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。
现在可以免费使用它里面提供的一些顶级模型。
比如 Kimi 2.7 Code。
还有 GLM-5.2 和 Claude Opus 4.8。
包括 GPT-5.5 和 Gemini 3.5。
Flash 等顶级模型。这些都可以使用。
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。
第二部分更重要： 通过 tabbit-toy 项目把免费 AI 能力反代出来。
把 Tabbit 的免费 AI 能力反代出来。
这样就可以配置到其他支持 OpenAI 的客户端。
比如 Code、Cherry Studio 等都可以使用。
我这里用自己的配置生成代理，测试已经成功了。
现在已经可以访问 Tabbit 的模型。 Tabbit 提供了很多模型。
可以看到，通过反代后也能调用。default 模型是长期可用的模型。
这个模型不限量，文章里也写到基础模型免费无限。
其他模型也提供免费额度。
但是 Claude Opus 4.8、4.7、4.6， 还有 GPT-5.5 和 GPT-5.4。
Gemini 3.5 Flash 这些是 Pro 会员模型。
但现在不用担心。只要把 Tabbit 浏览器
设置为默认浏览器，就会赠送 Pro 会员。
也就是说，这些模型都可以免费使用。接下来开始教程。
首先简单讲一下 Tabbit 如何免费获取 Pro 会员。
以及它的一些基础功能。第二部分为大家搭建反代。
演示如何把 Tabbit 的免费顶级 AI 反代出来。
配置到 Cherry Studio 或其他平台。
今天用 Cherry Studio 给大家演示。 首先打开 Tabbit 官网。
可以看到它现在支持 Windows 和 macOS。
macOS 版本会区分芯片型号，一种是 Intel。
另一种是 Apple Silicon。
所以 Windows 和 Mac 系统都可以安装。
根据自己的设备选择对应版本下载即可。
下载完成后有一点很重要：一定要把 Tabbit
设置为默认浏览器。设置之后，就可以免费获得
Pro 会员额度。这里给大家分享的就是 Pro。
有了 Pro 会员，就可以使用一些顶级模型。
比如 Claude Opus 4.8、GPT-5.5 这些模型。
都可以正常使用。这一点大家要特别注意。
一定要把 Tabbit 设为默认浏览器。如果不设置，
这里就看不到 Pro 会员额度。额度每天大约 16 个小时。
之后会自动重置。也可以查看详细的使用记录和额度。
再看看 Tabbit 浏览器支持哪些功能。
它和其他 AI 浏览器基本大同小异。
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。
也可以通过 Tab 查看每个页面的生成情况。
Tabbit 可以通过 @Tab 理解当前标签页的内容。
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。
右键直接询问 AI，在 Tab 中完成相关操作。
还有任务功能，这也是它比较有特点的地方。
给大家看一个演示：我让它打开大麦网。
帮我看凤凰传奇最新演唱会。但它没法直接通过验证码。
如果网页触发滑块验证，它就没法继续执行。
需要我们人工确认。
我认为这也是目前 AI 浏览器普遍存在的问题。
它没办法自动通过。
这些滑块验证码。以上就是它的任务功能。
标签整理、收藏这些就不多说了。再看“妙招”。
它类似 Skill，在右上角可以看到一些妙招。
整合这些技能后，一键点击。
就能看到一些真实案例，比如自动找简历。
也包括高考志愿填报。点击后，可以看到完整操作流程。
它会要求导入分数、官网等信息。
然后自动抓取并理解，帮你整理出信息。
整体来说，这些能力还是不错的。
这就是 Tabbit 的基础功能，其他功能大家可以自己探索。
还有一个比较有意思的功能：它可以接入侧边栏。
接入侧边栏后，可以选择一个功能。
比如直接生成网页脚本。
它支持内置网页注入。我这里让它生成了一个脚本。
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。
这适合做软件监控、网页自动化等场景。
非常方便。直接点击运行，脚本就跑起来了。
也就是说，它会读取当前网页内容，并编写自动化脚本。
用于用户脚本这类场景，效果还是不错的。
接下来分享另一个重点：反代。
先打开 GitHub 上的 tabbit-toy 项目。
可以看到，这是基于 Tabbit 的研究包。
它可以转换成 OAI 格式，并支持一键认证。
这样就能在本地快速使用 Tabbit 里的顶级模型。
使用方法也比较简单，直接点击 Releases。
点击 Releases 后，下载 ZIP 包。
下载到本地后，解压出来的目录大概是这样。
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？
这个插件用来导出 TOKEN。
第一步，所有操作都要在 Tabbit 浏览器里完成。
因为 TOKEN 保存在这个浏览器里。 这边点击打开浏览器。
开启开发者模式，再点击加载未打包的扩展程序。
选择刚才解压包里的插件目录即可。我这里已经选择好了。
选择完成后，会出现 Tabbit cookie 抓取快捷入口。
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。
前提是账号处于登录状态。它支持 Google 账号登录。
直接用 Google 账号一键登录即可。这样第一步就完成了。
我们已经获取到 Tabbit 浏览器里的 TOKEN。 第二步还要获取。
Tabbit 的版本号，这一步也很简单。
获取浏览器版本号前，需要先打开外部 Tabbit AI 页面。
先在浏览器里打开这个 AI 页面，直接回车。
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。
复制命令，Ctrl+V 粘贴并回车。
这时候可以看到版本号出来了，比如 1.139。
接下来很重要：把上面两步获取到的 cookie
和版本号配置到本地 .env 文件里。
下载后的 .env 文件默认带有 example 后缀。
需要把 example 去掉，然后直接打开 .env 文件编辑。
第一个 tabbit cookie 值从哪里获取？
它来自刚才的插件。也就是 Tabbit 浏览器里的这个插件。
点击复制，拿到的就是这个 cookie。
版本号则填刚才在 console 里获取的版本号。
其他配置不用管，端口保持 8787 即可。
API Key 不用填，保存即可。
保存后怎么运行？继续往下看。这一步需要用到 Node。
需要先安装 Node.js。大家可以按自己的系统搜索安装。
Node.js 安装完成后，在本地执行命令。
运行 node src/service.mjs，服务器就会启动。
注意要在项目根目录执行。
执行后会启动一个本地服务器。
端口是 8787，可以在本地访问 /v1/models 测试。
如果提示 403 或 service 不可用，记得开启全局代理。
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。
必须走代理，这一点要特别注意。本地转发服务
已经搭建好了。接下来配置到其他客户端。
这里用 Cherry Studio 做演示，先点击加号。
添加后，点击右上角设置。在设置里选择添加。
服务类型选择 OpenAI，名称可以填 Tabbit。
选择确定后，密钥不需要填写。接着填写完整 URL。
填 localhost 加 /v1，然后点击获取模型列表。
这时候所有模型已经拉出来了。接下来选择需要的模型。
比如 default、Kimi 2.7， 以及 Claude Opus 4.8。
还有 GPT-5.5 和 DeepSeek V4 Pro。
都勾选后就可以了，回到首页。
如果缺少模型，可以再选择对应的 Chat mode。
直接下拉，就能选择这些模型。
刷新界面后模型就出来了。比如选择 default。
我们输入“你好”并回车，请求会通过。
刚才搭建的 Node.js 服务转发，并正常调用 Tabbit。
再测试另一个模型，比如 Kimi 2.7。
再发一次请求，看看 Kimi 2.7 能否调用。可以看到也成功了。
其他模型包括 DeepSeek V4、Claude Opus 等。
大家也可以自行测试，毕竟这些都是顶级模型。
整体来说，通过反代后，就可以在其他客户端里使用。
体验还是非常不错。今天的教程就分享到这里。
如果大家有疑问，欢迎在视频下方留言，谢谢。