OpenAPI 参考
Modelink API · 图像
Modelink 图像生成 API,提供基于 OpenAI 格式的同步生成与基于 Fal 格式的异步任务能力。Fal 格式接口使用 Authorization: Key {api_key};其他接口使用 Bearer 鉴权。
版本 1.0.0
对话接口 - 支持文生图、图生图和纯对话
POST
/v1/chat/completions
通过 OpenAI Chat Completions 格式同步调用 Gemini 生图模型。接口支持文生图、图生图和纯对话。
调用模式:普通响应和 stream: true 的流式响应都在当前请求连接内返回结果,区别于 Fal queue 提交任务后再查询结果的异步模式。
接口特点:
- 支持流式输出:可以实时接收生成进度
- 展示思考过程:返回模型的推理过程(reasoning_content)
- 更灵活的交互:可以只聊天不生图,也可以生成图像
- 多模态支持:在对话中自然地混合文本和图像输入
不同模型支持的分辨率和画幅比例可能不同,请按所选模型的能力使用 image_config。
认证方式
BearerAuthBEARER
在 Authorization 请求头中传入 API Key 或访问令牌,格式:Bearer {token}。
Bearer 格式:JWT
请求体
请求体属性
- modelstring, 必填
需要调用的 Gemini 生图模型名称,具体可用模型以模型列表为准。
userassistant
- oneOf[0]string
纯文本内容
text
- textstring, 必填
文本内容
image_url
- urlstring, 必填
图片 URL 或 Base64 data URI
- streamboolean
是否启用流式输出
- true:流式返回,可实时接收生成进度
- false:等待生成完成后返回完整结果
default: false
1:11:41:82:33:23:44:14:34:55:48:19:1616:921:9
5121K2K4K
- temperaturenumber<float>
生成温度,取值范围:0.0-2.0
minimum: 0; maximum: 2
- top_pnumber<float>
核采样参数,取值范围:0.0-1.0
minimum: 0; maximum: 1
- top_kinteger
Top-K 采样参数,最小值:1
minimum: 1
请求
POST/v1/chat/completions
curl https://api.qnaigc.com/v1/chat/completions \
--request POST \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_BEARER_AUTH' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "gemini-3.0-pro-image-preview",
"stream": false,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "画一张电影质感的海岸公路照片"
}
],
"image_config": {
"aspect_ratio": "16:9",
"image_size": "2K"
}
}'响应
object
请求成功
响应体属性
- idstring, 必填
对话完成 ID
chat.completion
- createdinteger<int64>, 必填
响应创建时间戳(Unix 时间戳,秒)
- modelstring, 必填
使用的模型名称
- indexinteger
结果索引
assistant
- contentstring
文本内容(如果只是聊天)
- reasoning_contentstring
模型的思考过程和推理内容
image_url
- urlstring
Base64 data URI 格式的图像数据
- indexinteger
图像索引,从 0 开始
- finish_reasonstring
完成原因,通常为 stop
- prompt_tokensinteger
输入 token 数
- completion_tokensinteger
输出 token 数
- total_tokensinteger
总 token 数
- text_tokensinteger
文本 token 数
- reasoning_tokensinteger
推理 token 数
- image_tokensinteger
图像 token 数
响应
{
"id": "chatcmpl-2f8236e9f2b34bd391289576d0e23e72",
"object": "chat.completion",
"created": 1764574464,
"model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "",
"reasoning_content": "**Analyzing the Icon Redesign**\n\nI'm focused on the icon's elements...",
"images": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABYAAAAMACAIAAAASU1SbA.........."
},
"index": 0
}
]
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 19,
"completion_tokens": 1322,
"total_tokens": 1341,
"prompt_tokens_details": {
"text_tokens": 19
},
"completion_tokens_details": {
"reasoning_tokens": 202,
"image_tokens": 1120
}
}
}