OpenAPI 参考
Modelink API · 聊天与批量推理
Modelink 聊天对话与异步批量推理 API,涵盖 OpenAI 兼容 Chat Completions、Anthropic Messages、Vertex/Gemini 原厂协议及批量任务生命周期管理。所有请求均需使用 API Key 进行身份认证;Anthropic Messages 和 Vertex/Gemini 接口优先使用对应原厂请求头,同时兼容 Bearer Token。
版本 1.0.0
bypass OpenAI Images 文生图
使用 OpenAI Images 原厂协议创建图片,请求与响应保持原厂协议格式。支持 openai/gpt-image-2、openai/gpt-image-2.5-flare 和 openai/gpt-image-2.5-sunburst。GPT Image 2.5 支持 xhigh/max 质量档、background(含透明背景)和 output_compression;同步 Bypass 接口会原样透传这些字段。
除下方列出的常用字段外,也可以传递所选模型支持的其他 OpenAI Images 字段。
认证方式
在 Authorization 请求头中传入 API Key 或访问令牌,格式:Bearer {token}。
请求体
请求体属性
- modelstring, 必填
Modelink 模型名称。GPT Image 2 使用
openai/gpt-image-2;GPT Image 2.5 使用openai/gpt-image-2.5-flare或openai/gpt-image-2.5-sunburst。 - promptstring, 必填
图片生成提示词。GPT Image 系列最长 32000 个字符,其他模型以其自身限制为准。
- backgroundstring
输出背景。GPT Image 2.5 可选
auto、transparent或opaque,其他模型以其自身支持范围为准。 - ninteger
生成图片数量。
minimum: 1
- output_formatstring
输出图片格式,例如
png、jpeg或webp;具体支持范围由模型决定。 - output_compressioninteger
输出压缩率,范围 0~100。仅当
output_format为jpeg或webp时可用。minimum: 0; maximum: 100
- qualitystring
输出质量。GPT Image 2 支持
auto、low、medium、high;GPT Image 2.5 额外支持xhigh、max。 - sizestring
输出尺寸,例如
1024x1024、1536x1024、1024x1536或auto;具体支持范围由模型决定。 - streamboolean
是否以 Server-Sent Events 返回图片生成事件。
- partial_imagesinteger
流式生成时返回的局部图片数量。
minimum: 0
请求
curl https://api.qnaigc.com/bypass/openai/v1/images/generations \
--request POST \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_BEARER_AUTH' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "openai/gpt-image-2",
"prompt": "一只橘猫坐在窗边,电影感光影",
"size": "1024x1024",
"quality": "high",
"output_format": "png"
}'响应
上游 OpenAI Images 响应;当 stream 为 true 时返回 SSE 事件流。
响应体属性
- createdinteger
响应创建时间的 Unix 时间戳。
- dataobject[]
- b64_jsonstring
图片的 base64 数据。
- urlstring<uri>
上游返回的图片地址。
- usageobject
上游返回的原生用量字段。
additionalProperties: true
响应
{
"created": 42,
"data": [
{
"b64_json": "string",
"url": "string"
}
],
"usage": {}
}bypass OpenAI Images 图片编辑
使用 OpenAI Images 原厂协议编辑图片。支持 OpenAI SDK 常用的 multipart/form-data,也支持 JSON 请求,请求与响应保持原厂协议格式。支持 openai/gpt-image-2、openai/gpt-image-2.5-flare 和 openai/gpt-image-2.5-sunburst。GPT Image 2.5 支持 xhigh/max 质量档、background(含透明背景)和 output_compression;同步 Bypass 接口会原样透传这些字段。
除下方列出的常用字段外,也可以传递所选模型支持的其他 OpenAI Images 字段。
认证方式
在 Authorization 请求头中传入 API Key 或访问令牌,格式:Bearer {token}。
请求体
请求体属性
- allOf[0]object
OpenAI Images 原厂文生图请求。GPT Image 2.5 支持
xhigh/max质量档、background和output_compression;未列出的上游扩展字段也会透传。additionalProperties: true
- modelstring, 必填
Modelink 模型名称。GPT Image 2 使用
openai/gpt-image-2;GPT Image 2.5 使用openai/gpt-image-2.5-flare或openai/gpt-image-2.5-sunburst。 - promptstring, 必填
图片生成提示词。GPT Image 系列最长 32000 个字符,其他模型以其自身限制为准。
- backgroundstring
输出背景。GPT Image 2.5 可选
auto、transparent或opaque,其他模型以其自身支持范围为准。 - ninteger
生成图片数量。
minimum: 1
- output_formatstring
输出图片格式,例如
png、jpeg或webp;具体支持范围由模型决定。 - output_compressioninteger
输出压缩率,范围 0~100。仅当
output_format为jpeg或webp时可用。minimum: 0; maximum: 100
- qualitystring
输出质量。GPT Image 2 支持
auto、low、medium、high;GPT Image 2.5 额外支持xhigh、max。 - sizestring
输出尺寸,例如
1024x1024、1536x1024、1024x1536或auto;具体支持范围由模型决定。 - streamboolean
是否以 Server-Sent Events 返回图片生成事件。
- partial_imagesinteger
流式生成时返回的局部图片数量。
minimum: 0
- allOf[1]
JSON 图片编辑请求,支持
image、images、mask及所选模型提供的其他字段。GPT Image 2.5 最多支持 16 张参考图片,并支持xhigh/max、透明背景和输出压缩。additionalProperties: true
- image
输入图片,格式由所选上游支持的 OpenAI Images 协议决定。
- images
多图片输入或上游兼容字段。
- mask
可选遮罩图片。
- anyOf[0]可选。
- anyOf[1]可选。
请求
curl https://api.qnaigc.com/bypass/openai/v1/images/edits \
--request POST \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_BEARER_AUTH' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "openai/gpt-image-2",
"prompt": "把背景改成日落海滩",
"image": [
{
"image_url": "https://example.com/source.png"
}
],
"quality": "high"
}'响应
上游 OpenAI Images 响应;当 stream 为 true 时返回 SSE 事件流。
响应体属性
- createdinteger
响应创建时间的 Unix 时间戳。
- dataobject[]
- b64_jsonstring
图片的 base64 数据。
- urlstring<uri>
上游返回的图片地址。
- usageobject
上游返回的原生用量字段。
additionalProperties: true
响应
{
"created": 42,
"data": [
{
"b64_json": "string",
"url": "string"
}
],
"usage": {}
}