技术人员利用 ChatGPT 开发软件、赚钱，非技术人员可以充分发挥 ChatGPT 在日常生活中的作用。

2022年12月初，我就注册了 OpenAI 账号并开始使用 ChatGPT，被它生成速度所惊艳，被它生成的内容感到震撼，抛开它一股子 AI 味儿不说，其他方面还是足以让人接受，而且随着不断更新迭代，从最初的 GPT-3.5，到现在的 GPT-4-turbo，速度、准确度都有大幅提升。这一年使用下来，帮助我解决了很多事情，比如学校里老师布置的各种小论文，给它一个提示词，生成所需的内容，再比如咨询一些关于 WordPress 的问题，帮助我修改主题、增加功能等等。

令我印象深刻的是，一开始由于技术限制，ChatGPT 一次性生成的内容字数有限，到达限制之后会停止生成，你得回复“继续”或者“continue”，它才会继续给你生成剩下的内容，有网友说这叫人工智能界的“捧哏”。

今天分享我的经验。

沉浸式翻译

本来想专门写一篇文章介绍并分享这一款浏览器扩展，也是我在2023年用过的最棒的工具之一，今天碰上 ChatGPT，便一并聊聊吧。

沉浸式翻译最早应该是在2022年12月出来的，当时还不支持使用 ChatGPT 的翻译服务，我便使用默认的必应翻译或者腾讯交互翻译，后来发现可以自己申请彩云小译的 API，便换成了彩云小译，翻译质量和水平也有所提升。

它最大的特点我觉得是智能。和一般的网页翻译不同，沉浸式翻译可以在显示原文的情况下同时显示译文，以前浏览到英文网页，顺手使用浏览器自带的网页翻译，结果返回一片一片的中文，翻译效果也差，来回切换十分麻烦，沉浸式翻译正好解决了这一痛点。

后面更新了一个“剧透”效果，将鼠标放到译文上时，译文内容才会显示，似乎这便是它的“沉浸式”吧。

直到支持使用 ChatGPT 的翻译服务，两者一起使用，翻译水平和质量有大幅提升。只需要在扩展设置中添加自己的 OpenAI API Key，就可以在扩展中使用 ChatGPT 的翻译服务。

文生图

ChatGPT 后期支持的 DALL-E-3 模型，让使用它的人体会到了一些乐趣。输入几句 prompts，AI 便会根据你的指令输出图片，如果对此不满意，还可以继续修改 prompts，增加细节。

将其用于文章配图，相当不错。虽然我文章中的图片不多，大部分来自截图，但偶尔实在没有图片搭配的情况下，可以让 AI 根据文章内容及其主题，生成相符的图片作为配图使用，多多少少也能增加文章的可读性。

另外，最近在 GitHub 上 Fork 了 XiaowenZ 修改过的项目——daily，主要是利用 GitHub Actions，搭配各类 API，定时生成对应的信息，并发送到 Telegram 频道或群组。我在这个项目里添加了 Bing Create 的 cookie，以及每日诗词的 API，让 Bing Create 以每日诗词的内容为提示词，生成对应的图片，于是便有了下面的效果。

ChatGPT-Next-Web

这是我最早、最常用的方式，即把 ChatGPT 当成一个百科全书，我负责提问、提需求，ChatGPT 负责解答。

但这一环节最重要的就是 prompt，prompt 的精确度决定了 ChatGPT 生成内容的准确度和质量，我记得 ChatGPT 刚问世那会，就出现了各种调教 ChatGPT 的方法和教程，正经的和不正经的都有一大堆。

正好有 ChatGPT-Next-Web 项目，免费部署，填入自己的 OpenAI API Key，即可与之对话，而且还内置了海量的 prompts，将其打造成各种身份，用于各种方面，比如学术论文、创意写作、数据分析等，再或者是让它模仿小红书笔记的风格，以特定产品为描述对象，生成小红书风格的内容……

估计这也是大多数普通人的 ChatGPT 用法，一个百科全书、私人管家。

AIGC API

但上述内容的使用前提是得需要有 OpenAI API Key，如果只注册了 OpenAI 账号，那就只能登录 ChatGPT 官网，使用最基础的 GPT-3.5 对话服务。不过，我由于没有信用卡，而且每个月订阅 ChatGPT Plus 的20美元对我来说太贵，便一直没有开通，一直使用基础的 GPT-3.5。

但是最近我不开通 ChatGPT Plus，也用上了 GPT-4 等相关功能，也能生成 OpenAI API Key。

朋友最近在做一个代理服务——AIGC API（aigcapi.io），低于 OpenAI 官方价格，却可以使用 GPT-4、DALL-E-3、Claude 2等模型的 API Key，虽然我不知道这是如何做到的，但觉得非常神奇，1美元额度的 API Key，在他那里只需要2元人民币，官方价格居然是他的3.6倍。

这模型名称让我搞不太明白，turbo 后面还加个数字，不过目前最好用的模型应该是 GPT-4-1106-preview 和 DALL-E-3。

借着朋友送我的额度，“嚣张”地使用着，我一个人也用不完，便部署了 ChatGPT-Next-Web 服务，将方法分享给了班上的同学，最近正好是写论文的时候，方便他们用 ChatGPT 修改自己的文章。

然后偶尔使用 DALL-E-3 文生图模型，让 AI 画出一些古诗词中的景色和场景，用了大半个月，我的感受是：太耐用，用不完，根本用不完。20美元不到，按照朋友提供的价格，折合人民币20元不到，相当于相当于购买20美元，就是20元人民币，但如果按照 OpenAI 官方的定价，就得上百块钱。

虽然是第三方代理，但能享受官方的体验，除了价格比官方便宜，速度还比官方要快，准确度和官方保持一致，可以说体验升级。调用速度和 OpenAI 直连速度没区别，稳定性和 OpenAI 一致（OpenAI 崩他们也崩），每一笔调用都能在后台清晰可见。

仅需将官方接口地址（https://api.openai.com) 更改为AIGC API的接口地址：https://api.aigcapi.io 即可快速使用。专为企业和程序开发测试人员打造，更适合企业和站长等高并发大用量的用户，均是高速 API 渠道。

目前新用户注册默认赠送1美元额度，感兴趣的可以先尝试一下，如果觉得好用，需求大的话，我可以找朋友弄点折扣和优惠码。

另外说几句题外话，自从 ChatGPT 问世，各种 AI 工具层出不穷，有真正使用 AI 技术、并且有真本事的工具，也有不少挂羊头卖狗肉的套壳服务，工具多到我用不过来，眼花缭乱，都快对“AI”这个词产生应激反应。

最后我的选择还是跟随自己的需求，不要一拥而上，ChatGPT、Perplexity、Bing Create 足够我使用很久很久，除非我产生了新的需求。

我在之前的文章《充分发挥 ChatGPT 在日常生活中的作用》中介绍过一款开源项目——ChatNextWeb，搭配 Vercel 即可部署自己的网页对话机器人，但它仅支持对话，如果想使用 DELL·E 3 模型进行文生图，似乎无法实现。最近看到另一个类似的项目——LobeChat，功能更加齐全、丰富，UI 也更加好看，便记录一下部署过程。

LobeChat 介绍

该项目在 GitHub 上已有 17.7k stars，这几个特性比较吸引人：

1. GPT 视觉认知。支持了 OpenAI 最新的 gpt-4-vision 模型，视觉识别，只需上传图片，即可识别图片内容，然后基于此进行对话。
2. TTS & STT 语音会话。这一功能在 ChatGPT 的官方客户端上就能体验，通过语音转文字或者文字转语音，与人工智能助手进行对话。
3. Text to Image 文生图。即支持通过插件唤醒 GPT-4 内置的 DALL-E 3 模型，直接调用文生图工具进行绘画，我在 Bing Create 上使用该功能绘制 Daily 图片，仅用一句诗，就能生成与之相符的图片。

如果开通了 ChatGPT Plus，以上三点应该可以轻松实现并体验，但对我来说太贵，便找到了平替方案。

LobeChat 部署

LobeChat 提供了 Docker 镜像，也提供了 Vercel 的自托管版本，两种方式我都进行了测试，都可以正常部署并使用。

Docker 部署

在 VPS 终端输入以下命令，就可以一键安装并启动 LobeChat 服务：

docker run -d -p 3210:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxx \
  -e OPENAI_PROXY_URL=https://api-proxy.com/v1 \
  -e ACCESS_CODE=lobe66 \
  --name lobe-chat \
  lobehub/lobe-chat

其中涉及到一些环境变量，OPENAI_API_KEY 是从 OpenAI 获取到的 API Key，如果你使用的 API Key 并不是来自官方，则需要加一条环境变量OPENAI_PROXY_URL配置代理地址，比如我使用的是第三方 API Key，由 AIGC API 提供，ACCESS_CODE是访问密码，建议设置。最后需要确保 VPS 端口 3210 保持开启且未被占用，然后通过 IP:端口的方式进行访问即可，或者进行反向代理，绑定域名使用。

Vercel 部署

使用 Vercel 部署更加方便快捷，不用登录 SSH，也不用输入命令。

进入 GitHub 项目页面，fork LobeChat 项目之后登录 Vercel，选择对应的仓库进行导入。

在环境变量部分填入相应的 Key 和 Value，如下图所示，我填写了ACCESS_CODE 、OPENAI_API_KEY和OPENAI_PROXY_URL，这样就可以通过 AIGCAPI 提供的第三方 API Key 使用 GPT-4 等模型。

注意，如果在环境变量里填写了OPENAI_API_KEY等其他模型服务商的 API Key，则该服务部署成功之后可以直接使用，无需再在网站中填写 API Key，这一点在项目文档中写得比较清楚。

点击 Deploy，等待部署完成。

即可访问网站，使用服务。

切换 GPT-4 模型，打开内置的 DALL·E 3 插件，即可开启文生图模式。

除此之外，还内置了各种 AI 助手，涵盖写作、翻译、代码等方面。

最后给大家分享一家我一直在使用的第三方 API Key 提供商，AIGC API，提供高效且稳定的 OpenAI 聚合 API，相比官方20$/月的 ChatGPT Plus，它提供的 API，价格低至1美元只需要2元人民币，除了 GPT-4 模型，图中这些也可以进行调用。

最近因为写毕业论文需要，便使用 LobeChat 和 AIGC API 的服务部署了一个网站，给自己和同学使用，效果还不错。