最近好多朋友跟我吐槽，说龙虾太费Token了，用着用着就开始心疼钱。



说实话，我也心疼。。。



所以今天给大家聊一个我最近在用的方案，几乎完全免费，而且不限量使用。



这个方案不仅限于龙虾，你自己编程写代码的时候也能用，比如Claude Code、Cursor，都可以直接接进来。



坦率的讲，原理不复杂，就是通过反代的方式，让龙虾去吃多个ChatGPT账号提供的免费Token。



感谢大善人OpenAI。



那今天就带大家从零开始，在腾讯云上买一台服务器，把龙虾部署上去，再把这套免费的Token给用上。



有朋友可能纳闷，为啥非得是腾讯云？



其实也不是非得腾讯云，但腾讯云的产品做得确实比较好，跟龙虾相关的操作基本都是可视化的，对小白特别友好，不用在命令行里对着黑屏抓瞎。



## **先买台服务器**



打开腾讯云轻量服务器的购买页面：



[buy.cloud.tencent.com](https://buy.cloud.tencent.com/lighthouseblueprintType=APP_OS\&blueprintOfficialId=lhbp-o60d7x1s\&regionId=5\&zone=ap-hongkong-1\&bundleId=bundle_excl_hk_lin_med2_01\&loginSet=AUTO_PASSWORD\&from=lh-console)



我推荐买香港的服务器，最低配置就行。



为啥选香港？因为海外的网络环境会好很多，部署过程中不会碰到各种奇怪的报错，省心。



在应用模板里直接选OpenClaw，配置选最低的，**38块一个月**。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/f832bc046c42c1382382139cf7d1dd4d.png)



勾选"我已阅读并同意腾讯云服务协议"，其他保持默认，直接点"立即购买"。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/d973bcd2160718025801861c782a65dd.png)



付完款以后，会自动跳到轻量服务器的管理页面：



https://console.cloud.tencent.com/lighthouse/instance/index?rid=8



这里会显示你的服务器IP，**把这个IP记下来，后面要用**。



直接点这个方块，进到服务器的管理页面。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/e24afafcf00a3e6d75ff44edceef6449.png)



## **开始装CPA**



点击右上角那个蓝色的登录按钮，它会自动帮你进到服务器的命令行终端，自动登录，不需要你输密码。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/58bfbd85a16408d547c527067cbbedf0.png)

进到终端以后，依次执行下面的命令。



先把可能冲突的包给卸了：



```plain&#x20;text
sudo apt remove $(dpkg --get-selections docker.io docker-compose docker-doc podman-docker containerd runc | cut -f1)
```



然后用Docker官方脚本装Docker，顺便把当前用户加到docker组里，这样以后跑Docker就不用每次都sudo了：



```plain&#x20;text
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
```



装完Docker，接下来创建配置文件。



先建个目录：



```plain&#x20;text
mkdir -p ~/cpa && cd ~/cpa
```



然后生成配置文件，这个命令会自动帮你创建一个`config.yaml`，里面包含随机生成的高强度密钥：



```yaml
cat <<EOF > config.yaml
# CPA 配置 — Cloudflare Tunnel 方案
# host 必须设为 127.0.0.1！
# host 模式下绑定 localhost，配合 UFW 防止外部直连
host: "127.0.0.1"
port: 8317
auth-dir: "~/.cli-proxy-api"
request-retry: 3
quota-exceeded:
  switch-project: true
  switch-preview-model: true
# 按预定规则生成高强度随机key
api-keys:
  - "sk-cpa-$(tr -dc 'a-z0-9' </dev/urandom | head -c 32)"
remote-management:
  allow-remote: true
  # 按预定规则生成高强度随机key
  secret-key: "mgt-cpa-$(tr -dc 'a-z0-9' </dev/urandom | head -c 32)"
  disable-control-panel: false
logging-to-file: true
usage-statistics-enabled: true
logs-max-total-size-mb: 100
EOF

echo "*** --config.yaml-- *** 已生成"
echo "*** --仅显示一次,请记录你的明文密钥-- ***"
grep -E '(sk-cpa-|mgt-cpa-)' config.yaml
```



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/61258fc559d3a155af3fbc9c29017ed5.png)



跑完这个命令，屏幕上会显示一串密钥。



**一定要把它复制保存好**，后面登录管理面板要用到，而且这个密钥只显示一次，过了这个村就没这个店了。



接下来创建`docker-compose.yml`：



```bash
cat <<'EOF' > docker-compose.yml
services:
  cli-proxy-api:
    image: eceasy/cli-proxy-api:latest
    pull_policy: always
    container_name: cli-proxy-api
    network_mode: host
    volumes:
      - ./config.yaml:/CLIProxyAPI/config.yaml
      - ./auths:/root/.cli-proxy-api
      - ./logs:/CLIProxyAPI/logs
    restart: unless-stopped
EOF
```



然后启动CPA：



```plain&#x20;text
docker compose up -d
```



到这一步，CPA就已经跑起来了。



## **进入CPA配置**



现在可以直接访问管理面板了：



`https://你的域名/management.html`



如果访问不了，或者打开是空白页，别慌。



回到服务器的管理页面，左边栏有个AI助手，让它帮你开通80端口就行。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/46f6921b303fdd5685e3665075792e9c.png)



点确定，AI助手会自动帮你把80端口开了。开完之后就能正常访问CPA的管理页面了。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/d03a52f4eb5de7564a66b5c1bf36c64d.png)



用刚才保存的那串密钥登录。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/eec025ec5c9fba91d60ca1d9040c8a4c.png)



## **导入认证文件**



登录进去以后，要做的第一件事就是导入认证文件。



这个认证文件是通过注册机生成的，有了它就能访问OpenAI的ChatGPT模型。



关于认证文件怎么获取，后面我会单独写一篇文章聊这个，今天先把部署流程走通。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/ccc6d96e96ad45de10337e61a0757c39.png)



点击上传文件，把你的认证文件传上去。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/907c1ec4c7529b5ee8e2e8617a47fc53.png)



看到这样的显示，就说明认证成功了，可以用了。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/ac6627fbda09375859178f14f2af1d67.png)



点一下信息中心，可以看到所有可用的模型。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/7f76d1c0c16a9f46189679958a32e23a.png)



模型还挺多的。



## **添加API密钥**



回到配置面板，找到认证配置，点"添加 API 密钥"。



这个密钥你自己随便输就行，相当于给龙虾那边用的一个密码。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/b3a47e43cd5e5c5d680619edbc024f81.png)



## **把API信息挂到龙虾上**



接下来回到服务器的应用管理页面，把我们的API信息部署上去。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/20876f637f6b91a5af6346321749eac8.png)



参数可以参考我这么填，API key就是刚才你自己创建的那个，模型名称在可用模型列表里找就行。



![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1241807/3cb4a2e6655e72d3e72a555abc8889e8.png)



点"添加为默认"。



到这里，龙虾就配置完了，可以直接用这些免费的模型了。



## **不止龙虾能用**



如果你想在Claude Code、Cursor这些工具里也接进来，也很简单。



把baseURL改成`http://服务器IP/v1`，API key和模型名称自己定义就行。



也就是说，你花38块钱一个月，不仅龙虾有了免费的Token可以用，连平时写代码的AI助手也能一起白嫖。



这种感觉太爽了。


这个方案不仅限于龙虾，你自己编程写代码的时候也能用，比如Claude Code、Cursor，都可以直接接进来。

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