本文介绍 flux-kontext-pro 模型调用 API 的输入输出参数,供您使用接口时查阅字段含义。
以下仅展示部分常用字段说明,flux-kontext-pro API 详细字段请参考 flux-kontext-pro 官网文档。
1. 请求地址
POST https://api.modelverse.cn/v1/flux-kontext-pro
2. 认证方式
采用 API Key 认证,与官方规范不同,本接口不使用 x\-key,统一使用 Authorization 请求头。
认证格式:Authorization: Bearer \{MODELVERSE\_API\_KEY\}
3. 请求参数
3.1 请求体参数
| 字段名 | 类型 | 是否必须 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | 是 | 无 | 生成图片的提示词 |
| input_image | string | 否 | 无 | 输入图片的 Base64 编码 |
| input_image_2 | string | 否 | 无 | 输入图片的 Base64 编码 |
| input_image_3 | string | 否 | 无 | 输入图片的 Base64 编码 |
| input_image_4 | string | 否 | 无 | 输入图片的 Base64 编码 |
| seed | int | 否 | 无 | 随机种子,可选填,用于保证生成结果的可重复性 |
| aspect_ratio | string | 否 | 无 | 图像的宽高比,取值范围介于 21:9 到 9:21 之间 |
| output_format | jpeg/png | 否 | png | 输出图片格式,可选值为 png、jpg |
| webhook_url | string | 否 | 无 | Webhook 地址,用于接收图片生成结果的回调通知 |
| webhook_secret | string | 否 | 无 | Webhook 密钥,用于验证回调请求的合法性,防止伪造请求 |
| prompt_upsampling | bool | 否 | false | 是否对提示词进行上采样;若激活,将自动优化提示词,以实现更具创意的图片生成效果 |
| safety_tolerance | string | 否 | 无 | 输入和输出内容的安全校验容忍水平,可选值为 1-6;0 表示最严格,6 表示最不严格 |
4. 响应参数
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| createed | int | 接口请求的创建时间(时间戳) |
| data | [object] | 生成的图片数据集合,为数组格式 |
| data.[].b64_json | string | 单张生成图片的 Base64 编码字符串 |
5. 调用示例
5.1 curl 示例
curl -X POST "https://api.modelverse.cn/v1/flux-kontext-pro" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $MODELVERSE_API_KEY" \
-d '{
"prompt" : "A photograph of a red fox in an autumn forest"
}' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > flux-pro-1.1.png
5.2 Python 示例
import requests
import os
url = "https://api.modelverse.cn/v1/flux-kontext-pro"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {os.getenv('MODELVERSE_API_KEY')}"
}
payload = {
"prompt": "A photograph of a red fox in an autumn forest"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
result = response.json()
print(result)
(注:文档部分内容可能由 AI 生成)