GPT-Image-2-All 文生图/编辑-gpt-image-2-all大模型-AI网关接口说明-挖数据

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GPT-Image-2-All 文生图/编辑

GPT

模型 ID 18 图像

模型说明

GPT 图像生成 ChatGPT 网页版官逆模型 gpt-image-2-all，约 30–60 秒出图，支持文生图、多图融合编辑、自然语言改图，文字还原度高、中文提示词友好。勿传 size/n/quality。

进入对话页

双参考图示例：让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3。请将图1、图2 的可访问 URL 填入 extra.image_urls（顺序与提示词「图1 / 图2」一致）；图3 为效果示意，非接口入参。

图1（人物/场景）：1.png　图2（帽子）：2.png　图3（示意）：3.png

文生图 / 编辑：无参考图时为文生图；带参考图时为编辑。亦可使用 attachments 传图。具体字段以请求 JSON 与接口响应为准；勿传 size、n、quality。

接口说明
调用示例
Markdown

左侧为章节切换，右侧为对应内容。

接口一览（Base：https://ai.wapi.cn/pyai）

POST …/v1/chat — 非流式，JSON 请求/响应；messages 须含当次完整上下文（多轮由客户端在 body 中组装）。
POST …/v1/chat/stream — 流式，SSE；请求体与上一项相同。
GET …/v1/auth/status — 鉴权状态。
GET …/v1/video-task/{job_id} — 异步视频任务查询。
GET …/health — 健康检查（无需鉴权）。

对外对接须带应用密钥请求头；Cookie 仅站内网页兼容。

请求头（鉴权）

字段名	类型	必填	说明
`X-AI-App-Id`	string	是	会员中心「我的应用」中展示的应用 ID。
`X-AI-App-Secret`	string	是	该应用的密钥 secret_key，与会员中心展示一致；服务端会做安全校验。

对接 HTTP 接口请使用上表请求头；站内网页另有兼容方式，不在此列出。

POST /v1/chat、POST /v1/chat/stream — JSON 请求体根字段

非流式与流式使用同一请求体结构；流式请使用 …/v1/chat/stream 路径。

多轮与上下文：网关按当次请求里的 messages 原样交给上游模型，接口不会替你「记住」上一轮正文。续聊须由客户端在 body 中组装完整历史（含此前的 user / assistant 等）。

字段名	类型	必填	说明
`model_id`	int	是	模型主键；本页文档对应 `model_id=18`。
`messages`	array	是	消息对象数组（见 messages[]）。至少一条；多轮时须在数组内按顺序包含完整历史（user/assistant/system 等）。网关按本次列表调用上游，不自动补全缺省轮次。
`temperature`	number	否	采样温度，默认 0.7；是否生效取决于具体模型。
`max_tokens`	int 或 null	否	生成长度上限（token）；null 表示使用网关/上游默认。
`stream`	bool	否	请求体字段，默认 false。是否流式由 URL 决定：流式请 POST `/v1/chat/stream`；`/v1/chat` 为非流式。勿仅靠本字段切换 SSE。
`attachments`	array	否	附件数组，默认 []（见 attachments[]）。网关会把附件整理为上游可识别的上下文（如追加 system 说明 URL 列表）。
`extra`	object	否	任意 JSON 对象，默认 {}。模型专有参数放于此（如数字人 image_url/audio_url/parameters；文生图/视频类 prompt、尺寸等）。服务端可能合并内部保留字段；请勿使用以下划线 `_` 开头的键名作为业务自定义字段。

messages[] — 单条消息

数组顺序即对话顺序；多轮时把历史轮次一并列入本数组即可。

字段名	类型	必填	说明
`role`	string	是	角色：如 user、assistant、system 等，与上游 Chat Completions 约定一致。
`content`	string	是	该轮文本内容。多轮时 assistant 一般为上一轮模型输出，由客户端保存后在后续请求的 messages 中写回。
`images`	array 或 null	否	历史消息中的多模态图片结构，会话回放用；元素为对象，字段因上游而异。
`audios`	array 或 null	否	历史消息中的音频结构，会话回放用。

attachments[] — 单条附件

字段名	类型	必填	说明
`url`	string	是	附件可访问 URL（须能被上游或网关拉取）。
`filename`	string 或 null	否	原始文件名，便于展示或日志。
`mime`	string 或 null	否	MIME 类型，如 image/png。
`extra`	object	否	附件级扩展信息，默认 {}。

本页示例 JSON 涉及字段（model_id=18 · GPT-Image 多图编辑）

勿传 `size`/`n`/`quality`；参考图 URL 列表见 `extra.image_urls` 或图片类 `attachments`。

下列说明与下方「调用示例」JSON 对齐，由本站配置维护。

字段名	类型	必填	说明
`model_id`	int	是	须为 `18`。
`messages[].content`	string	是	编辑/融合指令；可用「图1」「图2」指代 `image_urls` 顺序。
`extra.image_urls`	string[]	条件	参考图 URL 数组；有图时走上游 `/v1/images/edits`（multipart），顺序与提示词一致。

POST /v1/chat — 响应 JSON

字段名	类型	必填	说明
`model_id`	int	是	本次调用的模型 ID。
`content`	string	是	主文本回复；异步类模型常为说明文案，资源见 images/audios/videos 或 raw。
`raw`	object	是	网关合并后的扩展载荷（默认 {}）。常含上游原始字段、用量、异步任务标识（如 job_id）等，结构因模型而异。
`images`	array 或 null	否	结构化图片列表；元素多为含 url 的对象，供预览/下载。
`audios`	array 或 null	否	结构化音频列表；元素一般含可播放 url。
`videos`	array 或 null	否	视频任务占位或结果列表；异步场景常与 `raw.video_task` 等配合，用于取 job_id 轮询 `/v1/video-task/{job_id}`。

GET /v1/auth/status — 响应字段

字段名	类型	必填	说明
`ok`	bool	是	请求是否被服务端正常处理（业务上是否已登录见 logged_in）。
`logged_in`	bool	是	是否已通过鉴权（应用密钥或站内 Cookie 等网关认可的登录态）。
`user_id`	int	条件	已登录时返回会员用户 ID。
`balance`	number	条件	已登录时返回账户余额（元，由分转换）。
`message`	string	条件	未登录或异常时的提示文案。

POST /v1/chat/stream — SSE 事件

Content-Type: text/event-stream。每帧为 event: + data:（JSON）。

事件名	data 说明
`ready`	首帧；data 为 JSON（如含本轮元信息等，具体以网关实现为准）。
`delta`	增量；data 为 JSON，至少含 `model_id`、`delta`（文本分片）；可含 `phase`、`images`、`audios`、`videos` 等与上游/模型相关的字段。
`done`	结束帧；data 为 JSON，含 `done: true`、`audios`、`videos` 等。正文通常由客户端将此前 delta 拼接得到（本帧不一定重复全文）。
`error`	异常；data 为 JSON，含 `error` 及可选的调试摘要（视部署而定）。

GET /v1/video-task/{job_id} — 路径与响应（根级 ok + task）

job_id 为路径中的任务编号（整数）。仅返回当前应用身份下的任务；不存在时多为 HTTP 404。

字段名	类型	必填	说明
`ok`	bool	是	响应根级。HTTP 200 且查到任务时为 true，且同层含 `task` 对象；无权限或任务不存在时一般为 HTTP 404（响应体依框架，不一定含本结构）。
`task.id`	int	条件	任务主键。
`task.model_id`	int	条件	任务关联模型 ID。
`task.dashscope_task_id`	string	条件	上游异步任务标识（如有）。
`task.task_status`	string	条件	任务状态字符串，轮询直至终态。
`task.video_url`	string 或 null	否	成功时可下载的视频地址（链接有效期以业务说明为准，如约 24 小时）。
`task.last_error`	string 或 null	否	失败时的错误信息。
`task.usage`	object 或 null	否	用量 JSON（若有）。
`task.created_at`	string	条件	创建时间。
`task.updated_at`	string	条件	最近更新时间。

健康检查：GET https://ai.wapi.cn/pyai/health，无需鉴权。

以下示例中的 你的应用ID、你的应用密钥 请替换为「我的应用」中的值。左侧切换语言；右侧为非流式与流式（SSE）两段示例。代码区右上角可一键复制。

已复制

非流式 · `POST …/v1/chat`

curl -sS -X POST 'https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'X-AI-App-Id: 你的应用ID' \
  -H 'X-AI-App-Secret: 你的应用密钥' \
  -d '{"model_id":18,"messages":[{"role":"user","content":"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"}],"temperature":0.7,"max_tokens":null,"stream":false,"attachments":[],"extra":{"image_urls":["https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png","https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"]}}'

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`-N` 禁用缓冲）

curl -sS -N -X POST 'https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat/stream' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'X-AI-App-Id: 你的应用ID' \
  -H 'X-AI-App-Secret: 你的应用密钥' \
  -d '{"model_id":18,"messages":[{"role":"user","content":"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"}],"temperature":0.7,"max_tokens":null,"stream":false,"attachments":[],"extra":{"image_urls":["https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png","https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"]}}'

非流式 · `POST …/v1/chat`

import json
import urllib.request

url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat"
payload = {
    "model_id": 18,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": null,
    "stream": false,
    "attachments": [],
    "extra": {
        "image_urls": [
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png",
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"
        ]
    }
}

req = urllib.request.Request(
    url,
    data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "X-AI-App-Id": "你的应用ID",
        "X-AI-App-Secret": "你的应用密钥",
    },
    method="POST",
)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as resp:
    print(resp.read().decode("utf-8"))

流式 · `POST …/v1/chat/stream`

import json
import urllib.request

url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat/stream"
payload = {
    "model_id": 18,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": null,
    "stream": false,
    "attachments": [],
    "extra": {
        "image_urls": [
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png",
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"
        ]
    }
}

req = urllib.request.Request(
    url,
    data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "X-AI-App-Id": "你的应用ID",
        "X-AI-App-Secret": "你的应用密钥",
    },
    method="POST",
)
with urllib.request.urlopen(req, timeout=300) as resp:
    for raw in resp:
        line = raw.decode("utf-8", errors="replace").rstrip(chr(10))
        if line:
            print(line)

非流式 · `POST …/v1/chat`

const url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat";
const body = {
    "model_id": 18,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": null,
    "stream": false,
    "attachments": [],
    "extra": {
        "image_urls": [
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png",
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"
        ]
    }
};

fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "X-AI-App-Id": "你的应用ID",
    "X-AI-App-Secret": "你的应用密钥",
  },
  body: JSON.stringify(body),
})
  .then((r) => r.text())
  .then(console.log)
  .catch(console.error);

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`fetch` 读 body 流）

(async () => {
  const url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat/stream";
  const body = {
    "model_id": 18,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": null,
    "stream": false,
    "attachments": [],
    "extra": {
        "image_urls": [
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png",
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"
        ]
    }
};
  const r = await fetch(url, {
    method: "POST",
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "X-AI-App-Id": "你的应用ID",
      "X-AI-App-Secret": "你的应用密钥",
    },
    body: JSON.stringify(body),
  });
  const reader = r.body.getReader();
  const dec = new TextDecoder();
  while (true) {
    const { value, done } = await reader.read();
    if (done) break;
    process.stdout.write(dec.decode(value, { stream: true }));
  }
})().catch(console.error);

非流式 · `POST …/v1/chat`

<?php
$url = 'https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat';
$body = '{"model_id":18,"messages":[{"role":"user","content":"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"}],"temperature":0.7,"max_tokens":null,"stream":false,"attachments":[],"extra":{"image_urls":["https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/1.png","https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/2.png"]}}';
$ch = curl_init($url);
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'X-AI-App-Id: 你的应用ID',
        'X-AI-App-Secret: 你的应用密钥',
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => $body,
    CURLOPT_TIMEOUT => 120,
]);
$out = curl_exec($ch);
curl_close($ch);
echo $out;

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`WRITEFUNCTION` 输出分块）

<?php
$url = 'https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat/stream';
$body = '{"model_id":18,"messages":[{"role":"user","content":"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"}],"temperature":0.7,"max_tokens":null,"stream":false,"attachments":[],"extra":{"image_urls":["https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/1.png","https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/2.png"]}}';
$ch = curl_init($url);
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Content-Type: application/json',
        'X-AI-App-Id: 你的应用ID',
        'X-AI-App-Secret: 你的应用密钥',
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => $body,
    CURLOPT_TIMEOUT => 300,
    CURLOPT_WRITEFUNCTION => function ($c, $d) {
        echo $d;
        return strlen($d);
    },
]);
curl_exec($ch);
curl_close($ch);

非流式 · `POST …/v1/chat`（`java.net.http.HttpClient`）

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.Duration;

public class ApidocChatDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat";
        String body = "{\"model_id\":18,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3\"}],\"temperature\":0.7,\"max_tokens\":null,\"stream\":false,\"attachments\":[],\"extra\":{\"image_urls\":[\"https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/1.png\",\"https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/2.png\"]}}";
        HttpClient client = HttpClient.newBuilder()
                .connectTimeout(Duration.ofSeconds(30))
                .build();
        HttpRequest req = HttpRequest.newBuilder(URI.create(url))
                .timeout(Duration.ofSeconds(120))
                .header("Content-Type", "application/json")
                .header("X-AI-App-Id", "你的应用ID")
                .header("X-AI-App-Secret", "你的应用密钥")
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(body))
                .build();
        HttpResponse<String> resp = client.send(req, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        System.out.println(resp.statusCode());
        System.out.println(resp.body());
    }
}

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（按行读取响应体）

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.Duration;

public class ApidocChatStreamDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String url = "https://ai.wapi.cn/pyai/v1/chat/stream";
        String body = "{\"model_id\":18,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3\"}],\"temperature\":0.7,\"max_tokens\":null,\"stream\":false,\"attachments\":[],\"extra\":{\"image_urls\":[\"https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/1.png\",\"https:\\/\\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\\/example\\/18\\/2.png\"]}}";
        HttpClient client = HttpClient.newBuilder()
                .connectTimeout(Duration.ofSeconds(30))
                .build();
        HttpRequest req = HttpRequest.newBuilder(URI.create(url))
                .timeout(Duration.ofSeconds(300))
                .header("Content-Type", "application/json")
                .header("X-AI-App-Id", "你的应用ID")
                .header("X-AI-App-Secret", "你的应用密钥")
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(body))
                .build();
        HttpResponse<InputStream> resp = client.send(req, HttpResponse.BodyHandlers.ofInputStream());
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(
                new InputStreamReader(resp.body(), StandardCharsets.UTF_8))) {
            String line;
            while ((line = br.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
        }
    }
}

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# GPT-Image-2-All 文生图/编辑 · AI 网关 HTTP 接口

- **模型 ID**：`18`（请求体字段 `model_id`）
- **网关 Base URL**：`https://ai.wapi.cn/pyai`（接口路径在其后拼接，如 `/v1/chat`）

## 鉴权（应用密钥）

HTTP 业务接口须在请求头携带下列参数（鉴权约定见网关公开说明）。Cookie 仅站内网页兼容，**对外 HTTP 对接以应用密钥为准**。

### 请求头

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `X-AI-App-Id` | string | 是 | 会员中心「我的应用」中展示的应用 ID。 |
| `X-AI-App-Secret` | string | 是 | 该应用的密钥 secret_key，与会员中心展示一致；服务端会做安全校验。 |

## POST /v1/chat

- **Content-Type**：`application/json`
- **说明**：非流式，一次返回完整 JSON 响应体（字段与网关公开响应结构一致）。
- **多轮**：每次须在 `messages` 中带齐上下文；网关不会自动补全历史。

### 请求体根字段

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `model_id` | int | 是 | 模型主键；本页文档对应 `model_id=18`。 |
| `messages` | array | 是 | 消息对象数组（见 messages[]）。至少一条；多轮时须在数组内按顺序包含完整历史（user/assistant/system 等）。网关按本次列表调用上游，不自动补全缺省轮次。 |
| `temperature` | number | 否 | 采样温度，默认 0.7；是否生效取决于具体模型。 |
| `max_tokens` | int 或 null | 否 | 生成长度上限（token）；null 表示使用网关/上游默认。 |
| `stream` | bool | 否 | 请求体字段，默认 false。**是否流式由 URL 决定**：流式请 POST `/v1/chat/stream`；`/v1/chat` 为非流式。勿仅靠本字段切换 SSE。 |
| `attachments` | array | 否 | 附件数组，默认 []（见 attachments[]）。网关会把附件整理为上游可识别的上下文（如追加 system 说明 URL 列表）。 |
| `extra` | object | 否 | 任意 JSON 对象，默认 {}。模型专有参数放于此（如数字人 image_url/audio_url/parameters；文生图/视频类 prompt、尺寸等）。服务端可能合并内部保留字段；请勿使用以下划线 `_` 开头的键名作为业务自定义字段。 |

### messages[] 单条消息

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `role` | string | 是 | 角色：如 user、assistant、system 等，与上游 Chat Completions 约定一致。 |
| `content` | string | 是 | 该轮文本内容。多轮时 assistant 一般为上一轮模型输出，由客户端保存后在后续请求的 messages 中写回。 |
| `images` | array 或 null | 否 | 历史消息中的多模态图片结构，会话回放用；元素为对象，字段因上游而异。 |
| `audios` | array 或 null | 否 | 历史消息中的音频结构，会话回放用。 |

### attachments[] 单条附件

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `url` | string | 是 | 附件可访问 URL（须能被上游或网关拉取）。 |
| `filename` | string 或 null | 否 | 原始文件名，便于展示或日志。 |
| `mime` | string 或 null | 否 | MIME 类型，如 image/png。 |
| `extra` | object | 否 | 附件级扩展信息，默认 {}。 |

勿传 `size`/`n`/`quality`；参考图 URL 列表见 `extra.image_urls` 或图片类 `attachments`。

### 本页示例 JSON 涉及字段（model_id=18 · GPT-Image 多图编辑）

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `model_id` | int | 是 | 须为 `18`。 |
| `messages[].content` | string | 是 | 编辑/融合指令；可用「图1」「图2」指代 `image_urls` 顺序。 |
| `extra.image_urls` | string[] | 条件 | 参考图 URL 数组；有图时走上游 `/v1/images/edits`（multipart），顺序与提示词一致。 |

### 响应根字段

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `model_id` | int | 是 | 本次调用的模型 ID。 |
| `content` | string | 是 | 主文本回复；异步类模型常为说明文案，资源见 images/audios/videos 或 raw。 |
| `raw` | object | 是 | 网关合并后的扩展载荷（默认 {}）。常含上游原始字段、用量、异步任务标识（如 job_id）等，结构因模型而异。 |
| `images` | array 或 null | 否 | 结构化图片列表；元素多为含 url 的对象，供预览/下载。 |
| `audios` | array 或 null | 否 | 结构化音频列表；元素一般含可播放 url。 |
| `videos` | array 或 null | 否 | 视频任务占位或结果列表；异步场景常与 `raw.video_task` 等配合，用于取 job_id 轮询 `/v1/video-task/{job_id}`。 |

## POST /v1/chat/stream

请求体与 **`/v1/chat`** 非流式接口相同；流式响应为 **SSE**（`Content-Type: text/event-stream`），事件见下表。

### SSE 事件

| 事件名 | data 说明 |
| --- | --- |
| `ready` | 首帧；data 为 JSON（如含本轮元信息等，具体以网关实现为准）。 |
| `delta` | 增量；data 为 JSON，至少含 `model_id`、`delta`（文本分片）；可含 `phase`、`images`、`audios`、`videos` 等与上游/模型相关的字段。 |
| `done` | 结束帧；data 为 JSON，含 `done: true`、`audios`、`videos` 等。正文通常由客户端将此前 delta 拼接得到（本帧不一定重复全文）。 |
| `error` | 异常；data 为 JSON，含 `error` 及可选的调试摘要（视部署而定）。 |

## GET /v1/auth/status

校验当前鉴权；成功时返回 `user_id` 与 `balance`（元），字段见下表。

### 响应字段

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `ok` | bool | 是 | 请求是否被服务端正常处理（业务上是否已登录见 logged_in）。 |
| `logged_in` | bool | 是 | 是否已通过鉴权（应用密钥或站内 Cookie 等网关认可的登录态）。 |
| `user_id` | int | 条件 | 已登录时返回会员用户 ID。 |
| `balance` | number | 条件 | 已登录时返回账户余额（元，由分转换）。 |
| `message` | string | 条件 | 未登录或异常时的提示文案。 |

## GET /v1/video-task/{job_id}

查询当前身份下的异步视频任务（路径参数 `job_id` 为整数主键，通常来自上一轮响应中的视频任务占位信息）。**成功**为 HTTP 200 + JSON；**不存在或无权限**一般为 **HTTP 404**。

### 响应 JSON（根级 ok + task）

| 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| `ok` | bool | 是 | 响应根级。HTTP 200 且查到任务时为 true，且同层含 `task` 对象；无权限或任务不存在时一般为 HTTP 404（响应体依框架，不一定含本结构）。 |
| `task.id` | int | 条件 | 任务主键。 |
| `task.model_id` | int | 条件 | 任务关联模型 ID。 |
| `task.dashscope_task_id` | string | 条件 | 上游异步任务标识（如有）。 |
| `task.task_status` | string | 条件 | 任务状态字符串，轮询直至终态。 |
| `task.video_url` | string 或 null | 否 | 成功时可下载的视频地址（链接有效期以业务说明为准，如约 24 小时）。 |
| `task.last_error` | string 或 null | 否 | 失败时的错误信息。 |
| `task.usage` | object 或 null | 否 | 用量 JSON（若有）。 |
| `task.created_at` | string | 条件 | 创建时间。 |
| `task.updated_at` | string | 条件 | 最近更新时间。 |

## GET /health

健康检查，**无需鉴权**。返回 JSON：`ok`、`models`（支持的 `model_id` 列表）、`revision`、`boot_at` 及各模型版本信息等。

## 双参考图参数示例说明

**场景**：让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3。

- **图1（入参，人物/场景）**：`https://ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/example/18/1.png`
- **图2（入参，帽子单品）**：`https://ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/example/18/2.png`
- **图3（效果示意，非请求入参）**：`https://ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/example/18/3.png` — 与下方 JSON 示例中 `messages[0].content` 描述一致时，模型输出应接近此类合成效果。

请求体中请将图1、图2 置于 `extra.image_urls`（顺序与提示词「图1 / 图2」对应）；**勿传** `size`、`n`、`quality` 等字段（上游会校验失败或产生额外计费）。

## 请求示例（占位符）

- `X-AI-App-Id`: `你的应用ID`
- `X-AI-App-Secret`: `你的应用密钥`

### 请求 JSON 示例（与页面「调用示例」一致）

```json
{
    "model_id": 18,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "让图片1美女戴上图片2中的帽子，最终生成图片3"
        }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": null,
    "stream": false,
    "attachments": [],
    "extra": {
        "image_urls": [
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/1.png",
            "https:\/\/ai-temp-wama.oss-cn-beijing.aliyuncs.com\/example\/18\/2.png"
        ]
    }
}
```

GPT-Image-2-All 文生图/编辑

请求头（鉴权）

POST /v1/chat、POST /v1/chat/stream — JSON 请求体根字段

messages[] — 单条消息

attachments[] — 单条附件

本页示例 JSON 涉及字段（model_id=18 · GPT-Image 多图编辑）

POST /v1/chat — 响应 JSON

GET /v1/auth/status — 响应字段

POST /v1/chat/stream — SSE 事件

GET /v1/video-task/{job_id} — 路径与响应（根级 ok + task）

非流式 · `POST …/v1/chat`

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`-N` 禁用缓冲）

非流式 · `POST …/v1/chat`

流式 · `POST …/v1/chat/stream`

非流式 · `POST …/v1/chat`

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`fetch` 读 body 流）

非流式 · `POST …/v1/chat`

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（`WRITEFUNCTION` 输出分块）

非流式 · `POST …/v1/chat`（`java.net.http.HttpClient`）

流式 · `POST …/v1/chat/stream`（按行读取响应体）

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POST /v1/chat — 响应 JSON

GET /v1/auth/status — 响应字段

POST /v1/chat/stream — SSE 事件

GET /v1/video-task/{job_id} — 路径与响应（根级 ok + task）

非流式 · POST …/v1/chat

流式 · POST …/v1/chat/stream（-N 禁用缓冲）

非流式 · POST …/v1/chat

流式 · POST …/v1/chat/stream

非流式 · POST …/v1/chat

流式 · POST …/v1/chat/stream（fetch 读 body 流）

非流式 · POST …/v1/chat

流式 · POST …/v1/chat/stream（WRITEFUNCTION 输出分块）

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