6 months ago · e96474bd5c
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 # 简介

 > 本项目是基于大模型的智能对话机器人，支持企业微信、微信公众号、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/LinkAI/ZhipuAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。
 > chatgpt-on-wechat（简称CoW）项目是基于大模型的智能对话机器人，支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/Gemini/LinkAI/ChatGLM/KIMI/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI，能处理文本、语音和图片，通过插件访问操作系统和互联网等外部资源，支持基于自有知识库定制企业AI应用。

 最新版本支持的功能如下：

 - [x] **多端部署：** 有多种部署方式可选择且功能完备，目前已支持微信生态下公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式
 - [x] **基础对话：** 私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT-3.5, GPT-4, Claude-3, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问，ChatGLM-4
 - [x] **语音能力：** 可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型
 - [x] **图像能力：** 支持图片生成、图片识别、图生图（如照片修复），可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, CogView-3, vision模型
 - [x] **丰富插件：** 支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件
 - [x] **知识库：** 通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 [LinkAI](https://link-ai.tech) 实现
 -  ✅   **多端部署：** 有多种部署方式可选择且功能完备，目前已支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉等部署方式
 -  ✅   **基础对话：** 私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, Claude-3, Gemini, 文心一言, 讯飞星火, 通义千问，ChatGLM-4，Kimi(月之暗面)
 -  ✅   **语音能力：** 可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure, baidu, google, openai(whisper/tts) 等多种语音模型
 -  ✅   **图像能力：** 支持图片生成、图片识别、图生图（如照片修复），可选择 Dall-E-3, stable diffusion, replicate, midjourney, CogView-3, vision模型
 -  ✅   **丰富插件：** 支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件
 -  ✅   **知识库：** 通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、智能客服、私域助手使用，基于 [LinkAI](https://link-ai.tech) 实现

 # 演示
 ## 声明

 https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/assets/26161723/d5154020-36e3-41db-8706-40ce9f3f1b1e
 1. 本项目遵循 [MIT开源协议](/LICENSE)，仅用于技术研究和学习，使用本项目时需遵守所在地法律法规、相关政策以及企业章程，禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为
 2. 境内使用该项目时，请使用国内厂商的大模型服务，并进行必要的内容安全审核及过滤
 3. 本项目主要接入协同办公平台，请使用公众号、企微自建应用、钉钉、飞书等接入通道，其他通道为历史产物，已不再维护
 4. 任何个人、团队和企业，无论以何种方式使用该项目、对何对象提供服务，所产生的一切后果，本项目均不承担任何责任

 Demo made by [Visionn](https://www.wangpc.cc/)
 ## 社区

 # 商业支持
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 > 我们还提供企业级的 **AI应用平台**，包含知识库、Agent插件、应用管理等能力，支持多平台聚合的应用接入、客户端管理、对话管理，以及提供
 SaaS服务、私有化部署、稳定托管接入 等多种模式。
 # 企业服务

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 > [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和开发者的一站式AI应用平台，聚合多模态大模型、知识库、Agent 插件、工作流等能力，支持一键接入主流平台并进行管理，支持SaaS、私有化部署多种模式。
 >
 > 目前已在私域运营、智能客服、企业效率助手等场景积累了丰富的 AI 解决方案， 在电商、文教、健康、新消费等各行业沉淀了 AI 落地的最佳实践，致力于打造助力中小企业拥抱 AI 的一站式平台。
 企业服务和商用咨询可联系产品顾问：
 > LinkAI 目前 已在私域运营、智能客服、企业效率助手等场景积累了丰富的 AI 解决方案， 在电商、文教、健康、新消费、科技制造等各行业沉淀了大模型落地应用的最佳实践，致力于帮助更多企业和开发者拥抱 AI 生产力。

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 # 🏷 更新日志

 # 更新日志
 >**2024.05.14：** [1.6.5版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.5)，新增 gpt-4o 模型支持

 >**2024.04.26：** [1.6.0版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.6.0)，新增 Kimi 接入、gpt-4-turbo版本升级、文件总结和语音识别问题修复

 >**2024.03.26：** [1.5.8版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.8) 和 [1.5.7版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.5.7)，新增 GLM-4、Claude-3 模型，edge-tts 语音支持

@@ -55,11 +66,13 @@ SaaS服务、私有化部署、稳定托管接入 等多种模式。

 更早更新日志查看: [归档日志](/docs/version/old-version.md)

 # 快速开始
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 # 🚀 快速开始

 快速开始文档：[项目搭建文档](https://docs.link-ai.tech/cow/quick-start)
 快速开始详细文档：[项目搭建文档](https://docs.link-ai.tech/cow/quick-start)

 ## 准备
 ## 一、准备

 ### 1. 账号注册

@@ -98,7 +111,7 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
 ```
 > 如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续

 ## 配置
 ## 二、配置

 配置文件的模板在根目录的`config-template.json`中，需复制该模板创建最终生效的 `config.json` 文件：

@@ -106,14 +119,13 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
  cp config-template.json config.json
 ```

 然后在`config.json`中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（请去掉注释）：
 然后在`config.json`中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（注意实际使用时请去掉注释，保证JSON格式的完整）：

 ```bash
 # config.json文件内容示例
 {
  "open_ai_api_key": "YOUR API KEY",                          # 填入上面创建的 OpenAI API KEY
  "model": "gpt-3.5-turbo",                                   # 模型名称, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-16k, gpt-4, wenxin, xunfei, claude-3-opus-20240229
  "claude_api_key":"YOUR API KEY"                             # 如果选用claude3模型的话，配置这个key，同时如想使用生图，语音等功能，仍需配置open_ai_api_key
  "model": "gpt-3.5-turbo",                                   # 模型名称, 支持 gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo, wenxin, xunfei, glm-4, claude-3-haiku, moonshot
  "open_ai_api_key": "YOUR API KEY",                          # 如果使用openAI模型则填入上面创建的 OpenAI API KEY
  "proxy": "",                                                # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
  "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],                      # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "[bot] ",                       # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
@@ -124,10 +136,8 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
  "conversation_max_tokens": 1000,                            # 支持上下文记忆的最多字符数
  "speech_recognition": false,                                # 是否开启语音识别
  "group_speech_recognition": false,                          # 是否开启群组语音识别
  "use_azure_chatgpt": false,                                 # 是否使用Azure ChatGPT service代替openai ChatGPT service. 当设置为true时需要设置 open_ai_api_base，如 https://xxx.openai.azure.com/
  "azure_deployment_id": "",                                  # 采用Azure ChatGPT时，模型部署名称
  "azure_api_version": "",                                    # 采用Azure ChatGPT时，API版本
  "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",  # 人格描述
  "voice_reply_voice": false,                                 # 是否使用语音回复语音
  "character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",  # 人格描述
  # 订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复，可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。
  "subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是ChatGPT，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持角色扮演和文字冒险等丰富插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。",
  "use_linkai": false,                                        # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，开启后可国内访问，使用知识库和MJ
@@ -153,11 +163,11 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt

 + 添加 `"speech_recognition": true` 将开启语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，该参数仅支持私聊 (注意由于语音消息无法匹配前缀，一旦开启将对所有语音自动回复，支持语音触发画图)；
 + 添加 `"group_speech_recognition": true` 将开启群组语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，参数仅支持群聊 (会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword, 支持语音触发画图)；
 + 添加 `"voice_reply_voice": true` 将开启语音回复语音（同时作用于私聊和群聊），但是需要配置对应语音合成平台的key，由于itchat协议的限制，只能发送语音mp3文件，若使用wechaty则回复的是微信语音。
 + 添加 `"voice_reply_voice": true` 将开启语音回复语音（同时作用于私聊和群聊）

 **4.其他配置**

 + `model`: 模型名称，目前支持 `gpt-3.5-turbo`, `text-davinci-003`, `gpt-4`, `gpt-4-32k`, `wenxin` , `claude` ,  `xunfei`(其中gpt-4 api暂未完全开放，申请通过后可使用)
 + `model`: 模型名称，目前支持 `gpt-3.5-turbo`, `gpt-4o`, `gpt-4-turbo`, `gpt-4`, `wenxin` , `claude` , `gemini`, `glm-4`,  `xunfei`, `moonshot`
 + `temperature`,`frequency_penalty`,`presence_penalty`: Chat API接口参数，详情参考[OpenAI官方文档。](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat)
 + `proxy`：由于目前 `openai` 接口国内无法访问，需配置代理客户端的地址，详情参考  [#351](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/351)
 + 对于图像生成，在满足个人或群组触发条件外，还需要额外的关键词前缀来触发，对应配置 `image_create_prefix `
@@ -165,7 +175,7 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
 + `conversation_max_tokens`：表示能够记忆的上下文最大字数（一问一答为一组对话，如果累积的对话字数超出限制，就会优先移除最早的一组对话）
 + `rate_limit_chatgpt`，`rate_limit_dalle`：每分钟最高问答速率、画图速率，超速后排队按序处理。
 + `clear_memory_commands`: 对话内指令，主动清空前文记忆，字符串数组可自定义指令别名。
 + `hot_reload`: 程序退出后，暂存微信扫码状态，默认关闭。
 + `hot_reload`: 程序退出后，暂存等于状态，默认关闭。
 + `character_desc` 配置中保存着你对机器人说的一段话，他会记住这段话并作为他的设定，你可以为他定制任何人格      (关于会话上下文的更多内容参考该 [issue](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/43))
 + `subscribe_msg`：订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复， 可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。

@@ -177,7 +187,7 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt

 **本说明文档可能会未及时更新，当前所有可选的配置项均在该[`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py)中列出。**

 ## 运行
 ## 三、运行

 ### 1.本地运行

@@ -187,7 +197,7 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
 python3 app.py                                    # windows环境下该命令通常为 python app.py
 ```

 终端输出二维码后，使用微信进行扫码，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考[#142](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/142)。
 终端输出二维码后，进行扫码登录，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的账号需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考[#142](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues/142)。

 ### 2.服务器部署

@@ -209,7 +219,7 @@ nohup python3 app.py & tail -f nohup.out          # 在后台运行程序并通

 > 前提是需要安装好 `docker` 及 `docker-compose`，安装成功的表现是执行 `docker -v` 和 `docker-compose version` (或 docker compose version) 可以查看到版本号，可前往 [docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/) 进行下载。

 #### (1) 下载 docker-compose.yml 文件
 **(1) 下载 docker-compose.yml 文件**

 ```bash
 wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml
@@ -217,7 +227,7 @@ wget https://open-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docker-compose.yml

 下载完成后打开 `docker-compose.yml` 修改所需配置，如 `OPEN_AI_API_KEY` 和 `GROUP_NAME_WHITE_LIST` 等。

 #### (2) 启动容器
 **(2) 启动容器**

 在 `docker-compose.yml` 所在目录下执行以下命令启动容器：

@@ -238,7 +248,7 @@ sudo docker compose up -d
 sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
 ```

 #### (3) 插件使用
 **(3) 插件使用**

 如果需要在docker容器中修改插件配置，可通过挂载的方式完成，将 [插件配置文件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/config.json.template)
 重命名为 `config.json`，放置于 `docker-compose.yml` 相同目录下，并在 `docker-compose.yml` 中的 `chatgpt-on-wechat` 部分下添加 `volumes` 映射:
@@ -260,16 +270,22 @@ volumes:
  
  [![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/qApznZ?referralCode=RC3znh)

 ## 常见问题
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 # 🔎 常见问题

 FAQs： <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs>

 或直接在线咨询 [项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH)  (beta版本，语料完善中，回复仅供参考)
 或直接在线咨询 [项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH)  (语料持续完善中，回复仅供参考)

 ## 开发
 # 🛠️ 开发

 欢迎接入更多应用，参考 [Terminal代码](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/terminal/terminal_channel.py) 实现接收和发送消息逻辑即可接入。 同时欢迎增加新的插件，参考 [插件说明文档](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/tree/master/plugins)。

 ## 联系
 # ✉ 联系

 欢迎提交PR、Issues，以及Star支持一下。程序运行遇到问题可以查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ，其次前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。个人开发者可加入开源交流群参与更多讨论，企业用户可联系[产品顾问](https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/product-manager-qrcode.jpg)咨询。

 # 🌟 贡献者

 ![cow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=zhayujie/chatgpt-on-wechat&max=1000)
--- a/bot/bot_factory.py
+++ b/bot/bot_factory.py
@@ -50,7 +50,9 @@ def create_bot(bot_type):
    elif bot_type == const.QWEN:
        from bot.ali.ali_qwen_bot import AliQwenBot
        return AliQwenBot()

    elif bot_type == const.QWEN_DASHSCOPE:
        from bot.dashscope.dashscope_bot import DashscopeBot
        return DashscopeBot()
    elif bot_type == const.GEMINI:
        from bot.gemini.google_gemini_bot import GoogleGeminiBot
        return GoogleGeminiBot()
@@ -59,5 +61,9 @@ def create_bot(bot_type):
        from bot.zhipuai.zhipuai_bot import ZHIPUAIBot
        return ZHIPUAIBot()

    elif bot_type == const.MOONSHOT:
        from bot.moonshot.moonshot_bot import MoonshotBot
        return MoonshotBot()


    raise RuntimeError
--- a/bot/chatgpt/chat_gpt_session.py
+++ b/bot/chatgpt/chat_gpt_session.py
@@ -62,11 +62,12 @@ def num_tokens_from_messages(messages, model):

    import tiktoken

    if model in ["gpt-3.5-turbo-0301", "gpt-35-turbo", "gpt-3.5-turbo-1106", "moonshot"]:
    if model in ["gpt-3.5-turbo-0301", "gpt-35-turbo", "gpt-3.5-turbo-1106", "moonshot", const.LINKAI_35]:
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo")
    elif model in ["gpt-4-0314", "gpt-4-0613", "gpt-4-32k", "gpt-4-32k-0613", "gpt-3.5-turbo-0613",
                   "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "gpt-35-turbo-16k", "gpt-4-turbo-preview",
                   "gpt-4-1106-preview", const.GPT4_TURBO_PREVIEW, const.GPT4_VISION_PREVIEW]:
                   "gpt-4-1106-preview", const.GPT4_TURBO_PREVIEW, const.GPT4_VISION_PREVIEW, const.GPT4_TURBO_01_25,
                   const.GPT_4o, const.LINKAI_4o, const.LINKAI_4_TURBO]:
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-4")
    elif model.startswith("claude-3"):
        return num_tokens_from_messages(messages, model="gpt-3.5-turbo")
--- a/bot/dashscope/dashscope_bot.py
+++ b/bot/dashscope/dashscope_bot.py
@@ -0,0 +1,117 @@
 # encoding:utf-8

 from bot.bot import Bot
 from bot.session_manager import SessionManager
 from bridge.context import ContextType
 from bridge.reply import Reply, ReplyType
 from common.log import logger
 from config import conf, load_config
 from .dashscope_session import DashscopeSession
 import os
 import dashscope
 from http import HTTPStatus



 dashscope_models = {
    "qwen-turbo": dashscope.Generation.Models.qwen_turbo,
    "qwen-plus": dashscope.Generation.Models.qwen_plus,
    "qwen-max": dashscope.Generation.Models.qwen_max,
    "qwen-bailian-v1": dashscope.Generation.Models.bailian_v1
 }
 # ZhipuAI对话模型API
 class DashscopeBot(Bot):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.sessions = SessionManager(DashscopeSession, model=conf().get("model") or "qwen-plus")
        self.model_name = conf().get("model") or "qwen-plus"
        self.api_key = conf().get("dashscope_api_key")
        os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = self.api_key
        self.client = dashscope.Generation

    def reply(self, query, context=None):
        # acquire reply content
        if context.type == ContextType.TEXT:
            logger.info("[DASHSCOPE] query={}".format(query))

            session_id = context["session_id"]
            reply = None
            clear_memory_commands = conf().get("clear_memory_commands", ["#清除记忆"])
            if query in clear_memory_commands:
                self.sessions.clear_session(session_id)
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "记忆已清除")
            elif query == "#清除所有":
                self.sessions.clear_all_session()
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "所有人记忆已清除")
            elif query == "#更新配置":
                load_config()
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "配置已更新")
            if reply:
                return reply
            session = self.sessions.session_query(query, session_id)
            logger.debug("[DASHSCOPE] session query={}".format(session.messages))

            reply_content = self.reply_text(session)
            logger.debug(
                "[DASHSCOPE] new_query={}, session_id={}, reply_cont={}, completion_tokens={}".format(
                    session.messages,
                    session_id,
                    reply_content["content"],
                    reply_content["completion_tokens"],
                )
            )
            if reply_content["completion_tokens"] == 0 and len(reply_content["content"]) > 0:
                reply = Reply(ReplyType.ERROR, reply_content["content"])
            elif reply_content["completion_tokens"] > 0:
                self.sessions.session_reply(reply_content["content"], session_id, reply_content["total_tokens"])
                reply = Reply(ReplyType.TEXT, reply_content["content"])
            else:
                reply = Reply(ReplyType.ERROR, reply_content["content"])
                logger.debug("[DASHSCOPE] reply {} used 0 tokens.".format(reply_content))
            return reply
        else:
            reply = Reply(ReplyType.ERROR, "Bot不支持处理{}类型的消息".format(context.type))
            return reply

    def reply_text(self, session: DashscopeSession, retry_count=0) -> dict:
        """
        call openai's ChatCompletion to get the answer
        :param session: a conversation session
        :param session_id: session id
        :param retry_count: retry count
        :return: {}
        """
        try:
            dashscope.api_key = self.api_key
            response = self.client.call(
                dashscope_models[self.model_name],
                messages=session.messages,
                result_format="message"
            )
            if response.status_code == HTTPStatus.OK:
                content = response.output.choices[0]["message"]["content"]
                return {
                    "total_tokens": response.usage["total_tokens"],
                    "completion_tokens": response.usage["output_tokens"],
                    "content": content,
                }
            else:
                logger.error('Request id: %s, Status code: %s, error code: %s, error message: %s' % (
                    response.request_id, response.status_code,
                    response.code, response.message
                ))
                result = {"completion_tokens": 0, "content": "我现在有点累了，等会再来吧"}
                need_retry = retry_count < 2
                result = {"completion_tokens": 0, "content": "我现在有点累了，等会再来吧"}
                if need_retry:
                    return self.reply_text(session, retry_count + 1)
                else:
                    return result
        except Exception as e:
            logger.exception(e)
            need_retry = retry_count < 2
            result = {"completion_tokens": 0, "content": "我现在有点累了，等会再来吧"}
            if need_retry:
                return self.reply_text(session, retry_count + 1)
            else:
                return result
--- a/bot/dashscope/dashscope_session.py
+++ b/bot/dashscope/dashscope_session.py
@@ -0,0 +1,51 @@
 from bot.session_manager import Session
 from common.log import logger


 class DashscopeSession(Session):
    def __init__(self, session_id, system_prompt=None, model="qwen-turbo"):
        super().__init__(session_id)
        self.reset()

    def discard_exceeding(self, max_tokens, cur_tokens=None):
        precise = True
        try:
            cur_tokens = self.calc_tokens()
        except Exception as e:
            precise = False
            if cur_tokens is None:
                raise e
            logger.debug("Exception when counting tokens precisely for query: {}".format(e))
        while cur_tokens > max_tokens:
            if len(self.messages) > 2:
                self.messages.pop(1)
            elif len(self.messages) == 2 and self.messages[1]["role"] == "assistant":
                self.messages.pop(1)
                if precise:
                    cur_tokens = self.calc_tokens()
                else:
                    cur_tokens = cur_tokens - max_tokens
                break
            elif len(self.messages) == 2 and self.messages[1]["role"] == "user":
                logger.warn("user message exceed max_tokens. total_tokens={}".format(cur_tokens))
                break
            else:
                logger.debug("max_tokens={}, total_tokens={}, len(messages)={}".format(max_tokens, cur_tokens,
                                                                                       len(self.messages)))
                break
            if precise:
                cur_tokens = self.calc_tokens()
            else:
                cur_tokens = cur_tokens - max_tokens
        return cur_tokens

    def calc_tokens(self):
        return num_tokens_from_messages(self.messages)


 def num_tokens_from_messages(messages):
    # 只是大概，具体计算规则：https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/token-api?spm=a2c4g.11186623.0.0.4d8b12b0BkP3K9
    tokens = 0
    for msg in messages:
        tokens += len(msg["content"])
    return tokens
--- a/bot/linkai/link_ai_bot.py
+++ b/bot/linkai/link_ai_bot.py
@@ -122,7 +122,7 @@ class LinkAIBot(Bot):
            headers = {"Authorization": "Bearer " + linkai_api_key}

            # do http request
            base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat")
            base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech")
            res = requests.post(url=base_url + "/v1/chat/completions", json=body, headers=headers,
                                timeout=conf().get("request_timeout", 180))
            if res.status_code == 200:
@@ -261,7 +261,7 @@ class LinkAIBot(Bot):
            headers = {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}

            # do http request
            base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat")
            base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech")
            res = requests.post(url=base_url + "/v1/chat/completions", json=body, headers=headers,
                                timeout=conf().get("request_timeout", 180))
            if res.status_code == 200:
@@ -304,7 +304,7 @@ class LinkAIBot(Bot):
    def _fetch_app_info(self, app_code: str):
        headers = {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}
        # do http request
        base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat")
        base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech")
        params = {"app_code": app_code}
        res = requests.get(url=base_url + "/v1/app/info", params=params, headers=headers, timeout=(5, 10))
        if res.status_code == 200:
@@ -326,7 +326,7 @@ class LinkAIBot(Bot):
                "response_format": "url",
                "img_proxy": conf().get("image_proxy")
            }
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat") + "/v1/images/generations"
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech") + "/v1/images/generations"
            res = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=(5, 90))
            t2 = time.time()
            image_url = res.json()["data"][0]["url"]
--- a/bot/moonshot/moonshot_bot.py
+++ b/bot/moonshot/moonshot_bot.py
@@ -0,0 +1,143 @@
 # encoding:utf-8

 import time

 import openai
 import openai.error
 from bot.bot import Bot
 from bot.session_manager import SessionManager
 from bridge.context import ContextType
 from bridge.reply import Reply, ReplyType
 from common.log import logger
 from config import conf, load_config
 from .moonshot_session import MoonshotSession
 import requests


 # ZhipuAI对话模型API
 class MoonshotBot(Bot):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.sessions = SessionManager(MoonshotSession, model=conf().get("model") or "moonshot-v1-128k")
        self.args = {
            "model": conf().get("model") or "moonshot-v1-128k",  # 对话模型的名称
            "temperature": conf().get("temperature", 0.3),  # 如果设置，值域须为 [0, 1] 我们推荐 0.3，以达到较合适的效果。
            "top_p": conf().get("top_p", 1.0),  # 使用默认值
        }
        self.api_key = conf().get("moonshot_api_key")
        self.base_url = conf().get("moonshot_base_url", "https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions")

    def reply(self, query, context=None):
        # acquire reply content
        if context.type == ContextType.TEXT:
            logger.info("[MOONSHOT_AI] query={}".format(query))

            session_id = context["session_id"]
            reply = None
            clear_memory_commands = conf().get("clear_memory_commands", ["#清除记忆"])
            if query in clear_memory_commands:
                self.sessions.clear_session(session_id)
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "记忆已清除")
            elif query == "#清除所有":
                self.sessions.clear_all_session()
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "所有人记忆已清除")
            elif query == "#更新配置":
                load_config()
                reply = Reply(ReplyType.INFO, "配置已更新")
            if reply:
                return reply
            session = self.sessions.session_query(query, session_id)
            logger.debug("[MOONSHOT_AI] session query={}".format(session.messages))

            model = context.get("moonshot_model")
            new_args = self.args.copy()
            if model:
                new_args["model"] = model
            # if context.get('stream'):
            #     # reply in stream
            #     return self.reply_text_stream(query, new_query, session_id)

            reply_content = self.reply_text(session, args=new_args)
            logger.debug(
                "[MOONSHOT_AI] new_query={}, session_id={}, reply_cont={}, completion_tokens={}".format(
                    session.messages,
                    session_id,
                    reply_content["content"],
                    reply_content["completion_tokens"],
                )
            )
            if reply_content["completion_tokens"] == 0 and len(reply_content["content"]) > 0:
                reply = Reply(ReplyType.ERROR, reply_content["content"])
            elif reply_content["completion_tokens"] > 0:
                self.sessions.session_reply(reply_content["content"], session_id, reply_content["total_tokens"])
                reply = Reply(ReplyType.TEXT, reply_content["content"])
            else:
                reply = Reply(ReplyType.ERROR, reply_content["content"])
                logger.debug("[MOONSHOT_AI] reply {} used 0 tokens.".format(reply_content))
            return reply
        else:
            reply = Reply(ReplyType.ERROR, "Bot不支持处理{}类型的消息".format(context.type))
            return reply

    def reply_text(self, session: MoonshotSession, args=None, retry_count=0) -> dict:
        """
        call openai's ChatCompletion to get the answer
        :param session: a conversation session
        :param session_id: session id
        :param retry_count: retry count
        :return: {}
        """
        try:
            headers = {
                "Content-Type": "application/json",
                "Authorization": "Bearer " + self.api_key
            }
            body = args
            body["messages"] = session.messages
            # logger.debug("[MOONSHOT_AI] response={}".format(response))
            # logger.info("[MOONSHOT_AI] reply={}, total_tokens={}".format(response.choices[0]['message']['content'], response["usage"]["total_tokens"]))
            res = requests.post(
                self.base_url,
                headers=headers,
                json=body
            )
            if res.status_code == 200:
                response = res.json()
                return {
                    "total_tokens": response["usage"]["total_tokens"],
                    "completion_tokens": response["usage"]["completion_tokens"],
                    "content": response["choices"][0]["message"]["content"]
                }
            else:
                response = res.json()
                error = response.get("error")
                logger.error(f"[MOONSHOT_AI] chat failed, status_code={res.status_code}, "
                             f"msg={error.get('message')}, type={error.get('type')}")

                result = {"completion_tokens": 0, "content": "提问太快啦，请休息一下再问我吧"}
                need_retry = False
                if res.status_code >= 500:
                    # server error, need retry
                    logger.warn(f"[MOONSHOT_AI] do retry, times={retry_count}")
                    need_retry = retry_count < 2
                elif res.status_code == 401:
                    result["content"] = "授权失败，请检查API Key是否正确"
                elif res.status_code == 429:
                    result["content"] = "请求过于频繁，请稍后再试"
                    need_retry = retry_count < 2
                else:
                    need_retry = False

                if need_retry:
                    time.sleep(3)
                    return self.reply_text(session, args, retry_count + 1)
                else:
                    return result
        except Exception as e:
            logger.exception(e)
            need_retry = retry_count < 2
            result = {"completion_tokens": 0, "content": "我现在有点累了，等会再来吧"}
            if need_retry:
                return self.reply_text(session, args, retry_count + 1)
            else:
                return result
--- a/bot/moonshot/moonshot_session.py
+++ b/bot/moonshot/moonshot_session.py
@@ -0,0 +1,51 @@
 from bot.session_manager import Session
 from common.log import logger


 class MoonshotSession(Session):
    def __init__(self, session_id, system_prompt=None, model="moonshot-v1-128k"):
        super().__init__(session_id, system_prompt)
        self.model = model
        self.reset()

    def discard_exceeding(self, max_tokens, cur_tokens=None):
        precise = True
        try:
            cur_tokens = self.calc_tokens()
        except Exception as e:
            precise = False
            if cur_tokens is None:
                raise e
            logger.debug("Exception when counting tokens precisely for query: {}".format(e))
        while cur_tokens > max_tokens:
            if len(self.messages) > 2:
                self.messages.pop(1)
            elif len(self.messages) == 2 and self.messages[1]["role"] == "assistant":
                self.messages.pop(1)
                if precise:
                    cur_tokens = self.calc_tokens()
                else:
                    cur_tokens = cur_tokens - max_tokens
                break
            elif len(self.messages) == 2 and self.messages[1]["role"] == "user":
                logger.warn("user message exceed max_tokens. total_tokens={}".format(cur_tokens))
                break
            else:
                logger.debug("max_tokens={}, total_tokens={}, len(messages)={}".format(max_tokens, cur_tokens,
                                                                                       len(self.messages)))
                break
            if precise:
                cur_tokens = self.calc_tokens()
            else:
                cur_tokens = cur_tokens - max_tokens
        return cur_tokens

    def calc_tokens(self):
        return num_tokens_from_messages(self.messages, self.model)


 def num_tokens_from_messages(messages, model):
    tokens = 0
    for msg in messages:
        tokens += len(msg["content"])
    return tokens
--- a/bot/zhipuai/zhipu_ai_session.py
+++ b/bot/zhipuai/zhipu_ai_session.py
@@ -7,6 +7,8 @@ class ZhipuAISession(Session):
        super().__init__(session_id, system_prompt)
        self.model = model
        self.reset()
        if not system_prompt:
            logger.warn("[ZhiPu] `character_desc` can not be empty")

    def discard_exceeding(self, max_tokens, cur_tokens=None):
        precise = True
--- a/bridge/bridge.py
+++ b/bridge/bridge.py
@@ -30,6 +30,8 @@ class Bridge(object):
            self.btype["chat"] = const.XUNFEI
        if model_type in [const.QWEN]:
            self.btype["chat"] = const.QWEN
        if model_type in [const.QWEN_TURBO, const.QWEN_PLUS, const.QWEN_MAX]:
            self.btype["chat"] = const.QWEN_DASHSCOPE
        if model_type in [const.GEMINI]:
            self.btype["chat"] = const.GEMINI
        if model_type in [const.ZHIPU_AI]:
@@ -37,17 +39,22 @@ class Bridge(object):
        if model_type and model_type.startswith("claude-3"):
            self.btype["chat"] = const.CLAUDEAPI

        if model_type in ["claude"]:
            self.btype["chat"] = const.CLAUDEAI

        if model_type in ["moonshot-v1-8k", "moonshot-v1-32k", "moonshot-v1-128k"]:
            self.btype["chat"] = const.MOONSHOT

        if conf().get("use_linkai") and conf().get("linkai_api_key"):
            self.btype["chat"] = const.LINKAI
            if not conf().get("voice_to_text") or conf().get("voice_to_text") in ["openai"]:
                self.btype["voice_to_text"] = const.LINKAI
            if not conf().get("text_to_voice") or conf().get("text_to_voice") in ["openai", const.TTS_1, const.TTS_1_HD]:
                self.btype["text_to_voice"] = const.LINKAI
        if model_type in ["claude"]:
            self.btype["chat"] = const.CLAUDEAI

        self.bots = {}
        self.chat_bots = {}

    # 模型对应的接口
    def get_bot(self, typename):
        if self.bots.get(typename) is None:
--- a/channel/chat_channel.py
+++ b/channel/chat_channel.py
@@ -4,7 +4,6 @@ import threading
 import time
 from asyncio import CancelledError
 from concurrent.futures import Future, ThreadPoolExecutor
 from concurrent import futures

 from bridge.context import *
 from bridge.reply import *
--- a/channel/wechat/wechat_channel.py
+++ b/channel/wechat/wechat_channel.py
@@ -132,7 +132,7 @@ class WechatChannel(ChatChannel):
            # start message listener
            itchat.run()
        except Exception as e:
            logger.error(e)
            logger.exception(e)

    def exitCallback(self):
        try:
--- a/common/const.py
+++ b/common/const.py
@@ -8,6 +8,12 @@ LINKAI = "linkai"
 CLAUDEAI = "claude"
 CLAUDEAPI= "claudeAPI"
 QWEN = "qwen"

 QWEN_DASHSCOPE = "dashscope"
 QWEN_TURBO = "qwen-turbo"
 QWEN_PLUS = "qwen-plus"
 QWEN_MAX = "qwen-max"

 GEMINI = "gemini"
 ZHIPU_AI = "glm-4"
 MOONSHOT = "moonshot"
@@ -17,14 +23,21 @@ MOONSHOT = "moonshot"
 CLAUDE3 = "claude-3-opus-20240229"
 GPT35 = "gpt-3.5-turbo"
 GPT4 = "gpt-4"
 GPT4_TURBO_PREVIEW = "gpt-4-0125-preview"
 GPT_4o = "gpt-4o"
 LINKAI_35 = "linkai-3.5"
 LINKAI_4_TURBO = "linkai-4-turbo"
 LINKAI_4o = "linkai-4o"
 GPT4_TURBO_PREVIEW = "gpt-4-turbo-2024-04-09"
 GPT4_TURBO_04_09 = "gpt-4-turbo-2024-04-09"
 GPT4_TURBO_01_25 = "gpt-4-0125-preview"
 GPT4_VISION_PREVIEW = "gpt-4-vision-preview"
 WHISPER_1 = "whisper-1"
 TTS_1 = "tts-1"
 TTS_1_HD = "tts-1-hd"

 MODEL_LIST = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-4", "wenxin", "wenxin-4", "xunfei", "claude","claude-3-opus-20240229", "gpt-4-turbo",
              "gpt-4-turbo-preview", "gpt-4-1106-preview", GPT4_TURBO_PREVIEW, QWEN, GEMINI, ZHIPU_AI, MOONSHOT]
 MODEL_LIST = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-4", "wenxin", "wenxin-4", "xunfei", "claude", "claude-3-opus-20240229", "gpt-4-turbo",
              "gpt-4-turbo-preview", "gpt-4-1106-preview", GPT4_TURBO_PREVIEW, GPT4_TURBO_01_25, GPT_4o, QWEN, GEMINI, ZHIPU_AI, MOONSHOT,
              QWEN_TURBO, QWEN_PLUS, QWEN_MAX, LINKAI_35, LINKAI_4_TURBO, LINKAI_4o]

 # channel
 FEISHU = "feishu"
--- a/common/linkai_client.py
+++ b/common/linkai_client.py
@@ -4,6 +4,7 @@ from common.log import logger
 from linkai import LinkAIClient, PushMsg
 from config import conf, pconf, plugin_config, available_setting
 from plugins import PluginManager
 import time


 chat_client: LinkAIClient
@@ -44,7 +45,7 @@ class ChatClient(LinkAIClient):
            elif reply_voice_mode == "always_reply_voice":
                local_config["always_reply_voice"] = True

        if config.get("admin_password") and plugin_config["Godcmd"]:
        if config.get("admin_password") and plugin_config.get("Godcmd"):
            plugin_config["Godcmd"]["password"] = config.get("admin_password")
            PluginManager().instances["GODCMD"].reload()

@@ -55,13 +56,23 @@ class ChatClient(LinkAIClient):
            pconf("linkai")["group_app_map"] = local_group_map
            PluginManager().instances["LINKAI"].reload()

        if config.get("text_to_image") and config.get("text_to_image") == "midjourney" and pconf("linkai"):
            if pconf("linkai")["midjourney"]:
                pconf("linkai")["midjourney"]["enabled"] = True
                pconf("linkai")["midjourney"]["use_image_create_prefix"] = True
        elif config.get("text_to_image") and config.get("text_to_image") in ["dall-e-2", "dall-e-3"]:
            if pconf("linkai")["midjourney"]:
                pconf("linkai")["midjourney"]["use_image_create_prefix"] = False


 def start(channel):
    global chat_client
    chat_client = ChatClient(api_key=conf().get("linkai_api_key"),
                        host="link-ai.chat", channel=channel)
    chat_client = ChatClient(api_key=conf().get("linkai_api_key"), host="", channel=channel)
    chat_client.config = _build_config()
    chat_client.start()
    time.sleep(1.5)
    if chat_client.client_id:
        logger.info("[LinkAI] 可前往控制台进行线上登录和配置：https://link-ai.tech/console/clients")


 def _build_config():
--- a/config-template.json
+++ b/config-template.json
@@ -28,7 +28,7 @@
  "voice_reply_voice": false,
  "conversation_max_tokens": 2500,
  "expires_in_seconds": 3600,
  "character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",
  "character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",
  "temperature": 0.7,
  "subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是AI智能助手，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输入。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持tool、角色扮演和文字冒险等丰富的插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。",
  "use_linkai": false,
--- a/config.py
+++ b/config.py
@@ -82,6 +82,8 @@ available_setting = {
    "qwen_agent_key": "",
    "qwen_app_id": "",
    "qwen_node_id": "",  # 流程编排模型用到的id，如果没有用到qwen_node_id，请务必保持为空字符串
    # 阿里灵积模型api key
    "dashscope_api_key": "",
    # Google Gemini Api Key
    "gemini_api_key": "",
    # wework的通用配置
@@ -162,11 +164,13 @@ available_setting = {
    # 智谱AI 平台配置
    "zhipu_ai_api_key": "",
    "zhipu_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
    "moonshot_api_key": "",
    "moonshot_base_url":"https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions",
    # LinkAI平台配置
    "use_linkai": False,
    "linkai_api_key": "",
    "linkai_app_code": "",
    "linkai_api_base": "https://api.link-ai.chat",  # linkAI服务地址，若国内无法访问或延迟较高可改为 https://api.link-ai.tech
    "linkai_api_base": "https://api.link-ai.tech",  # linkAI服务地址
 }


--- a/docs/images/aigcopen.png
+++ b/docs/images/aigcopen.png
--- a/docs/images/group-chat-sample.jpg
+++ b/docs/images/group-chat-sample.jpg
--- a/docs/images/image-create-sample.jpg
+++ b/docs/images/image-create-sample.jpg
--- a/docs/images/planet.jpg
+++ b/docs/images/planet.jpg
--- a/docs/images/single-chat-sample.jpg
+++ b/docs/images/single-chat-sample.jpg
--- a/docs/version/old-version.md
+++ b/docs/version/old-version.md
@@ -8,6 +8,6 @@

 2023.03.25： 支持插件化开发，目前已实现 多角色切换、文字冒险游戏、管理员指令、Stable Diffusion等插件，使用参考 #578。(contributed by @lanvent in #565)

 2023.03.09： 基于 whisper API(后续已接入更多的语音API服务) 实现对微信语音消息的解析和回复，添加配置项 "speech_recognition":true 即可启用，使用参考 #415。(contributed by wanggang1987 in #385)
 2023.03.09： 基于 whisper API(后续已接入更多的语音API服务) 实现对语音消息的解析和回复，添加配置项 "speech_recognition":true 即可启用，使用参考 #415。(contributed by wanggang1987 in #385)

 2023.02.09： 扫码登录存在账号限制风险，请谨慎使用，参考#58
--- a/plugins/linkai/linkai.py
+++ b/plugins/linkai/linkai.py
@@ -9,6 +9,7 @@ from common.expired_dict import ExpiredDict
 from common import const
 import os
 from .utils import Util
 from config import plugin_config


@plugins.register(
@@ -69,7 +70,7 @@ class LinkAI(Plugin):
            return

        if (context.type == ContextType.SHARING and self._is_summary_open(context)) or \
                (context.type == ContextType.TEXT and LinkSummary().check_url(context.content)):
                (context.type == ContextType.TEXT and self._is_summary_open(context) and LinkSummary().check_url(context.content)):
            if not LinkSummary().check_url(context.content):
                return
            _send_info(e_context, "正在为你加速生成摘要，请稍后")
@@ -196,7 +197,7 @@ class LinkAI(Plugin):
        if context.kwargs.get("isgroup") and not self.sum_config.get("group_enabled"):
            return False
        support_type = self.sum_config.get("type") or ["FILE", "SHARING"]
        if context.type.name not in support_type:
        if context.type.name not in support_type and context.type.name != "TEXT":
            return False
        return True

@@ -253,6 +254,7 @@ class LinkAI(Plugin):
                    plugin_conf = json.load(f)
                    plugin_conf["midjourney"]["enabled"] = False
                    plugin_conf["summary"]["enabled"] = False
                    plugin_config["linkai"] = plugin_conf
                    return plugin_conf
        except Exception as e:
            logger.exception(e)
--- a/plugins/linkai/midjourney.py
+++ b/plugins/linkai/midjourney.py
@@ -68,7 +68,7 @@ class MJTask:
 # midjourney bot
 class MJBot:
    def __init__(self, config):
        self.base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat") + "/v1/img/midjourney"
        self.base_url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech") + "/v1/img/midjourney"
        self.headers = {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}
        self.config = config
        self.tasks = {}
--- a/plugins/linkai/summary.py
+++ b/plugins/linkai/summary.py
@@ -2,6 +2,7 @@ import requests
 from config import conf
 from common.log import logger
 import os
 import html


 class LinkSummary:
@@ -18,6 +19,7 @@ class LinkSummary:
        return self._parse_summary_res(res)

    def summary_url(self, url: str):
        url = html.unescape(url)
        body = {
            "url": url
        }
@@ -59,7 +61,7 @@ class LinkSummary:
            return None

    def base_url(self):
        return conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat")
        return conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech")

    def headers(self):
        return {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}
--- a/requirements-optional.txt
+++ b/requirements-optional.txt
@@ -10,6 +10,7 @@ azure-cognitiveservices-speech # azure voice
 edge-tts # edge-tts
 numpy<=1.24.2
 langid # language detect
 elevenlabs==1.0.3 # elevenlabs TTS

 #install plugin
 dulwich
@@ -40,3 +41,6 @@ dingtalk_stream

 # zhipuai
 zhipuai>=2.0.1

 # tongyi qwen new sdk
 dashscope
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -7,4 +7,4 @@ chardet>=5.1.0
 Pillow
 pre-commit
 web.py
 linkai>=0.0.3.7
 linkai>=0.0.6.0
--- a/voice/audio_convert.py
+++ b/voice/audio_convert.py
@@ -6,7 +6,7 @@ from common.log import logger
 try:
    import pysilk
 except ImportError:
    logger.warn("import pysilk failed, wechaty voice message will not be supported.")
    logger.debug("import pysilk failed, wechaty voice message will not be supported.")

 from pydub import AudioSegment

--- a/voice/elevent/elevent_voice.py
+++ b/voice/elevent/elevent_voice.py
@@ -1,7 +1,7 @@
 import time

 from elevenlabs import set_api_key,generate

 from elevenlabs.client import ElevenLabs
 from elevenlabs import save
 from bridge.reply import Reply, ReplyType
 from common.log import logger
 from common.tmp_dir import TmpDir
@@ -9,7 +9,7 @@ from voice.voice import Voice
 from config import conf

 XI_API_KEY = conf().get("xi_api_key")
 set_api_key(XI_API_KEY)
 client = ElevenLabs(api_key=XI_API_KEY)
 name = conf().get("xi_voice_id")

 class ElevenLabsVoice(Voice):
@@ -21,13 +21,12 @@ class ElevenLabsVoice(Voice):
        pass

    def textToVoice(self, text):
        audio = generate(
        audio = client.generate(
            text=text,
            voice=name,
            model='eleven_multilingual_v1'
            model='eleven_multilingual_v2'
        )
        fileName = TmpDir().path() + "reply-" + str(int(time.time())) + "-" + str(hash(text) & 0x7FFFFFFF) + ".mp3"
        with open(fileName, "wb") as f:
            f.write(audio)
        save(audio, fileName)
        logger.info("[ElevenLabs] textToVoice text={} voice file name={}".format(text, fileName))
        return Reply(ReplyType.VOICE, fileName)
--- a/voice/linkai/linkai_voice.py
+++ b/voice/linkai/linkai_voice.py
@@ -19,7 +19,7 @@ class LinkAIVoice(Voice):
    def voiceToText(self, voice_file):
        logger.debug("[LinkVoice] voice file name={}".format(voice_file))
        try:
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat") + "/v1/audio/transcriptions"
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech") + "/v1/audio/transcriptions"
            headers = {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}
            model = None
            if not conf().get("text_to_voice") or conf().get("voice_to_text") == "openai":
@@ -54,7 +54,7 @@ class LinkAIVoice(Voice):

    def textToVoice(self, text):
        try:
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.chat") + "/v1/audio/speech"
            url = conf().get("linkai_api_base", "https://api.link-ai.tech") + "/v1/audio/speech"
            headers = {"Authorization": "Bearer " + conf().get("linkai_api_key")}
            model = const.TTS_1
            if not conf().get("text_to_voice") or conf().get("text_to_voice") in ["openai", const.TTS_1, const.TTS_1_HD]:
--- a/voice/openai/openai_voice.py
+++ b/voice/openai/openai_voice.py
@@ -21,8 +21,21 @@ class OpenaiVoice(Voice):
        logger.debug("[Openai] voice file name={}".format(voice_file))
        try:
            file = open(voice_file, "rb")
            result = openai.Audio.transcribe("whisper-1", file)
            text = result["text"]
            api_base = conf().get("open_ai_api_base") or "https://api.openai.com/v1"
            url = f'{api_base}/audio/transcriptions'
            headers = {
                'Authorization': 'Bearer ' + conf().get("open_ai_api_key"),
                # 'Content-Type': 'multipart/form-data' # 加了会报错，不知道什么原因
            }
            files = {
                "file": file,
            }
            data = {
                "model": "whisper-1",
            }
            response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)
            response_data = response.json()
            text = response_data['text']
            reply = Reply(ReplyType.TEXT, text)
            logger.info("[Openai] voiceToText text={} voice file name={}".format(text, voice_file))
        except Exception as e: