Postman/cURL 接入教程

快速测试API调试更新时间：2025-11-27

产品简介

本教程指导您使用 Postman 和 cURL 调用海鲸AI的图像和视频生成 API，帮助您快速测试和调试接口。

工具介绍

工具	类型	特点	适用人群
Postman	图形化工具	• 界面直观 • 操作简单 • 功能丰富	初学者、接口测试人员
cURL	命令行工具	• 轻量级 • 脚本友好 • 跨平台	开发者、运维人员

工具选择建议

🎯 新手推荐 → Postman（可视化操作）
🎯 开发者推荐 → cURL（脚本集成）
🎯 快速测试 → 两者均可
🎯 生产环境 → 使用官方 SDK 或自行实现 HTTP 调用

本教程内容

本文以 "文生图" 为例，演示从创建任务到获取结果的完整流程：

1. 创建生成任务（POST请求）
   ↓
2. 获取 task_id
   ↓
3. 轮询查询结果（GET请求）
   ↓
4. 获取图像/视频 URL
   ↓
5. 下载保存结果

重要说明

Postman 和 cURL 仅适用于快速测试和调试
生产环境建议使用 官方 SDK 或自行实现 HTTP 调用
图像/视频生成采用 异步调用机制，需要两步完成

异步调用机制

由于图像/视频生成任务耗时较长（十几秒到数分钟不等），海鲸AI 的 HTTP API 采用了异步调用机制。

调用流程

流程图

mermaid

sequenceDiagram
    participant Client as 客户端
    participant API as 海鲸AI API
    participant Engine as 生成引擎

    Client->>API: 1. POST 创建任务
    API->>Engine: 提交生成任务
    API-->>Client: 2. 返回 task_id

    loop 轮询查询
        Client->>API: 3. GET 查询结果
        API->>Engine: 检查任务状态
        alt 任务完成
            Engine-->>API: 返回结果 URL
            API-->>Client: 4. 返回图像/视频 URL
        else 任务进行中
            API-->>Client: 返回 RUNNING 状态
        end
    end

    Client->>Client: 5. 下载并保存结果

两步调用

步骤 1：创建任务

请求方式：POST

作用：提交生成任务，立即返回 task_id

响应示例：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "PENDING"
  },
  "request_id": "req-001"
}

步骤 2：查询结果

请求方式：GET

作用：使用 task_id 轮询查询，直到任务完成

响应示例（进行中）：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "RUNNING",
    "task_metrics": {
      "TOTAL": 1,
      "SUCCEEDED": 0,
      "FAILED": 0
    }
  }
}

响应示例（完成）：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "SUCCEEDED",
    "results": [
      {
        "url": "https://example.com/image.jpg"
      }
    ]
  }
}

任务状态说明

状态	说明	处理方式
`PENDING`	任务排队中	继续轮询
`RUNNING`	任务执行中	继续轮询
`SUCCEEDED`	任务成功	获取结果 URL
`FAILED`	任务失败	查看错误信息
`UNKNOWN`	状态未知	重新查询或联系支持

轮询建议

⏰ 首次查询：等待 3-5 秒后开始
⏰ 查询间隔：建议 2-3 秒一次
⏰ 超时时间：
- 文生图：30-60 秒
- 文生视频：5-10 分钟
⏰ task_id 有效期：24 小时
⏰ 结果 URL 有效期：24 小时（及时下载）

前置准备

1. 获取 API Key

访问海鲸AI控制台
注册并登录账户
在 API 管理页面生成 API Key
确保账户余额充足

新用户福利

🎁 新注册用户可获得免费额度
💰 可用于所有模型推理服务

2. 安装工具

Postman（推荐新手）

访问 Postman 官网
下载对应系统的安装包
安装并启动 Postman

平台	下载链接	说明
Windows	下载	支持 Windows 10+
macOS	下载	支持 macOS 10.12+
Linux	下载	支持主流发行版

cURL（开发者工具）

大多数系统已预装 cURL，检查方法：

macOS/LinuxWindows

bash

curl --version

cmd

curl --version

如果未安装：

macOS (Homebrew)Ubuntu/DebianWindows

bash

brew install curl

bash

sudo apt-get install curl

powershell

# Windows 10+ 已内置 curl
# 或下载 Git for Windows（包含 curl）

3. 配置 API Key 环境变量（cURL 用户）

为了方便使用，建议将 API Key 配置为环境变量：

macOS/LinuxWindows PowerShellWindows CMD

bash

# 临时设置（当前终端有效）
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 永久设置（添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）
echo 'export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

powershell

# 临时设置（当前会话有效）
$env:DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 永久设置（用户环境变量）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY", "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx", "User")

cmd

# 临时设置
set DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

# 永久设置
setx DASHSCOPE_API_KEY "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

验证配置：

macOS/LinuxWindows PowerShellWindows CMD

bash

echo $DASHSCOPE_API_KEY

powershell

$env:DASHSCOPE_API_KEY

cmd

echo %DASHSCOPE_API_KEY%

方式一：使用 Postman

Postman 是一款功能强大的 API 测试工具，界面直观，适合快速测试。

步骤 1：创建生成任务

1.1 配置请求基本信息

打开 Postman
单击 "New" → "HTTP Request"
配置以下信息：

配置项	值	说明
请求方法	`POST`	创建任务使用 POST
请求 URL	`https://api.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis`	替换为实际 API 地址

地域说明

中国大陆版：https://api.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis
国际版：https://api-intl.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis

请根据您的 API Key 地域选择对应的 URL。

1.2 配置请求头（Headers）

切换到 Headers 标签页，添加以下请求头：

Key	Value	说明
`X-DashScope-Async`	`enable`	启用异步模式
`Authorization`	`Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx`	填入您的 API Key
`Content-Type`	`application/json`	JSON 格式

安全提示

🔒 Authorization 的值格式为：Bearer + 空格 + API Key
🔒 不要遗漏 Bearer 前缀
🔒 不要将 API Key 分享给他人

1.3 配置请求体（Body）

切换到 Body 标签页：

选择 raw
选择 JSON 格式
输入以下内容：

json

{
  "model": "wanx2.1-t2i-turbo",
  "input": {
    "prompt": "一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"
  },
  "parameters": {
    "size": "1024*1024",
    "n": 1
  }
}

单击右侧的 Beautify 按钮格式化 JSON

参数说明

model（必需）

模型名称
文生图：wanx2.1-t2i-turbo、wanx2.1-t2i-plus
文生视频：wanx2.1-t2v-turbo

input.prompt（必需）

生成描述
建议：详细、具体的描述，中英文均可
长度：建议 10-500 字符

parameters.size

图像尺寸
可选值：1024*1024、720*1280、1280*720

parameters.n

生成数量
范围：1-4
注意：数量越多，消耗Token越多

1.4 发送请求并获取 task_id

单击 Send 按钮
查看响应结果（Response）

成功响应示例：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "PENDING"
  },
  "request_id": "req-001",
  "code": "200",
  "message": "success"
}

记录 task_id：abc123-def456-ghi789

重要提醒

✅ 立即保存 task_id，用于后续查询
⏰ task_id 有效期 24 小时
❌ 超时后将无法查询结果

步骤 2：查询生成结果

2.1 配置查询请求

创建新的 HTTP Request
配置以下信息：

配置项	值	说明
请求方法	`GET`	查询结果使用 GET
请求 URL	`https://api.your-domain.com/api/v1/tasks/{task_id}`	替换 `{task_id}` 为实际的任务ID

URL 示例：

https://api.your-domain.com/api/v1/tasks/abc123-def456-ghi789

2.2 配置请求头

切换到 Headers 标签页，添加：

Key	Value
`Authorization`	`Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx`

2.3 发送请求并获取结果

单击 Send 按钮
查看响应结果

任务进行中：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "RUNNING",
    "task_metrics": {
      "TOTAL": 1,
      "SUCCEEDED": 0,
      "FAILED": 0
    }
  }
}

任务完成：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "SUCCEEDED",
    "results": [
      {
        "url": "https://example.com/generated-image.jpg",
        "code": "200"
      }
    ],
    "task_metrics": {
      "TOTAL": 1,
      "SUCCEEDED": 1,
      "FAILED": 0
    },
    "usage": {
      "image_count": 1
    }
  },
  "request_id": "req-002"
}

获取图像 URL：https://example.com/generated-image.jpg

2.4 下载图像

复制 url 字段的值
在浏览器中打开 URL
右键保存图像

重要提醒

⏰ 图像 URL 有效期 24 小时
❌ 过期后将无法访问
✅ 请及时下载并保存到本地

Postman 高级技巧

1. 保存为 Collection

将请求保存为 Collection，方便重复使用：

单击 Save 按钮
创建新的 Collection（如"海鲸AI图像生成"）
将两个请求都保存到 Collection

2. 使用环境变量

避免每次手动修改 API Key：

单击右上角的 Environments
创建新环境（如"海鲸AI开发环境"）
添加变量：
- api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
- base_url: https://api.your-domain.com
在请求中使用：、

3. 自动化测试

在 Tests 标签页添加脚本：

javascript

// 自动提取 task_id
if (pm.response.code === 200) {
  const response = pm.response.json()
  const taskId = response.output.task_id
  pm.environment.set('task_id', taskId)
  console.log('Task ID:', taskId)
}

这样可以自动将 task_id 保存到环境变量，在第二步直接使用。

方式二：使用 cURL

cURL 是命令行HTTP工具，适合开发者和脚本自动化。

步骤 1：创建生成任务

打开终端（Terminal、PowerShell、CMD 等），执行以下命令：

中国大陆版国际版

bash

curl -X POST https://api.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis \
    -H 'X-DashScope-Async: enable' \
    -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
    "model": "wanx2.1-t2i-turbo",
    "input": {
        "prompt": "一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"
    },
    "parameters": {
        "size": "1024*1024",
        "n": 1
    }
}'

bash

curl -X POST https://api-intl.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis \
    -H 'X-DashScope-Async: enable' \
    -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{
    "model": "wanx2.1-t2i-turbo",
    "input": {
        "prompt": "一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"
    },
    "parameters": {
        "size": "1024*1024",
        "n": 1
    }
}'

成功响应示例：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "PENDING"
  },
  "request_id": "req-001"
}

记录 task_id：abc123-def456-ghi789

Windows 用户注意

Windows CMD 不支持单引号，需要修改为双引号，并转义内部双引号：

cmd

curl -X POST https://api.your-domain.com/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis ^
    -H "X-DashScope-Async: enable" ^
    -H "Authorization: Bearer %DASHSCOPE_API_KEY%" ^
    -H "Content-Type: application/json" ^
    -d "{\"model\":\"wanx2.1-t2i-turbo\",\"input\":{\"prompt\":\"一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵\"},\"parameters\":{\"size\":\"1024*1024\",\"n\":1}}"

或使用 PowerShell（推荐）。

步骤 2：查询生成结果

将以下命令中的 {task_id} 替换为步骤 1 中获取的任务 ID：

中国大陆版国际版

bash

curl -X GET https://api.your-domain.com/api/v1/tasks/abc123-def456-ghi789 \
    -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"

bash

curl -X GET https://api-intl.your-domain.com/api/v1/tasks/abc123-def456-ghi789 \
    -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"

任务进行中：

json

{
  "output": {
    "task_status": "RUNNING"
  }
}

任务完成：

json

{
  "output": {
    "task_id": "abc123-def456-ghi789",
    "task_status": "SUCCEEDED",
    "results": [
      {
        "url": "https://example.com/generated-image.jpg"
      }
    ]
  }
}

轮询查询

由于生成时间较长，建议：

等待 3-5 秒后首次查询
如果返回 RUNNING，等待 2-3 秒后再次查询
重复查询直到状态变为 SUCCEEDED 或 FAILED

cURL 自动化脚本

Bash 脚本示例

创建 generate_image.sh：

bash

#!/bin/bash

# 配置
API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
BASE_URL="https://api.your-domain.com"
PROMPT="一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"

# 步骤 1：创建任务
echo "正在创建生成任务..."
RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis" \
    -H 'X-DashScope-Async: enable' \
    -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d "{
    \"model\": \"wanx2.1-t2i-turbo\",
    \"input\": {
        \"prompt\": \"${PROMPT}\"
    },
    \"parameters\": {
        \"size\": \"1024*1024\",
        \"n\": 1
    }
}")

# 提取 task_id
TASK_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.output.task_id')
echo "任务已创建，task_id: ${TASK_ID}"

# 步骤 2：轮询查询结果
echo "正在等待生成完成..."
while true; do
    sleep 3

    RESULT=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/api/v1/tasks/${TASK_ID}" \
        -H "Authorization: Bearer ${API_KEY}")

    STATUS=$(echo $RESULT | jq -r '.output.task_status')
    echo "当前状态: ${STATUS}"

    if [ "$STATUS" = "SUCCEEDED" ]; then
        IMAGE_URL=$(echo $RESULT | jq -r '.output.results[0].url')
        echo "生成成功！"
        echo "图像 URL: ${IMAGE_URL}"

        # 下载图像
        curl -o generated_image.jpg "$IMAGE_URL"
        echo "图像已保存为 generated_image.jpg"
        break
    elif [ "$STATUS" = "FAILED" ]; then
        echo "生成失败！"
        echo $RESULT | jq
        break
    fi
done

使用方法：

bash

chmod +x generate_image.sh
./generate_image.sh

Python 脚本示例

创建 generate_image.py：

python

import requests
import time
import json

# 配置
API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
BASE_URL = "https://api.your-domain.com"
PROMPT = "一间有着精致窗户的花店，漂亮的木质门，摆放着花朵"

# 步骤 1：创建任务
print("正在创建生成任务...")
response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis",
    headers={
        "X-DashScope-Async": "enable",
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "wanx2.1-t2i-turbo",
        "input": {
            "prompt": PROMPT
        },
        "parameters": {
            "size": "1024*1024",
            "n": 1
        }
    }
)

data = response.json()
task_id = data["output"]["task_id"]
print(f"任务已创建，task_id: {task_id}")

# 步骤 2：轮询查询结果
print("正在等待生成完成...")
while True:
    time.sleep(3)

    result = requests.get(
        f"{BASE_URL}/api/v1/tasks/{task_id}",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
        }
    )

    data = result.json()
    status = data["output"]["task_status"]
    print(f"当前状态: {status}")

    if status == "SUCCEEDED":
        image_url = data["output"]["results"][0]["url"]
        print(f"生成成功！")
        print(f"图像 URL: {image_url}")

        # 下载图像
        image_data = requests.get(image_url).content
        with open("generated_image.jpg", "wb") as f:
            f.write(image_data)
        print("图像已保存为 generated_image.jpg")
        break
    elif status == "FAILED":
        print("生成失败！")
        print(json.dumps(data, indent=2))
        break

使用方法：

bash

python generate_image.py

常见问题

Q1：Postman 报 401 认证错误？

错误信息：

json

{
  "code": "InvalidApiKey",
  "message": "Invalid API-key provided"
}

可能原因：

❌ API Key 错误或已过期
❌ Authorization 格式不正确
❌ 未添加 Bearer 前缀

解决方案：

✅ 检查 Authorization 格式：

正确：Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
错误：sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
错误：Bearer: sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

✅ 重新生成 API Key：

前往海鲸AI控制台
删除旧的 API Key
生成新的 API Key
更新 Postman/cURL 配置

Q2：查询结果一直是 RUNNING 状态？

原因：

生成任务正在进行中（正常情况）
服务器负载较高，处理时间延长

解决方案：

✅ 继续等待并轮询：

文生图：通常 10-30 秒
文生视频：通常 3-10 分钟

✅ 增加查询间隔：

bash

# 从 2 秒增加到 5 秒
sleep 5

✅ 设置超时时间：

python

import time

max_wait_time = 300  # 5分钟
start_time = time.time()

while True:
    if time.time() - start_time > max_wait_time:
        print("超时！任务可能失败")
        break
    # 查询逻辑...

Q3：如何批量生成多张图片？

方法一：增加 n 参数

json

{
  "model": "wanx2.1-t2i-turbo",
  "input": {
    "prompt": "可爱的小猫"
  },
  "parameters": {
    "size": "1024*1024",
    "n": 4 // 一次生成4张
  }
}

方法二：并发多个任务

python

import concurrent.futures

prompts = [
    "可爱的小猫",
    "美丽的风景",
    "科幻城市"
]

def generate_image(prompt):
    # 创建任务并查询结果的完整逻辑
    pass

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = [executor.submit(generate_image, p) for p in prompts]
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        result = future.result()
        print(result)

Q4：生成的图像 URL 打不开？

可能原因：

❌ URL 已过期（24小时有效期）
❌ 网络问题或防火墙限制
❌ 任务实际失败但误判为成功

解决方案：

✅ 检查 URL 有效期：

python

from datetime import datetime, timedelta

url_expire_time = datetime.now() + timedelta(hours=24)
print(f"URL 将在 {url_expire_time} 过期")

✅ 立即下载保存：

bash

curl -o image.jpg "https://example.com/image.jpg"

✅ 检查任务状态：

json

{
  "output": {
    "task_status": "SUCCEEDED", // 确认是 SUCCEEDED
    "task_metrics": {
      "SUCCEEDED": 1, // 确认成功数量
      "FAILED": 0
    }
  }
}

Q5：如何优化生成质量？

提示词优化

❌ 不好的提示词：

一只猫

✅ 好的提示词：

一只可爱的橘色小猫，蓝色的大眼睛，毛茸茸的，
坐在窗台上，阳光洒在身上，温暖的氛围，
高清摄影，柔和的光线，景深效果

参数优化

使用更高质量的模型：

模型	速度	质量	成本
`wanx2.1-t2i-turbo`	⭐⭐⭐	⭐⭐	低
`wanx2.1-t2i-plus`	⭐⭐	⭐⭐⭐	中
`wanx2.1-t2i-pro`	⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	高

调整尺寸：

json

{
  "parameters": {
    "size": "1280*1280", // 更大的尺寸
    "n": 1
  }
}

最佳实践

1. 错误处理

完整的错误处理示例：

python

import requests
import time

def generate_image_with_retry(prompt, max_retries=3):
    """带重试的图像生成"""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            # 创建任务
            response = requests.post(
                f"{BASE_URL}/api/v1/services/aigc/text2image/image-synthesis",
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=30
            )
            response.raise_for_status()

            task_id = response.json()["output"]["task_id"]

            # 查询结果
            for _ in range(60):  # 最多查询60次
                time.sleep(3)
                result = requests.get(
                    f"{BASE_URL}/api/v1/tasks/{task_id}",
                    headers=headers,
                    timeout=10
                )
                result.raise_for_status()

                data = result.json()
                status = data["output"]["task_status"]

                if status == "SUCCEEDED":
                    return data["output"]["results"][0]["url"]
                elif status == "FAILED":
                    raise Exception(f"任务失败: {data}")

            raise Exception("查询超时")

        except Exception as e:
            print(f"尝试 {attempt + 1} 失败: {e}")
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(5)  # 重试前等待

2. 性能优化

使用连接池：

python

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

# 创建会话
session = requests.Session()

# 配置重试策略
retry = Retry(
    total=3,
    backoff_factor=1,
    status_forcelist=[500, 502, 503, 504]
)

adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

# 使用会话发送请求
response = session.post(url, headers=headers, json=payload)

并发控制：

python

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import asyncio

# 限制并发数
MAX_CONCURRENT = 5

async def generate_batch(prompts):
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_CONCURRENT) as executor:
        futures = [executor.submit(generate_image, p) for p in prompts]
        results = [f.result() for f in futures]
    return results

3. 日志记录

详细的日志记录：

python

import logging
from datetime import datetime

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('image_generation.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger(__name__)

def generate_image(prompt):
    logger.info(f"开始生成图像，提示词: {prompt}")

    try:
        # 创建任务
        logger.info("正在创建任务...")
        response = create_task(prompt)
        task_id = response["task_id"]
        logger.info(f"任务已创建: {task_id}")

        # 查询结果
        logger.info("正在查询结果...")
        result = poll_result(task_id)
        logger.info(f"生成成功: {result['url']}")

        return result
    except Exception as e:
        logger.error(f"生成失败: {e}", exc_info=True)
        raise

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外部资源

更新日志

2025-11-27

✨ 新增完整的 Postman 和 cURL 教程
📝 完善异步调用机制说明
🔧 优化错误处理和最佳实践
📖 增加自动化脚本示例
🐛 修复常见问题解答

2025-10-15

🎉 初始版本发布

本文档最后更新于 2025-11-27

返回首页 | API文档 | 控制台

Postman/cURL 接入教程 ​

产品简介 ​

工具介绍 ​

本教程内容 ​

异步调用机制 ​

调用流程 ​

两步调用 ​

步骤 1：创建任务 ​

步骤 2：查询结果 ​

任务状态说明 ​

前置准备 ​

1. 获取 API Key ​

2. 安装工具 ​

Postman（推荐新手） ​

cURL（开发者工具） ​

3. 配置 API Key 环境变量（cURL 用户） ​

方式一：使用 Postman ​

步骤 1：创建生成任务 ​

1.1 配置请求基本信息 ​

1.2 配置请求头（Headers） ​

1.3 配置请求体（Body） ​

1.4 发送请求并获取 task_id ​

步骤 2：查询生成结果 ​

2.1 配置查询请求 ​

2.2 配置请求头 ​

2.3 发送请求并获取结果 ​

2.4 下载图像 ​

Postman 高级技巧 ​

1. 保存为 Collection ​

2. 使用环境变量 ​

3. 自动化测试 ​

方式二：使用 cURL ​

步骤 1：创建生成任务 ​

步骤 2：查询生成结果 ​

cURL 自动化脚本 ​

Bash 脚本示例 ​

Python 脚本示例 ​

常见问题 ​

Q1：Postman 报 401 认证错误？ ​

Q2：查询结果一直是 RUNNING 状态？ ​

Q3：如何批量生成多张图片？ ​

Q4：生成的图像 URL 打不开？ ​

Q5：如何优化生成质量？ ​

提示词优化 ​

参数优化 ​

最佳实践 ​

1. 错误处理 ​

2. 性能优化 ​

3. 日志记录 ​

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技术支持 ​

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更新日志 ​

2025-11-27 ​

2025-10-15 ​

Postman/cURL 接入教程

产品简介

工具介绍

本教程内容

异步调用机制

调用流程

两步调用

步骤 1：创建任务

步骤 2：查询结果

任务状态说明

前置准备

1. 获取 API Key

2. 安装工具

Postman（推荐新手）

cURL（开发者工具）

3. 配置 API Key 环境变量（cURL 用户）

方式一：使用 Postman

步骤 1：创建生成任务

1.1 配置请求基本信息

1.2 配置请求头（Headers）

1.3 配置请求体（Body）

1.4 发送请求并获取 task_id

步骤 2：查询生成结果

2.1 配置查询请求

2.2 配置请求头

2.3 发送请求并获取结果

2.4 下载图像

Postman 高级技巧

1. 保存为 Collection

2. 使用环境变量

3. 自动化测试

方式二：使用 cURL

步骤 1：创建生成任务

步骤 2：查询生成结果

cURL 自动化脚本

Bash 脚本示例

Python 脚本示例

常见问题

Q1：Postman 报 401 认证错误？

Q2：查询结果一直是 RUNNING 状态？

Q3：如何批量生成多张图片？

Q4：生成的图像 URL 打不开？

Q5：如何优化生成质量？

提示词优化

参数优化

最佳实践

1. 错误处理

2. 性能优化

3. 日志记录

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