最近，更新了几期<code>白嫖 Cloudflare 系列教程：

【白嫖 Cloudflare】之 免费图床搭建：PicGo + Cloudflare R2【白嫖 Cloudflare】之 1 小时快速搭建免费内网穿透【白嫖 Cloudflare】 之 5 分钟搭建个人静态网站【白嫖 Cloudflare】之 免费域名解析

现在做 AI，还有靠谱且免费的 api 接口吗?

今日分享，继续白嫖 Cloudflare，给大家系统介绍下 Cloudflare 家的免费 AI 服务，不仅包括各种 AI 大模型，还包括翻译、文本生成、文生图、语音识别等各种 AI 服务！

1. Cloudflare AI 简介

AI 是 Cloudflare 的又一项免费服务，注册登录后，点击左侧边栏的 AI 。

目前包括两个板块：

Workers AI：包含各种 AI 服务；AI Gateway：AI网关管理界面，本质是官方提供的代理，比如你在国内不能直接访问 openai 的 api，可以走这个代理去访问。此外，Gateway 还能方便地监控和管理接口调用情况、tokens 消耗和日志等信息。

本次分享，我们主要介绍 <code>Workers AI 如何使用。

2. 使用 REST API

2.1 支持的服务类型

在开发者文档中可以看到支持的各种服务类型的模型列表：

除了各种大模型，还包括翻译、文本生成、文生图、语音识别等各种 AI 服务，基本覆盖了所有的 AI 应用场景。

2.2 LLM 在线体验

如果你只是想用它的 LLM，官方也提供了 PlayGround 供你在线体验：

不过，模型参数量都比较小，稍微大一点的（比如14b）都经过了量化，对于简单的对话场景，足够用了。

对于复杂指令，不建议用！

2.3 API 调用

API 调用也非常简单，只需获得两个参数即可：

账户 IDAPI token

有了这两个东西，以 Python 为例，请求代码如下：

<code>import requests

API_BASE_URL = "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/账户ID/ai/run/"

headers = {"Authorization": "Bearer {API_TOKEN}"}

def run(model, inputs):

input = { "messages": inputs }

response = requests.post(f"{API_BASE_URL}{model}", headers=headers, json=input)

return response.json()

inputs = [

{ "role": "system", "content": "You are a friendly assistan that helps write stories" },

{ "role": "user", "content": "Write a short story about a llama that goes on a journey to find an orange cloud "}

];

output = run("@cf/meta/llama-3-8b-instruct", inputs)

print(output)

2.4 集成到 OneAPI

当然，如果你想要兼容 OpenAI 格式，可以选择接入 OneAPI。

关于如何使用 OneAPI，可以围观教程：OneAPI-接口管理和分发神器。

在 OneAPI 首页，新建一个渠道，其中类型选择 Cloudflare，然后把 密钥 和 Account ID 填入下方文本框，提交即可！

后续，你就可以直接利用 OneAPI 给你提供的令牌，以兼容 OpenAI 的方式，直接调用 Cloudflare 中的所有大模型！

3. 应用创建

之前我们介绍过如何使用 Cloudflare Pages 搭建静态网站，Worker 是另一项 serverless 服务，借助 Worker 我们可以搭建 LLM 和 AI 推理模型。

在主页选择 <code>从 Worker 模板创建：

在模板中，筛选出 AI 相关的，我们这里以构建 LLM APP 为例，当然你可以构建任意 AI 应用。

进来后，这里你需要修改的地方有两个：

名称，分配域名的一部分大模型：选择你想用的大模型（后续也可以改）

下面是模板中的 js 代码！

修改好后，点击下方一键部署！

当然，如果你有在 Cloudflare 上解析的域名，也可以绑定自己的域名！

在 Workers 和 Pages 中找到你刚才新建的 worker，在设置中进行添加：

最后，浏览器中访问，可以看到请求结果：

为了让它能接收自定义输入，我们需要简单修改上面的 js 代码。

<code>编辑代码区域，在 request 中传入 message 参数：

export default {

async fetch(request, env) {

// 解析请求体

const requestBody = await request.json();

// 提取传入的文本参数

const userMessage = requestBody.message || 'Tell me a joke about Cloudflare';

const tasks = [];

// prompt - simple completion style input

let simple = {

prompt: userMessage

};

let response = await env.AI.run('@cf/meta/llama-3-8b-instruct', simple);

tasks.push({ inputs: simple, response });

return Response.json(tasks);

}

};

修改完成后，可以先在左侧打一个 POST 请求，测试下。成功返回结果后，再点击上方 部署重新发布！

发布成功后，我们在本地用 Python 来写一个请求看看：

<code>import requests

import json

# 定义请求的 URL

url = 'https://crimson-block-2a4e.xxx.workers.dev/'

payload = {

'message': 'What is the weather today?' # 你想要传递的对话文本

}

headers = {

'Content-Type': 'application/json'

}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))

print(response.json())

以上，是对 Worker 构建 LLM 应用的简单示例，希望对大家做出更有创意的应用，有所启发！

写在最后

本文是白嫖 Cloudflare 系列教程之一，带大家使用 Cloudflare 的免费 AI 服务。

REST API 和 Worker 应用，共享每天 10W 次的免费调用额度，个人使用完全足够了。

如果本文对你有帮助，不妨点个免费的赞和收藏备用。

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