零成本利用 Cloudflare Workers 部署私人 AI 聊天机器人（多模型支持）

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想要零成本跑自己的 AI 聊天机器人？按下面步骤把 Cloudflare 免费算力用起来，支持多个模型（DeepSeek、GPT-OSS、Llama、Qwen 等），还能自定义访问密码防滥用。

准备条件

  • Cloudflare 账号
  • GitHub 账号

支持的 AI 模型

  • DeepSeek-R1 — @cf/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-qwen-32b：思维链推理，适合数学/逻辑/复杂分析
  • GPT-OSS-120B — @cf/openai/gpt-oss-120b：高质量输出，适合创作/分析/通用对话
  • GPT-OSS-20B — @cf/openai/gpt-oss-20b：低延迟，适合实时问答/简单任务
  • Llama-4-Scout — @cf/meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct：多模态，适合长文档分析/图像理解
  • Qwen2.5-Coder — @cf/qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct：代码专家，适合编程/代码生成/技术问答
  • Gemma-3 — @cf/google/gemma-3-12b-it：多语言，适合翻译/多语言对话

部署步骤

第一步：Fork 项目

  1. 打开项目仓库：点击前往
    Fork 项目示意
  2. 可选：点个 ⭐️ 支持项目
  3. 点击 🍴 Fork，将项目复制到你的 GitHub 账户

第二步：创建 KV 存储

  1. 登录 Cloudflare 控制台
  2. 进入 存储和数据库 → KV
  3. 右上角点击 “创建”
    创建 KV
  4. 名称可设为 gpt（可自定义）
  5. 复制 KV 命名空间 ID（后面要用）
    KV ID 位置

第三步：配置项目文件

  1. 回到 Fork 后的仓库，打开 wrangler.toml
    编辑 wrangler.toml
  2. 替换关键字段（可直接复制下方模板，再改成自己的值）：
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name = "cf-gpt-ai"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2024-11-01"

[[kv_namespaces]]
binding = "GPT_KV"
id = "你的 KV ID"
preview_id = "你的 KV ID"

[vars]
ACCESS_PASSWORD = "自定义访问密码"
  1. 保存文件
    配置示意

第四步：部署到 Cloudflare Workers

  1. 打开 Cloudflare 控制台
  2. 选择 Workers & Pages
  3. 点击 “创建” → “从导入现有 Git 存储库开始”
    导入仓库
  4. 选择刚才 Fork 的仓库
    选择仓库
  5. 项目名称可自定义
    项目命名
  6. 点击 “部署”，等待 1-2 分钟完成

第五步：访问与使用

  1. 部署完成后，点击项目域名访问
    访问入口
  2. 输入在 wrangler.toml 设置的 访问密码
    输入密码
  3. 右侧选择需要的 AI 模型
    模型选择
  4. 🎉 开始聊天！

注意事项

  • KV ID 与访问密码务必配置正确
  • 首次部署或更新可能需要几分钟生效
  • 如遇 4xx/5xx，可检查 wrangler.toml 的 KV 绑定和变量名
  • 资源免费但有限，建议设置访问密码或限流，避免滥用