Flow2API

一个功能完整的 OpenAI 兼容 API 服务，为 Flow 提供统一的接口

❤️赞助商

感谢 APIMart 赞助了本项目！APIMart 是专注 AI 图片/视频生成的低价 API 平台，GPT-Image-2 低至 \$0.006/张，1 美元可出图 160+ 张。图片、视频一套异步 API 通吃，提交任务拿 ID、回调取结果，跑批万张不超时、换模型不改代码。按量付费、无月费，通过此注册链接注册即可开用。

Thanks to APIMart for sponsoring this project! APIMart is a low-cost API platform for AI image & video generation — GPT-Image-2 from \$0.006/image, 160+ images per dollar. One async API covers both image and video: submit a task, get an ID, fetch results via polling or callback. Batch tens of thousands of images without timeouts, switch models without changing code. Pay-as-you-go with no monthly fee — sign up here to get started.

感谢 useapi.net 赞助了本项目！一个订阅，全部 API：useapi.net 为你自己的 Google 账号提供托管 API：Google Flow（Veo 3.1、带原生音频的 Omni 1.1 Flash、Nano Banana Pro）、Google Flow Music（Lyria 3.5 整首歌曲生成，含翻唱、续写、分轨）和 Gemini Notebook（NotebookLM）。生成消耗你 Google AI 订阅里的额度，已适配 flow.google.com，reCAPTCHA 服务端处理，无需自己部署。同一订阅还包含 Dreamina、可灵 Kling、PixVerse、海螺 MiniMax、Mureka、Runway 等 API，每月固定 $15。中文教程 · 订阅

Thanks to useapi.net for sponsoring this project! One subscription, every API: useapi.net runs hosted APIs on your own Google account: Google Flow (Veo 3.1, audio-native Omni 1.1 Flash, Nano Banana Pro), Google Flow Music (full songs with Lyria 3.5, plus cover, extend and stems) and Gemini Notebook (NotebookLM). Generation uses your own Google AI plan, works with flow.google.com, and reCAPTCHA is handled server-side. The same flat $15/month also covers Dreamina, Kling, PixVerse, MiniMax, Mureka, Runway and more. Docs · Subscribe

✨ 核心特性

🎨 文生图 / 图生图
🎬 文生视频 / 图生视频
🎞️ 首尾帧视频
🔄 AT/ST自动刷新 - AT 过期自动刷新，ST 过期时自动通过浏览器更新（personal 模式）
📊 余额显示 - 实时查询和显示 VideoFX Credits
🚀 负载均衡 - 多 Token 轮询和并发控制
🌐 代理支持 - 支持 HTTP/SOCKS5 代理
📱 Web 管理界面 - 直观的 Token 和配置管理
🎨 图片生成连续对话
🧩 Gemini 官方请求体兼容 - 支持 generateContent / streamGenerateContent、systemInstruction、contents.parts.text/inlineData/fileData
✅ Gemini 官方格式已实测出图 - 已使用真实 Token 验证 /models/{model}:generateContent 可正常返回官方 candidates[].content.parts[].inlineData

🚀 快速开始

前置要求

Docker 和 Docker Compose（推荐）
或 Python 3.8+
由于 Flow 增加了额外的验证码，你可以自行选择使用浏览器打码或第三方打码：
- 注册 YesCaptcha 并获取 API Key，填入系统配置页面的 YesCaptcha API 密钥。
- 注册 CapSolver 并获取 API Key，填入系统配置页面的 CapSolver API 密钥。
- 注册 Captcha.run 并获取 API Key，填入系统配置页面的 Captcha.run API 密钥。
YesCaptcha 支持在管理页切换 type：RecaptchaV3TaskProxyless、RecaptchaV3TaskProxylessM1、RecaptchaV3TaskProxylessM1S7、RecaptchaV3TaskProxylessM1S9；当前默认推荐 M1S9，S7/S9 会强制提交 minScore 0.7/0.9。
默认 docker-compose.yml 建议搭配第三方打码（yescaptcha/captcharun/capmonster/ezcaptcha/capsolver）。如需 Docker 内有头打码（browser/personal），请使用下方 docker-compose.headed.yml。
自动推送新版 Flow 登录态的浏览器扩展：Flow2API-Token-Updater。

方式一：Docker 部署（推荐）

标准模式（不使用代理）

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

说明：Compose 已默认挂载 ./tmp:/app/tmp。如果把缓存超时设为 0，语义是“不自动过期删除”；若希望容器重建后仍保留缓存文件，也需要保留这个 tmp 挂载。

WARP 模式（使用代理）

# 使用 WARP 代理启动
docker-compose -f docker-compose.proxy.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.proxy.yml logs -f

Docker 有头打码模式（browser / personal）

适用于你有虚拟化桌面需求、希望在容器里启用有头浏览器打码的场景。
该模式默认启动 Xvfb + Fluxbox 实现容器内部可视化，并设置 ALLOW_DOCKER_HEADED_CAPTCHA=true。
仅开放应用端口，不提供任何远程桌面连接端口。 personal 内置浏览器现在默认按有头模式启动；如需临时切回无头，可额外设置环境变量 PERSONAL_BROWSER_HEADLESS=true。

# 启动有头模式（首次建议带 --build）
docker compose -f docker-compose.headed.yml up -d --build

# 查看日志
docker compose -f docker-compose.headed.yml logs -f

API 端口：8000
进入管理后台后，将验证码方式设为 browser 或 personal

方式二：本地部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py

首次访问

服务启动后,访问管理后台: **http://localhost:8000**,首次登录后请立即修改密码!

用户名: admin
密码: admin

📈 监控接口

GET /health：公开健康检查，返回服务是否存活、活跃 Token 数、即将过期 Token 数、已过期 Token 数、429 禁用数等摘要
GET /metrics：Prometheus 指标接口
GET /api/tokens：管理接口，返回 at_expires、at_expired、at_expiring_within_1h、ban_reason、consecutive_error_count 等 Token 状态

Prometheus 可直接抓 /metrics。如果部署到 Kubernetes，建议只在集群内抓取，并在 Ingress/Gateway 层单独限制 /metrics 的外部访问。

模型测试页面

访问 http://localhost:8000/test 可打开内置的模型测试页面，支持：

按分类浏览所有可用模型（图片生成、文/图生视频、多图视频、视频放大等）
输入提示词一键测试，流式显示生成进度
图生图 / 图生视频场景支持上传图片
生成完成后直接预览图片或视频

📋 支持的模型

图片生成

当前 /v1/models 与 Gemini /models 公开以下 15 个图片模型。旧图片名称继续兼容，但不再出现在模型列表中。

当前公开名称	分辨率	比例
`gemini-3.1-flash-image-landscape`	默认	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait`	默认	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square`	默认	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three`	默认	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four`	默认	竖屏 3:4
`gemini-3.1-flash-image-landscape-2k`	2K	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait-2k`	2K	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square-2k`	2K	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three-2k`	2K	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four-2k`	2K	竖屏 3:4
`gemini-3.1-flash-image-landscape-4k`	4K	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait-4k`	4K	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square-4k`	4K	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three-4k`	4K	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four-4k`	4K	竖屏 3:4

视频生成

当前 /v1/models 与 Gemini /models 只公开 Flow 现行模型族。旧下划线模型名继续兼容，但不再出现在模型列表中。

当前公开名称	上游模型族	能力
`veo-3.1-lite` / `veo-3.1-fast` / `veo-3.1-quality` / `omni-1.1-flash`	当前默认模型	8 秒横屏文生视频
`veo-3.1-lite-{4,6,8}s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1 - Lite	文生视频
`veo-3.1-fast-{4,6,8}s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1 - Fast	文生视频
`veo-3.1-quality-{4,6,8}s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1 - Quality	文生视频
`omni-1.1-flash-{4,6,8,10}s-{landscape,portrait}`	Omni 1.1 Flash (`abra`)	文生/参考图视频
`veo-3.1-{lite,fast,quality}-i2v-{4,6}s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1	首帧/首尾帧视频
`veo-3.1-{lite,fast}-r2v-8s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1	多参考图视频
`veo-3.1-{lite,fast,quality}-extend-8s-{landscape,portrait}`	Veo 3.1	视频续写

表格中的花括号表示任选其中一个值。例如 veo-3.1-fast-{4,6,8}s-{landscape,portrait} 包含 4/6/8 秒与横屏/竖屏组合。

Omni 1.1 Flash

Omni 1.1 Flash 同时支持文生视频和参考图视频。调用方使用同一组模型名，服务会根据请求中是否包含图片自动选择生成模式：

omni-1.1-flash 是 omni-1.1-flash-8s-landscape 的默认别名。
完整模型名为 omni-1.1-flash-{4,6,8,10}s-{landscape,portrait}，可选择 4、6、8、10 秒以及横屏或竖屏。
仅传入文本时使用文生视频模式；传入 1–3 张 image_url 图片时使用参考图视频模式。
时长和画面方向由模型名指定，无需额外传入同名参数。

参考图视频请求示例：

{
  "model": "omni-1.1-flash-8s-landscape",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "让画面中的人物自然转身并看向镜头" },
        {
          "type": "image_url",
          "image_url": {
            "url": "data:image/jpeg;base64,<参考图base64>"
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "stream": true
}

兼容旧名：文生视频 (T2V - Text to Video)

⚠️ 不支持上传图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_t2v_fast_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_ultra`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_relaxed`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_relaxed`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_landscape`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_landscape_4s`	文生视频 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait_4s`	文生视频 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_landscape_6s`	文生视频 6秒	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait_6s`	文生视频 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape_4s`	文生视频 Fast 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_4s`	文生视频 Fast 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape_6s`	文生视频 Fast 6秒	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_6s`	文生视频 Fast 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_portrait`	文生视频 Lite	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_landscape`	文生视频 Lite	横屏
`veo_3_1_t2v_lite_4s_portrait`	文生视频 Lite 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_4s_landscape`	文生视频 Lite 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_lite_6s_portrait`	文生视频 Lite 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_6s_landscape`	文生视频 Lite 6秒	横屏

兼容旧名：首尾帧模型 (I2V - Image to Video)

📸 支持1-2张图片：1张作为首帧，2张作为首尾帧

💡 自动适配：系统会根据图片数量自动选择对应的 model_key

单帧模式（1张图）：使用首帧生成视频

双帧模式（2张图）：使用首帧+尾帧生成过渡视频

veo_3_1_i2v_lite_* 仅支持 1 张 首帧图片

veo_3_1_interpolation_lite_* 仅支持 2 张 首尾帧图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_fl`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_fl`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_relaxed`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_relaxed`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s`	图生视频 4秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s`	图生视频 4秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s`	图生视频 6秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s`	图生视频 6秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_landscape_4s_fl`	图生视频 Fast 4秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_4s_fl`	图生视频 Fast 4秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_landscape_6s_fl`	图生视频 Fast 6秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_6s_fl`	图生视频 Fast 6秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_portrait`	图生视频 Lite（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_landscape`	图生视频 Lite（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_i2v_lite_4s_portrait`	图生视频 Lite 4秒（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_4s_landscape`	图生视频 Lite 4秒（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_i2v_lite_6s_portrait`	图生视频 Lite 6秒（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_6s_landscape`	图生视频 Lite 6秒（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_portrait`	图生视频 Lite（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_landscape`	图生视频 Lite（首尾帧过渡）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_4s_portrait`	图生视频 Lite 4秒（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_4s_landscape`	图生视频 Lite 4秒（首尾帧过渡）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_6s_portrait`	图生视频 Lite 6秒（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_6s_landscape`	图生视频 Lite 6秒（首尾帧过渡）	横屏

兼容旧名：多图生成 (R2V - Reference Images to Video)

🖼️ 支持多张图片

2026-03-06 更新

已同步上游新版 R2V 视频请求体

textInput 已切换为 structuredPrompt.parts

顶层新增 mediaGenerationContext.batchId

顶层新增 useV2ModelConfig: true

横屏 / 竖屏 R2V 模型共用同一套新版请求体

横屏 R2V 的上游 videoModelKey 已切换为 *_landscape 形式

根据当前上游协议，referenceImages 当前最多传 3 张

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_r2v_fast_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape`	图生视频	横屏
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra`	图生视频	横屏
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_relaxed`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_relaxed`	图生视频	横屏

兼容旧名：视频放大模型 (Upsample)

这些模型不是直接调用上游 upsampler key，而是先用对应的 Veo 3.1 普通模型生成视频，再提交 1080P/4K 放大请求。

模型名称	说明	输出
`veo_3_1_t2v_landscape_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_landscape_4s_4k`	文生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_4s_4k`	文生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_4s_1080p`	文生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_4s_1080p`	文生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_landscape_6s_4k`	文生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_6s_4k`	文生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_6s_1080p`	文生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_6s_1080p`	文生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s_4k`	图生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s_4k`	图生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s_1080p`	图生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s_1080p`	图生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s_4k`	图生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s_4k`	图生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s_1080p`	图生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s_1080p`	图生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_4k`	多图视频放大	4K
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_4k`	多图视频放大	4K
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_1080p`	多图视频放大	1080P
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_1080p`	多图视频放大	1080P

📡 API 使用示例（需要使用流式）

除了下方 OpenAI-compatible 示例，服务也支持 Gemini 官方格式：

POST /v1beta/models/{model}:generateContent

POST /models/{model}:generateContent

POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent

POST /models/{model}:streamGenerateContent

Gemini 官方格式支持以下认证方式：

Authorization: Bearer <api_key>

x-goog-api-key: <api_key>

?key=<api_key>

Gemini 官方图片请求体已兼容：

systemInstruction

contents[].parts[].text

contents[].parts[].inlineData

contents[].parts[].fileData.fileUri

generationConfig.responseModalities

generationConfig.imageConfig.aspectRatio

generationConfig.imageConfig.imageSize

Gemini 官方 generateContent（文生图）

已使用真实 Token 实测通过。如需流式返回，可将路径替换为 :streamGenerateContent?alt=sse。

curl -X POST "http://localhost:8000/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "systemInstruction": {
      "parts": [
        {
          "text": "Return an image only."
        }
      ]
    },
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "一颗放在木桌上的红苹果，棚拍光线，极简背景"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "1:1",
        "imageSize": "1K"
      }
    }
  }'

文生图

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只可爱的猫咪在花园里玩耍"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

图生图

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "将这张图片变成水彩画风格"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<base64_encoded_image>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

文生视频

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo-3.1-fast-8s-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只小猫在草地上追逐蝴蝶"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

首尾帧生成视频

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo-3.1-fast-i2v-4s-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "从第一张图过渡到第二张图"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<首帧base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<尾帧base64>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

多图生成视频

R2V 会由服务端自动组装新版视频请求体，调用方仍然使用 OpenAI 兼容输入即可。服务端会将横屏 R2V 自动映射到最新的 *_landscape 上游模型键。当前最多传 3 张参考图。

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo-3.1-fast-r2v-8s-portrait",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "以三张参考图的人物和场景为基础，生成一段镜头平滑推进的竖屏视频"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图1base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图2base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图3base64>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

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