https://api.apexrouter.top/v1beta/models/{model}:generateContent

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知能API Gemini AI 流式对话 API 调用示例
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功能说明：
    本脚本演示如何使用 知能API 调用 Gemini 模型进行流式对话生成
    支持实时接收和显示 AI 生成的文本内容

作者：知能API
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import json
import requests

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# 配置参数区域
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model = "gemini-2.5-flash"  # 使用的 AI 模型名称
API_KEY = "sk-*****************************************"  # 你的 API 密钥

# 构建完整的 API 请求 URL
# 格式：基础URL + 模型名称 + 流式生成端点 + API密钥 + SSE格式参数
url = f"https://api.apexrouter.top/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent?key={API_KEY}&alt=sse"

# ==============================================================================
# 请求数据准备
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payload = json.dumps({
    "system_instruction": {  # 系统指令：定义 AI 助手的角色和行为特征
        "parts": [{"text": "你是我的助手，你叫 小巴。"}]
    },
    "contents": [  # 用户输入：包含用户的对话内容
        {"role": "user", "parts": [{"text": "随机生成300个字"}]}
    ]
})

# 设置 HTTP 请求头
headers = {"Content-Type": "application/json"}

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# 发送 API 请求
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# 发送 POST 请求到 API 端点
# stream=True：启用流式响应，可以实时接收数据块，而不是等待全部完成
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload, stream=True)

# 检查响应状态码
if response.status_code != 200:
    print(f"API 请求失败，状态码: {response.status_code}")
    print(f"错误信息: {response.text}")
    exit(1)

response.encoding = 'utf-8'  # 设置编码为 UTF-8，确保中文字符正确显示

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# SSE 流式响应解析函数
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def parse_sse_response(response):
    """
    解析 Server-Sent Events (SSE) 格式的流式响应

    SSE 是一种服务器向客户端推送实时数据的技术，常用于流式 AI 对话场景
    本函数会实时解析并输出 AI 生成的文本内容

    参数说明：
        response (requests.Response): requests 库返回的响应对象，包含流式数据

    返回值：
        str: 完整拼接后的 AI 生成文本

    工作流程：
        1. 逐行读取 SSE 数据流
        2. 识别并提取 JSON 格式的数据
        3. 解析 JSON 并提取文本内容
        4. 实时输出文本片段
        5. 累积并返回完整文本
    """
    full_text = ""  # 用于累积存储完整的 AI 响应文本

    # 逐行迭代读取流式响应数据
    for line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
        # 跳过空行
        if not line or line.strip() == "":
            continue

        # SSE 格式的数据行以 'data: ' 开头
        if line.startswith('data: '):
            # 提取 'data: ' 后面的 JSON 内容（去掉前 6 个字符）
            json_str = line[6:].strip()

            # 跳过空数据或 [DONE] 标记
            if not json_str or json_str == '[DONE]':
                continue

            try:
                # 将 JSON 字符串解析为 Python 字典对象
                data = json.loads(json_str)

                # 验证响应数据结构的完整性
                # 检查是否包含 'candidates' 字段且不为空
                if 'candidates' in data and len(data['candidates']) > 0:
                    candidate = data['candidates'][0]  # 获取第一个候选响应结果

                    # 检查候选结果是否包含内容数据
                    if 'content' in candidate and 'parts' in candidate['content']:
                        # 遍历内容的各个部分（parts）
                        for part in candidate['content']['parts']:
                            # 如果当前部分包含文本内容
                            if 'text' in part:
                                text = part['text']
                                full_text += text  # 累积到完整文本中
                                # 实时输出文本片段
                                # end='': 不自动换行
                                # flush=True: 立即刷新输出缓冲区，确保实时显示
                                print(text, end='', flush=True)

            except json.JSONDecodeError:
                # 如果遇到非法 JSON 格式，跳过当前行继续处理下一行
                continue
            except Exception:
                # 捕获其他异常，确保程序继续运行
                continue

    return full_text  # 返回完整拼接的生成文本


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# 主程序执行
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# 调用解析函数处理 API 响应并获取完整结果
result_text = parse_sse_response(response)

细雨绵绵，笼罩着古老的石桥，青苔在岁月的侵蚀下，愈发显得斑驳。桥下溪水潺潺，带着泥土的清香，缓缓流淌，倒映着岸边摇曳的垂柳。柳枝低垂，轻抚水面，泛起层层涟漪，仿佛在低声细语。

远处山峦叠嶂，云雾缭绕，宛如仙境。山顶偶有几缕阳光穿透云层，洒落在翠绿的林间，点缀出斑斓的光影。鸟儿在枝头欢快地鸣唱，歌声清脆悦耳，为这寂静的山谷增添了几分生机。

一条蜿蜒的小径，穿梭于林荫之间，铺满了落叶。踩上去沙沙作响，仿佛在演奏着一曲秋日的乐章。小径尽头是一座古朴的茅屋，屋顶青瓦，墙壁土坯，炊烟袅袅，弥漫着淡淡的饭菜香。

屋前有一片菜地，绿油油的蔬菜长势喜人，沾着晶莹的露珠。一位老农佝偻着身躯，在地里辛勤劳作，额头布满汗珠，却依旧乐此不疲。他眼神中透着满足，仿佛从这片土地中找到了生命的真谛。

日暮时分，夕阳西下，将天边染成了绚烂的橘红色。晚霞映照着远山，为这片宁静的田园披上了一层神秘而温柔的面纱。一切都显得那么和谐，那么美好，让人心生向往，流连忘返。