捣鼓过 Dify 的同学应该都知道，虽然 Dify 是一个很棒的 AI 应用，但是它提供的 API 是和 Open AI 不兼容的，这就导致一些应用无法对接到 Dify 上。

有什么办法可以解决呢？

不知道大家还记不记得之前介绍过的一款开源项目 One API？不记得的话也没关系

它可以聚合不同的 AI 大模型到一起，再统一转为 OpenAI 的 API 派发出去，不过到目前还不支持 Dify 的接入，所以路子虽然有了但是也无法解决上述问题。

此时有大佬出手，基于 One API 做了二开，项目名称为 New API，这个项目完全支持 Dify，至此我们终于可以玩转 Dify API 了！

Github 地址

部署

推荐使用 Docker 部署：

docker run --name new-api -d --restart always -p 3000:3000 -e TZ=Asia/Shanghai -v /home/ubuntu/data/new-api:/data calciumion/new-api:latest

也支持 Docker Compose：

• 首先下载项目代码到本地

git clone https://github.com/Calcium-Ion/new-api.git

• 然后进入项目根目录，可以根据自己的需求修改 docker-compose.yml 文件，最后启动 docker compose：

cd new-api


docker-compose up -d

有 Kubernetes 的同学也可以通过以下 YAML 来部署：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: new-api-pv
spec:
  capacity:
    storage: 20Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/home/ubuntu/data/new-api"

---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: new-api-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: new-api
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: new-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: new-api
    spec:
      containers:
      - name: new-api
        image: dockerpull.org/calciumion/new-api
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: TZ
          value: Asia/Shanghai
        volumeMounts:
        - name: data
          mountPath: /data
      volumes:
      - name: data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: new-api-pvc
      

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: new-api
spec:
  selector:
    app: new-api
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 3000
    targetPort: 3000

部署成功过之后我们通过 IP + 端口的形式进行访问：

初始用户名密码是 root/123456。

点击「控制台-渠道-添加渠道」，可以看到支持的渠道里是有 Dify 的，而除了 Dify 之外，还支持自定义渠道，FastGPT 知识库等等。

我们回到 Dify 中创建一个应用来试试看～

以之前分享过的山寨版 o1 为例，我们进入到 chatflow 中点击右上角的「访问 API」：

然后新建密钥，复制之后我们就可以将其集成到 new-api 中：

集成

回到 new-api 中「添加渠道」：

• 我们在选中 Dify 类型之后，要输入 Dify 服务的地址。如果你的 new-api 服务和 dify 都是通过 docker 部署在一个机器上的，那么这里记得输入 http://host.docker.internal:你的端口号，截图是我这边的示例，可不要原模原样照抄哦～。如果不是 docker 部署的方式，这里就输入 dify 服务的 http:// ip + 端口号 即可；
• 因为接入的是 dify，所以在模型选择上我们只需要输入自定义模型名称即可，比如输入 dify，然后一定要点一下后面那个「填入」按钮；
• 不管是自定义模型还是选择的其他模型，一定都会截图中 3 的位置展示出来，没展示说明没有配置上；
• 完成提交，我们就可以在渠道列表中看到一条数据啦～

如图，我们可以点击「测试」按钮看看是否已经正常使用了：

测试时间长短不一定，大家点击测试之后耐心等待一会儿

接下来，我们到令牌页面添加一个令牌。比如起名就叫 dify，自己使用的话可以将过期时间定为「永不过期」，金额设置为「设为无限额度」：

完成之后点击截图中的「复制」按钮，将令牌的 key 复制下来就可以使用了。

使用

现在万事俱备，只欠东风！为了方便测试，我又运行起了之前介绍过的 Open WebUI(不知道的朋友可以参考官网):

在刚部署好时，这里是没有可用模型选择的。所以我们需要进入到设置页面配置一下 new-api 的代理：

1. 点击右上角的头像，选择设置；
2. 点击管理员设置；
3. 选择「外部连接-OpenAI API-输入你 new-api 服务的地址」，如果 new-api 和 Open WebUI 都是通过 docker 部署在同一台机器上，这里只需要输入 http://host.docker.internal:你 new-api 的端口号/v1 即可，然后记得填入那会儿复制好的令牌密钥。最后在「添加一个模型 ID」那里输入 dify 后点保存就好了！
4. 如果不是通过 docker 部署的，这里就需要通过输入 IP + 端口的形式。

回到对话页面，我们测试一下：

可以用！

将 dify 的 API 转为 OpenAI API 之后，我们可以利用 dify 做的事情又增多了～举个非常简单的例子，一些开源的 AI 应用项目其实只支持 OpenAI API，这导致我们的 dify 应用无法接入，现在的话，就没有这个问题了!😏

 为了帮助同学们彻底掌握 AI大模型，紧跟时代潮流。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。