选择的 User-Agent 字符串 + */ +function getRandomUserAgent() { + // 第一步：计算总权重 + var totalWeight = 0; + for (var i = 0; i < UA_WEIGHTS.length; i++) { + totalWeight += UA_WEIGHTS[i]; + } + // 第二步：生成 0 到总权重的随机数 + var random = Math.random() * totalWeight; + // 第三步：累加权重，找到随机数落在哪个区间 + var cumulative = 0; + for (var j = 0; j < USER_AGENTS.length; j++) { + cumulative += UA_WEIGHTS[j]; + // 当累加值超过随机数时，返回当前 UA + if (random < cumulative) { + return USER_AGENTS[j]; + } + } + // 兜底：如果因为浮点精度问题没有命中，返回第一个 + return USER_AGENTS[0]; +} + +/** + * Accept-Language 轮换池 + * + * 包含 6 种不同的浏览器语言偏好设置。 + * 模拟不同地区用户的浏览器配置。 + * 英语为主（美国/英国），部分包含中文、日语、韩语、西班牙语作为第二语言。 + * + * q 值表示优先级权重： + * - q=0.9 表示第二语言的高优先级 + * - 第一语言不写 q 值（默认为 1.0） + */ +var ACCEPT_LANGUAGES = [ + 'en-US,en;q=0.9', // 纯英语用户（美国），最常见的配置 + 'en-US,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8', // 英语为主，中文为辅（华裔或中国留学生） + 'en-GB,en;q=0.9', // 英式英语用户（英国/英联邦国家） + 'en-US,en;q=0.9,ja;q=0.8', // 英语为主，日语为辅（日裔或日语学习者） + 'en-US,en;q=0.9,ko;q=0.8', // 英语为主，韩语为辅（韩裔或韩语学习者） + 'en-US,en;q=0.9,es;q=0.8', // 英语为主，西班牙语为辅（拉丁裔） +]; + +/** + * 随机选择 Accept-Language + * 使用均匀随机分布（每种语言偏好被选中的概率相同） + * @returns {string} 随机选择的 Accept-Language 字符串 + */ +function getRandomAcceptLanguage() { + var idx = Math.floor(Math.random() * ACCEPT_LANGUAGES.length); + return ACCEPT_LANGUAGES[idx]; +} + +/** + * Sec-Ch-Ua 轮换池（Chrome 用户代理客户端提示） + * + * Sec-Ch-Ua 是 Chrome 浏览器（Chromium 内核）发送的额外请求头， + * 包含浏览器品牌和版本信息。只有 Chrome 系浏览器会发送此头。 + * Firefox 和 Safari 不发送此头。 + * + * 格式: "Brand";v="MajorVersion" + * - "Not)A;Brand";v="99" 是 Chromium 的固定标识 + * - "Google Chrome";v="127" 表示 Chrome 主版本号 + * - "Chromium";v="127" 表示 Chromium 内核版本号 + */ +var SEC_CH_UA_POOLS = [ + // Chrome 127 + '"Not)A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="127", "Chromium";v="127"', + // Chrome 126 + '"Not)A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="126", "Chromium";v="126"', + // Chrome 125 + '"Not)A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="125", "Chromium";v="125"', +]; + +/** + * Sec-Ch-Ua-Platform 轮换池（操作系统平台标识） + * + * 配合 Sec-Ch-Ua 使用，标识浏览器的操作系统平台。 + * 应该与 User-Agent 中的平台信息一致。 + */ +var SEC_CH_UA_PLATFORMS = [ + '"Windows"', // Windows 平台 + '"macOS"', // macOS 平台（注意大小写） + '"Linux"', // Linux 平台 +]; + +/** + * 随机选择 Sec-Ch-Ua（Chrome 版本标识） + * @returns {string} 随机选择的 Sec-Ch-Ua 字符串 + */ +function getRandomSecChUa() { + var idx = Math.floor(Math.random() * SEC_CH_UA_POOLS.length); + return SEC_CH_UA_POOLS[idx]; +} + +/** + * 随机选择 Sec-Ch-Ua-Platform（操作系统平台标识） + * @returns {string} 随机选择的平台字符串 + */ +function getRandomSecChUaPlatform() { + var idx = Math.floor(Math.random() * SEC_CH_UA_PLATFORMS.length); + return SEC_CH_UA_PLATFORMS[idx]; +} + // ============================================================================ // 🤖 模型定义 // ============================================================================ // 映射自 Gemini Web 前端 JS 源码中的 MODE_CATEGORY 枚举 -// 枚举值含义： -// 1 = FAST（快速模式）- Gemini Flash 系列 -// 2 = THINKING（深度思考）- 启用深度推理 -// 3 = PRO（专业版）- 需要有效 Cookie 才能正确路由 -// 4 = AUTO（自动选择）- 由 Gemini 自动选择模型 +// +// mode 字段含义（MODE_CATEGORY 枚举值）： +// 1 = FAST（快速模式）- Gemini Flash 系列，速度最快 +// 2 = THINKING（深度思考）- 启用深度推理，输出质量更高 +// 3 = PRO（专业版）- 最强模型，需要有效 Cookie 才能正确路由 +// 4 = AUTO（自动选择）- 由 Gemini 自动选择最合适的模型 // 5 = FAST_DYNAMIC_THINKING（动态思考）- 自适应思考深度 -// 6 = FLASH_LITE（轻量快速）- 最轻量的模型 +// 6 = FLASH_LITE（轻量快速）- 最轻量模型，速度最快但质量较低 // // think 字段含义（思考模式）： -// 0 = 启用深度思考 -// 4 = AUTO（自动选择思考深度） +// 0 = 启用深度思考（模型会花更多时间推理） +// 4 = AUTO（自动选择思考深度，由 Gemini 决定） var MODELS = { 'gemini-3.6-flash': { @@ -238,37 +478,48 @@ var MODELS = { }; // ============================================================================ -// 🔑 核心：请求级配置生成器（解决并发串扰的核心函数） +// 🔑 核心：请求级配置生成器（解决并发串扰 + 多Cookie轮换 + 指纹轮换） // ============================================================================ /** * 为当前请求创建独立的配置副本 * - * 【为什么需要这个函数？】 + * 【为什么需要这个函数？—— 并发串扰问题】 * Cloudflare Workers 在处理请求时使用 Isolate（隔离环境）。 - * 冷启动时全局代码会重新执行，但热启动（Isolate 复用）时不会。 - * 如果多个并发请求复用了同一个 Isolate，它们会共享全局变量（如 CONFIG）。 + * 冷启动时全局代码会重新执行，变量回到初始值。 + * 但热启动（Isolate 复用）时，全局代码不会重新执行， + * 全局变量保留上一次请求修改后的值。 + * * 当 WorkBuddy 等客户端在极短时间内发送 5-20 个并发请求时， - * 这些请求可能被分配到同一个 Isolate，导致配置串扰。 + * 这些请求可能被分配到同一个 Isolate，共享全局变量。 + * + * 举例说明串扰过程： + * 请求 A 到达 → CONFIG.cookieString = "cookie_a" + * 请求 B 到达 → CONFIG.cookieString = "cookie_b" ← 覆盖了 A 的设置！ + * 请求 A 继续执行 → 使用的是 "cookie_b" ← 串扰！ * - * 【如何解决？】 - * 每次请求调用此函数，从冻结的 DEFAULT_CONFIG 模板创建一个全新的配置对象。 - * 然后用环境变量（env，每个请求独立）覆盖需要定制的字段。 - * 所有后续函数都通过 config 参数接收配置，完全不依赖全局状态。 + * 【如何解决？—— 请求级配置隔离】 + * 1. 每次请求调用此函数，从 DEFAULT_CONFIG 模板创建全新的配置对象 + * 2. 从 env（环境变量，每个请求由 CF 平台独立注入）读取定制配置 + * 3. 所有后续函数通过 config 参数接收配置，完全不依赖全局状态 + * 4. 使用显式赋值（env.X || null）防止 Isolate 复用时的值残留 * - * 【配置项说明】 - * - 字符串类型（geminiBl, defaultModel）：有 env 就用，没有用默认值 - * - 认证类型（cookieString, sapisid 等）：可能为 null，必须显式覆盖防止残留 - * - 数字类型（retryAttempts 等）：需要 parseInt 转换 - * - 嵌套对象（rateLimit）：需要从冻结模板展开创建新的可变对象 + * 【多 Cookie 轮换】 + * 如果环境变量中使用 | 分隔多个 Cookie 和 SAPISID， + * 每次请求会随机选择一个组合使用。 + * 这可以大幅降低单个 Google 账号被限流的概率。 + * + * 【环境变量格式】 + * COOKIE_STRING = "cookie_account1| cookie_account2| cookie_account3" + * SAPISID = "sapisid_1| sapisid_2| sapisid_3" * * @param {Object} env - Cloudflare Worker 环境变量（每个请求独立） * @returns {Object} 专属于当前请求的配置副本 */ function getRequestConfig(env) { // 从默认模板创建全新的配置对象 - // 注意：不使用展开运算符 (...DEFAULT_CONFIG)，而是逐字段拷贝 - // 这样确保每个字段都是基本类型的独立副本 + // 逐字段手动拷贝，确保每个字段都是独立的基本类型副本 + // 不使用展开运算符 (...DEFAULT_CONFIG)，避免引用共享问题 var config = { // ---- 基本配置字段 ---- retryAttempts: DEFAULT_CONFIG.retryAttempts, @@ -282,10 +533,11 @@ function getRequestConfig(env) { cookieString: DEFAULT_CONFIG.cookieString, sapisid: DEFAULT_CONFIG.sapisid, logRequests: DEFAULT_CONFIG.logRequests, + fingerprintJitterMs: DEFAULT_CONFIG.fingerprintJitterMs, // ---- 嵌套对象：rateLimit 需要深拷贝 ---- - // 因为 rateLimit 本身是一个对象，直接赋值会导致引用共享 - // 这里创建一个新的对象，从 DEFAULT_CONFIG.rateLimit 复制所有属性 + // 因为 rateLimit 是一个对象，不能直接赋值（会引用共享） + // 需要创建一个新对象，逐字段拷贝 rateLimit: { enabled: DEFAULT_CONFIG.rateLimit.enabled, maxRequests: DEFAULT_CONFIG.rateLimit.maxRequests, @@ -294,90 +546,139 @@ function getRequestConfig(env) { }; // ================================================================ - // 环境变量覆盖（env 是 Cloudflare 为每个请求提供的独立环境变量） + // 环境变量覆盖 + // env 是 Cloudflare 为每个请求独立提供的环境变量对象 + // 这些值是在 CF Dashboard 中配置的，修改后自动生效 // ================================================================ - // ---- 字符串类型：有值才覆盖 ---- - // Gemini 构建标签 + // ---- 字符串类型：有值才覆盖（保留默认值作为兜底） ---- if (env.GEMINI_BL) { config.geminiBl = env.GEMINI_BL; } - // 默认模型 if (env.DEFAULT_MODEL) { config.defaultModel = env.DEFAULT_MODEL; } // ---- 认证相关字段：使用 || 操作符确保显式覆盖 ---- // 这些字段可能为 null 或空字符串 - // 使用 || null 确保即使 env 值为 undefined，也会显式设置为 null - // 这防止了 Isolate 复用时，上次请求的值残留到本次请求 - config.cookieString = env.COOKIE_STRING || null; - config.sapisid = env.SAPISID || null; + // 使用 || null 确保即使 env 值为 undefined 或空字符串， + // 也会显式设置为 null，防止 Isolate 复用时上次请求的值残留 config.authUser = env.AUTH_USER || null; config.xsrfToken = env.XSRF_TOKEN || null; + // ================================================================ + // 🎭 多 Cookie 轮换支持 + // ================================================================ + // 将环境变量中的字符串按 | 分割成数组 + // 过滤掉空字符串（处理连续 | 或首尾 | 的情况） + // + // 环境变量格式示例: + // COOKIE_STRING = "cookie_account1| cookie_account2| cookie_account3" + // SAPISID = "sapisid_1| sapisid_2| sapisid_3" + // + // 如果分割后只有 1 个元素，效果等同于单个 Cookie + + var cookieStrings = (env.COOKIE_STRING || '').split('|').filter(function (c) { + return c.trim(); // 过滤掉空字符串 + }); + var sapisids = (env.SAPISID || '').split('|').filter(function (s) { + return s.trim(); // 过滤掉空字符串 + }); + + // 情况 1：有多个 Cookie 可供选择 + if (cookieStrings.length > 0) { + // 随机选择一个 Cookie 索引 + var cookieIdx = Math.floor(Math.random() * cookieStrings.length); + config.cookieString = cookieStrings[cookieIdx].trim(); + + // 如果 SAPISID 数量与 Cookie 数量匹配，使用对应索引的 SAPISID + // 这样可以保持 Cookie 和 SAPISID 的对应关系 + if (sapisids.length === cookieStrings.length) { + config.sapisid = sapisids[cookieIdx].trim(); + } else if (sapisids.length > 0) { + // 如果数量不匹配，随机选择一个 SAPISID + var sapisidIdx = Math.floor(Math.random() * sapisids.length); + config.sapisid = sapisids[sapisidIdx].trim(); + } + // 如果只有一个 SAPISID 或没有 SAPISID，留给后面的自动提取逻辑处理 + } + // 情况 2：只有 SAPISID，没有 Cookie + else if (sapisids.length > 0) { + // 随机选择一个 SAPISID + var sapisidIdx = Math.floor(Math.random() * sapisids.length); + config.sapisid = sapisids[sapisidIdx].trim(); + } + // 情况 3：既没有 Cookie 也没有 SAPISID + // config.cookieString 和 config.sapisid 保持默认值 null + // ================================================================ // 🛡️ 智能兼容：自动从 COOKIE_STRING 提取 SAPISID // ================================================================ - // 如果用户设置了完整的 Cookie 字符串但忘记单独设置 SAPISID - // 程序自动从 Cookie 中正则匹配提取 SAPISID 值 + // 如果最终 SAPISID 为空但 Cookie 不为空， + // 尝试从 Cookie 字符串中正则匹配提取 SAPISID 值 + // // Cookie 格式示例: // "__Secure-1PSID=AJDrVf...; __Secure-3PSID=AJDrVf...; SAPISID=abc123/def456; ..." - // 正则 /SAPISID=([^;]+)/ 匹配 "SAPISID=" 后面的非分号字符 + // + // 正则 /SAPISID=([^;]+)/ 的含义： + // SAPISID= 匹配字面量 "SAPISID=" + // ([^;]+) 捕获组：匹配一个或多个非分号字符（即 SAPISID 的值） if (!config.sapisid && config.cookieString) { var match = config.cookieString.match(/SAPISID=([^;]+)/); if (match) { // match[1] 是第一个捕获组，即 SAPISID 的值 - // trim() 去除可能的空白字符 + // trim() 去除可能的首尾空白字符 config.sapisid = match[1].trim(); } } // ---- API 密钥：JSON 数组格式，需要特殊解析 ---- - // env.API_KEYS 是字符串，如 '["sk-gemini", "sk-my-key"]' + // env.API_KEYS 是字符串类型，如 '["sk-gemini", "sk-my-key"]' + // 需要用 JSON.parse 解析为真正的数组 if (env.API_KEYS) { try { config.apiKeys = JSON.parse(env.API_KEYS); } catch (e) { - // JSON 解析失败时保留默认值，并输出错误日志 + // JSON 解析失败时保留默认值 + // 输出错误日志但不中断程序运行 console.error('[ERROR] API_KEYS 解析失败: ' + e.message + '，使用默认值'); } } // ---- 数字类型字段：需要 parseInt 转换 ---- - // env 中的环境变量都是字符串类型，需要转换为数字 - // 使用 parseInt(value, 10) 确保十进制转换 + // env 中的环境变量都是字符串类型 + // 需要用 parseInt(value, 10) 转换为十进制整数 // 使用 isNaN() 检查转换结果，防止无效值 - - // 重试次数 if (env.RETRY_ATTEMPTS) { var ra = parseInt(env.RETRY_ATTEMPTS, 10); if (!isNaN(ra)) config.retryAttempts = ra; } - // 重试延迟 if (env.RETRY_DELAY_SEC) { var rd = parseInt(env.RETRY_DELAY_SEC, 10); if (!isNaN(rd)) config.retryDelaySec = rd; } - // 请求超时 if (env.REQUEST_TIMEOUT_SEC) { var rt = parseInt(env.REQUEST_TIMEOUT_SEC, 10); if (!isNaN(rt)) config.requestTimeoutSec = rt; } + // 指纹轮换随机延迟配置 + if (env.FINGERPRINT_JITTER_MS) { + var fj = parseInt(env.FINGERPRINT_JITTER_MS, 10); + if (!isNaN(fj)) config.fingerprintJitterMs = fj; + } // ---- 速率限制配置 ---- - // 最大请求数 if (env.RATE_LIMIT_MAX) { var rlmax = parseInt(env.RATE_LIMIT_MAX, 10); if (!isNaN(rlmax)) config.rateLimit.maxRequests = rlmax; } - // 时间窗口 if (env.RATE_LIMIT_WINDOW) { var rlwin = parseInt(env.RATE_LIMIT_WINDOW, 10); if (!isNaN(rlwin)) config.rateLimit.windowSec = rlwin; } // 返回请求专属的配置副本 + // 这个对象在请求结束后随 Isolate 回收 return config; } @@ -389,21 +690,27 @@ function getRequestConfig(env) { * 日志记录函数 * * 使用请求级配置中的 logRequests 开关控制是否输出日志。 - * 如果没有传入 config 参数，使用默认配置。 + * 如果没有传入 config 参数（比如在 getRequestConfig 中调用）， + * 使用 DEFAULT_CONFIG 的 logRequests 设置。 + * * 日志格式: [HH:MM:SS] [LEVEL] message + * 例如: [14:30:25] [INFO] Chat: model=gemini-3.6-flash, stream=true * * @param {string} msg - 要记录的日志消息 - * @param {string} [level] - 日志级别，默认 'INFO'。可选: INFO/WARN/ERROR + * @param {string} [level] - 日志级别，默认 'INFO'。可选值: INFO / WARN / ERROR * @param {Object} [config] - 请求级配置对象（可选，用于并发安全） */ function log(msg, level, config) { - // 如果未指定级别，默认使用 INFO + // 如果未指定日志级别，默认使用 INFO level = level || 'INFO'; // 根据 config 参数决定是否输出日志 // 有 config 时使用 config.logRequests，没有时使用默认配置 var shouldLog = config ? config.logRequests : DEFAULT_CONFIG.logRequests; if (shouldLog) { // 生成时间戳，格式: HH:MM:SS + // toISOString() 返回 "2026-07-30T14:30:25.123Z" + // split('T')[1] 取 "14:30:25.123Z" + // split('.')[0] 取 "14:30:25" var ts = new Date().toISOString().split('T')[1].split('.')[0]; console.log('[' + ts + '] [' + level + '] ' + msg); } @@ -412,8 +719,12 @@ function log(msg, level, config) { /** * 生成 UUID v4（通用唯一标识符） * + * UUID v4 格式: xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx + * 其中 4 固定为版本号，y 的高位固定为 10xx（表示变体） + * * Cloudflare Workers 环境优先使用内置的 crypto.randomUUID() 方法。 - * 如果不可用（老版本或其他环境），使用回退方案手动生成。 + * 如果不可用（老版本或其他环境），使用 Math.random() 回退方案。 + * 回退方案的随机性较弱，不适合安全敏感场景。 * * @returns {string} UUID v4 格式的字符串，如 "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000" */ @@ -423,12 +734,12 @@ function generateUUID() { return crypto.randomUUID(); } // 回退方案：手动生成符合 UUID v4 规范的字符串 - // 格式: xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx + // 使用 Math.random() 生成伪随机数 return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, function (c) { // 生成 0-15 的随机整数 var r = Math.random() * 16 | 0; // x 位置直接使用随机值 - // y 位置确保高位为 10xx（符合 UUID v4 规范） + // y 位置确保高位为 10xx（符合 UUID v4 规范：10xx = 8,9,a,b） var v = c === 'x' ? r : (r & 0x3 | 0x8); return v.toString(16); }); @@ -438,20 +749,24 @@ function generateUUID() { * 生成短 ID * * 从 UUID 中提取前 length 个十六进制字符（去掉连字符）。 - * 用于生成聊天补全 ID、工具调用 ID 等。 + * 用于生成聊天补全 ID、工具调用 ID、请求 ID 等不需要完整 UUID 的场景。 * - * @param {number} [length] - 需要的 ID 长度，默认 12 - * @returns {string} 短 ID 字符串 + * @param {number} [length] - 需要的 ID 长度，默认 12 字符 + * @returns {string} 短 ID 字符串，如 "a1b2c3d4e5f6" */ function generateShortId(length) { var len = length || 12; + // 去掉 UUID 中的连字符，取前 len 个字符 return generateUUID().replace(/-/g, '').substring(0, len); } /** * 获取当前 Unix 时间戳（秒） * - * @returns {number} 从 Unix 纪元（1970-01-01）开始的秒数 + * Unix 时间戳是从 1970-01-01 00:00:00 UTC 开始的秒数。 + * 广泛用于 API 响应中的 created 字段。 + * + * @returns {number} Unix 时间戳（秒），如 1753872000 */ function timestamp() { return Math.floor(Date.now() / 1000); @@ -460,28 +775,34 @@ function timestamp() { /** * 估算文本的 Token 数量 * - * 使用简单的启发式算法：英文约 4 字符 = 1 token，中文约 1.5 字符 = 1 token。 - * 这里使用统一的 4 字符/token 估算，不是精确计算但足以用于资源预估。 + * 使用简单的启发式算法进行粗略估算： + * - 英文约 4 字符 = 1 token + * - 这个估算不够精确，但足以用于基本的资源预估和日志显示 + * - 不是精确计算，仅供 reference * * @param {string} text - 要估算的文本 * @returns {number} 估算的 token 数量，至少为 1 */ function estimateTokens(text) { if (!text) return 0; + // 至少返回 1，避免除零错误 return Math.max(1, Math.ceil(text.length / 4)); } /** * 生成 SAPISID 认证哈希 * - * Google API 使用基于时间的 SHA1 哈希进行认证。 - * 格式: SAPISIDHASH {timestamp}_{sha1_hex} + * Google API 使用基于时间的 SHA-1 哈希进行认证。 + * 这个哈希证明请求来自持有有效 Google 会话的用户。 * * 算法步骤: - * 1. 获取当前 Unix 时间戳 - * 2. 构造输入: "{timestamp} {sapisid} https://gemini.google.com" + * 1. 获取当前 Unix 时间戳（秒） + * 2. 构造输入字符串: "{timestamp} {sapisid} https://gemini.google.com" * 3. 使用 SHA-1 算法对输入进行哈希 - * 4. 返回格式化字符串: "SAPISIDHASH {ts}_{hex}" + * 4. 将哈希结果转换为十六进制字符串 + * 5. 返回格式化字符串: "SAPISIDHASH {timestamp}_{hex_hash}" + * + * 格式示例: SAPISIDHASH 1753872000_a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6e7f8a9b0 * * @param {string} sapisid - 从 Google Cookie 中提取的 SAPISID 值 * @returns {Promise} 认证哈希字符串 @@ -489,7 +810,7 @@ function estimateTokens(text) { async function makeSapisidHash(sapisid) { // 获取当前时间戳 var ts = timestamp(); - // 构造哈希输入（与 Google Web 前端完全一致） + // 构造哈希输入（与 Google Web 前端完全一致的格式） var input = ts + ' ' + sapisid + ' https://gemini.google.com'; // 将输入字符串编码为 UTF-8 字节数组 @@ -499,9 +820,10 @@ async function makeSapisidHash(sapisid) { // 使用 Web Crypto API 进行 SHA-1 哈希 var hashBuffer = await crypto.subtle.digest('SHA-1', data); - // 将哈希结果转换为十六进制字符串 + // 将哈希结果（ArrayBuffer）转换为十六进制字符串 var hashArray = Array.from(new Uint8Array(hashBuffer)); var hashHex = hashArray.map(function (b) { + // 每个字节转换为两位十六进制数 return b.toString(16).padStart(2, '0'); }).join(''); @@ -512,14 +834,14 @@ async function makeSapisidHash(sapisid) { /** * 获取多账户 URL 前缀 * - * Google 支持在同一个浏览器中登录多个账户。 - * 当使用非默认账户时，Gemini 的 URL 路径会包含账户索引。 + * Google 支持在同一个浏览器中登录多个 Google 账号。 + * 当使用非默认账户时，Gemini 的 URL 路径会包含账户索引： * - 默认账户: https://gemini.google.com/app * - 第二个账户: https://gemini.google.com/u/1/app * - 第三个账户: https://gemini.google.com/u/2/app * * @param {Object} config - 请求级配置对象 - * @returns {string} URL 前缀，如 "/u/1"，默认账户返回空字符串 + * @returns {string} URL 前缀，如 "/u/1"，默认账户返回空字符串 "" */ function getAccountPrefix(config) { var authUser = config.authUser; @@ -536,26 +858,39 @@ function getAccountPrefix(config) { // ============================================================================ // Gemini 的内部 API 使用复杂的嵌套数组结构。 // 以下函数负责构建与 Gemini Web 前端完全一致的请求负载和请求头。 +// 这是整个程序能够正常工作的基础。 /** * 构建 Gemini API 请求负载 * * Gemini 内部使用 80 个元素的嵌套数组作为请求体。 + * 这个结构是通过逆向工程 Gemini Web 前端 JS 代码获得的。 + * * 关键字段说明: - * inner[0]: 用户消息和元数据 [prompt, index, image, attachment, metadata, context_id, is_new] + * inner[0]: 用户消息和元数据 + * [prompt, 消息索引, 图片数据, 附件信息, 元数据, 上下文ID, 是否新对话] * inner[1]: 语言设置 ["en"] - * inner[2]: 对话上下文 [conv_id, resp_id, option_id, ...] + * inner[2]: 对话上下文（空表示新对话） * inner[6]: 连续对话标志 [0] * inner[7]: 流式输出标志 1 * inner[10]: 流式输出标志 1 - * inner[11]: 安全过滤级别 0（基础过滤） + * inner[11]: 安全过滤级别（0=基础, 1=严格, 2=最严格） * inner[17]: 思考模式 [[thinkMode]] + * thinkMode=0: 启用深度思考 + * thinkMode=4: 自动选择 * inner[18]: 扩展思考标志 0 * inner[30]: 输出格式 [4] * inner[41]: 响应类型 [2] - * inner[59]: 唯一请求 ID（UUID） + * inner[59]: 唯一请求 ID（UUID v4） * inner[61]: 附件列表 [] - * inner[79]: 模型选择（MODE_CATEGORY 枚举值）⭐ 最关键 + * inner[79]: 模型选择（MODE_CATEGORY 枚举值）⭐ 最关键的字段 + * 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO, 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE + * + * 其他索引位置的值为 null，表示使用默认设置。 + * + * 外层包装: + * outer = [null, json.dumps(inner)] + * 然后作为 f.req 参数的值进行 URL 编码 * * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 * @param {number} modelId - 模型类别 ID（MODE_CATEGORY 枚举值: 1-6） @@ -569,21 +904,14 @@ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { var inner = new Array(80).fill(null); // --- 用户消息 --- - // [prompt, 0, None, None, None, None, 0] - // prompt: 用户输入的文本 - // 0: 消息索引/序列号 - // None: 图片数据（可选） - // None: 附件信息（可选） - // None: 元数据（可选） - // None: 上下文 ID（可选） - // 0: 是否为新对话的标志 + // [prompt, 消息索引, 图片, 附件, 元数据, 上下文ID, 新对话标志] inner[0] = [prompt, 0, null, null, null, null, 0]; - // --- 语言设置 --- + // --- 语言设置为英语 --- inner[1] = ['en']; // --- 对话上下文 --- - // 空字符串表示新对话，null 表示未设置 + // 全部为空表示新对话，不使用任何历史记录 inner[2] = ['', '', '', null, null, null, null, null, null, '']; // --- 连续对话标志 --- @@ -594,26 +922,28 @@ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { inner[10] = 1; // 流式输出 // --- 安全过滤级别 --- - // 0 = 基础过滤（推荐） - // 1 = 严格过滤 - // 2 = 最严格过滤 + // 0 = 基础过滤（推荐值，不会过度拦截正常内容） + // 1 = 严格过滤（可能误拦） + // 2 = 最严格过滤（非常保守） inner[11] = 0; // --- 思考模式配置 --- // 双层嵌套数组: [[thinkMode]] + // 外层数组包含一个内层数组，内层数组包含 thinkMode 值 inner[17] = [[thinkMode]]; // --- 扩展思考标志 --- inner[18] = 0; // --- 各种内部参数 --- + // 这些参数的具体含义未知，但保持与 Gemini Web 前端一致 inner[27] = 1; // 未知标志 - inner[30] = [4]; // 输出格式 - inner[41] = [2]; // 响应类型 + inner[30] = [4]; // 输出格式设置 + inner[41] = [2]; // 响应类型设置 inner[53] = 0; // 未知标志 // --- 唯一请求 ID --- - // 使用 UUID v4 确保每次请求都有唯一标识 + // 使用 UUID v4 确保每次请求都有全局唯一的标识 inner[59] = generateUUID(); // --- 附件列表 --- @@ -625,8 +955,8 @@ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { // ⭐ 模型选择（最关键字段） // MODE_CATEGORY 枚举值: - // 1=FAST, 2=THINKING, 3=PRO, 4=AUTO - // 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE + // 1=FAST（快速）, 2=THINKING（深度思考）, 3=PRO（专业版） + // 4=AUTO（自动）, 5=FAST_DYNAMIC_THINKING, 6=FLASH_LITE inner[79] = modelId; // --- 外层包装 --- @@ -640,12 +970,13 @@ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { params.append('f.req', JSON.stringify(outer)); // 可选：添加 XSRF 令牌 - // 通常不需要，但某些情况下可能需要 + // 通常不需要，但某些极端情况下 Gemini 可能要求 if (config.xsrfToken) { params.append('at', config.xsrfToken); } // 返回 URL 编码的字符串 + // 例如: f.req=%5Bnull%2C%22%5B%5B...%5D%5D%22%5D return params.toString(); } @@ -658,10 +989,10 @@ function buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config) { * ?bl={build_label}&hl=en&_reqid={request_id}&rt=c * * 参数说明: - * - bl (build label): Gemini 前端构建版本标识 - * - hl (host language): 界面语言，固定为 en - * - _reqid: 请求 ID，使用时间戳后 6 位 - * - rt: 请求类型，c 表示普通请求 + * - bl (build label): Gemini 前端构建版本标识，用于 API 版本控制 + * - hl (host language): 界面语言，固定为 en（英语） + * - _reqid: 请求 ID，使用时间戳的后 6 位数字 + * - rt: 请求类型，c 表示普通聊天请求 * * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {string} 完整的请求 URL @@ -670,6 +1001,7 @@ function buildUrl(config) { // 获取多账户 URL 前缀 var prefix = getAccountPrefix(config); // 生成请求 ID（使用时间戳的后 6 位数字） + // 例如 timestamp() = 1753872000 → reqid = 872000 var reqid = timestamp() % 1000000; // 拼接完整 URL return 'https://gemini.google.com' + prefix + @@ -681,19 +1013,20 @@ function buildUrl(config) { } /** - * 构建 Gemini API 请求头 + * 构建 Gemini API 请求头（包含多指纹轮换） + * + * 🎭 多指纹轮换机制: + * 每次调用此函数时，会随机选择不同的浏览器指纹组合： + * - User-Agent: 从 8 种真实浏览器 UA 中加权随机选择 + * - Accept-Language: 从 6 种语言偏好中均匀随机选择 + * - Sec-Ch-Ua: 如果选中的是 Chrome UA，随机选择 Chrome 版本标识 + * - Sec-Ch-Ua-Platform: 随机选择操作系统平台 * - * 包含完整的浏览器伪装头，让请求看起来像从 Gemini 网页内部发出的。 - * 支持 Cookie 认证和 SAPISID 哈希认证。 + * 这使每次请求看起来来自不同的浏览器和设备， + * 降低被 Gemini 服务器识别为自动化脚本的概率。 * - * 请求头说明: - * - Content-Type: 标准表单提交格式 - * - Origin/Referer: 声明请求来源 - * - X-Same-Domain: 告诉后端这是同域请求 - * - User-Agent: 伪装成 Chrome 浏览器 - * - Sec-* 系列: 浏览器安全策略头 - * - Cookie: 可选的认证 Cookie - * - Authorization: 可选的 SAPISID 认证哈希 + * 注意：Firefox 和 Safari 不会发送 Sec-Ch-Ua 系列头， + * 所以只有当 UA 是 Chrome 时才添加这些头。 * * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 请求头对象 @@ -702,44 +1035,58 @@ async function buildHeaders(config) { // 获取多账户 URL 前缀 var prefix = getAccountPrefix(config); - // --- 基础请求头 --- + // 🎭 第一步：随机选择浏览器指纹 + var selectedUA = getRandomUserAgent(); // 加权随机选择 User-Agent + var selectedLanguage = getRandomAcceptLanguage(); // 均匀随机选择语言偏好 + + // 第二步：构建基础请求头 var headers = { - // 标准表单提交格式 + // 标准表单提交格式（与浏览器表单提交一致） 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', - // 声明请求来源域 + // 声明请求来源域（必须是 gemini.google.com） 'Origin': 'https://gemini.google.com', // 声明引用页面 'Referer': 'https://gemini.google.com' + prefix + '/app', - // 同域请求标志 + // 同域请求标志（让 Gemini 认为这是内部请求） 'X-Same-Domain': '1', - // 浏览器伪装（Chrome 127） - 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36', + // 🔑 使用随机选择的 User-Agent + 'User-Agent': selectedUA, // 接受任意响应类型 'Accept': '*/*', - // 接受的语言 - 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9', - // 浏览器安全策略头 + // 🔑 使用随机选择的 Accept-Language + 'Accept-Language': selectedLanguage, + // 浏览器安全策略头（现代浏览器的标准行为） 'Sec-Fetch-Dest': 'empty', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', }; - // --- 多账户支持 --- - // 如果使用了非默认账户，添加认证用户头 + // 🎭 第三步：如果是 Chrome UA，添加 Sec-Ch-Ua 系列头 + // 判断方法：检查 User-Agent 字符串中是否包含 "Chrome" + // Firefox 的 UA 包含 "Gecko" 和 "Firefox"，不包含 "Chrome" + // Safari 的 UA 包含 "Safari" 但不包含 "Chrome" + if (selectedUA.indexOf('Chrome') !== -1) { + headers['Sec-Ch-Ua'] = getRandomSecChUa(); // Chrome 版本标识 + headers['Sec-Ch-Ua-Mobile'] = '?0'; // 桌面端（非移动端） + headers['Sec-Ch-Ua-Platform'] = getRandomSecChUaPlatform(); // 操作系统平台 + } + + // 第四步：多账户支持 + // 如果使用了非默认账户（authUser 不为空），添加认证用户头 if (prefix) { headers['X-Goog-AuthUser'] = String(config.authUser); } - // --- Cookie 认证 --- - // 如果配置了 Cookie 字符串，添加到请求头中 - // Cookie 可以显著提升请求的稳定性和路由质量 + // 第五步：Cookie 认证（如果有） + // 提供有效的 Cookie 可以大幅提升请求稳定性 + // 减少 429（限流）和 403（禁止访问）错误的概率 if (config.cookieString) { headers['Cookie'] = config.cookieString; } - // --- SAPISID 认证哈希 --- - // 如果配置了 SAPISID，生成基于时间的认证哈希 - // 这个哈希验证请求来自合法的 Google 用户会话 + // 第六步：SAPISID 认证哈希（如果有） + // 生成基于时间的 SHA-1 哈希，证明请求来自有效的 Google 会话 + // 格式: SAPISIDHASH {timestamp}_{sha1_hex_hash} if (config.sapisid) { headers['Authorization'] = await makeSapisidHash(config.sapisid); } @@ -757,31 +1104,45 @@ async function buildHeaders(config) { * 发送请求到 Gemini StreamGenerate 端点并等待完整响应。 * 支持自动重试、指数退避、详细的错误处理。 * - * 重试策略: - * - 使用指数退避算法 - * - 第一次重试: 等待 retryDelaySec 秒 - * - 第二次重试: 等待 retryDelaySec * 2 秒 - * - 第三次重试: 等待 retryDelaySec * 4 秒 + * 【重试策略】 + * 使用指数退避算法： + * - 第一次重试: 等待 retryDelaySec * 2^0 = 2 秒 + * - 第二次重试: 等待 retryDelaySec * 2^1 = 4 秒 + * - 第三次重试: 等待 retryDelaySec * 2^2 = 8 秒 * - * 错误处理: + * 【错误处理】 * - 405: BL 版本过期，需要更新 geminiBl 配置 * - 429: 请求频率超限，等待 Retry-After 秒后重试 * - 403: 需要有效的 Cookie 认证 * - 其他: 记录错误信息并重试 * + * 🎭 【指纹轮换】 + * 每次重试时都会重新构建请求头，使用不同的浏览器指纹。 + * 这增加了重试成功的机会，因为不同的指纹可能通过不同的限流规则。 + * + * 🎭 【随机延迟】 + * 请求前会添加 0 到 fingerprintJitterMs 之间的随机延迟。 + * 模拟人类操作的自然间隔，降低被检测为脚本的概率。 + * * @param {string} prompt - 用户输入的提示文本 - * @param {number} modelId - 模型类别 ID - * @param {number} thinkMode - 思考模式设置 + * @param {number} modelId - 模型类别 ID（MODE_CATEGORY 枚举值: 1-6） + * @param {number} thinkMode - 思考模式设置（0=深度思考, 4=自动） * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} API 原始响应文本（包含嵌套 JSON） * @throws {Error} 所有重试失败后抛出最后的错误 */ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { - // 构建请求负载 + // 🎭 请求前添加随机微小延迟（模拟人类操作间隔） + // 延迟时间在 0 到 fingerprintJitterMs 毫秒之间随机均匀分布 + // 例如 fingerprintJitterMs=1500 时，延迟在 0 到 1.5 秒之间 + if (config.fingerprintJitterMs > 0) { + var jitter = Math.random() * config.fingerprintJitterMs; + await new Promise(function (resolve) { setTimeout(resolve, jitter); }); + } + + // 构建请求负载、请求头、请求 URL var body = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config); - // 构建请求头 var headers = await buildHeaders(config); - // 构建请求 URL var url = buildUrl(config); // 保存最后一次错误，所有重试失败后抛出 @@ -790,9 +1151,20 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { // 重试循环 for (var attempt = 0; attempt < config.retryAttempts; attempt++) { try { + // 🎭 重试时重新构建请求头（使用不同的浏览器指纹） + // 这增加了重试成功的机会 + if (attempt > 0) { + headers = await buildHeaders(config); + // 重试时也添加新的随机延迟 + // 避免在完全相同的时间点重试 + if (config.fingerprintJitterMs > 0) { + var retryJitter = Math.random() * config.fingerprintJitterMs; + await new Promise(function (resolve) { setTimeout(resolve, retryJitter); }); + } + } + // 创建 AbortController 用于超时控制 var controller = new AbortController(); - // 设置超时定时器 var timeout = setTimeout(function () { controller.abort(); // 超时后中止请求 }, config.requestTimeoutSec * 1000); @@ -819,19 +1191,14 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { } // 429 Too Many Requests: 请求频率超限 - // 等待服务器指定的时间后重试 + // 等待服务器指定的 Retry-After 时间后重试 if (response.status === 429) { - // 从响应头获取重试等待时间（秒） var retryAfter = parseInt(response.headers.get('Retry-After') || '5', 10); log('收到 429 限流，等待 ' + retryAfter + ' 秒后重试...', 'WARN', config); - // 如果还有重试机会，等待后继续 if (attempt < config.retryAttempts - 1) { - await new Promise(function (resolve) { - setTimeout(resolve, retryAfter * 1000); - }); + await new Promise(function (resolve) { setTimeout(resolve, retryAfter * 1000); }); continue; // 跳过本次，进入下一次重试 } - // 没有重试机会了，抛出错误 throw new Error('HTTP 429: Too Many Requests - 请添加有效的 Cookie 或降低请求频率'); } @@ -863,9 +1230,7 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { log('重试 ' + (attempt + 1) + '/' + config.retryAttempts + ': ' + error.message, 'WARN', config); // 指数退避: 延迟时间 = 基础延迟 * 2^attempt var delay = config.retryDelaySec * Math.pow(2, attempt) * 1000; - await new Promise(function (resolve) { - setTimeout(resolve, delay); - }); + await new Promise(function (resolve) { setTimeout(resolve, delay); }); } } } @@ -883,15 +1248,23 @@ async function geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config) { * * Gemini 有时会在响应中包含代码执行参考和输出块，格式如下: * ```python?code_reference&code_event_index=0 - * ...代码... + * ...代码内容... * ``` * ```javascript?code_stdout&code_event_index=1 - * ...输出... + * ...输出内容... * ``` - * 这些应该被移除以获得干净的响应文本。 + * + * 这些代码执行块对最终用户没有意义，应该被移除以获得干净的响应文本。 + * + * 正则表达式说明: + * - ```(?:python|javascript|text): 匹配代码块开始的三个反引号和语言标识 + * - \?code_(?:reference|stdout): 匹配代码执行参数 + * - &code_event_index=\d+: 匹配事件索引 + * - \n[\s\S]*?```: 匹配代码块内容（非贪婪模式）到结束的三个反引号 + * - \n?: 匹配可能存在的尾随换行符 * * @param {string} text - 原始响应文本 - * @param {boolean} [strip] - 是否去除首尾空白，默认 true + * @param {boolean} [strip] - 是否去除首尾空白字符，默认 true * @returns {string} 清理后的文本 */ function cleanGeminiText(text, strip) { @@ -899,11 +1272,7 @@ function cleanGeminiText(text, strip) { if (strip === undefined) strip = true; // 移除代码执行块 - // 正则说明: - // - ```(?:python|javascript|text): 匹配代码块开始 - // - \?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+: 匹配代码执行参数 - // - \n[\s\S]*?```: 匹配代码块内容（非贪婪）到结束标记 - // - \n?: 匹配可能存在的换行 + // 使用全局替换（g 标志）和多行模式（s 标志，允许 . 匹配换行符） text = text.replace( /```(?:python|javascript|text)\?code_(?:reference|stdout)&code_event_index=\d+\n[\s\S]*?```\n?/g, '' @@ -916,36 +1285,45 @@ function cleanGeminiText(text, strip) { /** * 从 Gemini API 原始响应中提取最终文本 * + * Gemini API 返回的是多行嵌套 JSON 数据，每行格式如下: + * [["wrb.fr", "[[...]]", ...], ...] + * * 解析逻辑: - * 1. 检查是否有 BardErrorInfo 错误 - * 2. 按行分割原始响应 - * 3. 跳过不相关的行（不含 "wrb.fr" 或太短的行） - * 4. 解析每行的 JSON 数据（双层嵌套） - * 5. 从 inner[4] 中提取文本内容 - * 6. 返回最后一个非空文本（通常是最终的完整响应） + * 1. 检查是否有 BardErrorInfo 错误信息 + * 2. 按行分割原始响应文本 + * 3. 跳过不包含 "wrb.fr" 标记的行（非数据行） + * 4. 跳过长度小于 200 的行（太短，不包含有效数据） + * 5. 解析每行的 JSON 数据（双层嵌套结构） + * 6. 从 inner[4] 中提取文本内容 + * 7. 返回最后一个非空文本（通常是最终的完整响应） * * 数据结构说明: - * 每行是一个 JSON 数组: [["wrb.fr", "[[...]]", ...], ...] - * 其中第二个元素是内层 JSON 字符串: "[[...]]" - * 内层 JSON 的 inner[4] 包含对话内容 - * inner[4] 的每个元素是 [type, [text1, text2, ...]] + * 外层 JSON 数组: + * [0]: "wrb.fr"（数据标记） + * [1]: 预留 + * [2]: 内层 JSON 字符串 + * 内层 JSON 数组: + * [4]: 对话内容数组 + * [*][0]: 内容类型 + * [*][1]: 文本数组 * * @param {string} raw - API 原始响应文本 - * @returns {string} 提取的最终文本 + * @returns {string} 提取并清理后的最终文本 * @throws {Error} 如果检测到 BardErrorInfo 错误 */ function extractResponseText(raw) { - // 检查 BardErrorInfo 错误 + // 第一步：检查 BardErrorInfo 错误 // 格式: BardErrorInfo [错误代码] + // 例如: BardErrorInfo [10] 表示请求被拒绝 var bardErr = raw.match(/BardErrorInfo\s*\[(\d+)\]/); if (bardErr) { throw new Error('Gemini upstream rejected request: BardErrorInfo [' + bardErr[1] + ']'); } - // 收集所有提取到的文本片段 + // 第二步：收集所有提取到的文本片段 var texts = []; - // 按行分割原始响应 + // 第三步：按行分割原始响应 var lines = raw.split('\n'); for (var i = 0; i < lines.length; i++) { var line = lines[i]; @@ -955,18 +1333,18 @@ function extractResponseText(raw) { if (line.indexOf('"wrb.fr"') === -1 || line.length < 200) continue; try { - // 解析外层 JSON + // 第四步：解析外层 JSON var arr = JSON.parse(line); - // 提取内层 JSON 字符串 + // 提取内层 JSON 字符串（arr[0][2]） var innerStr = arr[0][2]; // 跳过空的或太短的内层 JSON if (!innerStr || innerStr.length < 50) continue; - // 解析内层 JSON + // 第五步：解析内层 JSON var inner = JSON.parse(innerStr); - // 检查 inner[4] 是否存在且包含内容 + // 第六步：检查 inner[4] 是否存在且包含内容 if (Array.isArray(inner) && inner.length > 4 && inner[4]) { var parts = inner[4]; // 遍历 inner[4] 的每个部分 @@ -989,12 +1367,13 @@ function extractResponseText(raw) { } } } catch (e) { - // JSON 解析错误，可能是响应不完整，继续处理下一行 + // JSON 解析错误，可能是响应不完整 + // 继续处理下一行，不中断整个解析过程 } } - // 获取最后一个非空文本 - // Gemini 的响应是逐步累积的，最后一个通常包含完整文本 + // 第七步：获取最后一个非空文本 + // Gemini 的响应是逐步累积的，最后一个文本通常包含完整内容 var text = ''; for (var m = texts.length - 1; m >= 0; m--) { if (texts[m].trim()) { @@ -1003,7 +1382,7 @@ function extractResponseText(raw) { } } - // 清理代码执行痕迹并返回 + // 第八步：清理代码执行痕迹并返回 return cleanGeminiText(text); } @@ -1014,18 +1393,25 @@ function extractResponseText(raw) { /** * 将 OpenAI 消息列表转换为 Gemini 提示文本 * + * 这是整个程序的"翻译层"，负责将 OpenAI 的 Chat Completions API 格式 + * 转换为 Gemini 可以理解的纯文本格式。 + * * 转换规则: - * - system 角色 -> "[System instruction]: {content}" - * - assistant 角色 -> "[Assistant]: {content}" - * - tool 角色 -> "[Tool result for {name}]: {content}" - * - user 角色 -> 直接使用 {content} - * - 工具调用 -> ```tool_call\n{json}\n``` 代码块格式 + * ┌──────────────┬──────────────────────────────────────────┐ + * │ OpenAI Role │ Gemini 格式 │ + * ├──────────────┼──────────────────────────────────────────┤ + * │ system │ [System instruction]: {content} │ + * │ assistant │ [Assistant]: {content} │ + * │ tool │ [Tool result for {name}]: {content} │ + * │ user │ {content}（直接使用） │ + * │ 工具调用 │ ```tool_call\n{json}\n``` 代码块格式 │ + * └──────────────┴──────────────────────────────────────────┘ * * 多条消息之间使用双换行（\n\n）分隔。 * * @param {Array} messages - OpenAI 格式的消息列表 - * 每条消息格式: { role: string, content: string|array } - * @param {Array} [tools] - 可用的工具/函数定义列表 + * 每条消息格式: { role: string, content: string | array } + * @param {Array} [tools] - 可用的工具/函数定义列表（可选） * 每个工具格式: { type: "function", function: { name, description, parameters } } * @returns {string} 转换后的提示文本 */ @@ -1034,14 +1420,16 @@ function messagesToPrompt(messages, tools) { var parts = []; // ================================================================ - // 添加工具使用说明 + // 第一步：如果提供了工具定义，在开头添加工具使用说明 // ================================================================ if (tools && tools.length > 0) { // 标准化工具定义格式 + // 兼容两种格式: + // 1. { type: "function", function: { name, description, parameters } } + // 2. { name, description, parameters }（简写格式） var toolDefs = []; for (var ti = 0; ti < tools.length; ti++) { var tool = tools[ti]; - // 兼容两种格式: { type: "function", function: {...} } 和 { name: "...", ... } var fn = (tool.type === 'function') ? (tool.function || tool) : tool; toolDefs.push({ name: fn.name || tool.name || '', @@ -1050,7 +1438,10 @@ function messagesToPrompt(messages, tools) { }); } - // 构建工具使用说明 + // 构建工具使用说明文本 + // 包含: + // 1. 工具调用格式说明 + // 2. 所有可用工具的 JSON 定义 parts.push( '[System instruction]: You have access to tools. ' + 'To call a tool, respond with:\n' + @@ -1061,19 +1452,20 @@ function messagesToPrompt(messages, tools) { } // ================================================================ - // 处理每条消息 + // 第二步：逐条处理消息 // ================================================================ for (var mi = 0; mi < messages.length; mi++) { var msg = messages[mi]; - var role = msg.role || 'user'; - var content = msg.content || ''; + var role = msg.role || 'user'; // 角色，默认为 user + var content = msg.content || ''; // 消息内容 // 如果内容是数组（多模态消息），提取文本部分 + // 例如: [{ type: "text", text: "Hello" }, { type: "image_url", ... }] + // 只提取 type 为 "text" 或 "input_text" 的部分 if (Array.isArray(content)) { var textParts = []; for (var ci = 0; ci < content.length; ci++) { var c = content[ci]; - // 只提取文本类型的内容 if (c.type === 'text' || c.type === 'input_text') { textParts.push(c.text || ''); } @@ -1104,7 +1496,7 @@ function messagesToPrompt(messages, tools) { parts.push('[Assistant]: ' + content); } } else if (role === 'tool') { - // 工具响应：添加结果前缀 + // 工具响应：添加结果前缀和工具名称 parts.push('[Tool result for ' + (msg.name || 'unknown') + ']: ' + content); } else { // 用户消息：直接使用内容 @@ -1112,82 +1504,98 @@ function messagesToPrompt(messages, tools) { } } - // 用双换行连接所有部分，过滤空字符串 + // 第三步：用双换行连接所有部分，过滤掉空字符串 return parts.filter(function (p) { return p; }).join('\n\n'); } /** * 从响应文本中解析工具调用 * - * 工具调用格式: + * 工具调用格式（在响应文本中）: * ```tool_call - * {"name": "函数名", "arguments": {"参数名": "参数值"}} + * {"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Beijing"}} * ``` * + * 解析后转换为 OpenAI 格式的工具调用对象: + * { + * id: "call_xxxxxxxxxxxx", + * type: "function", + * function: { + * name: "get_weather", + * arguments: '{"city":"Beijing"}' + * } + * } + * * @param {string} text - 可能包含工具调用的响应文本 - * @returns {Object} { cleanText: string, toolCalls: Array } - * - cleanText: 移除工具调用块后的纯文本 - * - toolCalls: 解析出的工具调用对象数组 + * @returns {Object} { cleanText: 清理后的纯文本, toolCalls: 工具调用数组 } */ function parseToolCalls(text) { var toolCalls = []; // 正则匹配 tool_call 代码块 // /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs - // g: 全局匹配（查找所有匹配项） - // s: 允许 . 匹配换行符 + // g: 全局匹配（查找所有匹配项，而非只找第一个） + // s: dotAll 模式（允许 . 匹配换行符 \n） var pattern = /```tool_call\s*\n(.*?)\n```/gs; var match; // 循环提取所有工具调用 while ((match = pattern.exec(text)) !== null) { try { - // 解析 JSON 数据 + // match[1] 是第一个捕获组，即 tool_call 代码块中的 JSON 内容 var data = JSON.parse(match[1].trim()); // 构建 OpenAI 格式的工具调用对象 toolCalls.push({ - id: 'call_' + generateShortId(8), // 生成唯一调用 ID + id: 'call_' + generateShortId(8), // 生成唯一的调用 ID type: 'function', function: { - name: data.name, - arguments: JSON.stringify(data.arguments || {}), + name: data.name, // 函数名 + arguments: JSON.stringify(data.arguments || {}), // 参数（必须是 JSON 字符串） }, }); } catch (e) { - // JSON 解析失败，跳过格式有误的块 + // JSON 解析失败，跳过格式有误的代码块 + // 不中断整个解析过程 } } - // 从文本中移除所有 tool_call 块 + // 从文本中移除所有 tool_call 代码块 var cleanText = text.replace(pattern, '').trim(); return { - cleanText: cleanText, - toolCalls: toolCalls + cleanText: cleanText, // 清理后的纯文本 + toolCalls: toolCalls // 工具调用数组 }; } /** * Google 原生 API 格式转换为提示文本 * - * 支持 Google Gemini CLI 的原生 API 格式。 - * 格式: + * 支持 Google Gemini CLI 的原生 API 格式（generateContent）。 + * 格式示例: * { - * "systemInstruction": { "parts": [{"text": "..."}] }, + * "systemInstruction": { + * "parts": [{"text": "你是一个有用的助手"}] + * }, * "contents": [ - * { "role": "user", "parts": [{"text": "..."}] }, - * { "role": "model", "parts": [{"text": "..."}] } + * {"role": "user", "parts": [{"text": "你好"}]}, + * {"role": "model", "parts": [{"text": "你好！有什么可以帮助你的？"}]} * ] * } * + * 转换规则: + * - systemInstruction.parts[].text → "[System instruction]: {text}" + * - contents[].role="model" → "[Assistant]: {text}" + * - contents[].role="user" → {text}（直接使用） + * * @param {Object} req - Google API 格式的请求对象 * @returns {string} 转换后的提示文本 */ function googleContentsToPrompt(req) { var parts = []; - // 处理系统指令 + // 处理系统指令（systemInstruction） var sysInst = req.systemInstruction; if (sysInst && sysInst.parts) { var sysTextParts = []; @@ -1201,7 +1609,7 @@ function googleContentsToPrompt(req) { } } - // 处理对话内容 + // 处理对话内容（contents） var contents = req.contents || []; for (var ci = 0; ci < contents.length; ci++) { var content = contents[ci]; @@ -1213,7 +1621,7 @@ function googleContentsToPrompt(req) { } var text = textParts.join(' '); - // model 角色转换为 Assistant 前缀 + // model 角色 → Assistant 前缀 if (role === 'model') { parts.push('[Assistant]: ' + text); } else { @@ -1229,45 +1637,52 @@ function googleContentsToPrompt(req) { // ============================================================================ // 使用 Map 数据结构存储每个 IP 的请求历史 -// Map 支持高效的增删改查操作 +// Map 相对于普通 Object 的优势： +// 1. 支持任意类型的键（这里使用字符串） +// 2. 有内置的 size 属性 +// 3. 迭代性能更好 var rateLimitStore = new Map(); /** - * 检查请求是否超过速率限制 + * 检查请求是否超过速率限制（滑动窗口算法） * - * 使用滑动窗口算法: + * 算法步骤: * 1. 获取当前时间和该 IP 的历史请求记录 - * 2. 过滤出时间窗口内的请求 - * 3. 如果请求数超过阈值，拒绝 - * 4. 否则记录本次请求并允许 + * 2. 过滤出时间窗口内的有效请求 + * 3. 如果有效请求数达到或超过阈值 → 拒绝（返回 false） + * 4. 否则记录本次请求并允许（返回 true） + * + * 【内存管理】 + * 由于 Cloudflare Workers 的 Isolate 可能长时间存活（热启动复用）， + * rateLimitStore 中的记录如果不清理会无限增长，导致内存泄漏。 * - * 内存管理: - * - 每次检查时有 5% 的概率触发全局清理 - * - 清理所有过期或空的记录 - * - 防止长时间运行后内存无限增长 + * 清理策略: + * - 每次检查时有 5% 的概率触发全局清理（Math.random() < 0.05） + * - 遍历所有 IP 的记录，删除过期或空的条目 + * - 5% 的概率确保清理不会过于频繁影响性能 * * @param {string} clientIP - 客户端 IP 地址 * @param {Object} config - 请求级配置对象 - * @returns {boolean} true 表示允许请求，false 表示被限流 + * @returns {boolean} true 表示允许请求，false 表示被限流拒绝 */ function checkRateLimit(clientIP, config) { - // 如果速率限制未启用，直接允许 + // 如果速率限制未启用，直接放行 if (!config.rateLimit || !config.rateLimit.enabled) return true; var now = Date.now(); - // 计算时间窗口的毫秒数 + // 计算时间窗口的毫秒数（配置中是秒，需要转换为毫秒） var windowMs = config.rateLimit.windowSec * 1000; - // 生成存储键 + // 生成存储键（添加前缀避免与其他键冲突） var key = 'rl:' + clientIP; - // 获取该 IP 的历史记录，并过滤出当前窗口内的请求 + // 获取该 IP 的历史记录，并过滤出当前窗口内的有效请求 var timestamps = (rateLimitStore.get(key) || []).filter(function (t) { return now - t < windowMs; }); - // 如果窗口内的请求数达到或超过阈值，拒绝 + // 检查是否达到或超过阈值 if (timestamps.length >= config.rateLimit.maxRequests) { - return false; + return false; // 拒绝请求 } // 记录本次请求的时间戳 @@ -1277,17 +1692,17 @@ function checkRateLimit(clientIP, config) { // ================================================================ // 🛡️ 随机概率清理过期键（5% 概率触发） // ================================================================ - // 防止长期高并发运行后，大量冷 IP 的记录残留内存 - // 5% 的概率确保不会频繁执行清理操作 + // 防止长期高并发运行后，大量冷 IP 记录残留内存 + // 5% 的概率（约每 20 次检查触发一次）确保不会频繁执行 if (Math.random() < 0.05) { - // 遍历所有 IP 的记录 + // 使用 forEach 遍历 Map 中的所有条目 rateLimitStore.forEach(function (v, k) { // 过滤出有效的（未过期的）记录 var valid = v.filter(function (t) { return now - t < windowMs; }); if (valid.length === 0) { - // 如果该 IP 已没有任何有效记录，删除整个条目 + // 该 IP 已无任何有效记录，删除整个条目 rateLimitStore.delete(k); } else { // 更新为只包含有效记录的数组 @@ -1296,7 +1711,7 @@ function checkRateLimit(clientIP, config) { }); } - return true; + return true; // 允许请求 } // ============================================================================ @@ -1304,15 +1719,16 @@ function checkRateLimit(clientIP, config) { // ============================================================================ /** - * 验证 API 密钥 + * 验证 API 密钥（支持多种认证方式） * - * 支持多种认证方式（按优先级）: - * 1. Authorization: Bearer 标准 Bearer Token 认证 - * 2. x-api-key: 自定义请求头 - * 3. x-goog-api-key: Google 风格请求头 - * 4. ?key= URL 查询参数 + * 认证方式按优先级排列: + * 1. Authorization: Bearer （标准 Bearer Token 认证，最推荐） + * 2. x-api-key: （自定义请求头，常用于 OpenAI SDK） + * 3. x-goog-api-key: （Google 风格的请求头） + * 4. URL 查询参数 ?key=（最不推荐，密钥暴露在 URL 中） * - * 如果 apiKeys 为空数组，表示不验证，所有请求都允许。 + * 如果 apiKeys 为空数组 []，表示不验证密钥，所有请求都允许。 + * 适用于内网使用或已有其他安全措施的场景。 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 * @param {Object} config - 请求级配置对象 @@ -1322,25 +1738,33 @@ function checkApiKey(request, config) { // 获取 API 密钥白名单 var keys = config.apiKeys || []; - // 如果未配置密钥，允许所有请求 + // 如果没有配置任何密钥，允许所有请求（不验证模式） if (keys.length === 0) return true; - // --- 方式 1: Authorization: Bearer --- + // ================================================================ + // 方式 1: Authorization: Bearer + // ================================================================ var auth = request.headers.get('Authorization') || ''; - // 检查是否以 "Bearer " 开头，且后续的 token 在白名单中 + // 检查是否以 "Bearer " 开头 if (auth.indexOf('Bearer ') === 0) { - var token = auth.slice(7); // 去掉 "Bearer " 前缀 + // 提取 Bearer 后面的 token（去掉 "Bearer " 前缀，共 7 个字符） + var token = auth.slice(7); + // 使用 indexOf 检查 token 是否在白名单中 if (keys.indexOf(token) !== -1) return true; } - // --- 方式 2 & 3: x-api-key / x-goog-api-key --- + // ================================================================ + // 方式 2 & 3: x-api-key / x-goog-api-key + // ================================================================ var headerNames = ['x-api-key', 'x-goog-api-key']; for (var i = 0; i < headerNames.length; i++) { var value = request.headers.get(headerNames[i]) || ''; if (keys.indexOf(value) !== -1) return true; } - // --- 方式 4: URL 查询参数 ?key= --- + // ================================================================ + // 方式 4: URL 查询参数 ?key= + // ================================================================ var url = new URL(request.url); var keyParam = url.searchParams.get('key'); if (keyParam && keys.indexOf(keyParam) !== -1) return true; @@ -1356,9 +1780,9 @@ function checkApiKey(request, config) { /** * 发送 JSON 格式的 HTTP 响应 * - * 自动设置 CORS 头，允许跨域访问。 + * 自动设置 CORS 跨域头，允许来自任何域的请求访问。 * - * @param {Object} data - 要发送的响应数据 + * @param {Object} data - 要发送的响应数据（会被 JSON.stringify 序列化） * @param {number} [status] - HTTP 状态码，默认 200 * @returns {Response} HTTP 响应对象 */ @@ -1366,12 +1790,12 @@ function sendJSON(data, status) { if (status === undefined) status = 200; // 将数据序列化为 JSON 字符串 var body = JSON.stringify(data); - // 构建响应对象 + // 构建并返回 Response 对象 return new Response(body, { status: status, headers: { 'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8', - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域 + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域访问 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', // 允许的 HTTP 方法 'Access-Control-Allow-Headers': '*', // 允许所有请求头 }, @@ -1382,7 +1806,17 @@ function sendJSON(data, status) { * 发送 SSE（Server-Sent Events）流式响应 * * SSE 是一种服务器向客户端推送实时数据的协议。 - * 格式: "data: {json}\n\n" + * 相比 WebSocket，SSE 更简单： + * - 单向通信（服务器 → 客户端） + * - 基于 HTTP 协议 + * - 自动重连机制 + * + * 数据格式: + * data: {json}\n\n + * + * 特殊格式: + * data: [DONE]\n\n → 表示流结束 + * : heartbeat\n\n → SSE 注释（客户端忽略），用于保持连接 * * @param {ReadableStream} stream - 可读流对象 * @returns {Response} HTTP 流式响应对象 @@ -1390,10 +1824,10 @@ function sendJSON(data, status) { function sendSSE(stream) { return new Response(stream, { headers: { - 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', // SSE 内容类型 + 'Content-Type': 'text/event-stream; charset=utf-8', // SSE 必需的内容类型 'Cache-Control': 'no-cache', // 禁用缓存 - 'Connection': 'keep-alive', // 保持连接 - 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 缓冲 + 'Connection': 'keep-alive', // 保持连接不关闭 + 'X-Accel-Buffering': 'no', // 禁用 nginx 代理缓冲 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', 'Access-Control-Allow-Headers': '*', @@ -1409,10 +1843,16 @@ function sendSSE(stream) { * 解析模型名称，获取对应的配置参数 * * 支持 @think= 参数来覆盖默认的思考模式。 - * 例如: "gemini-3.6-flash@think=0" 表示使用 Flash 模型但启用深度思考。 - * - * @param {string} modelName - 模型名称，如 "gemini-3.6-flash" 或 "gemini-3.6-flash@think=0" - * @returns {Object} { modelName, modelId, thinkMode, error } + * 例如: "gemini-3.6-flash@think=0" + * 表示使用 Flash 模型但启用深度思考（think=0）。 + * + * @param {string} modelName - 模型名称 + * 格式: "模型名" 或 "模型名@think=数字" + * @returns {Object} + * - modelName: 去掉 @think= 参数后的实际模型名称 + * - modelId: MODE_CATEGORY 枚举值（1-6） + * - thinkMode: 思考模式（0=深度思考, 4=自动） + * - error: 错误信息，null 表示正常 */ function resolveModel(modelName) { var thinkOverride = null; @@ -1437,39 +1877,46 @@ function resolveModel(modelName) { // 返回解析结果 return { modelName: actualModelName, - modelId: cfg.mode, // 模型类别 ID + modelId: cfg.mode, // 模型类别 ID thinkMode: thinkOverride !== null ? thinkOverride : cfg.think, // 使用覆盖值或默认值 error: null, }; } // ============================================================================ -// 📋 核心请求处理 +// 📋 核心请求处理 - /v1/chat/completions // ============================================================================ /** * 处理 /v1/chat/completions 请求 * - * 这是 OpenAI 兼容 API 的核心端点，处理聊天补全请求。 + * 这是 OpenAI 兼容 API 的核心端点，也是整个程序最关键的函数。 + * 负责将 OpenAI 格式的聊天请求转换为 Gemini 格式，并返回响应。 * - * 支持两种模式: - * 1. 非流式（stream=false）: 等待完整响应后一次性返回 JSON - * 2. 流式（stream=true）: 实时转发 Gemini 的增量数据，实现打字机效果 + * 【支持两种模式】 + * 1. 非流式（stream=false）: + * - 等待 Gemini 返回完整响应 + * - 一次性解析并返回 JSON 格式的响应 + * - 适用于工具调用（需要完整响应来解析 tool_call 代码块） * - * 也支持工具调用（Function Calling）: 当提供 tools 参数时，自动切换到非流式模式。 + * 2. 流式（stream=true）: + * - 实时读取 Gemini 的流式数据 + * - 计算增量文本（当前全量 - 之前全量） + * - 立即将增量推送给客户端（打字机效果） + * - 包含心跳保活机制（每 2 秒发送 SSE 注释） * - * SSE 格式严格符合 OpenAI 标准: - * - 首块: { delta: { role: 'assistant' } }（只含 role，不含 content） - * - 内容块: { delta: { content: '增量文本' } }（实时增量输出） - * - 结束块: { delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' } + * 【SSE 格式严格遵循 OpenAI 标准】 + * 首块: { delta: { role: 'assistant' }, finish_reason: null } + * 内容块: { delta: { content: '增量文本' }, finish_reason: null } + * 结束块: { delta: { content: "" }, finish_reason: 'stop' } * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 - * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @param {Object} body - 解析后的请求体（OpenAI Chat Completions 格式） * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleChatCompletions(request, body, config) { - // ---- 解析模型 ---- + // ---- 第一步：解析模型 ---- var resolved = resolveModel(body.model || config.defaultModel); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); @@ -1480,7 +1927,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { var thinkMode = resolved.thinkMode; var tools = body.tools || null; - // ---- 转换消息为提示文本 ---- + // ---- 第二步：转换消息为提示文本 ---- var prompt = messagesToPrompt(body.messages || [], tools); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty prompt' } }, 400); @@ -1492,14 +1939,16 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { log('Chat: model=' + modelName + ', stream=' + stream + ', tokens≈' + estimateTokens(prompt), 'INFO', config); // ================================================================ - // 非流式或带工具调用处理 + // 情况 A：非流式或带工具调用 // ================================================================ + // 工具调用需要完整的响应文本才能解析 tool_call 代码块 + // 所以即使请求了 stream=true，如果有 tools 也强制使用非流式 if (!stream || tools) { try { - // 调用 Gemini API 获取原始响应 + // 调用 Gemini API 获取完整响应 var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); - // 提取响应文本 + // 提取并清理响应文本 var text = extractResponseText(raw); var toolCalls = null; @@ -1518,7 +1967,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { var finishReason = toolCalls ? 'tool_calls' : 'stop'; - // 如果要求流式但有工具调用，发送单块的 SSE + // 如果要求流式但有工具调用，以单块 SSE 的方式返回 if (stream) { var encoder = new TextEncoder(); var nonStreamSSE = new ReadableStream({ @@ -1538,7 +1987,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { return sendSSE(nonStreamSSE); } - // 非流式 JSON 响应 + // 标准非流式 JSON 响应 return sendJSON({ id: chatId, object: 'chat.completion', @@ -1559,18 +2008,19 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { } // ================================================================ - // 🔑 流式打字机响应（实时转发 Gemini 增量数据） + // 情况 B：真流式 SSE 响应（打字机效果） // ================================================================ var streamEncoder = new TextEncoder(); var streamBody = new ReadableStream({ start: function (controller) { - // ---- 状态管理 ---- - var heartbeatTimer = null; // 心跳定时器 - var isFinished = false; // 流是否已结束 + // ---- 状态管理变量 ---- + var heartbeatTimer = null; // 心跳定时器 ID + var isFinished = false; // 流是否已经结束（防止重复关闭） /** * 清理心跳定时器 + * 在流结束或出错时调用，确保定时器被正确清除 */ var clearHeartbeat = function () { if (heartbeatTimer) { @@ -1581,17 +2031,20 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { /** * 安全结束流 - * 确保发送结束块和 [DONE] 标记 - * @param {string} reason - 结束原因 (stop/error) + * 确保发送结束块和 [DONE] 标记后才关闭流 + * 防止重复关闭导致错误 + * + * @param {string} reason - 结束原因，'stop' 表示正常结束，'error' 表示异常结束 */ var finishStream = function (reason) { - // 防止重复结束 + // 防止重复结束（可能同时触发 error 和 close 事件） if (isFinished) return; clearHeartbeat(); isFinished = true; try { // 发送符合 OpenAI 标准的结束块 - // delta.content 必须为 "" 而非空对象 {} + // ⚠️ 重要：delta.content 必须为 ""（空字符串），不能是空对象 {} + // NextChat 等客户端会检查 delta.content 是否存在 controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', @@ -1603,7 +2056,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { finish_reason: reason || 'stop' }], }) + '\n\n')); - // 发送 [DONE] 标记 + // 发送 [DONE] 标记（SSE 协议规定的流结束信号） controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: [DONE]\n\n')); controller.close(); } catch (e) { @@ -1612,10 +2065,12 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { }; // 使用异步立即执行函数（IIFE）处理流式逻辑 + // 因为 ReadableStream 的 start 不能是 async 函数 (async function () { try { - // ---- 1. 发送 role 声明块 ---- - // 符合 OpenAI 标准：首块只包含 role，不含 content + // ---- 第一步：发送 role 声明块 ---- + // 符合 OpenAI 标准：首块只包含 role，不包含 content + // 这告诉客户端："接下来是 assistant 角色的消息" controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', @@ -1628,12 +2083,14 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { }], }) + '\n\n')); - // ---- 2. 启动心跳定时器 ---- - // 每 2 秒发送一次心跳注释，防止连接超时 - // SSE 注释格式：以冒号开头，客户端会忽略 + // ---- 第二步：启动心跳定时器 ---- + // 每 2 秒发送一次 SSE 注释（以冒号开头的行） + // 客户端会忽略注释行，但连接保持活跃 + // 这防止了长时间无数据时连接被中间代理断开 heartbeatTimer = setInterval(function () { if (!isFinished) { try { + // SSE 注释格式：以冒号开头，客户端忽略 controller.enqueue(streamEncoder.encode(': heartbeat\n\n')); } catch (e) { clearHeartbeat(); // 写入失败，停止心跳 @@ -1643,7 +2100,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { } }, 2000); - // ---- 3. 构建并发送 Gemini 请求 ---- + // ---- 第三步：构建并发送 Gemini 请求 ---- var reqBody = buildPayload(prompt, modelId, thinkMode, config); var headers = await buildHeaders(config); var url = buildUrl(config); @@ -1651,11 +2108,11 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { // 创建独立的 AbortController 用于超时控制 var fetchController = new AbortController(); var fetchTimeout = setTimeout(function () { - fetchController.abort(); + fetchController.abort(); // 超时后中止 fetch 请求 }, (config.requestTimeoutSec - 2) * 1000); try { - // 发送请求到 Gemini + // 发送 HTTP POST 请求到 Gemini var response = await fetch(url, { method: 'POST', headers: headers, @@ -1664,7 +2121,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { }); clearTimeout(fetchTimeout); - // 检查响应状态 + // 检查响应状态码 if (!response.ok) { var errorText = ''; try { @@ -1675,11 +2132,11 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { throw new Error('HTTP ' + response.status + ': ' + errorText.substring(0, 200)); } - // ---- 4. 读取流式响应并实时转发增量数据 ---- + // ---- 第四步：读取流式响应并实时转发增量数据 ---- var reader = response.body.getReader(); var decoder = new TextDecoder(); - var buffer = ''; // 行缓冲 - var prevText = ''; // 记录之前的完整文本，用于计算增量 + var buffer = ''; // 行缓冲区（处理不完整的行） + var prevText = ''; // 记录之前已发送的完整文本 while (true) { var readResult = await reader.read(); @@ -1696,14 +2153,15 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { } } - // 按行分割处理 + // 按行分割处理（Gemini 的响应是每行一个 JSON） var lines = buffer.split('\n'); - buffer = lines.pop() || ''; // 保留不完整的最后一行 + // 最后一行可能不完整，保留在缓冲区中 + buffer = lines.pop() || ''; - // 遍历每一行 + // 遍历每一行完整的数据 for (var li = 0; li < lines.length; li++) { var line = lines[li]; - // 跳过不包含数据标记的行 + // 跳过不包含数据标记的行或太短的行 if (line.indexOf('"wrb.fr"') === -1 || line.length < 200) continue; try { @@ -1725,12 +2183,13 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { var t = textItems[ti]; // 检查是否有新内容（文本长度增加了） if (typeof t === 'string' && t.length > prevText.length) { - // 🔑 计算增量文本（新内容 = 当前全量 - 之前全量） + // 🔑 计算增量文本 + // 增量 = 当前完整文本 - 之前已发送的完整文本 var delta = t.slice(prevText.length); - // 清理代码执行痕迹 + // 清理代码执行痕迹（不 trim，保留空白格式） var cleaned = cleanGeminiText(delta, false); if (cleaned) { - // 立即发送增量块，实现打字机效果 + // 立即将增量块推送给客户端（打字机效果） controller.enqueue(streamEncoder.encode('data: ' + JSON.stringify({ id: chatId, object: 'chat.completion.chunk', @@ -1752,19 +2211,20 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { } } catch (e) { // JSON 解析错误，继续处理下一行 + // Gemini 的响应可能在传输中被截断 } } } } finally { - // 确保清除超时定时器 + // 无论成功还是失败，确保清除超时定时器 clearTimeout(fetchTimeout); } - // ---- 5. 正常结束流 ---- + // ---- 第五步：正常结束流 ---- finishStream('stop'); } catch (error) { - // 错误处理：记录错误并尝试通知客户端 + // 错误处理：记录日志并尝试通知客户端 log('Stream error: ' + error.message, 'ERROR', config); try { if (!isFinished) { @@ -1773,7 +2233,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { }) + '\n\n')); } } catch (e) { - // 发送错误失败，忽略 + // 发送错误信息失败，可能客户端已断开 } finishStream('error'); } @@ -1782,7 +2242,8 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { /** * 客户端断开连接时的回调 - * 清理资源 + * 当用户关闭页面或网络中断时触发 + * 清理资源，停止心跳 */ cancel: function () { log('Client disconnected from stream', 'INFO', config); @@ -1793,9 +2254,24 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { } /** - * 处理 /v1/responses (OpenAI Responses API) + * 处理 /v1/responses 请求（OpenAI Responses API） * - * 用于 Codex CLI 等工具的兼容。 + * 这是 OpenAI 新的 Responses API（用于 Codex CLI 等工具）。 + * 与 Chat Completions API 类似，但消息格式略有不同。 + * + * Responses API 格式: + * { + * "model": "gpt-4o", + * "input": [ + * {"role": "user", "content": "Hello"}, + * {"type": "function_call_output", "call_id": "...", "output": "..."} + * ], + * "instructions": "系统指令（可选）", + * "tools": [...] + * } + * + * 本函数负责将 Responses API 格式转换为 Chat Completions 格式， + * 然后复用 handleChatCompletions 的逻辑。 * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 * @param {Object} body - 解析后的请求体 @@ -1803,6 +2279,7 @@ async function handleChatCompletions(request, body, config) { * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleResponses(request, body, config) { + // 解析模型 var resolved = resolveModel(body.model || config.defaultModel); if (resolved.error) { return sendJSON({ error: { message: resolved.error } }, 400); @@ -1813,21 +2290,24 @@ async function handleResponses(request, body, config) { var thinkMode = resolved.thinkMode; var messages = []; - // 添加系统指令 + // 添加系统指令（instructions 字段） if (body.instructions) { messages.push({ role: 'system', content: body.instructions }); } - // 处理输入项 + // 处理输入项（input 字段） var inputs = body.input || []; + // 兼容字符串格式的 input if (typeof inputs === 'string') { inputs = [inputs]; } for (var i = 0; i < inputs.length; i++) { var item = inputs[i]; if (typeof item === 'string') { + // 简单字符串 → user 消息 messages.push({ role: 'user', content: item }); } else if (item.type === 'function_call_output') { + // 函数调用输出 → tool 消息 messages.push({ role: 'tool', tool_call_id: item.call_id, @@ -1835,6 +2315,7 @@ async function handleResponses(request, body, config) { content: item.output, }); } else { + // 其他格式的消息 var content = item.content; if (Array.isArray(content)) { var textParts = []; @@ -1855,6 +2336,7 @@ async function handleResponses(request, body, config) { for (var ti = 0; ti < tools.length; ti++) { var t = tools[ti]; if (t.type === 'function' && !t.function) { + // 简写格式 → 完整格式 normalizedTools.push({ type: 'function', function: { name: t.name, description: t.description || '', parameters: t.parameters || {} }, @@ -1866,26 +2348,31 @@ async function handleResponses(request, body, config) { tools = normalizedTools; } + // 转换消息为提示文本 var prompt = messagesToPrompt(messages, tools); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty input' } }, 400); } try { + // 调用 Gemini API var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); var text = extractResponseText(raw); var toolCalls = null; + // 解析工具调用 if (tools && text) { var parsed = parseToolCalls(text); text = parsed.cleanText; toolCalls = parsed.toolCalls.length > 0 ? parsed.toolCalls : null; } + // 构建 Responses API 格式的输出 var responseId = 'resp_' + generateShortId(16); var messageId = 'msg_' + generateShortId(12); var output = []; + // 添加工具调用输出 if (toolCalls) { for (var tci = 0; tci < toolCalls.length; tci++) { var tc = toolCalls[tci]; @@ -1900,6 +2387,7 @@ async function handleResponses(request, body, config) { } } + // 添加文本输出 if (text || !toolCalls) { output.push({ type: 'message', @@ -1931,15 +2419,18 @@ async function handleResponses(request, body, config) { /** * 处理 Google 原生 API（Gemini CLI 兼容） * - * 支持 Google Gemini CLI 的原生格式。 + * 支持 Google Gemini CLI 的原生 generateContent 和 streamGenerateContent 格式。 + * URL 格式: /v1beta/models/{model}:generateContent * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 - * @param {Object} body - 解析后的请求体 + * @param {Object} body - 解析后的请求体（Google 格式） * @param {boolean} stream - 是否使用流式传输 * @param {Object} config - 请求级配置对象 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async function handleGoogleAPI(request, body, stream, config) { + // 从 URL 路径中提取模型名称 + // 例如: /v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent → "gemini-3.6-flash" var requestUrl = new URL(request.url); var match = requestUrl.pathname.match(/\/v1beta\/models\/([^:]+)/); var modelName = match ? match[1] : null; @@ -1955,8 +2446,9 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream, config) { var modelId = resolved.modelId; var thinkMode = resolved.thinkMode; - var prompt = googleContentsToPrompt(body); + // 转换 Google 格式为提示文本 + var prompt = googleContentsToPrompt(body); if (!prompt.trim()) { return sendJSON({ error: { message: 'empty content' } }, 400); } @@ -1965,6 +2457,7 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream, config) { var raw = await geminiStreamGenerate(prompt, modelId, thinkMode, config); var text = extractResponseText(raw); + // 构建 Google 格式的响应 var response = { candidates: [{ content: { parts: [{ text: text || '' }], role: 'model' }, @@ -1996,108 +2489,117 @@ async function handleGoogleAPI(request, body, stream, config) { } // ============================================================================ -// 🚀 主入口 +// 🚀 主入口 - Cloudflare Workers fetch 事件处理器 // ============================================================================ export default { /** - * Cloudflare Workers 的 fetch 事件处理器 + * Cloudflare Workers 的核心入口函数 * - * 这是整个 Worker 的入口函数，所有 HTTP 请求都会经过这里。 - * 每个请求在独立的 Isolate 中运行（冷启动）， - * 或者复用已有 Isolate（热启动）。 + * 每个到达 Worker 的 HTTP 请求都会调用此函数。 + * 处理流程严格按照以下顺序: * - * 处理流程: - * 1. OPTIONS 预检 -> 返回 CORS 头 - * 2. 创建请求级配置 -> getRequestConfig(env) - * 3. 速率限制检查 -> checkRateLimit() - * 4. API 密钥验证 -> checkApiKey() + * 1. OPTIONS 预检 → 返回 CORS 头（浏览器跨域必须） + * 2. 创建请求级配置 → getRequestConfig(env)（解决并发串扰） + * 3. 速率限制检查 → checkRateLimit()（防滥用） + * 4. API 密钥验证 → checkApiKey()（安全认证） * 5. 路由分发: - * GET /health -> 健康检查 - * GET /v1/models -> 模型列表 - * POST /v1/chat/completions -> 聊天补全 - * POST /v1/responses -> Responses API - * POST ...:generateContent -> Google 原生 API - * POST /v1/* -> 万能兜底 + * GET /health → 健康检查 + * GET /v1/models → 模型列表（OpenAI 格式） + * GET /v1beta/models → 模型列表（Google 格式） + * POST /v1/chat/completions → 聊天补全（OpenAI 格式） + * POST /v1/responses → Responses API（Codex CLI） + * POST ...:generateContent → 生成内容（Google 格式） + * POST /v1/* → 万能兜底（自动转为 chat） * * @param {Request} request - HTTP 请求对象 - * @param {Object} env - 环境变量（每个请求独立） + * @param {Object} env - 环境变量（每个请求由 CF 平台独立注入） * @param {Object} ctx - 执行上下文 * @returns {Promise} HTTP 响应对象 */ async fetch(request, env, ctx) { // ================================================================ - // 1. OPTIONS CORS 预检请求优先处理 + // 第一步：OPTIONS CORS 预检请求优先处理 // ================================================================ - // 浏览器在发送跨域 POST 请求前会先发送 OPTIONS 预检请求 - // 必须返回正确的 CORS 头，否则浏览器会阻止实际请求 - // 必须在所有其他逻辑之前处理 + // 浏览器在发送跨域 POST 请求前会先发送 OPTIONS 预检请求。 + // 必须返回正确的 CORS 头，否则浏览器会阻止实际请求。 + // 这个处理必须在所有其他逻辑之前完成。 if (request.method === 'OPTIONS') { return new Response(null, { status: 204, // No Content headers: { - 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域 - 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', // 允许的方法 - 'Access-Control-Allow-Headers': '*', // 允许所有请求头 - 'Access-Control-Max-Age': '86400', // 预检结果缓存 24 小时 + 'Access-Control-Allow-Origin': '*', // 允许所有域访问 + 'Access-Control-Allow-Methods': 'GET, POST, OPTIONS', // 允许的 HTTP 方法 + 'Access-Control-Allow-Headers': '*', // 允许所有自定义请求头 + 'Access-Control-Max-Age': '86400', // 预检结果缓存 24 小时（秒） }, }); } // ================================================================ - // 2. 🔑 为当前请求创建独立的配置副本（解决并发串扰的核心） + // 第二步：为当前请求创建独立的配置副本 // ================================================================ - // 不修改任何全局变量，每个请求都有自己专属的 config 对象 - // env 参数是 Cloudflare 为每个请求独立提供的环境变量 + // 🔑 这是解决并发串扰问题的核心步骤。 + // 不修改任何全局变量，每个请求都有自己专属的 config 对象。 + // env 参数是 Cloudflare 为每个请求独立提供的环境变量。 var config = getRequestConfig(env); - // 解析请求 URL + // 解析请求 URL 和方法 var requestUrl = new URL(request.url); var path = requestUrl.pathname; var method = request.method; // ================================================================ - // 3. 速率限制检查 + // 第三步：速率限制检查 // ================================================================ + // 使用 Cloudflare 提供的真实客户端 IP（CF-Connecting-IP 头） + // 如果取不到（非 CF 代理），使用默认值 0.0.0.0 var clientIP = request.headers.get('CF-Connecting-IP') || '0.0.0.0'; if (!checkRateLimit(clientIP, config)) { - log('Rate limit: ' + clientIP, 'WARN', config); + log('Rate limit exceeded: ' + clientIP, 'WARN', config); return sendJSON({ error: { message: '请求过于频繁，请稍后再试', type: 'rate_limit_exceeded', }, - }, 429); // 429 Too Many Requests + }, 429); // HTTP 429 Too Many Requests } // ================================================================ - // 4. API 密钥验证（仅对 /v1 路径生效） + // 第四步：API 密钥验证 // ================================================================ + // 仅对 /v1 路径的请求进行密钥验证 + // /health 等公共端点不需要验证 if (path.indexOf('/v1') === 0 && !checkApiKey(request, config)) { return sendJSON({ error: { message: 'invalid api key' }, - }, 401); // 401 Unauthorized + }, 401); // HTTP 401 Unauthorized } // ================================================================ - // 5. GET 请求处理 + // 第五步：GET 请求处理 // ================================================================ if (method === 'GET') { // ---- 健康检查端点 ---- + // 可用于监控 Worker 是否正常运行 + // 返回版本号、模型列表、配置状态等信息 if (path === '/' || path === '/health') { return sendJSON({ status: 'ok', - version: '1.3.0-cf-threadsafe', + version: '1.5.0-cf-multifingerprint', // 版本标识 platform: 'Cloudflare Workers', models: Object.keys(MODELS), defaultModel: config.defaultModel, - hasCookie: !!config.cookieString, - hasSapisid: !!config.sapisid, - rateLimit: config.rateLimit, + hasCookie: !!config.cookieString, // 是否配置了 Cookie + hasSapisid: !!config.sapisid, // 是否配置了 SAPISID + fingerprintJitterMs: config.fingerprintJitterMs, // 随机延迟配置 + rateLimit: config.rateLimit, // 速率限制配置 }); } // ---- OpenAI 格式模型列表 ---- + // 返回所有可用模型的信息 + // 客户端（NextChat、Cherry Studio 等）会调用此端点获取模型列表 if (path === '/v1/models') { var modelList = []; var modelKeys = Object.keys(MODELS); @@ -2116,6 +2618,7 @@ export default { } // ---- Google 原生格式模型列表 ---- + // 用于 Gemini CLI 等工具的模型发现 if (path === '/v1beta/models') { var googleModels = []; var gKeys = Object.keys(MODELS); @@ -2137,7 +2640,7 @@ export default { } // ================================================================ - // 6. POST 请求处理 + // 第六步：POST 请求处理 // ================================================================ if (method === 'POST') { var body; @@ -2147,37 +2650,40 @@ export default { return sendJSON({ error: { message: 'invalid JSON' } }, 400); } - // ---- OpenAI 聊天补全 ---- + // ---- OpenAI Chat Completions API ---- + // 这是最常用的端点，处理聊天补全请求 if (path === '/v1/chat/completions') { return handleChatCompletions(request, body, config); } - // ---- OpenAI Responses API (Codex CLI) ---- + // ---- OpenAI Responses API（Codex CLI 兼容） ---- if (path === '/v1/responses') { return handleResponses(request, body, config); } - // ---- Google 原生 generateContent ---- + // ---- Google 原生 generateContent（非流式） ---- if (path.indexOf(':generateContent') !== -1 && path.indexOf('stream') === -1) { return handleGoogleAPI(request, body, false, config); } - // ---- Google 原生 streamGenerateContent ---- + // ---- Google 原生 streamGenerateContent（流式） ---- if (path.indexOf(':streamGenerateContent') !== -1) { return handleGoogleAPI(request, body, true, config); } - // ---- 万能兜底：所有 /v1/ 下的 POST 都转为 chat 处理 ---- - // 兼容 NextChat 等客户端可能发送的不同路径 + // ---- 万能兜底路由 ---- + // 所有 /v1/ 下的未匹配 POST 请求都自动转为 chat 处理 + // 兼容各种客户端的路径差异 if (path.indexOf('/v1/') === 0) { return handleChatCompletions(request, body, config); } + // 未匹配的 POST 请求 return sendJSON({ error: { message: 'not found' } }, 404); } // ================================================================ - // 7. 未支持的 HTTP 方法 + // 第七步：未支持的 HTTP 方法 // ================================================================ return sendJSON({ error: { message: 'method not allowed' } }, 405); }, From a25dc954bfb426fb0e7bdb3b4d1a7727732993d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jokyo02 <149650929+jokyo02@users.noreply.github.com> Date: Fri, 31 Jul 2026 08:43:05 +0800 Subject: [PATCH 6/6] Create README.MD --- cloudflare/README.MD | 299 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 299 insertions(+) create mode 100644 cloudflare/README.MD diff --git a/cloudflare/README.MD b/cloudflare/README.MD new file mode 100644 index 0000000..b55c90e --- /dev/null +++ b/cloudflare/README.MD @@ -0,0 +1,299 @@ +# Gemini Web2API - Cloudflare Workers 部署文档 + +## 📖 项目简介 + +Gemini Web2API 是一个部署在 Cloudflare Workers 上的无服务器代理服务，将 Google Gemini 的 Web 界面转换为 OpenAI 兼容的 API 接口。无需服务器、无需 API Key（可选），开箱即用。 + +### 核心特性 + +- **零成本部署**：基于 Cloudflare Workers 免费计划（每日 10 万次请求） +- **全球加速**：自动部署到 Cloudflare 全球 300+ 边缘节点 +- **OpenAI 兼容**：完全兼容 `/v1/chat/completions` 和 `/v1/models` 端点 +- **打字机流式输出**：真正的 SSE（Server-Sent Events）流式响应 +- **多指纹轮换**：8 种浏览器指纹 + 6 种语言偏好随机轮换，降低被识别概率 +- **多 Cookie 轮换**：支持配置多个 Google 账号 Cookie，随机选择使用 +- **并发安全**：请求级配置隔离，彻底消除高并发场景下的配置串扰 +- **工具调用支持**：兼容 OpenAI Function Calling 格式 + +### 适用场景 + +- 为 NextChat、Cherry Studio、ChatBox 等客户端提供免费的 Gemini API +- 在 WorkBuddy 等工具中作为 Gemini 模型的后端 +- 个人学习、研究和小型项目的 AI 能力接入 + +--- + +## 🚀 快速部署 + +### 第一步：登录 Cloudflare + +1. 打开 [Cloudflare Dashboard](https://dash.cloudflare.com) +2. 登录你的 Cloudflare 账号（没有账号可以免费注册） +3. 进入左侧菜单 **Workers & Pages** + +### 第二步：创建 Worker + +1. 点击 **创建应用程序** → **创建 Worker** +2. 给 Worker 起一个名字（例如 `api`） +3. 点击 **部署** 按钮 +4. 点击 **编辑代码** 按钮 +5. 清空编辑器中的默认代码 +6. 将本项目完整代码粘贴到编辑器中 +7. 点击右上角 **保存并部署** + +### 第三步：获取测试地址 + +部署成功后，你的 API 地址为： + +``` +https://你的worker名称.你的账户名.workers.dev +``` + +例如：`https://api.geminai.workers.dev` + +### 第四步：验证部署 + +在浏览器中访问以下地址： + +``` +https://你的worker.workers.dev/health +``` + +如果看到类似以下 JSON 响应，说明部署成功： + +```json +{ + "status": "ok", + "version": "1.5.0-cf-multifingerprint", + "platform": "Cloudflare Workers", + "models": ["gemini-3.6-flash", "gemini-3.5-flash", "..."], + "hasCookie": false, + "hasSapisid": false +} +``` + +--- + +## 🔧 客户端配置 + +### NextChat (ChatGPT-Next-Web) + +| 配置项 | 值 | +|--------|-----| +| 接口类型 | OpenAI | +| 接口地址 | `https://你的worker.workers.dev/v1` | +| API Key | `sk-gemini`（默认密钥） | +| 模型 | `gemini-3.6-flash` | + +### Cherry Studio + +| 配置项 | 值 | +|--------|-----| +| API 地址 | `https://你的worker.workers.dev/v1` | +| API 密钥 | `sk-gemini` | +| 模型 | `gemini-3.6-flash` | + +### ChatBox + +| 配置项 | 值 | +|--------|-----| +| API 模式 | OpenAI API | +| API 域名 | `https://你的worker.workers.dev` | +| API 路径 | `/v1/chat/completions` | +| API Key | `sk-gemini` | + +### 使用 curl 测试 + +```bash +# 非流式请求 +curl https://你的worker.workers.dev/v1/chat/completions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -H "Authorization: Bearer sk-gemini" \ + -d '{ + "model": "gemini-3.6-flash", + "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}], + "stream": false + }' + +# 流式请求（打字机效果） +curl -N https://你的worker.workers.dev/v1/chat/completions \ + -H "Content-Type: application/json" \ + -H "Authorization: Bearer sk-gemini" \ + -d '{ + "model": "gemini-3.6-flash", + "messages": [{"role": "user", "content": "讲个故事"}], + "stream": true + }' +``` + +--- + +## ⚙️ 环境变量配置（可选） + +在 Cloudflare Dashboard → Workers → 你的 Worker → 设置 → 变量 → 环境变量中配置： + +### 认证相关 + +| 变量名 | 说明 | 示例值 | +|--------|------|--------| +| `COOKIE_STRING` | Gemini Cookie，多个用 `\|` 分隔 | `cookie1\| cookie2\| cookie3` | +| `SAPISID` | SAPISID 值，多个用 `\|` 分隔 | `sapisid1\| sapisid2\| sapisid3` | +| `API_KEYS` | API 密钥白名单（JSON 数组） | `["sk-gemini", "my-key"]` | + +### Gemini 配置 + +| 变量名 | 说明 | 示例值 | +|--------|------|--------| +| `GEMINI_BL` | Gemini 构建标签（遇到 405 时更新） | `boq_assistant-bard-web-server_20260716.08_p0` | +| `DEFAULT_MODEL` | 默认模型 | `gemini-3.6-flash` | +| `AUTH_USER` | 多账户索引 | `0` | + +### 性能调优 + +| 变量名 | 说明 | 默认值 | +|--------|------|--------| +| `RETRY_ATTEMPTS` | 重试次数 | `3` | +| `RETRY_DELAY_SEC` | 重试间隔（秒） | `2` | +| `REQUEST_TIMEOUT_SEC` | 请求超时（秒） | `28` | +| `FINGERPRINT_JITTER_MS` | 随机延迟最大值（毫秒） | `1500` | +| `RATE_LIMIT_MAX` | 速率限制最大请求数 | `3000` | +| `RATE_LIMIT_WINDOW` | 速率限制时间窗口（秒） | `60` | + +--- + +## 🍪 获取 Gemini Cookie + +### 为什么需要 Cookie？ + +匿名请求容易被 Gemini 限流（返回 HTTP 429 错误）。配置有效的 Cookie 可以： +- 大幅降低被限流的概率 +- 提升 Pro 模型的路由质量 +- 获得更稳定的服务体验 + +### 获取步骤 + +1. 打开 Chrome/Edge 浏览器 +2. 访问 https://gemini.google.com/app 并登录 Google 账号 +3. 按 **F12** 打开开发者工具 +4. 进入 **Application**（应用程序）标签 +5. 左侧选择 **Cookies** → `https://gemini.google.com` +6. 找到以下 Cookie 并复制其值： + - `__Secure-1PSID` + - `__Secure-3PSID` + - `SAPISID` +7. 组合为完整 Cookie 字符串： + ``` + __Secure-1PSID=你的值; __Secure-3PSID=你的值; SAPISID=你的值 + ``` + +### 多账号配置 + +如果你有多个 Google 账号，可以用 `|` 分隔多个 Cookie： + +``` +COOKIE_STRING = "cookie_账号1| cookie_账号2| cookie_账号3" +SAPISID = "sapisid_1| sapisid_2| sapisid_3" +``` + +每次请求会随机选择一个 Cookie 使用，大幅降低单个账号被限流的概率。 + +--- + +## 🔄 更新 BL 版本 + +如果遇到 `HTTP 405: Method Not Allowed` 错误，说明 Gemini 前端已更新，需要同步更新构建标签： + +1. 浏览器打开 https://gemini.google.com/app +2. 按 **F12** → **Network**（网络）标签 +3. 在任意请求的 URL 中搜索 `boq_assistant` +4. 复制最新的版本号，例如： + ``` + boq_assistant-bard-web-server_20260730.02_p0 + ``` +5. 更新环境变量 `GEMINI_BL` 或代码中的 `geminiBl` 配置项 + +--- + +## 🎭 多指纹轮换机制 + +本程序内置了浏览器指纹轮换系统，每次请求会随机选择不同的浏览器标识： + +| 指纹类型 | 池大小 | 说明 | +|---------|--------|------| +| User-Agent | 8 种 | 加权随机，模拟真实浏览器市场份额 | +| Accept-Language | 6 种 | 均匀随机，模拟不同地区用户 | +| Sec-Ch-Ua | 3 种 | Chrome 版本标识（仅 Chrome UA 时添加） | +| 随机延迟 | 0-1500ms | 请求前添加随机延迟，模拟人类操作 | + +--- + +## 🛡️ 安全建议 + +1. **修改默认 API Key**：将 `apiKeys` 中的 `sk-gemini` 改为你自己的密钥 +2. **设置速率限制**：根据实际使用量调整 `RATE_LIMIT_MAX` +3. **定期更新 Cookie**：Google Cookie 会过期，需要定期更换 +4. **不要分享 Cookie**：Cookie 等同于你的 Google 账号凭证 + +--- + +## ❓ 常见问题 + +### Q: 返回 `empty response from server` + +**原因**：NextChat 流式解析问题。 +**解决**：确认使用的是最新版代码（已修复 SSE 格式）。 + +### Q: 返回 `HTTP 429: Too Many Requests` + +**原因**：Gemini 限流，匿名请求频率限制更严格。 +**解决**：配置有效的 `COOKIE_STRING` 和 `SAPISID`。 + +### Q: 返回 `HTTP 405: Method Not Allowed` + +**原因**：BL 版本过期。 +**解决**：更新 `geminiBl` 配置（参见上文「更新 BL 版本」章节）。 + +### Q: 返回 `invalid api key` + +**原因**：客户端密钥配置错误。 +**解决**：检查客户端是否配置了正确的 API Key（默认 `sk-gemini`）。 + +### Q: WorkBuddy 中使用出现串扰 + +**原因**：多模型并发请求共享全局配置。 +**解决**：当前版本已通过请求级配置隔离解决此问题。 + +--- + +## 📊 支持模型列表 + +| 模型 ID | 类型 | 说明 | +|---------|------|------| +| `gemini-3.6-flash` | FAST | 最新全能模型 | +| `gemini-3.5-flash` | FAST | 3.6 Flash 的别名 | +| `gemini-3.5-flash-thinking` | THINKING | 深度思考模式 | +| `gemini-3.1-pro` | PRO | 专业版（需 Cookie） | +| `gemini-auto` | AUTO | 自动模型选择 | +| `gemini-3.5-flash-thinking-lite` | DYNAMIC | 自适应动态思考 | +| `gemini-flash-lite` | LITE | 轻量级快速模型 | + +支持通过 `@think=` 参数覆盖思考模式： +- `gemini-3.6-flash@think=0` — Flash 模型 + 深度思考 +- `gemini-3.1-pro@think=4` — Pro 模型 + 自动思考 + +--- + +## 📝 更新日志 + +| 版本 | 日期 | 更新内容 | +|------|------|---------| +| 1.5.0 | 2026-07-31 | 新增多指纹轮换、多Cookie轮换、随机延迟机制 | +| 1.4.0 | 2026-07-30 | 修复并发串扰、速率限制内存安全 | +| 1.3.0 | 2026-07-29 | 修复 SSE 流式格式、NextChat 兼容性 | +| 1.0.0 | 2026-07-16 | 初始版本，基于 gemini-web2api v1.1.0 移植 | + +--- + +## 📄 许可证 + +本项目基于原项目 [gemini-web2api](https://github.com/your-repo/gemini-web2api) 移植，遵循原项目的开源协议。