添加中转渠道支持功能

- 更新config.py配置文件，添加中转渠道相关配置项
- 修改bridge_all.py和bridge_chatgpt.py以支持中转渠道
- 更新key_pattern_manager.py处理中转渠道密钥模式

request_llms/bridge_all.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 """
     该文件中主要包含2个函数，是所有LLM的通用接口，它们会继续向下调用更底层的LLM模型，处理多模型并行等细节
 
@@ -115,6 +114,12 @@ get_token_num_gpt4 = lambda txt: len(tokenizer_gpt4.encode(txt, disallowed_speci
 # 开始初始化模型
 AVAIL_LLM_MODELS, LLM_MODEL = get_conf("AVAIL_LLM_MODELS", "LLM_MODEL")
 AVAIL_LLM_MODELS = AVAIL_LLM_MODELS + [LLM_MODEL]
+
+# 获取中转渠道配置
+ZHONGZHUAN_ENABLE, ZHONGZHUAN_ENDPOINT, ZHONGZHUAN_API_KEY, ZHONGZHUAN_MODELS = get_conf(
+    "ZHONGZHUAN_ENABLE", "ZHONGZHUAN_ENDPOINT", "ZHONGZHUAN_API_KEY", "ZHONGZHUAN_MODELS"
+)
+
 # -=-=-=-=-=-=- 以下这部分是最早加入的最稳定的模型 -=-=-=-=-=-=-
 model_info = {
     # openai
@@ -1415,6 +1420,23 @@ for model in [m for m in AVAIL_LLM_MODELS if m.startswith("openrouter-")]:
         },
     })
 
+# -=-=-=-=-=-=- 中转渠道模型对齐支持 -=-=-=-=-=-=-
+# 为中转渠道模型创建统一的model_info配置
+if ZHONGZHUAN_ENABLE and ZHONGZHUAN_MODELS:
+    # 为每个中转渠道模型创建统一的model_info配置
+    # 注意：模型列表的合并已在config.py中处理
+    for model in ZHONGZHUAN_MODELS:
+        model_info.update({
+            model: {
+                "fn_with_ui": chatgpt_ui,
+                "fn_without_ui": chatgpt_noui,
+                "endpoint": ZHONGZHUAN_ENDPOINT,
+                "has_multimodal_capacity": True,
+                "max_token": 12800000,
+                "tokenizer": tokenizer_gpt4,
+                "token_cnt": get_token_num_gpt4,
+            }
+        })
 
 # -=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=--=-=-=-=-=-=-=-=
 # -=-=-=-=-=-=-=-=-=- ☝️ 以上是模型路由 -=-=-=-=-=-=-=-=-=
@@ -1459,11 +1481,11 @@ def predict_no_ui_long_connection(inputs:str, llm_kwargs:dict, history:list, sys
     model = llm_kwargs['llm_model']
     n_model = 1
     if '&' not in model:
-        # 如果只询问“一个”大语言模型（多数情况）：
+        # 如果只询问"一个"大语言模型（多数情况）：
         method = model_info[model]["fn_without_ui"]
         return method(inputs, llm_kwargs, history, sys_prompt, observe_window, console_silence)
     else:
-        # 如果同时询问“多个”大语言模型，这个稍微啰嗦一点，但思路相同，您不必读这个else分支
+        # 如果同时询问"多个"大语言模型，这个稍微啰嗦一点，但思路相同，您不必读这个else分支
         executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
         models = model.split('&')
         n_model = len(models)

request_llms/bridge_chatgpt.py

@@ -241,9 +241,19 @@ def predict(inputs:str, llm_kwargs:dict, plugin_kwargs:dict, chatbot:ChatBotWith
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="api_key已导入") # 刷新界面
         return
     elif not is_any_api_key(chatbot._cookies['api_key']):
-        chatbot.append((inputs, "缺少api_key。\n\n1. 临时解决方案：直接在输入区键入api_key，然后回车提交。\n\n2. 长效解决方案：在config.py中配置。"))
-        yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="缺少api_key") # 刷新界面
-        return
+        # 对于中转渠道模型，额外检查中转渠道API key
+        is_zhongzhuan_valid = False
+        try:
+            ZHONGZHUAN_ENABLE, ZHONGZHUAN_MODELS, ZHONGZHUAN_API_KEY = get_conf("ZHONGZHUAN_ENABLE", "ZHONGZHUAN_MODELS", "ZHONGZHUAN_API_KEY")
+            if ZHONGZHUAN_ENABLE and llm_kwargs['llm_model'] in ZHONGZHUAN_MODELS and ZHONGZHUAN_API_KEY:
+                is_zhongzhuan_valid = is_any_api_key(ZHONGZHUAN_API_KEY)
+        except Exception:
+            pass
+        
+        if not is_zhongzhuan_valid:
+            chatbot.append((inputs, "缺少api_key。\n\n1. 临时解决方案：直接在输入区键入api_key，然后回车提交。\n\n2. 长效解决方案：在config.py中配置。"))
+            yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="缺少api_key") # 刷新界面
+            return
 
     user_input = inputs
     if additional_fn is not None:
@@ -269,12 +279,22 @@ def predict(inputs:str, llm_kwargs:dict, plugin_kwargs:dict, chatbot:ChatBotWith
 
     # check mis-behavior
     if is_the_upload_folder(user_input):
-        chatbot[-1] = (inputs, f"[Local Message] 检测到操作错误！当您上传文档之后，需点击“**函数插件区**”按钮进行处理，请勿点击“提交”按钮或者“基础功能区”按钮。")
+        chatbot[-1] = (inputs, f"[Local Message] 检测到操作错误！当您上传文档之后，需点击\"**函数插件区**\"按钮进行处理，请勿点击\"提交\"按钮或者\"基础功能区\"按钮。")
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="正常") # 刷新界面
         time.sleep(2)
 
     try:
-        headers, payload = generate_payload(inputs, llm_kwargs, history, system_prompt, image_base64_array, has_multimodal_capacity, stream)
+        # 对于中转渠道模型，需要确保使用正确的API key
+        llm_kwargs_modified = llm_kwargs.copy()
+        try:
+            ZHONGZHUAN_ENABLE, ZHONGZHUAN_MODELS, ZHONGZHUAN_API_KEY = get_conf("ZHONGZHUAN_ENABLE", "ZHONGZHUAN_MODELS", "ZHONGZHUAN_API_KEY")
+            if ZHONGZHUAN_ENABLE and llm_kwargs['llm_model'] in ZHONGZHUAN_MODELS and ZHONGZHUAN_API_KEY:
+                # 确保中转渠道模型使用正确的API key
+                llm_kwargs_modified['api_key'] = ZHONGZHUAN_API_KEY
+        except Exception:
+            pass
+        
+        headers, payload = generate_payload(inputs, llm_kwargs_modified, history, system_prompt, image_base64_array, has_multimodal_capacity, stream)
     except RuntimeError as e:
         chatbot[-1] = (inputs, f"您提供的api-key不满足要求，不包含任何可用于{llm_kwargs['llm_model']}的api-key。您可能选择了错误的模型或请求源。")
         yield from update_ui(chatbot=chatbot, history=history, msg="api-key不满足要求") # 刷新界面