20260628-02 | 美团良心!Claude Opus 4.8 + GPT-5.5 免费白嫖!Tabbit AI浏览器完整教程 + tabbit-toy反代方法
來源:Youtube | 建立:2026-06-28T01:05:33 | HTML:2026-06-28T01:07:25
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影片筆記:美团良心!Claude Opus 4.8 + GPT-5.5 免费白嫖!Tabbit AI浏览器完整教程 + tabbit-toy反代方法

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一句話總結

影片介紹了美團發布的 Tabbit AI 瀏覽器,透過設置為「預設瀏覽器」即可免費獲得 Pro 會員額度,無限量使用頂級 AI 模型;並詳細演示如何利用 GitHub 上的 tabbit-toy 開源項目,將 Tabbit 的免費 AI 能力透過提取 Cookie 和版本號,搭建本地反向代理服務(Reverse Proxy),最終配置到 Cherry Studio 等支援 OpenAI API 協議的第三方客戶端中進行調用。

核心重點

免費獲取 Pro 會員資格

Tabbit 瀏覽器核心功能

搭建反向代理服務(tabbit-toy)

接入第三方客戶端(以 Cherry Studio 為例)

詳細大綱

一、Tabbit AI 瀏覽器基礎介紹與免費獲取 Pro 會員

產品發布與核心優勢

獲取免費 Pro 會員的關鍵步驟

瀏覽器基礎功能演示

二、搭建反代服務(tabbit-toy 項目)

項目介紹

安裝與準備

步驟一:提取 Token (Cookie)

步驟二:獲取瀏覽器版本號

步驟三:配置本地環境 (.env)

步驟四:啟動服務

三、配置至第三方客戶端(以 Cherry Studio 為例)

添加服務

拉取與選擇模型

測試調用

工具 / 模型 / 名詞整理

操作流程整理

準備階段

提取憑證與配置

啟動服務

接入第三方應用

值得注意的限制或風險

額度限制:Pro 會員額度每日約 16 小時,需每日重置,並非完全無限。

功能局限性:Tabbit 的自動化任務(如大麦网查詢)無法處理滑塊驗證碼,需人工介入確認。

網絡環境要求:啟動本地服務時,必須開啟全局代理,否則終端會因 403 錯誤無法連接。

版本依賴:獲取版本號的命令依賴於特定的瀏覽器頁面狀態,若未打開外部 Tabbit AI 頁面可能無法找到元素。

逐字稿辨識疑點

可延伸追問

Tabbit 瀏覽器設置為預設瀏覽器後,Pro 會員額度是否會因為使用量超過每日限制而暫停服務?

tabbit-toy 項目在 GitHub 上的具體倉庫地址為何?是否有持續維護?

除了 Cherry Studio,還有哪些第三方客戶端可以完美兼容此反向代理服務?

提取 Cookie 的瀏覽器插件是否會隨 Tabbit 瀏覽器更新而失效?如何應對?

若關閉全局代理,是否有其他方法解決 403 錯誤?

逐字稿時間軸

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00:00:00.033 → 00:00:03.266
大家好,欢迎来到搞机零距离的频道。 最近美团发布了 Tabbit AI 浏览器。
00:00:06.733 → 00:00:12.533
现在可以免费使用它里面提供的一些顶级模型。
00:00:12.533 → 00:00:13.333
比如 Kimi 2.7 Code。
00:00:14.633 → 00:00:19.233
还有 GLM-5.2 和 Claude Opus 4.8。
00:00:19.233 → 00:00:22.166
包括 GPT-5.5 和 Gemini 3.5。
00:00:22.800 → 00:00:26.066
Flash 等顶级模型。这些都可以使用。
00:00:27.700 → 00:00:32.300
今天这期教程,第一部分带大家看如何免费使用它, 这里面的一些 API 如何设置。
00:00:33.233 → 00:00:36.600
第二部分更重要: 通过 tabbit-toy 项目把免费 AI 能力反代出来。
00:00:37.833 → 00:00:39.200
把 Tabbit 的免费 AI 能力反代出来。
00:00:41.100 → 00:00:45.766
这样就可以配置到其他支持 OpenAI 的客户端。
00:00:46.400 → 00:00:50.833
比如 Code、Cherry Studio 等都可以使用。
00:00:50.866 → 00:00:55.200
我这里用自己的配置生成代理,测试已经成功了。
00:00:55.200 → 00:00:57.966
现在已经可以访问 Tabbit 的模型。 Tabbit 提供了很多模型。
00:00:59.666 → 00:01:02.633
可以看到,通过反代后也能调用。default 模型是长期可用的模型。
00:01:04.000 → 00:01:06.633
这个模型不限量,文章里也写到基础模型免费无限。
00:01:07.533 → 00:01:10.900
其他模型也提供免费额度。
00:01:12.066 → 00:01:17.466
但是 Claude Opus 4.8、4.7、4.6, 还有 GPT-5.5 和 GPT-5.4。
00:01:17.500 → 00:01:19.300
Gemini 3.5 Flash 这些是 Pro 会员模型。
00:01:20.033 → 00:01:24.200
但现在不用担心。只要把 Tabbit 浏览器
00:01:24.200 → 00:01:28.966
设置为默认浏览器,就会赠送 Pro 会员。
00:01:29.000 → 00:01:31.833
也就是说,这些模型都可以免费使用。接下来开始教程。
00:01:32.700 → 00:01:37.933
首先简单讲一下 Tabbit 如何免费获取 Pro 会员。
00:01:37.933 → 00:01:43.400
以及它的一些基础功能。第二部分为大家搭建反代。
00:01:43.400 → 00:01:47.500
演示如何把 Tabbit 的免费顶级 AI 反代出来。
00:01:48.266 → 00:01:50.300
配置到 Cherry Studio 或其他平台。
00:01:50.733 → 00:01:57.266
今天用 Cherry Studio 给大家演示。 首先打开 Tabbit 官网。
00:01:57.266 → 00:02:01.300
可以看到它现在支持 Windows 和 macOS。
00:02:02.900 → 00:02:06.900
macOS 版本会区分芯片型号,一种是 Intel。
00:02:06.900 → 00:02:08.066
另一种是 Apple Silicon。
00:02:09.600 → 00:02:14.333
所以 Windows 和 Mac 系统都可以安装。
00:02:14.433 → 00:02:18.833
根据自己的设备选择对应版本下载即可。
00:02:18.833 → 00:02:23.700
下载完成后有一点很重要:一定要把 Tabbit
00:02:23.700 → 00:02:30.166
设置为默认浏览器。设置之后,就可以免费获得
00:02:30.233 → 00:02:31.966
Pro 会员额度。这里给大家分享的就是 Pro。
00:02:34.100 → 00:02:37.700
有了 Pro 会员,就可以使用一些顶级模型。
00:02:38.733 → 00:02:41.800
比如 Claude Opus 4.8、GPT-5.5 这些模型。
00:02:41.800 → 00:02:45.000
都可以正常使用。这一点大家要特别注意。
00:02:46.933 → 00:02:50.266
一定要把 Tabbit 设为默认浏览器。如果不设置,
00:02:50.266 → 00:02:53.900
这里就看不到 Pro 会员额度。额度每天大约 16 个小时。
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之后会自动重置。也可以查看详细的使用记录和额度。
00:03:05.600 → 00:03:09.200
再看看 Tabbit 浏览器支持哪些功能。
00:03:09.533 → 00:03:12.000
它和其他 AI 浏览器基本大同小异。
00:03:13.500 → 00:03:21.433
这里有一个基础用法。在左侧新建标签后, 可以输入 @Tab,查看各个标签页。
00:03:21.433 → 00:03:27.033
也可以通过 Tab 查看每个页面的生成情况。
00:03:27.066 → 00:03:31.666
Tabbit 可以通过 @Tab 理解当前标签页的内容。
00:03:32.733 → 00:03:39.233
这是最基础的能力。它可以引用 @ 上下文,也可以选中一段关键字。
00:03:39.266 → 00:03:44.533
右键直接询问 AI,在 Tab 中完成相关操作。
00:03:44.533 → 00:03:46.733
还有任务功能,这也是它比较有特点的地方。
00:03:48.200 → 00:03:52.666
给大家看一个演示:我让它打开大麦网。
00:03:52.666 → 00:03:58.900
帮我看凤凰传奇最新演唱会。但它没法直接通过验证码。
00:03:58.900 → 00:04:04.333
如果网页触发滑块验证,它就没法继续执行。
00:04:05.400 → 00:04:07.000
需要我们人工确认。
00:04:08.400 → 00:04:14.666
我认为这也是目前 AI 浏览器普遍存在的问题。
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它没办法自动通过。
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这些滑块验证码。以上就是它的任务功能。
00:04:22.000 → 00:04:24.933
标签整理、收藏这些就不多说了。再看“妙招”。
00:04:25.000 → 00:04:28.733
它类似 Skill,在右上角可以看到一些妙招。
00:04:28.733 → 00:04:33.166
整合这些技能后,一键点击。
00:04:33.200 → 00:04:37.633
就能看到一些真实案例,比如自动找简历。
00:04:37.633 → 00:04:43.400
也包括高考志愿填报。点击后,可以看到完整操作流程。
00:04:44.133 → 00:04:48.933
它会要求导入分数、官网等信息。
00:04:48.933 → 00:04:53.133
然后自动抓取并理解,帮你整理出信息。
00:04:53.200 → 00:04:56.633
整体来说,这些能力还是不错的。
00:04:56.633 → 00:04:59.033
这就是 Tabbit 的基础功能,其他功能大家可以自己探索。
00:05:00.900 → 00:05:04.533
还有一个比较有意思的功能:它可以接入侧边栏。
00:05:06.500 → 00:05:09.433
接入侧边栏后,可以选择一个功能。
00:05:10.300 → 00:05:11.366
比如直接生成网页脚本。
00:05:12.800 → 00:05:17.733
它支持内置网页注入。我这里让它生成了一个脚本。
00:05:18.466 → 00:05:22.566
这个脚本会在网页端运行。点击后,它会帮我们执行一些操作。
00:05:24.333 → 00:05:29.666
这适合做软件监控、网页自动化等场景。
00:05:29.666 → 00:05:32.366
非常方便。直接点击运行,脚本就跑起来了。
00:05:32.933 → 00:05:37.700
也就是说,它会读取当前网页内容,并编写自动化脚本。
00:05:37.700 → 00:05:42.266
用于用户脚本这类场景,效果还是不错的。
00:05:42.266 → 00:05:47.233
接下来分享另一个重点:反代。
00:05:47.266 → 00:05:52.800
先打开 GitHub 上的 tabbit-toy 项目。
00:05:52.800 → 00:05:53.666
可以看到,这是基于 Tabbit 的研究包。
00:05:55.400 → 00:05:59.933
它可以转换成 OAI 格式,并支持一键认证。
00:05:59.933 → 00:06:03.233
这样就能在本地快速使用 Tabbit 里的顶级模型。
00:06:05.000 → 00:06:08.600
使用方法也比较简单,直接点击 Releases。
00:06:08.833 → 00:06:12.700
点击 Releases 后,下载 ZIP 包。
00:06:12.733 → 00:06:16.033
下载到本地后,解压出来的目录大概是这样。
00:06:16.700 → 00:06:23.100
这里就是解压后的内容。第一个是浏览器插件。它用来做什么呢?
00:06:23.500 → 00:06:27.500
这个插件用来导出 TOKEN。
00:06:27.533 → 00:06:31.300
第一步,所有操作都要在 Tabbit 浏览器里完成。
00:06:31.300 → 00:06:37.166
因为 TOKEN 保存在这个浏览器里。 这边点击打开浏览器。
00:06:37.266 → 00:06:43.600
开启开发者模式,再点击加载未打包的扩展程序。
00:06:43.633 → 00:06:47.233
选择刚才解压包里的插件目录即可。我这里已经选择好了。
00:06:47.266 → 00:06:51.333
选择完成后,会出现 Tabbit cookie 抓取快捷入口。
00:06:51.666 → 00:06:57.200
把它置顶后就能看到。点击一下, 就能看到 cookie,并把 cookie 抓取出来。
00:06:58.833 → 00:07:04.100
前提是账号处于登录状态。它支持 Google 账号登录。
00:07:04.200 → 00:07:08.933
直接用 Google 账号一键登录即可。这样第一步就完成了。
00:07:08.933 → 00:07:11.800
我们已经获取到 Tabbit 浏览器里的 TOKEN。 第二步还要获取。
00:07:11.800 → 00:07:15.533
Tabbit 的版本号,这一步也很简单。
00:07:15.533 → 00:07:21.500
获取浏览器版本号前,需要先打开外部 Tabbit AI 页面。
00:07:22.100 → 00:07:27.433
先在浏览器里打开这个 AI 页面,直接回车。
00:07:27.433 → 00:07:31.633
打开之后再输入命令。一定要打开外部浏览器,否则找不到元素。
00:07:31.833 → 00:07:36.100
复制命令,Ctrl+V 粘贴并回车。
00:07:36.133 → 00:07:40.066
这时候可以看到版本号出来了,比如 1.139。
00:07:40.266 → 00:07:44.266
接下来很重要:把上面两步获取到的 cookie
00:07:44.266 → 00:07:47.733
和版本号配置到本地 .env 文件里。
00:07:48.066 → 00:07:52.033
下载后的 .env 文件默认带有 example 后缀。
00:07:52.033 → 00:07:56.666
需要把 example 去掉,然后直接打开 .env 文件编辑。
00:07:57.600 → 00:08:00.066
第一个 tabbit cookie 值从哪里获取?
00:08:00.066 → 00:08:05.500
它来自刚才的插件。也就是 Tabbit 浏览器里的这个插件。
00:08:05.533 → 00:08:08.233
点击复制,拿到的就是这个 cookie。
00:08:08.533 → 00:08:12.233
版本号则填刚才在 console 里获取的版本号。
00:08:12.233 → 00:08:18.266
其他配置不用管,端口保持 8787 即可。
00:08:18.433 → 00:08:22.233
API Key 不用填,保存即可。
00:08:22.233 → 00:08:27.700
保存后怎么运行?继续往下看。这一步需要用到 Node。
00:08:27.700 → 00:08:32.433
需要先安装 Node.js。大家可以按自己的系统搜索安装。
00:08:32.433 → 00:08:38.466
Node.js 安装完成后,在本地执行命令。
00:08:38.533 → 00:08:42.433
运行 node src/service.mjs,服务器就会启动。
00:08:42.533 → 00:08:46.533
注意要在项目根目录执行。
00:08:46.733 → 00:08:49.966
执行后会启动一个本地服务器。
00:08:51.300 → 00:08:56.633
端口是 8787,可以在本地访问 /v1/models 测试。
00:08:56.633 → 00:09:02.500
如果提示 403 或 service 不可用,记得开启全局代理。
00:09:02.600 → 00:09:08.466
也就是让这个终端窗口也能走代理。如果不走代理,就没法访问。
00:09:08.466 → 00:09:13.533
必须走代理,这一点要特别注意。本地转发服务
00:09:15.300 → 00:09:18.933
已经搭建好了。接下来配置到其他客户端。
00:09:18.933 → 00:09:23.533
这里用 Cherry Studio 做演示,先点击加号。
00:09:23.600 → 00:09:31.133
添加后,点击右上角设置。在设置里选择添加。
00:09:31.133 → 00:09:35.433
服务类型选择 OpenAI,名称可以填 Tabbit。
00:09:37.000 → 00:09:42.700
选择确定后,密钥不需要填写。接着填写完整 URL。
00:09:42.800 → 00:09:49.066
填 localhost 加 /v1,然后点击获取模型列表。
00:09:49.066 → 00:09:54.066
这时候所有模型已经拉出来了。接下来选择需要的模型。
00:09:54.066 → 00:09:55.700
比如 default、Kimi 2.7, 以及 Claude Opus 4.8。
00:09:57.600 → 00:10:02.033
还有 GPT-5.5 和 DeepSeek V4 Pro。
00:10:02.066 → 00:10:05.733
都勾选后就可以了,回到首页。
00:10:05.733 → 00:10:09.866
如果缺少模型,可以再选择对应的 Chat mode。
00:10:09.866 → 00:10:15.000
直接下拉,就能选择这些模型。
00:10:15.000 → 00:10:19.800
刷新界面后模型就出来了。比如选择 default。
00:10:19.800 → 00:10:25.100
我们输入“你好”并回车,请求会通过。
00:10:25.100 → 00:10:29.966
刚才搭建的 Node.js 服务转发,并正常调用 Tabbit。
00:10:30.800 → 00:10:36.266
再测试另一个模型,比如 Kimi 2.7。
00:10:36.266 → 00:10:40.800
再发一次请求,看看 Kimi 2.7 能否调用。可以看到也成功了。
00:10:42.100 → 00:10:45.833
其他模型包括 DeepSeek V4、Claude Opus 等。
00:10:46.066 → 00:10:47.700
大家也可以自行测试,毕竟这些都是顶级模型。
00:10:49.200 → 00:10:53.333
整体来说,通过反代后,就可以在其他客户端里使用。
00:10:53.866 → 00:10:58.133
体验还是非常不错。今天的教程就分享到这里。
00:10:58.133 → 00:10:59.933
如果大家有疑问,欢迎在视频下方留言,谢谢。