修复版Sub2API油猴脚本：支持账号模型巡检与CPA转换

背景

在 AI 代理（Agent）和自动化工作流的开发中，Sub2API 常被用作连接前端应用与后端大模型服务的中间件或网关。开发者通常需要通过 API 接口管理大量的账号、模型路由以及并发配置。然而，在实际运维中，账号状态异常、模型响应超时或认证失效（如返回 400 Bad Request）是常见问题。

传统的排查方式往往依赖手动逐个测试或简单的日志查看，效率低下且难以应对大规模账号巡检。本文分享的油猴（Tampermonkey）脚本 Sub2API 账号模型巡检并自动下线，旨在解决这一痛点。它通过浏览器端注入的方式，直接操作 Sub2API 的管理后台界面，实现批量测活、状态监控以及故障账号的自动处置（下线或删除），从而提升运维效率并降低人工成本。

核心内容

该脚本是一个基于 Tampermonkey 的用户脚本，主要功能包括对当前页面分组的账号进行批量模型测试，以及支持 CPA 认证文件的批量转换。脚本通过拦截和管理本地存储（LocalStorage/SessionStorage）中的配置参数，实现了对 API 请求行为的精细化控制。

1. 配置与状态管理

脚本定义了一个核心的 CONFIG 对象，包含了 API 基础地址、分页大小、默认超时时间（45秒）、并发数限制（默认8，最大50）以及测试用的 Prompt（默认为 'hi'）。它还预设了优先测试的模型列表（如 gpt-5.4, gpt-4o-mini 等）和默认测试模型。

状态管理模块 state 负责维护脚本运行时的上下文，包括：

• 认证信息：自动从 localStorage 或 sessionStorage 中读取 auth_token，并规范化为 Bearer <token> 格式，确保 API 请求携带正确的鉴权头。
• 运行参数：包括超时时间、并发数、测试模型、是否自动禁用故障账号、是否自动删除故障账号等。
• 互斥逻辑：脚本内置了逻辑判断，确保“自动禁用”和“自动删除”不会同时开启，防止误操作导致数据丢失。

2. 数据持久化与输入验证

脚本提供了一系列 save 函数（如 saveAuth, saveTimeoutMs, saveConcurrency 等），用于将用户界面（UI）上的输入同步到本地存储和内部状态。

• 并发数限制：通过 clampConcurrency 函数确保并发数在 1 到 50 之间，防止因并发过高导致服务被限流或崩溃。
• 类型安全：在保存配置前进行严格的类型检查和数值范围验证，例如超时时间必须大于 1000 毫秒。

3. 日志与反馈机制

log 函数实现了双端日志输出：

• 控制台日志：在浏览器开发者工具的控制台中输出带时间戳的日志，区分 info、warn、error、success 等级别。
• UI 日志面板：在页面上创建一个名为 #sub2api-checker-log 的容器，实时滚动显示日志，并通过颜色区分日志类型（红色表示错误，黄色表示警告，绿色表示成功），便于用户直观监控运行状态。

4. 核心功能逻辑

虽然代码片段未展示完整的测活循环，但从配置和状态变量可以推断其核心工作流：

• 分组巡检：脚本通过 groupParamNames 识别当前页面的账号分组，支持按组批量执行测试。
• 并发请求：利用配置的并发数，并行发起对多个账号的模型测试请求。
• 故障处置：根据 stopOnFirstModelFailure 配置，决定是在遇到第一个失败模型时停止，还是继续测试其他模型。对于测试失败的账号，脚本会根据 autoDisable 或 autoDelete 的配置，自动调用 API 禁用或删除该账号，实现闭环管理。

关键要点

• 自动化运维：脚本实现了从“发现故障”到“处置故障”的全自动化流程，无需人工介入逐个检查账号状态。
• 并发控制：内置了并发数限制（1-50），平衡了测试速度与目标服务的稳定性，避免对上游模型服务造成过大压力。
• 配置持久化：所有关键配置（Token、超时、并发、测试模型等）均保存在浏览器本地存储中，刷新页面或重启浏览器后配置不丢失。
• 灵活的鉴权处理：自动处理 Bearer 前缀，兼容不同来源的 Token 存储方式，降低了配置门槛。
• 互斥保护机制：通过代码逻辑强制互斥“自动禁用”和“自动删除”选项，防止因用户误操作导致账号被意外永久删除。
• 可视化反馈：提供实时的 UI 日志面板和控制台日志，帮助用户清晰了解测试进度和失败原因。
• 模型偏好设置：支持指定优先测试的模型列表（如 gpt-5.4, gpt-4o 等），允许用户根据实际需求定制测试策略。

意义与影响

该脚本的出现，为 AI 应用开发者和管理员提供了一种轻量级、低成本的运维解决方案。

1. 提升运维效率：在大规模部署 AI 应用时，账号和模型的健康状况监控是高频需求。手动排查耗时耗力，而该脚本通过自动化批量测试，显著缩短了故障发现和处理的时间窗口。
2. 降低运营成本：通过自动下线或删除故障账号，避免了因无效账号占用资源或产生异常请求而导致的额外成本。
3. 增强系统稳定性：并发控制和超时机制的设置，有助于保护后端模型服务免受突发流量或异常请求的冲击，提升了整体系统的鲁棒性。
4. 促进社区共享：该脚本基于社区大佬的原始版本进行修复和优化，体现了开源社区互助精神。通过分享修复后的版本，帮助其他遇到类似 400 报错问题的开发者快速解决问题，降低了技术门槛。

总之，这是一个实用性强、逻辑严谨的工具脚本，特别适合需要频繁管理大量 AI 账号和模型路由的开发者使用。