⚡ Windows-Copilot-API：桥接微软生态 解锁企业级 OpenAI 接口 白嫖ChatGpt

Windows-Copilot-API 把微软 Copilot 网页版逆向为 OpenAI 兼容的 REST API，无需 API Key 也无需付费。本地 Python 库或 localhost 服务器即可调用 GPT-4/GPT-5 模型，支持 Windows/macOS/Linux 三系统。

🎤 引言

每月给 OpenAI 充几十刀做实验、跑批量、写 agent，钱包有点疼？又不想为了省钱折腾 Ollama + 本地模型 + 量化部署那套繁琐流程？

那 Windows-Copilot-API 这个项目可能正中你下怀——它把微软 Copilot 网页版逆向工程成了 OpenAI 兼容的 REST API。你在浏览器里登录一次 Copilot，登录态会被保存，之后就能用标准 OpenAI 客户端（甚至直接用官方 openai SDK）调用它背后的 GPT-4 / GPT-5 模型。

零 API Key、零 token 计费、零付费计划——唯一代价是登录你自己的微软账号。

GitHub 上线不到两周已经 888 Stars、293 Forks（数据截至 2026-06-28），可以说火得相当快。

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⭐ 核心功能

两种使用模式

🐍 Python 库模式（最轻量）

直接在 Python 代码里 import copilot，调用 client.chat("Hi") 即可发送消息。支持：

• 流式输出（token-by-token）
• 多轮对话（通过 conversation_id 标识会话）
• 与官方 OpenAI SDK 类似的 API 风格

🔌 OpenAI 兼容服务器模式（最通用）

启动一个本地 HTTP 服务器，监听 http://localhost:8000/v1，对外完全暴露 OpenAI 兼容接口。任何支持 OpenAI 的客户端（LangChain、LlamaIndex、Cherry Studio、各种 Agent 框架）都可以把 base_url 改成 http://localhost:8000/v1 直接用，drop-in 替换官方 API。

免费用 GPT-4 / GPT-5

这是最大的卖点。底层走的是微软 Copilot 网页通道，背后能调到的模型包括 GPT-4、GPT-5（具体取决于微软在 Copilot 上开放的模型）。不经过 Azure OpenAI 的计量管道，也不走 Anthropic 的 token 账单，本质上是消费微软给 Copilot 网页用户的免费额度。

登录态持久化

首次启动后浏览器会自动登录你的 Microsoft 或 Google 账号，登录态保存在本地。之后每次调用不需要重新登录，session 自动刷新。Cloudflare 的人机验证也会在登录流程中一并通过。

跨区域支持

匿名版 Copilot 在某些地区被屏蔽（比如印度），但登录态走的是另一条通道，登录用户在那些地区也能正常使用。这点对海外华人/留学生特别友好。

跨平台

虽然名字叫 "Windows-Copilot"，但实际完整支持 Windows / macOS / Linux——它调用的是 Copilot 网页版接口，跟操作系统无关。

Docker 部署

仓库自带 Dockerfile 和 docker-compose.yml，不想搞 Python 虚拟环境的话可以直接容器化跑。

限流可配

通过 rate-limit 参数自定义速率限制策略（详见 src/start.ts），比官方 Copilot 网页更可控。

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📥 安装与使用

系统要求

• Python 3.9+
• 一个微软账号（免费的就行）
• Windows / macOS / Linux 任意

方式 A：本地 Python 安装（2 分钟）

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API.git
cd Windows-Copilot-API

# 2. 创建并激活虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate        # macOS / Linux
# venv\Scripts\Activate.ps1    # Windows PowerShell

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium     # 一次性安装浏览器内核

# 4. 登录（自动打开浏览器）
python -m copilot login

登录完成后浏览器会自动关闭。如果出现 Cloudflare 人机验证 checkbox，手动点一下即可。

方式 B：Docker 部署（可选）

git clone https://github.com/sums001/Windows-Copilot-API.git
cd Windows-Copilot-API
docker compose up -d

首次启动时容器内会自动跑登录流程，登录态保存在 volume 里持久化。

用法 1：作为 Python 库

from copilot import CopilotClient

client = CopilotClient()

# 单次对话
response = client.chat("用一句话解释量子纠缠")
print(response)

# 多轮对话（通过 conversation_id 保持上下文）
cid = client.new_conversation()
print(client.chat("你好", conversation_id=cid))
print(client.chat("上一句你说了什么？", conversation_id=cid))

# 流式输出
for chunk in client.chat_stream("写一首关于开源的五言绝句"):
    print(chunk, end="", flush=True)

用法 2：作为 OpenAI 兼容服务器

# 启动本地服务器
python -m copilot serve --port 8000

启动后直接用官方 OpenAI SDK 调用：

from openai import OpenAI

# 关键：把 base_url 改成 localhost，api_key 随便填
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="not-needed",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "用 Python 写个快速排序"},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

完全兼容官方 SDK——之前写的 OpenAI 代码几乎不用改，只换 base_url 就够了。

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🎯 适用场景

个人开发者 prototyping

想快速验证一个 LLM 应用的想法，又不想烧 token 钱？用这个跑通 demo，再决定是否升级到付费 API。

批量任务 / 跑实验

跑几千条 prompt 对比、批量改写文本、自动化内容生成——这些场景对延迟和稳定性要求不高，对成本敏感。本项目正合适。

不想买 API 的学生 / 爱好者

学习 LLM 应用开发、LangChain、Agent 框架，完全零成本起步。

海外华人 / 区域受限用户

匿名 Copilot 用不了，但登录态通道能正常工作。这个项目给了这些用户一条免费的路径。

自部署 demo 给客户看

给客户演示一个 AI 功能，又不想让客户担心"会不会跑出 token 账单"？本地跑这个，演示完关掉，零成本。

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🔍 对比 / 替代方案

vs OpenAI 官方 API

维度	Windows-Copilot-API	OpenAI 官方 API
费用	✅ 完全免费	❌ 按 token 计费
模型选择	❌ 取决于 Copilot 暴露的（GPT-4/GPT-5）	✅ 全模型可选
稳定性	❌ 没有 SLA，可能随微软改动挂掉	✅ 99.9% SLA
速率限制	⚠️ 中等（个人账号额度）	✅ 按付费档位
合规性	⚠️ 灰色地带（违反 Copilot ToS）	✅ 完全合规
隐私	✅ 数据走微软 Copilot 通道	⚠️ 数据走 OpenAI

结论：省钱选前者，生产用选后者。

vs Ollama / llama.cpp / vllm（纯本地推理）

这是完全不同的问题：

• 本地方案：模型跑在你自己的机器上，需要 GPU，受硬件限制
• 本项目：模型跑在微软服务器上，不消耗你本地算力，只是免 token 费

如果你的目标是"零成本跑 GPT-4 级别的模型做实验"，Windows-Copilot-API 完胜。如果你需要"完全离线 / 隐私优先"，才考虑 Ollama 路线。

vs ChatGPT 订阅 + 网页使用

ChatGPT Plus 一个月 $20，本项目完全免费——但功能上 ChatGPT Plus 自带网页 UI、图像生成、代码解释器等全套能力；本项目只是个 API 通道。

vs 其他 Copilot 包装器

GitHub 上确实有一些类似的"Copilot 第三方客户端"，但大多数要么不支持 OpenAI 协议、要么不支持登录态持久化、要么只支持 Windows。本项目在协议兼容性和跨平台两方面都做到了相对完整的程度。

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⚠️ 注意事项

⚠️ 没有稳定性保证（SLA = 0）

微软 Copilot 网页的接口行为、模型版本、限流策略完全由微软控制，随时可能变。今天能用的端点，下个月 Windows Update 后可能就改了。项目本质是在消费一个内部接口，不是公开 API。

生产环境依赖此项目风险自担。

⚠️ 违反微软 ToS 的风险

微软 Copilot 的服务条款明确是给个人消费用的，不允许自动化批量调用。本项目自动化消费了 Copilot 网页通道，处于灰色地带。

理论上微软可以封禁账号。建议：

• ✅ 仅用于个人实验 / 学习
• ❌ 不要用于商业服务
• ❌ 不要高频大量调用
• ✅ 不放心就用一个独立的微软小号

⚠️ 需要登录微软账号

必须有一个可用的微软账号（免费版即可）。如果账号本身被 Copilot 风控，可能登录就会失败。

⚠️ 网络隔离是前提

Windows-Copilot-API 的本地服务器如果绑定 0.0.0.0 或被内网扫描到，等于把整台机器的 Copilot 访问权开放给了局域网。建议：

• 服务器绑定 127.0.0.1
• 不要在公共 WiFi 下跑
• 不要把 8000 端口暴露到公网

⚠️ 个人账号限流

微软 Copilot 对个人账号有隐性的速率限制（每小时多少条对话之类）。批量任务场景可能被限速。这个没法精确量化，取决于微软的风控策略。

⚠️ 项目相对年轻

• 上线不到两周
• 888 Stars / 31 Commits
• 3 个未解决 Issues
• 主要维护者：sums001 一人

一旦作者停更，整个项目就停了。建议收藏仓库、定期同步代码。

⚠️ 协议

MIT 协议——商用 OK，fork OK，但保留版权声明。

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✅ 总结

Windows-Copilot-API 抓住了"免费 Copilot 网页 + 自动化接口"这个痛点，给个人开发者和学习者提供了一条零成本探索 LLM 应用的路径。

适合：

• ✅ 个人 prototyping / 学习 LLM 开发
• ✅ 不想为 API 烧钱的极客
• ✅ 海外华人 / 区域受限用户
• ✅ 演示用 demo（给客户看）

不适合：

• ❌ 生产环境依赖（无 SLA）
• ❌ 商业服务（违反 ToS）
• ❌ 隐私敏感场景（数据走微软云端）
• ❌ 想"开箱即用"的纯小白（要懂 Python 基础）

推荐指数：⭐⭐⭐⭐（4/5）

扣掉一颗星留给"灰色地带 + 无 SLA"。项目本身技术实现相当巧妙，对得起那 888 颗星。

如果你只是学习用、实验用、demo 用，这个工具非常香。如果要拿来跑生产，劝你老老实实去 OpenAI 充值。

GitHub 仓库：sums001/Windows-Copilot-API