通过 OpenAI 兼容格式调用阿里百炼 Qwen / Wan 系列图像模型生成图像

通过标准的 OpenAI Images Generations 端点调用阿里百炼（DashScope）的 Qwen 图像系列与 Wan 系列模型。amux-api 在网关层会根据 model 自动路由到 Ali 适配器，并在内部把请求转换为百炼原生 DashScope 格式。

项目	值
请求方法	`POST`
请求路径	`/v1/images/generations`
完整 URL	`https://api.amux.ai/v1/images/generations`
认证方式	`Authorization: Bearer <API_TOKEN>`
请求格式	`application/json`
响应格式	`application/json`

本接口与 OpenAI 格式 / 生成图像共用同一端点，仅 model 字段不同。请求体的标准字段（prompt / n / size / response_format 等）请参考该文档；本页聚焦 Qwen 专属的扩展行为与参数。

支持的模型

amux-api 内置以下百炼图像模型：

模型	类型	模式
`qwen-image`	Qwen 文生图	同步
`z-image`	Z 系列文生图	同步
`wan2.6`	万相 V2.6	同步
`wan2.7`	万相 V2.7	同步
`wan2.2-t2v-plus` 等	万相早期版本	异步（含轮询）
`wanx-*`	万相 X 系列	异步

完整可用模型与计费请见 https://api.amux.ai/pricing。

同步 vs 异步：amux-api 在网关层屏蔽了百炼同步 / 异步任务的差异。

同步模型（qwen-image / z-image / wan2.6 / wan2.7）：调用方等单次 HTTP 响应即可拿到生图结果
异步模型（旧 wan / wanx 系列）：amux-api 自动向 DashScope 发起异步任务并轮询状态，最终把结果以 OpenAI 格式同步返回给调用方

请求体参数

标准 OpenAI 字段

完全沿用 OpenAI Images Generations 标准字段：

Prop

Type

Qwen / Wan 专属参数

amux-api 提供两种方式访问百炼专属参数：

方式 1：扁平字段（部分参数）

watermark 等已建模字段直接放在请求体顶层：

{
  "model": "qwen-image",
  "prompt": "...",
  "watermark": true
}

方式 2：嵌套 parameters 字段（推荐，访问完整 DashScope 参数集）

通过顶层 parameters 对象传入百炼 DashScope 原生 parameters 字段，amux-api 会原样合并到上游请求中：

Prop

Type

方式 3：嵌套 input 字段（高级）

调用方也可显式传入 input 对象，覆盖 amux-api 默认从 prompt 自动构建的 input.messages / input.prompt 结构：

Prop

Type

transform 透明性：当调用方仅使用 OpenAI 标准字段时，amux-api 会按以下规则自动构造百炼请求：

同步模型：input.messages = [{ role: "user", content: [{ text: prompt }] }]
异步模型：input.prompt = prompt
parameters.size = request.size 中的 x 替换为 *（如 1024*1024）
parameters.n = request.n（默认 1）
parameters.watermark = request.watermark

如果显式提供了 parameters 或 input，则以传入值为准。

请求示例

基础用法（OpenAI 标准格式）

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen-image",
    "prompt": "一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，水彩风格",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.amux.ai/v1",
    api_key=os.environ["AMUX_API_KEY"],
)

response = client.images.generate(
    model="qwen-image",
    prompt="一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，水彩风格",
    n=1,
    size="1024x1024",
)

print(response.data[0].url)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.amux.ai/v1',
  apiKey: process.env.AMUX_API_KEY,
});

const response = await client.images.generate({
  model: 'qwen-image',
  prompt: '一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，水彩风格',
  n: 1,
  size: '1024x1024',
});

console.log(response.data![0].url);

进阶用法（透传 DashScope `parameters`）

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "z-image",
    "prompt": "一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，水彩风格",
    "parameters": {
      "size": "1024*1024",
      "n": 1,
      "prompt_extend": true,
      "seed": 42,
      "watermark": false
    }
  }'

使用反向提示词

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen-image",
    "prompt": "一只可爱的海獭幼崽",
    "input": {
      "prompt": "一只可爱的海獭幼崽",
      "negative_prompt": "低质量, 模糊, 卡通风格"
    },
    "parameters": {
      "size": "1024*1024"
    }
  }'

响应示例

amux-api 始终以 OpenAI 标准 ImageResponse 格式返回，与 OpenAI 生成图像一致：

{
  "created": 1730000000,
  "data": [
    {
      "url": "https://dashscope-result-xxx.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/.../result.png",
      "revised_prompt": "..."
    }
  ]
}

response_format=b64_json 时返回 b64_json 字段；url 字段由百炼 OSS 临时签发，使用前请尽快下载或转为 Base64 长期保存。

错误响应

错误结构与 OpenAI 生成图像一致：

{
  "error": {
    "message": "...",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_value"
  }
}

常见错误：

错误	原因
`convert image request to async ali image request failed: invalid parameters field`	`parameters` 字段 JSON 格式不合法
`invalid input field`	`input` 字段 JSON 格式不合法
`unsupported image relay mode`	模型在 amux 中标识为非图像生成模型
异步任务超时	异步模型轮询超过最大次数（amux 内部上限），多由上游模型负载引起

HTTP 状态码沿用 OpenAI 体系。

生成图像

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