在当前 AI 应用开发中，开发者常面临以下痛点：

• 官方 API 成本高昂，而网页版订阅价格更优但无法直接编程调用；
• 不同模型（GPT、Claude、Gemini）接口协议各异，集成复杂；
• 团队内部多个账号难以统一管理与配额分配；
• 缺乏对 Token 消耗的准确监控与成本分摊机制。

Sub2API是通过逆向工程提取网页端身份凭证，将其转化为标准 OpenAI 兼容的 API 接口，同时提供企业级的账号管理、负载均衡、用量统计与安全控制能力。

一、核心功能亮点

1.多平台订阅统一接入

Sub2API 支持以下主流 AI 服务的网页版订阅转换：

• OpenAI（ChatGPT Plus / Team）
• Anthropic Claude（Claude Pro / Claude Code）
• Google Gemini（Gemini Advanced）
• Antigravity（新兴高性能模型平台）

用户只需在 Sub2API 后台导入 Cookie 或 Session 凭证，即可生成标准 API Key 对外提供服务。

2.共享 & 成本分摊

• 支持将单个高配额订阅（如 $20/月的 ChatGPT Plus）拆分为多个子 Key；
• 按 Token 使用量准确计费，团队成员可独立使用而不相互干扰；
• 有效降低人均使用成本，提升订阅资源利用率。

3.原生工具无缝兼容

Sub2API 提供OpenAI 兼容接口（/v1/chat/completions），这意味着：

• 可直接用于 Cursor、Codeium、Continue.dev、Windsurf 等 AI IDE 插件；
• 无需修改现有代码，仅需替换 base_url 和 api_key；
• 支持流式响应（SSE）、函数调用、多模态等高级特性。

4.企业级管理能力

• 多租户支持：创建用户组、分配不同模型权限；
• 智能调度：粘性会话（Sticky Session）确保同一对话使用同一上游账号；
• 用量监控：实时查看各 Key 的 Token 消耗、请求次数、错误率；
• 安全控制：IP 白名单、速率限制、JWT 鉴权。

二、技术架构与部署

技术栈

• 后端：Go（高性能、低内存占用）
• 前端：Vue 3 + TypeScript（现代化管理界面）
• 数据库：PostgreSQL（存储账号、Key、用量数据）
• 缓存/队列：Redis（会话保持、任务调度）

快速部署（Docker Compose）

官方提供一键部署脚本：

# 下载部署脚本并执行
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Wei-Shaw/sub2api/main/deploy/docker-deploy.sh | bash

# 或手动启动
git clone https://github.com/Wei-Shaw/sub2api.git
cd sub2api/deploy
docker compose up -d

默认访问地址：http://localhost:8080

初始管理员账号：admin/ 密码见docker compose logs输出

三、使用流程

步骤 1：导入上游账号

1. 登录 Sub2API 管理后台；
2. 进入「账号管理」→「添加账号」；
3. 选择平台（如 Claude），粘贴从浏览器获取的 Cookie 或 Session；
4. 系统自动验证并激活账号。

步骤 2：创建 API Key

1. 进入「API Key 管理」；
2. 选择可用模型（如 claude-3-5-sonnet、gpt-4o）；
3. 设置速率限制、有效期；
4. 生成 Key 并复制。

步骤 3：在客户端调用

以 Python 为例（兼容 OpenAI SDK）：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://your-sub2api-server:8080/v1",
    api_key="your-generated-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    stream=True
)

for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

Sub2API-CRS2 通过开源、灵活、企业级的设计，成功将“网页版订阅”转化为“可编程 API”，极大降低了 AI 模型的使用门槛与成本。它不仅是个人开发者的效率神器，更是团队构建私有 AI 基础设施的理想选择。