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-title: tokenizer
-emoji: 🔢
-colorFrom: gray
-colorTo: blue
+title: Abacus Chat Proxy
+emoji: 🤖
+colorFrom: blue
+colorTo: purple
 sdk: docker
-sdk_version: "3.0.0"
-app_file: main.go
+sdk_version: "3.9"
+app_file: app.py
 pinned: false
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-# Tokenizer Service
+Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
 
-一个高效的API服务，用于计算大型语言模型的输入token数量。
+# Abacus Chat Proxy
 
-## 支持的模型
+> 📢 本项目基于 [orbitoo/abacus_chat_proxy](https://github.com/orbitoo/abacus_chat_proxy) 改进
+> 
+> 特别感谢 orbitoo 大佬提供的原始项目！
+> 
+> 本项目增加了：Docker部署支持、Hugging Face一键部署、自动保活功能等
 
-### Claude系列模型
-- claude-3-7-sonnet-latest
-- claude-3-5-sonnet-latest
-- claude-3-5-haiku-latest
-- claude-3-opus-latest
-- claude-3-haiku-20240307
+一个用于中转API请求的代理服务器。
 
-### Gemini系列模型
-- gemini-1.5-flash
-- gemini-2.0-flash
-- 其他Gemini系列模型
+#### 注意创建space的时候把private改为public，因为不改为public导致的错误别来找我
 
-## 自动模型匹配
-服务支持智能模型名称匹配，不区分大小写：
+[![Deploy to Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/raw/main/deploy-to-spaces-lg.svg)](https://huggingface.co/spaces/malt666/abacus_chat_proxy?duplicate=true)
 
-### Claude模型匹配规则
-- 包含"claude"、"3"和"7"的名称会匹配到`claude-3-7-sonnet-latest`
-- 包含"claude"、"3"、"5"和"sonnet"的名称会匹配到`claude-3-5-sonnet-latest`
-- 包含"claude"、"3"、"5"和"haiku"的名称会匹配到`claude-3-5-haiku-latest`
-- 包含"claude"、"3"和"opus"的名称会匹配到`claude-3-opus-latest`
-- 包含"claude"、"3"和"haiku"的名称会匹配到`claude-3-haiku-20240307`
+## ⚠️ 警告
 
-### Gemini模型匹配规则
-- 包含"gemini"和"2.0"或"2.5"的名称会匹配到`gemini-2.0-flash`
-- 包含"gemini"和"1.5"的名称会匹配到`gemini-1.5-flash`
+**本地部署方式已失效！**为了适配hugging face，本项目的本地部署方式已不再可用。目前只能通过Hugging Face Spaces部署来使用本代理服务。请使用下方的Hugging Face一键部署方法。
 
-## 环境变量
+## 🚀 快速开始
 
-运行服务需要以下环境变量：
+### Hugging Face一键部署
 
-- `ANTHROPIC_API_KEY`: Anthropic API密钥，用于计算Claude模型的token
-- `GOOGLE_API_KEY`: Google API密钥，用于计算Gemini模型的token
-- `SERVICE_URL`(可选): 服务的URL，用于防止Hugging Face空间休眠
-- `PORT`(可选): 服务监听的端口号，默认为7860
+#### 注意创建space的时候把private改为public，因为不改为public导致的错误别来找我
 
-## API接口
+1. 点击上方的"Deploy to Hugging Face Spaces"按钮
+2. 登录你的Hugging Face账号（如果还没有，需要注册一个）
+3. 在弹出的页面中设置你的Space名称，注意创建space的时候把private改为public，因为不改为为public导致的错误别来找我
+4. 创建完Space后，在Space的Settings -> Repository Secrets中添加以下配置：
+   - `cookie_1`: 第一个cookie
+   - `cookie_2`: 第二个cookie（如果有）
+   - 以此类推...
+   - `password`: （必填，最好超过8位数，不然被盗用api导致点数用光，损失自负）api调用密码，也是dashboard登录密码
+5. 等待自动部署完成即可
+6. 登录dashboard查看使用情况，space里面是没办法登录的，点击弹出的登录页面的小窗口提示“请点击 https://xyz-abacus-chat-proxy.hf.space 来登录并查看使用情况”的链接来登录，登录密码是你设置的password
+7. **获取API链接**：部署成功后，网络的登录页面会显示api接口链接；或者你点击右上角的三个点按钮，在弹出的选项卡里面点击"Embed this Space"，然后在弹出的"Embed this Space"界面里的"Direct URL"就是你的访问链接，你可以用这个链接调用API和查看使用情况
+8. api调用：api调用的时候注意密钥填写你的password，不然没办法调用
+### 本地运行（已失效）
 
-### Token计算
+> ⚠️ 以下本地运行方法已失效，仅作参考。请使用Hugging Face部署方式。
 
-**端点**: `/count_tokens`
+#### Windows用户
 
-**方法**: POST
+1. 双击运行 `start.bat`
+2. 首次运行选择 `0` 进行配置
+3. 配置完成后选择 `Y` 直接启动，或 `N` 返回菜单
+4. 之后可直接选择 `1` 启动代理
+5. 代理服务器默认运行在 `http://127.0.0.1:9876/`
 
-**请求格式**:
-```json
-{
-  "model": "模型名称",
-  "messages": [
-    {
-      "role": "user或assistant",
-      "content": "消息内容"
-    }
-  ],
-  "system": "系统提示（可选）"
-}
-```
-
-**响应格式**:
-```json
-{
-  "input_tokens": 123
-}
-```
-
-### 健康检查
+#### Linux/macOS用户
 
-**端点**: `/health`
-
-**方法**: GET
+```bash
+# 赋予脚本执行权限
+chmod +x start.sh
 
-**响应格式**:
-```json
-{
-  "status": "healthy",
-  "time": "2023-04-01T12:34:56Z"
-}
+# 运行脚本
+./start.sh
 ```
 
-## 部署指南
+选项说明同Windows。
 
-### 本地运行
+### 🌐 Hugging Face部署
 
-1. 设置必要的环境变量
-```bash
-export ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key
-export GOOGLE_API_KEY=your_google_key
-```
+1. Fork本仓库到你的GitHub账号
+2. 在Hugging Face上创建新的Space（选择Docker类型）
+3. 在Space的设置中连接你的GitHub仓库
+4. 在Space的设置中添加以下Secrets：
+   - 第1组配置：
+     - `cookie_1`: 第1个cookies字符串
+   - 第2组配置（如果需要）：
+     - `cookie_2`: 第2个cookies字符串
+   - 更多配置以此类推（`cookie_3`...）
+   - `password`: （可选）访问密码
+5. Space会自动部署，服务将在 `https://你的空间名-你的用户名.hf.space` 上运行
 
-2. 启动服务
-```bash
-go run main.go
-```
+## ⚙️ 环境要求
 
-### Docker部署
+- Python 3.8+
+- pip
 
-1. 构建Docker镜像
-```bash
-docker build -t tokenizer .
-```
+## 📦 依赖
 
-2. 运行容器
 ```bash
-docker run -p 7860:7860 -e ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key -e GOOGLE_API_KEY=your_google_key tokenizer
+Flask==3.1.0
+requests==2.32.3
+PyJWT==2.8.0
 ```
 
-### Hugging Face部署
+## 📝 配置说明
 
-1. 创建一个新的Space，选择Docker作为运行环境
-2. 添加以下Secret:
-   - `ANTHROPIC_API_KEY`: 你的Anthropic API密钥
-   - `GOOGLE_API_KEY`: 你的Google API密钥
-   - `SERVICE_URL`: 服务的完整URL，格式为`https://你的空间名-用户名.hf.space`
+### 本地配置
 
-3. 将代码推送到Space关联的仓库
-4. Hugging Face会自动构建并部署服务
+首次运行时，请选择 `0` 进行配置，按照提示填写相关信息。配置文件将保存在 `config.json` 中。
 
-## 示例代码
+### 环境变量配置
 
-### Python调用示例
+在Docker或云平台部署时，需要配置以下环境变量：
 
-```python
-import requests
-import json
-
-url = "https://your-service-url/count_tokens"
-data = {
-    "model": "claude-3-5-sonnet-latest",
-    "messages": [
-        {
-            "role": "user",
-            "content": "Hello, world!"
-        }
-    ]
-}
-
-response = requests.post(url, json=data)
-print(response.json())
-```
+- 必需的配置（至少需要一组）：
+  - `cookie_1`: 第1组配置
+  - `cookie_2`: 第2组配置（可选）
+  - 以此类推...
+- 可选配置：
+  - `password`: 访问密码
 
-## License
+## 🔒 安全说明
 
-MIT 
+- 建议在部署到Hugging Face时设置访问密码
+- 在Hugging Face上配置时，请使用Secrets来存储敏感信息