Pplx Proxy

pplx代理

反向代理 困惑.ai --使用您现有的 Pro/Max订阅cookie 通过标准API访问所有模型。

显示三个接口：

• 与OpenAI兼容的REST API (/v1/chat/completions)--流媒体、工具调用、思考
• MCP服务器 （流式HTTP+SSE）——5个内置工具
• 调试聊天界面 (/chat)--使用实时OpenAI格式验证测试所有内容

运作原理

Perplexity的web前端通过内部SSE端点与后端通信(/rest/sse/perplexity_ask).此代理通过以下方式使用您的会话cookie进行身份验证 curl-cffi （Chrome TLS指纹识别），将请求/响应转换为OpenAI和MCP格式，并自动保持会话活动。

无需API官方密钥，只需订阅即可。

所有查询都使用 search_focus: "internet" --困惑的内置网络搜索始终处于活动状态，因此模型直接在答案中返回实时数据（股票价格、天气、新闻）。

特性

• 完全符合OpenAI格式 — system_fingerprint, logprobs，适当 usage 算术，所有字段均符合规范
• 工具调用 --通过三层假阳性防御的提示注入进行OpenAI风格的函数调用
• 思考/推理 — thinking: true 或 reasoning_effort param，推理流式传输 reasoning_content
• 帐户层支持 --free/pro/max——只公开您的层可以访问的模型
• 自动发现 --后台任务每24小时检查一次模型运行状况，版本更改时自动升级
• 响应清洗 --strips困惑引文 [1][2], ` 标签， 声明， ` 标签
• 速率限制跟踪 --跟踪Pro Search配额，耗尽时自动回退到空闲模式，每5次递减时通知一次
• 会话连续性 --轨道困惑 backend_uuid 因此，后续操作将完全跳过历史记录/指令，只发送新的查询
• 会话保持活动状态 --定期ping可防止cookie过期
• 提醒推送 — ntfy.sh cookie过期或型号升级警报
• 调试聊天界面 — /chat 带有工具切换、思维切换、流媒体切换和 OpenAI格式验证器
• 动态模型管理 -在运行时通过管理员API添加/删除模型
• 完整输入验证 --为每个格式错误的请求发送正确的错误消息

快速开始

git clone https://github.com/jamie950315/pplx-proxy.git
cd pplx-proxy
python3 -m venv venv
venv/bin/pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# Edit .env — set PPLX_COOKIE and ACCOUNT_TYPE

venv/bin/uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8892

然后打开 http://localhost:8892/chat 使用调试UI进行测试。

获取您的Cookie

1. 登录 困惑.ai
2. F12 → 应用 → Cookie → www.perplexity.ai
3. 复制 __Secure-next-auth.session-token
4. 集 PPLX_COOKIE= 在 .env

模型

思维变体通过以下方式激活 thinking: true 或 reasoning_effort 参数--不需要单独的模型名称。

API终点

用法

OpenAI API

# Basic chat
curl -X POST http://localhost:8892/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "sonnet", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "stream": true}'

# With thinking
curl -X POST http://localhost:8892/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt", "messages": [{"role": "user", "content": "Analyze X"}], "thinking": true}'

# With tool calling
curl -X POST http://localhost:8892/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Weather in Tokyo"}],
    "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "get_weather", "description": "Get weather", "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}}}]
  }'

调试聊天界面

打开 http://localhost:8892/chat （或 https://your-domain/chat)在浏览器中：

• 切换 工具开/关 测试工具调用
• 切换 思考 测试推理模式
• 切换 流 流媒体与非流媒体
• 原始选项卡：显示完整的请求/响应JSON
• 格式✓ tab：使用PASS/FAIL徽章根据OpenAI规范验证每个响应字段

主控程序

API密钥是MCP身份验证的URL路径的一部分：

# Claude Code
claude mcp add pplx-proxy --transport http http://localhost:8892/YOUR_API_KEY/mcp

# SSE transport
# Connect to http://localhost:8892/YOUR_API_KEY/sse

没有 PPLX_PROXY_API_KEY 设置后，MCP将回退到未经身份验证 /mcp/mcp 和 /sse/sse.

MCP工具：

OpenAI格式合规性

所有回复都严格匹配 OpenAI聊天完成API规范:

• id （chatcmpl-\*）， object, created, model, system_fingerprint （空）
• choices[].index, choices[].logprobs （null）， choices[].finish_reason
• usage.total_tokens = prompt_tokens + completion_tokens
• 流媒体：一致 id, system_fingerprint 在每一块，适当 [DONE] 终止
• 工具调用： id （call\_\*）， type （功能）， function.name, function.arguments （有效的JSON字符串）

使用 /chat 进行目视验证 --格式✓ 选项卡对每个响应运行20多次检查。

自动发现

每 PROBE_INTERVAL_HOURS （默认24小时），pplx代理检查模型是否仍然有效。如果一个死亡。， gpt54 → gpt55 → ... 高达+1.0）和自动升级。思维变体是自动衍生出来的 _THINKING_MAP.

手动触发： POST /admin/discover-models

配置

部署（systemd）

sudo cp pplx-proxy.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now pplx-proxy

Cookie生命周期

Manual inject → keep-alive every 6h → session stays alive indefinitely
                                      ↓ (if Perplexity force-revokes)
                                      ntfy alert → manual re-inject

不使用SSH重新注入：

curl -X POST https://your-domain/admin/refresh-cookie \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"session_token": "NEW_TOKEN"}'

关键实施说明

为什么模型说“我无法访问实时数据”： 此代理必须处理导致困惑模型忽略自己的搜索结果的三个问题：

1. search_focus: "internet" 必须在每个请求中设置。没有它，困惑默认为 "writing" 模型不包含搜索结果的模式。这是唯一最重要的参数。

1. 必须删除或替换系统提示 在发送到困惑之前。困惑会搜索所有查询文本——如果系统提示说“你是一名人工智能助手”，困惑会找到聊天机器人教程页面，模型会感到困惑。通用客户端只保留白名单批准的行；LobeHub请求完全丢弃上游提示内容。

1. LobeHub请求总是预置本地 CUSTOM_PROMPTS. 代理仍然检测到 role: developer 以及类似系统提示的用户消息，因此它可以对请求源进行分类，但这些上游提示块永远不会被转发。每次LobeHub转弯都会发送 instructions=[CUSTOM_PROMPTS] 加上保存 history 和电流 query.

1. 速率限制跟踪 使用FlareSolverr（localhost:8191）轮询Perplexity的 /rest/rate-limit/all 带有会话cookie的端点。需要FlareSolverr在本地运行。当 remaining_pro 达到0时，所有非汽车型号都将回退到 auto （免费套餐）。

有关完整的技术故障，请参阅CLAUDE.md，有关诊断步骤，请参阅MANUAL.md故障排除部分。

免责声明

个人使用的非官方反向代理。依赖于Perplexity的内部web API，该API可能会在不另行通知的情况下更改。负责任地使用。

许可证

麻省理工学院