import requests
import json

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# 步骤1: 配置 API 连接信息
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# 知能API 服务端点地址
url = "https://api.apexrouter.top/v1/responses"

# 知能API 密钥 (请替换为您自己的密钥)
# 获取方式: 登录 知能API 官网 -> 个人中心 -> API 密钥管理
api_key = "sk-***********************************************"

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# 步骤2: 配置请求头
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headers = {
    "Content-Type": "application/json",      # 指定请求体为 JSON 格式
    "Authorization": f"{api_key}",           # token 认证方式
}

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# 步骤3: 配置请求参数
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payload = {
    # 【model】(string, 必填) 您需要调用的模型 ID（Model ID）
    "model": "doubao-seedream-5-0-pro-260628",

    # 【input】(string, 必填) 用于生成图像的提示词，支持中英文
    # 建议不超过 300 个汉字或 600 个英文单词；字数过多信息容易分散，
    # 模型可能因此忽略细节，只关注重点，造成图片缺失部分元素
    "input": "充满活力的特写编辑肖像，模特眼神犀利，头戴雕塑感帽子，色彩拼接丰富，眼部焦点锐利，景深较浅，具有Vogue杂志封面的美学风格，采用中画幅拍摄，工作室灯光效果强烈。",

    # 【size】(string, 可选) 指定生成图像的尺寸信息，默认值 1024x1024
    # 支持以下两种方式，不可混用:
    #   - 指定宽高像素值（宽x高）: 总像素取值范围 [1280x720(921600), 2048x2048(4194304)]，
    #     宽高比取值范围 [1/16, 16]，需同时满足（有效示例: "2048x1024"）
    #   - 指定分辨率档位: 可选值 "1K" / "2K"，并在提示词中用自然语言描述图片宽高比、
    #     图片形状或图片用途，最终由模型判断生成图片的大小
    #     （如 1K 档位: 1:1 对应 1024x1024、16:9 对应 1312x736）
    "size": "1K",

    # 【output_format】(string, 可选) 指定生成图像的文件格式，默认值 jpeg
    # 可选值: "png" / "jpeg"
    "output_format": "png",

    # 【response_format】(string, 可选) 指定生成图像的返回格式，默认值 url
    # 可选值:
    #   - "url": 返回图片下载链接，链接在图片生成后 24 小时内有效，请及时下载图片
    #   - "b64_json": 以 Base64 编码字符串的 JSON 格式返回图像数据
    "response_format": "url",

    # 【watermark】(boolean, 可选) 是否在生成的图片中添加水印，默认值 true
    # 可选值: true(在图片右下角添加"AI生成"字样的水印标识) / false(不添加水印)
    "watermark": False,
}


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# 步骤4: 发送请求并输出结果
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# 发送 POST 请求到 API 服务器
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

# 格式化输出 JSON 响应
# - indent=2: 缩进 2 空格，便于阅读
# - ensure_ascii=False: 正确显示中文字符
print(json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False))

{
  "model": "doubao-seedream-5-0-pro",
  "created": 1783569719,
  "data": [
    {
      "url": "https://ark-acg-cn-beijing.tos-cn-beijing.volces.com/doubao-seedream-5-0-pro/2e0b47...cc7f63690e99d0b5c&X-Tos-SignedHeaders=host",
      "size": "864x1152",
      "output_format": "png"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 3000,
    "input_tokens": 0,
    "input_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 3000,
    "output_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 0
    }
  }
}