CliRelay：免费用GPT-5/Gemini Pro，命令行工具秒变API服务

项目概述：一行命令，免费调用顶级大模型API

CliRelay 是一个用 Go 语言编写的开源项目，它能把 Gemini CLI、ChatGPT Codex、Claude Code、Qwen Code 等主流 AI 命令行工具，封装为兼容 OpenAI/Gemini/Claude 的标准 API 服务。

简单来说，你可以通过统一的 API 接口，免费调用 Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Claude、Qwen 等顶级大模型——不花一分钱。

项目目前在 GitHub 上已获得 646 颗星标和 50 个 Fork，热度持续攀升。

为什么需要 CliRelay？命令行到 API 的桥梁

免费命令行工具的痛点

Google、OpenAI、Anthropic 等厂商都推出了免费的 AI 命令行工具，而且额度相当慷慨。2025 年各大厂商在命令行工具上给出的免费额度相当可观：Google 的 Gemini CLI 提供每分钟 60 次、每天 1000 次的免费请求额度，且可调用最新的 Gemini 2.5 Pro 模型；OpenAI 的 ChatGPT Codex 面向开发者提供免费的代码生成与对话能力；Anthropic 的 Claude Code 则允许开发者在终端中直接与 Claude 交互。

但问题在于：这些工具只能在终端里交互使用，没法被第三方应用、自动化脚本或开发工具直接调用。它们的共同特点是——额度慷慨但仅限于命令行交互模式，不提供可编程的 HTTP API 端点。

你想在 LobeChat 里用免费的 Gemini 2.5 Pro？想在自己的项目里批量调用 GPT-5？命令行工具帮不了你。

CliRelay 怎么解决

CliRelay 充当一个中间层（Relay），把命令行工具的输入输出转化为标准的 HTTP API 接口。任何支持 OpenAI API 格式的客户端，都能直接接入，无需改动一行代码。

这里需要理解一个重要的行业背景：OpenAI 在 2023 年确立的 Chat Completions API 格式（以 /v1/chat/completions 端点为核心）已成为大模型调用的事实标准。几乎所有主流 AI 客户端、开发框架（如 LangChain、LlamaIndex）和编排工具都优先支持这一格式。这意味着，只要一个服务能输出符合 OpenAI API 规范的 JSON 响应（包含 model、choices、usage 等字段），就能被整个生态中的数百款工具无缝调用。CliRelay 正是利用了这一生态优势——它不需要说服每个客户端单独适配，只需"说 OpenAI 的语言"就够了。

支持的工具与模型一览

命令行工具	对应模型	兼容 API 格式
Gemini CLI	Gemini 2.5 Pro	OpenAI/Gemini
ChatGPT Codex	GPT-5	OpenAI/Codex
Claude Code	Claude 系列	Claude/OpenAI
Qwen Code	Qwen 系列	OpenAI
Antigravity	多模型	OpenAI
iFlow	多模型	OpenAI

技术实现：进程代理 + Go 语言的天然优势

CliRelay 的核心设计理念是进程代理（Process Proxy）。这是一种经典的系统集成模式，其核心思想是：将一个只支持标准输入/输出（stdin/stdout）交互的命令行程序，包装为可通过网络协议调用的服务。

工作流程如下：

1. 在本地启动一个 HTTP 服务器
2. 收到 API 请求后，将参数转化为对应命令行工具的输入
3. 启动子进程执行命令行工具
4. 捕获输出，按照标准 API 响应格式返回给调用方

具体实现中，代理程序通过操作系统的进程管理 API（如 Go 的 os/exec 包）创建子进程，将 HTTP 请求中的参数序列化后写入子进程的 stdin，然后持续读取 stdout 的输出流，再将其解析、格式化为标准的 API 响应返回给调用方。对于流式输出（Streaming），代理还需要实现 Server-Sent Events（SSE）协议，将子进程的逐行输出实时推送给客户端，模拟大模型的逐 token 生成效果。这种架构的优势在于完全不需要修改原始命令行工具的代码，属于非侵入式集成。

用 Go 语言来做这件事非常合适：

• 并发处理能力强：Go 的 goroutine 天然适合同时处理多个 API 请求的并行转发。goroutine 是一种用户态轻量级线程，由 Go 运行时调度器管理，而非直接映射到操作系统线程。一个 goroutine 的初始栈空间仅约 2-8 KB（相比之下，操作系统线程通常需要 1-8 MB），这意味着单台机器可以轻松运行数十万个 goroutine。在 CliRelay 的场景中，每个 API 请求都可以由一个独立的 goroutine 处理，包括启动子进程、等待输出、格式化响应等操作，彼此互不阻塞。配合 Go 的 channel 机制进行协程间通信，可以优雅地实现请求队列管理和并发数控制，避免同时启动过多子进程导致系统资源耗尽。
• 单二进制部署：编译后就是一个可执行文件，不依赖任何运行时环境
• 跨平台编译：轻松生成 Linux、macOS、Windows 版本，覆盖主流操作系统

三大实际应用场景

场景一：接入图形化 AI 客户端

ChatBox、Open WebUI、LobeChat 等热门 AI 客户端都支持自定义 OpenAI 兼容端点。这些工具代表了当前开源 AI 客户端的主流方向：LobeChat 是一个支持插件扩展的现代化聊天界面，内置多模型切换和知识库管理功能；Open WebUI（原 Ollama WebUI）最初为本地模型设计，现已扩展为支持任意 OpenAI 兼容端点的通用前端；ChatBox 则是一款跨平台桌面客户端，以简洁易用著称。

这些工具的共同设计哲学是"后端无关"——用户只需填入 API 地址和密钥，就能切换不同的模型提供商。这种架构恰好为 CliRelay 这类中间层工具创造了完美的接入条件。配合 CliRelay，你可以把免费的命令行模型接入图形界面，告别黑底白字的终端窗口，获得更友好的对话体验。

场景二：开发集成与自动化

开发者可以在自己的应用中直接调用 CliRelay 提供的 API，不用为每个 AI 服务单独写适配代码。统一的接口标准让集成成本大幅降低，特别适合需要快速原型验证的场景。

场景三：多模型横向对比评测

CliRelay 同时支持多个模型的 API 化，研究人员可以用相同的测试脚本对 GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 进行横向对比，不用分别配置各自的 API Key，省时省力。

使用风险与注意事项

这类工具本质上是对免费命令行工具的二次封装，使用前需要了解以下风险：

• 合规性问题：将命令行工具转为 API 服务可能违反部分厂商的使用条款，建议仔细阅读相关服务协议。各大 AI 厂商的命令行工具通常在服务条款中明确规定了使用方式。例如，Google 的 Gemini CLI 服务条款中可能包含"禁止通过自动化手段批量调用"或"禁止将服务转售或再分发"等条款；OpenAI 的使用政策也对 API 滥用行为有明确限制。将命令行工具转为 API 服务，本质上改变了工具的预期使用方式——从人机交互变为机器间调用，这可能被厂商视为违反服务协议。历史上，类似的"免费转 API"项目（如早期的 ChatGPT 逆向代理）曾遭到厂商的技术封锁和法律警告。因此，用户在使用 CliRelay 时应当充分评估法律风险，避免用于商业用途或大规模部署。
• 稳定性隐患：一旦上游命令行工具更新版本或厂商调整限制策略，CliRelay 的服务可能随时中断
• 速率限制：免费额度本身有调用频率和总量上限，API 化后如果不加控制，很容易触发限流甚至封号

总结：零成本体验顶级AI模型的实用方案

CliRelay 展现了开源社区的典型创新思路——用巧妙的工程手段，把分散的免费资源整合为统一、标准化的服务。

对于个人开发者和小团队来说，它提供了一条零成本体验 GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 等顶级模型 API 的捷径。不过在实际使用中，务必关注各平台的使用政策，合理合规地利用这些资源。

项目地址：github.com/kittors/CliRelay