[PHP][AI] 免費token吃到飽超簡單開源模型PHP應用實例 (包含 Ollama 的安裝與使用教學)

在 AI 百花齊放的今天，各家大模型很好用想必大家都已經知道了。隨之而來的各種訂閱費用，想當個免費仔越來越難。如果只是公司內網系統中的一個小小 AI 應用（例如：翻譯），其實免費的開源本地模型就夠了，不用訂閱費，token 還可以吃到飽，使用方法也很簡單。

第一步：安裝管理本地模型的工具【Ollama】

想要使用開源的本地模型，你需要先有管理模型的工具，我們這邊選擇很多人愛用的 Ollama。

Ollama 是一個讓你在本地端（Local）輕鬆執行、管理開源大型語言模型（LLM）的工具。它將模型權重、設定和依賴環境打包在一起，讓你可以直接在終端機透過簡單的指令快速啟動 AI。

1. 安裝 Ollama：

最快的方式是直接透過終端機指令安裝。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 下載並執行模型：

安裝完成後，你可以直接下達 run 指令。如果本地端沒有該模型，Ollama 會自動幫你從 registry 下載。以 Google 最新的開源模型 Gemma4 為例（e4b-it-q4_K_M 是版本號，因為每個人的本地主機規格不一樣，規格好記憶體大就可以裝高規的版本，可參考 https://ollama.com/search）：

ollama run gemma4:e4b-it-q4_K_M

3. 管理本地模型：

隨時間推移，你可能會下載許多模型。你可以用 list 去查看目前下載了哪些模型，不需要的模型可以用 rm 移除，避免佔用空間。

ollama list ollama rm gemma4:e4b-it-q4_K_M

第二步：啟動本地模型的服務

我們在上一步的操作中，成功的在本地主機上裝好了 Ollama，也一併下載了 Google 免費開源模型 Gemma4 之後，請將本地主機重新開機。

開機後本地主機不會主動啟動 Ollama 的服務，我們可以透過以下指令啟動服務：

OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434" OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve

因為光靠 ollama serve 來啟動的 Ollama 是不允許跨網域連線（CORS）的，這會讓網頁前端的 JavaScript 無法直接呼叫。所以需要在 ollama serve 前面加上兩個額外的命令：

OLLAMA_ORIGINS="*"：解除跨來源資源共用（CORS）限制，允許網頁前端直接呼叫。
OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"：允許非本機（如同網域內的其他開發機、測試伺服器）連線。

之所以要重新開機的原因是，許多初學者在第一步執行完 ollama run xxx，就緊接著執行 ollama serve，這會導致連接埠衝突的錯誤。因為執行了 ollama run xxx，Ollama 除了運作該模型之外，會自動在背景順便把 ollama serve（也就是 11434 埠）給一起啟動，所以才需要重新開機，當然你手動關閉 11434 port 的服務也可以。

依照時間序，當本地主機重開機後，第一件事是啟動服務（OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434" OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve），此時完全沒有任何 AI 模型會運作，運作的模型數量是 0。Ollama 只是把「大門打開」僅僅是啟動了 Ollama 的伺服器主程式。它在記憶體裡只佔了一點點空間，建立好一個連接埠（11434），然後就在那裡「發呆、等待」。

那模型到底是「什麼時候」才會開始運作？只有當你的網頁程式（例如前端 JavaScript 發送 fetch）被指定的模型才會被喚醒並運作。假設你的 1.php 裡寫著 model: "qwen2.5-coder:14b" 當你在網頁按下按鈕的「那一瞬間」，Ollama 伺服器才會突然從硬碟把 qwen2.5-coder:14b 讀取並載入到 VRAM 中開始運作。如果你執行 2.php，程式裡寫著 model: "gemma4:e4b-it-q4_K_M" 那 Ollama 就會去硬碟改抓 Gemma4 載入到 VRAM 中運作。

當你的網頁拿到 AI 回傳的 JSON 資料後，這個模型就會繼續在 VRAM 裡待命。如果過了 5 分鐘你都沒有再點擊網頁、沒有給它任何新任務，Ollama 為了不霸佔資源，就會自動把這個模型從記憶體裡踢出去（釋放 VRAM）。伺服器會重新回到「發呆、等待」的狀態（此時運作的模型數量又變回 0）。

第三步：編寫後端 PHP 串接程式與參數優化

接下來，我們編寫一段標準的後端 PHP 程式碼：


    function translateChineseToEnglish(string $chineseText): string
    {
        $url = "http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions";

        // 透過 messages 陣列設定角色，利用 system 角色來規範模型的行為
        $data = [
            "model" => "gemma4:e4b-it-q4_K_M", // 確保使用你現有的模型名稱
            "messages" => [
                [
                    "role" => "system",
                    "content" => "你是一個專業的繁體中文到英文的翻譯專家。請直接提供翻譯後的英文結果，不要包含任何解釋、不要前言、不要引號、也不要任何多餘的寒暄。只需回傳翻譯文字本身。"
                ],
                [
                    "role" => "user",
                    "content" => "請幫我翻譯這段文字：\n\n" . $chineseText
                ]
            ],
            "stream" => false, // 關閉串流，讓 PHP 一次性接收完整 JSON
            "options" => [
                "temperature" => 0.2,   // 降低隨機性，讓程式碼產出更嚴謹精準
                "num_ctx" => 16384      // 核心優化：將上下文開大至 16K，避免長文本被截斷
            ]
        ];

        // 初始化 cURL
        $ch = curl_init($url);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
        curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
        curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['Content-Type: application/json']);

        $response = curl_exec($ch);
        $err = curl_error($ch);

        if ($err) {
            return "cURL Error: " . $err;
        }

        $result = json_decode($response, true);

        // 核心修正：OpenAI 相容介面 (/v1/chat/completions) 的標準回傳路徑為 choices.0.message.content
        if (isset($result['choices'][0]['message']['content'])) {
            return trim($result['choices'][0]['message']['content']);
        }

        // 除錯機制：如果還是失敗，印出 Ollama 實際回傳的錯誤訊息
        if (isset($result['error']['message'])) {
            return 'Ollama Error: ' . $result['error']['message'];
        }

        return 'Translation Failed. Raw Response: ' . substr($response, 0, 200);
    }

    // =====================================================
    // 運行測試範例
    // =====================================================

    header('Content-Type: text/plain; charset=utf-8');

    echo "--- 本地 AI 翻譯測試 ---\n\n";

    // 測試 1：日常對話
    $text1 = "今天天氣很好，我們全家打算去公園走走。";
    echo "原文字：{$text1}\n";
    echo "翻譯後：\n" . translateChineseToEnglish($text1) . "\n\n";

    echo "----------------------------------------\n";

    // 測試 2：商務/系統開發術語
    $text2 = "此帳號已被鎖定，請確認您的密碼並在15分鐘後重新嘗試登入，或聯繫系統管理員。";
    echo "原文字：{$text2}\n";
    echo "翻譯後：\n" . translateChineseToEnglish($text2) . "\n\n";

PHP程式碼中的IP是用127.0.0.1當範例，正式使用時請替換成你本地主機的內部IP。

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