最简单快捷部署属于自己的ChatGPT Telegram机器人的方法。使用Cloudflare Workers，单文件，直接复制粘贴一把梭，无需任何依赖，无需配置本地开发环境，不用域名，免服务器。可以自定义系统初始化信息，让你调试好的性格永远不消失。

无服务器部署
支持多个Telegram机器人
支持多个OpenAI密钥
支持Azure OpenAI服务
支持Cloudflare AI（免费）
支持流式输出
支持自定义角色
支持多平台部署

https://github.com/TBXark/ChatGPT-Telegram-Workers/tree/master

部署流程

手动部署

一. 新建Telegram机器人, 获得Token

打开Telegram并向 BotFather 发送 /start 命令
发送 /newbot 命令,并给你的机器人起一个名字
给你的机器人取一个唯一的用户名以_bot结尾
BotFather 会生成一个 Token,复制下来保存好,这个 Token 是和你的机器人绑定的密钥,不要泄露给他人！
稍后再Cloudflare Workers 的设置里将这个 Token 填入 TELEGRAM_TOKEN 变量中

二. 注册OpenAI账号并创建API Key

打开 OpenAI 注册账号
点击右上角的头像,进入个人设置页面
点击 API Keys,创建一个新的 API Key
稍后再Cloudflare Workers 的设置里将这个 Token 填入 API_KEY 变量中

三. 部署Workers

打开 Cloudflare Workers 注册账号
点击右上角的 Create a Service
进入新建的workers, 选择Quick Edit, 将../dist/index.js代码复制到编辑器中,保存

四. 配置环境变量

打开 Cloudflare Workers 点击你的Workers,点击右上角的 Setting -> Variables
API_KEY：设置成 OpenAI API Key
TELEGRAM_AVAILABLE_TOKENS：设置成 Telegram Bot Token
CHAT_WHITE_LIST：设置成允许访问的用户的ID,例如123456789,987654321,不知道自己ID可以在和你创建的的机器人聊天中使用/new指令获取
I_AM_A_GENEROUS_PERSON: 如果还是没有弄懂怎么获取ID,可以设置这个值为true,这样就关闭白名单功能,允许所有人访问。

五. 绑定KV数据

在首页-Workers-KV, 点击右上角的 Create a Namespace, 名字随便取, 但是绑定的时候必须设定为DATABASE
打开 Cloudflare Workers 点击你的Workers
点击右上角的 Setting -> Variables
在 KV Namespace Bindings 中点击 Edit variables
点击 Add variable
设置名字为DATABASE 并选择刚刚创建的KV数据

六. 初始化

运行 https://workers_name.username.workers.dev/init 自动绑定telegram的webhook和设定所有指令

七. 开始聊天

开始新对话,使用/new指令开始,之后每次都会将聊天上下文发送到ChatGPT
使用/setenv KEY=VALUE指令修改用户配置,例如SETENV SYSTEM_INIT_MESSAGE=现在开始是喵娘,每句话已喵结尾
因为每次对话都会把所有历史记录带上，容易达到4096的token限制，所以没事的时候/new一下,清理一下历史记录

自动部署

手动部署的一, 二, 三步骤
mv wrangler-example.toml wrangler.toml, 然后修改相应配置
npm install
npm run deploy

配置

推荐在Workers配置界面填写环境变量，而不是直接修改js代码中的变量

KV配置

KEY	特殊说明
DATABASE	先新建KV，新建的时候名字随意，然后绑定的时候必须设定为DATABASE

系统配置

为每个用户通用的配置，通常在workers配置界面填写

KEY	说明	默认值	特殊说明
AI_PROVIDER	AI提供商	`auto`	AI提供商: auto, azure, openai, workers; auto为自动选择一个有效的配置，判断优先级为 azure > openai > workers
API_KEY	OpenAI API Key	`null`	可以同时使用多个key，使用的时候会随机选择一个
CHAT_MODEL	open ai 模型选择	`gpt-3.5-turbo`
–	–	–	–
TELEGRAM_AVAILABLE_TOKENS	支持多个Telegram Bot Token	`null`	多个Token用`,`分隔
–	–	–	–
CHAT_WHITE_LIST	聊天ID白名单	`null`	多个ID用`,`分隔，不知道ID，和机器人聊一句就能返回
I_AM_A_GENEROUS_PERSON	关闭白名单，允许所有人访问	`false`	鉴于很多人不想设置白名单，或者不知道怎么获取ID，所以设置这个选项就能允许所有人访问，值为`true`时生效
LOCK_USER_CONFIG_KEYS	锁定自定义用户配置	`[]`	可以锁定某些字段。比如设置为`CHAT_MODEL`就可以防止其他用户通过`/setenv`指令切换模型，多个字段用`,`分隔
–	–	–	–
AUTO_TRIM_HISTORY	自动清理历史记录	`true`	为了避免4096字符限制，将消息删减
MAX_HISTORY_LENGTH	最大历史记录长度	`20`	`AUTO_TRIM_HISTORY开启后` 为了避免4096字符限制，将消息删减
MAX_TOKEN_LENGTH	最大历史token数量	2048	过长容易超时建议设定在一个合适的数字
GPT3_TOKENS_COUNT	GTP计数模式	`false`	使用更加精准的token计数模式替代单纯判断字符串长度，但是容易超时
–	–	–	–
SYSTEM_INIT_MESSAGE	系统初始化信息	`你是一个得力的助手`	默认机器人设定
SYSTEM_INIT_MESSAGE_ROLE	系统初始化信息角色	`system`	默认机器人设定
–	–	–	–
ENABLE_USAGE_STATISTICS	开启使用统计	`false`	开启后，每次调用API都会记录到KV，可以通过`/usage`查看
HIDE_COMMAND_BUTTONS	隐藏指令按钮	`null`	把想要隐藏的按钮写入用逗号分开`/start,/system`, 记得带上斜杠,修改之后得重新`init`
SHOW_REPLY_BUTTON	显示快捷回复按钮	`false`	显示快捷回复按钮
–	–	–	–
UPDATE_BRANCH	分支	`master`	版本检测所在分支
–	–	–	–
DEBUG_MODE	调试模式	`false`	目前可以把最新一条消息保存到KV方便调试,非常消耗KV写入量，正式环境务必关闭
DEV_MODE	开发模式	`false`	开发测试用
STREAM_MODE	流模式	`true`	得到类似ChatGPT Web一样的打字机输出模式
SAFE_MODE	安全模式	`true`	安全模式，会增加KV写损耗，但是能避免Workers超时导致的Telegram死亡循环重试，减少Token的浪费，不建议关闭。
–	–	–	–
LANGUAGE	语言	`zh-CN`	`zh-CN`，`zh-TW`和`en`
–	–	–	–
TELEGRAM_API_DOMAIN	Telegram	`https://api.telegram.org`	可以自定义Telegram服务器
OPENAI_API_DOMAIN	OpenAI	`https://api.openai.com`	可以替换为其他与OpenAI API兼容的其他服务商的域名
–	–	–	–
AZURE_API_KEY	azure api key	`null`	支持azure的API，两个密钥随便选一个就可以。如果你要默认使用azure，你可以设置`AI_PROVIDER`为`azure`
AZURE_COMPLETIONS_API	azure api url	`null`	格式`https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions?api-version=2023-05-15`
–	–	–	–
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID	Cloudflare 的用户ID	`null`	你可以在workers首页的右侧信息栏中找到这个信息。如果你要默认使用workers ai，你可以设置`AI_PROVIDER`为`workers`
CLOUDFLARE_TOKEN	Cloudflare的Token	`null`	你可以在`https://dash.cloudflare.com/profile/api-tokens`中使用`Workers AI (Beta)`模板创建
WORKERS_CHAT_MODEL	文字生成模型	`@cf/meta/llama-2-7b-chat-fp16`	具体模型列表可以查看`https://developers.cloudflare.com/workers-ai/models/llm/`
WORKERS_IMAGE_MODEL	文字生成图片模型	`@cf/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0`	同上
–	–	–	–
DALL_E_MODEL	生成图像的模型	`dall-e-2`	支持 `dall-e-2` 和 `dall-e-3`
DALL_E_IMAGE_SIZE	生成图像的尺寸	`512x512`	生成图像的尺寸。对于 dall-e-2，必须是256×256、512×512或1024×1024之一。对于 dall-e-3 模型，必须是1024×1024、1792×1024或1024×1792之一。
DALL_E_IMAGE_QUALITY	生成图像的质量	`standard`	将要生成的图片质量。hd会创建具有更精细细节和整体一致性的图片。此参数仅支持dall-e-3.
DALL_E_IMAGE_STYLE	生成图像的风格	`vivid`	生成图像的风格。必须是 vivid 或 natural 中的一个。vivid使模型倾向于产生超现实和戏剧化的图片。natural使模型产生更自然、不那么超现实外观的图片。此参数仅支持dall-e-3.

群组配置

可以把机器人加到群组中，然后群组里的所有人都可以和机器人聊天。

BREAKING CHANGE: 重大改动，必须把群ID加到白名单CHAT_GROUP_WHITE_LIST才能使用, 否则任何人都可以把你的机器人加到群组中，然后消耗你的配额。

IMPORTANT：受限TG的隐私安全策略，如果你的群组是公开群组或超过2000人，请将机器人设置为管理员，否则机器人无法响应@机器人的聊天消息。

IMPORTANT：必须在botfather中设置/setprivacy为Disable，否则机器人无法响应@机器人的聊天消息。

KEY	说明	默认值	特殊说明
GROUP_CHAT_BOT_ENABLE	开启群组机器人	`true`	开启后，机器人加入群组后，然后群组里的所有人都可以和机器人聊天。
TELEGRAM_BOT_NAME	机器人名字 xxx_bot	`null`	顺序必须和`TELEGRAM_AVAILABLE_TOKENS` 一致, 必须设置否则无法在群聊中使用
GROUP_CHAT_BOT_SHARE_MODE	群组机器人共享历史记录	`false`	开启后，一个群组只有一个会话和配置。关闭的话群组的每个人都有自己的会话上下文。
CHAT_GROUP_WHITE_LIST	群组聊天ID白名单	`null`	多个ID用`,`分隔，不知道ID，在群组中和机器人聊一句就能返回

用户配置

每个用户的自定义配置，只能通过Telegram发送消息来修改，消息格式为/setenv KEY=VALUE, 用户配置的优先级比系统配置的更高。如果想删除配置，请使用/delenv KEY。批量设置变量请使用/setenvs {"KEY1": "VALUE1", "KEY2": "VALUE2"}

KEY	说明
AI_PROVIDER	配置与ENV相同
CHAT_MODEL	配置与ENV相同
OPENAI_API_KEY	设置该值之后将不会调用系统配置的KEY
OPENAI_API_EXTRA_PARAMS	OpenAI API额外参数，设定后每次调用API都会带上，可以用来调整温度等参数， `/setenv OPENAI_API_EXTRA_PARAMS={"temperature": 0.5}` 每次修改必须为完整JSON
SYSTEM_INIT_MESSAGE	配置与ENV相同
DALL_E_MODEL	配置与ENV相同
DALL_E_IMAGE_SIZE	配置与ENV相同
DALL_E_IMAGE_QUALITY	配置与ENV相同
DALL_E_IMAGE_STYLE	配置与ENV相同
AZURE_API_KEY	配置与ENV相同
AZURE_COMPLETIONS_API	配置与ENV相同
WORKERS_CHAT_MODEL	配置与ENV相同
WORKER_IMAGE_MODEL	配置与ENV相同

支持命令

命令	说明	示例
`/help`	获取命令帮助	`/help`
`/new`	发起新的对话	`/new`
`/start`	获取你的ID，并发起新的对话	`/start`
`/img`	生成一张图片	`/img 图片描述`
`/version`	获取当前版本号，判断是否需要更新	`/version`
`/setenv`	设置用户配置, 详情见`用户配置`	`/setenv KEY=VALUE`
`/setenvs`	批量设置用户配置, 详情见`用户配置`	`/setenvs {"KEY1": "VALUE1", "KEY2": "VALUE2"}`
`/delenv`	删除用户配置	`/delenv KEY`
`/usage`	获取当前机器人的用量统计	`/usage`
`/system`	查看当前一些系统信息	`/system`
`/role`	设置预设的身份, 配置使用方法同`/setenv`	`/role`
`/redo`	修改上一个提问或者换一个回答	`/redo 修改过的内容` 或者 `/redo`
`/echo`	回显消息,仅开发模式可用	`/echo`

自定义命令

除了上述系统定义的指令，你也可以自定义快捷指令，可以将某些较长的指令简化为一个单词的指令。

自定义指令使用环境变量设置 CUSTOM_COMMAND_XXX，其中XXX为指令名，比如CUSTOM_COMMAND_azure，值为指令内容，比如/setenvs {"AI_PROVIDER": "azure"}。这样就可以使用/azure来代替/setenvs {"AI_PROVIDER": "azure"}实现快速切换AI提供商。

下面是一些自定义指令例子

指令	值
CUSTOM_COMMAND_azure	`/setenvs {"AI_PROVIDER": "azure"}`
CUSTOM_COMMAND_workers	`/setenvs {"AI_PROVIDER": "workers"}`
CUSTOM_COMMAND_gpt3	`/setenvs {"AI_PROVIDER": "openai", "CHAT_MODEL": "gpt-3.5-turbo"}`
CUSTOM_COMMAND_gpt4	`/setenvs {"AI_PROVIDER": "openai", "CHAT_MODEL": "gpt-4"}`

如果你是用toml进行配置，可以使用下面的方式：

CUSTOM_COMMAND_azure= '/setenvs {"AI_PROVIDER": "azure"}'
CUSTOM_COMMAND_workers = '/setenvs {"AI_PROVIDER": "workers"}'
CUSTOM_COMMAND_gpt3 = '/setenvs {"AI_PROVIDER": "openai", "CHAT_MODEL": "gpt-3.5-turbo"}'
CUSTOM_COMMAND_gpt4 = '/setenvs {"AI_PROVIDER": "openai", "CHAT_MODEL": "gpt-4"}'

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