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news 2026/4/6 21:00:50

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Vercel部署FreeGPT35有严重限制，玩玩就好，真用还是得docker。

限制原因: Vercel的流式响应并不是一开始写流，客户端就能立刻收到响应流，而是先写到一个缓冲区，当流关闭才一股脑的流式响应回来(不是实时流)

因此导致: 超过10s之后才要关闭的流，通通接收不到。(因为Vercel免费版持续时间最大值10秒)

解决办法: 氪金!!! Vercel Pro 超时上限为300s，Pro用户部署完成后，到Vercel的Setting->Git->Production Branch填写为vercel-pro然后Save保存后部署该分支即可获得300s超时上限。

Docker来部署

可以使用以下任意镜像：

docker run -p 3040:3040 ghcr.io/missuo/freegpt35

docker run -p 3040:3040 missuo/freegpt35

启动之后可以在终端进行测试

curl http://127.0.0.1:3040/v1/chat/completions \-H "Content-Type: application/json" \-H "Authorization: Bearer any_string_you_like" \-d '{"model": "gpt-3.5-turbo","messages": [{"role": "user","content": "Hello!"}],"stream": true}'

Docker Compose 部署

原作者提供了两种部署方式，一种仅提供GPT35服务，另外一个与ChatGPT-Next-Web一起部署。

仅GPT35服务

mkdir freegpt35 && cd freegpt35
wget -O compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/missuo/FreeGPT35/main/compose.yaml
docker compose up -d

部署完成之后，访问http://[IP]:3040/v1/chat/completions来使用API服务。

与ChatGPT-Next-Web一起部署

mkdir freegpt35 && cd freegpt35
wget -O compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/missuo/FreeGPT35/main/compose_with_next_chat.yaml
docker compose up -d

部署完成之后，访问http://[IP]:3000来访问ChatGPT-Next-Web的页面进行使用。

进入设置，选择OpenAI的模型服务商，接口地址填写你刚创建的 ip+ 3040，ApiKey随便填写一个，模型可以写-all,+gpt-3.5-turbo。

新建对话进行测试

使用Nginx来负载均衡

在nginx中使用以下配置来进行负载均衡。

upstream freegpt35 {server 1.1.1.1:3040;server 2.2.2.2:3040;
}location ^~ / {proxy_pass http://freegpt35; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header REMOTE-HOST $remote_addr; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection "upgrade"; proxy_http_version 1.1; add_header Cache-Control no-cache; proxy_cache off;proxy_buffering off;chunked_transfer_encoding on;tcp_nopush on;tcp_nodelay on;keepalive_timeout 300;}

以上就是使用Docker部署FreeGPT35的方式，感兴趣的话可以尝试一下。在部署好 GPT35 服务之后，我们可以在任何应用程序中使用它，例如 OpenCat、Next-Chat、Lobe-Chat、Bob 等。可以随意使用任何字符串填写 API 密钥，例如 gptyyds。

Bob中使用配置如下图：

bob