📘 完整调用教程

基于 api.aifast.top 中转站

文档版本: 2.0 | 最后更新: 2026年3月13日

完整调用教程

基于 api.aifast.top 中转站

文档版本： 2.0 | 最后更新： 2026年3月

📖 概述

New API 是新一代AI基础平台与大模型网关系统，提供统一的API接口来访问多种AI模型服务。

🌐 API 基础地址： https://api.aifast.top

✨ 支持的功能：

💬 聊天对话（支持多模态：文本、图片、音频、视频）
🎨 AI图像生成与编辑
🎬 AI视频生成
🔊 音频转录、翻译和语音合成
📊 文本嵌入向量

🔌 支持的API格式：

✅ OpenAI 格式 - 兼容 GPT 系列及所有 OpenAI SDK
✅ Claude 格式 - Anthropic Messages API
✅ Gemini 格式 - Google AI 原生格式

📋 基础信息：

请求格式：JSON
响应格式：JSON
字符编码：UTF-8
认证方式：Bearer Token

📑 目录

� [认证方式](#认证方式)

📚 API 接口文档

📊 [响应状态码](#响应状态码)

❓ [常见问题 FAQ](#常见问题-faq)

认证方式

所有API请求都需要在HTTP请求头中携带认证信息：


Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

示例：


curl https://api.aifast.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json"

注意事项：

请妥善保管您的API Token
不要在客户端代码中硬编码Token
建议使用环境变量存储Token
定期轮换Token以提高安全性

↑ 返回目录

OpenAI 格式 API

OpenAI 格式 API 完全兼容 OpenAI 官方接口，可以直接使用 OpenAI SDK 和客户端库。

1.1 聊天补全 (Chat Completions)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/chat/completions

功能说明： 发送对话消息，获取AI模型的回复，支持多模态输入（文本、图片）

请求参数

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	✅	-	模型名称，如 `gpt-4`, `gpt-3.5-turbo`
messages	array	✅	-	对话消息列表
temperature	float	❌	1.0	生成温度，范围 0-2
max_tokens	integer	❌	-	最大生成token数
stream	boolean	❌	false	是否流式返回
top_p	float	❌	1.0	核采样参数，范围 0-1
frequency_penalty	float	❌	0	频率惩罚，范围 -2.0 到 2.0
presence_penalty	float	❌	0	存在惩罚，范围 -2.0 到 2.0
tools	array	❌	-	可用的工具列表
tool_choice	string/object	❌	auto	工具选择策略
response_format	object	❌	-	响应格式，如 `{"type": "json_object"}`

messages 结构


{
  "role": "user",        // 角色：system/user/assistant
  "content": "你好"      // 消息内容
}

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基础对话

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "你是一个有帮助的助手。"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "什么是人工智能？"
      }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

响应示例：


{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "人工智能（AI）是计算机科学的一个分支..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 20,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 70
  }
}

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多模态对话（图片）

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "这张图片里有什么？"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://example.com/image.jpg",
              "detail": "high"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

支持的图片格式：

图片URL（需要公开可访问）
Base64编码的图片数据
支持格式：JPEG, PNG, GIF, WebP

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流式响应

设置 stream: true 可以获得流式响应，适合实时对话场景。

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "messages": [{"role": "user", "content": "讲个笑话"}],
    "stream": true
  }'

流式返回格式（Server-Sent Events）：


data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"gpt-3.5-turbo","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":""},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"gpt-3.5-turbo","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"为"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-123","object":"chat.completion.chunk","created":1677652288,"model":"gpt-3.5-turbo","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"什么"},"finish_reason":null}]}

data: [DONE]

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1.2 图像生成 (Images)

文本生成图像

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/images/generations

功能说明： 根据文本提示生成图像

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	❌	dall-e-2	模型名称：`dall-e-2`, `dall-e-3`
prompt	string	✅	-	图像描述文本（最多4000字符）
n	integer	❌	1	生成图片数量（1-10）
size	string	❌	1024x1024	图片尺寸
quality	string	❌	standard	图片质量：`standard`, `hd`
response_format	string	❌	url	返回格式：`url`, `b64_json`
style	string	❌	vivid	图片风格：`vivid`, `natural`

支持的尺寸：

DALL-E-2: 256x256, 512x512, 1024x1024
DALL-E-3: 1024x1024, 1792x1024, 1024x1792

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "一只戴着墨镜的猫在海滩上冲浪，数字艺术风格",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "quality": "hd",
    "style": "vivid"
  }'

响应示例：


{
  "created": 1677652288,
  "data": [
    {
      "url": "https://example.com/generated-image.png",
      "revised_prompt": "A cat wearing sunglasses surfing on a beach, digital art style..."
    }
  ]
}

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图像编辑

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/images/edits

功能说明： 编辑现有图像

请求参数：

参数名	类型	必填	说明
image	file	✅	要编辑的图像文件（PNG格式，<4MB）
mask	file	❌	遮罩图像（PNG格式，透明区域将被编辑）
prompt	string	✅	编辑描述
n	integer	❌	生成数量
size	string	❌	输出尺寸

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F image="@original.png" \
  -F mask="@mask.png" \
  -F prompt="添加一个太阳镜" \
  -F n=1 \
  -F size="1024x1024"

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图像变体

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/images/variations

功能说明： 创建图像的变体版本

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/images/variations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F image="@original.png" \
  -F n=2 \
  -F size="1024x1024"

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1.3 音频处理 (Audio)

音频转录 (Transcriptions)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/audio/transcriptions

功能说明： 将音频文件转录为文本

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
file	file	✅	-	音频文件（<25MB）
model	string	✅	-	模型名称，如 `whisper-1`
language	string	❌	-	ISO-639-1 语言代码（如 `zh`, `en`）
prompt	string	❌	-	可选的文本提示，用于引导模型
response_format	string	❌	json	响应格式
temperature	number	❌	0	采样温度（0-1）
timestamp_granularities	array	❌	-	时间戳粒度：`segment`, `word`

支持的音频格式：

mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm

响应格式选项：

json - JSON格式（默认）
text - 纯文本
srt - SRT字幕格式
verbose_json - 详细JSON（包含时间戳）
vtt - WebVTT字幕格式

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F file="@audio.mp3" \
  -F model="whisper-1" \
  -F language="zh" \
  -F response_format="json"

响应示例：


{
  "text": "这是转录的文本内容"
}

详细响应示例（verbose_json）：


{
  "task": "transcribe",
  "language": "chinese",
  "duration": 8.47,
  "text": "这是转录的文本内容",
  "segments": [
    {
      "id": 0,
      "seek": 0,
      "start": 0.0,
      "end": 4.0,
      "text": "这是转录的",
      "tokens": [50364, 1234, 5678],
      "temperature": 0.0,
      "avg_logprob": -0.3,
      "compression_ratio": 1.5,
      "no_speech_prob": 0.01
    }
  ]
}

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音频翻译 (Translations)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/audio/translations

功能说明： 将任何语言的音频翻译为英文文本

请求参数：

参数名	类型	必填	说明
file	file	✅	音频文件（<25MB）
model	string	✅	模型名称，如 `whisper-1`
prompt	string	❌	可选的文本提示
response_format	string	❌	响应格式（同转录）
temperature	number	❌	采样温度（0-1）

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/audio/translations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F file="@german_audio.mp3" \
  -F model="whisper-1"

响应示例：


{
  "text": "This is the translated English text"
}

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文本转语音 (Text-to-Speech)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/audio/speech

功能说明： 将文本转换为语音

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	✅	-	模型：`tts-1`, `tts-1-hd`
input	string	✅	-	要转换的文本（最多4096字符）
voice	string	✅	-	语音选项
response_format	string	❌	mp3	音频格式
speed	number	❌	1.0	播放速度（0.25-4.0）

可用语音选项：

alloy - 中性、平衡
echo - 男性、清晰
fable - 英式、戏剧化
onyx - 男性、深沉
nova - 女性、活泼
shimmer - 女性、温和

音频格式选项：

mp3 - MP3格式（默认）
opus - Opus格式（低延迟）
aac - AAC格式
flac - FLAC格式（无损）
wav - WAV格式（无压缩）
pcm - PCM格式（原始音频）

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tts-1",
    "input": "你好，世界！欢迎使用AI语音合成服务。",
    "voice": "alloy",
    "speed": 1.0
  }' \
  --output speech.mp3

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1.4 文本嵌入 (Embeddings)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/embeddings

功能说明： 将文本转换为向量嵌入，用于语义搜索、聚类、推荐等场景

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	✅	-	模型名称
input	string/array	✅	-	要嵌入的文本或文本数组
encoding_format	string	❌	float	编码格式：`float`, `base64`
dimensions	integer	❌	-	输出向量维度（仅部分模型支持）
user	string	❌	-	用户标识符

可用模型：

text-embedding-ada-002 - 1536维，性价比高
text-embedding-3-small - 512/1536维，更快更便宜
text-embedding-3-large - 256/1024/3072维，最高质量

请求示例（单个文本）：


curl https://api.aifast.top/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "input": "这是一段需要嵌入的文本"
  }'

请求示例（多个文本）：


curl https://api.aifast.top/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": ["文本1", "文本2", "文本3"],
    "encoding_format": "float"
  }'

响应示例：


{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "object": "embedding",
      "index": 0,
      "embedding": [
        0.0023064255,
        -0.009327292,
        0.015797347,
        ...
      ]
    }
  ],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 8,
    "total_tokens": 8
  }
}

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1.5 模型列表 (Models)

接口地址： GET https://api.aifast.top/v1/models

功能说明： 获取可用的模型列表

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

响应示例：


{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4",
      "object": "model",
      "created": 1677610602,
      "owned_by": "openai"
    },
    {
      "id": "gpt-3.5-turbo",
      "object": "model",
      "created": 1677649963,
      "owned_by": "openai"
    },
    {
      "id": "claude-3-opus-20240229",
      "object": "model",
      "created": 1677649963,
      "owned_by": "anthropic"
    }
  ]
}

获取单个模型信息：

接口地址： GET https://api.aifast.top/v1/models/{model}


curl https://api.aifast.top/v1/models/gpt-4 \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

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Claude 格式 API

Claude 格式 API 使用 Anthropic 原生的 Messages API 格式，提供更精细的控制和更好的性能。

2.1 消息对话 (Messages)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/messages

功能说明： 使用 Claude 原生格式进行对话

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	✅	-	模型名称
messages	array	✅	-	对话消息列表
max_tokens	integer	✅	-	最大生成token数（必填）
system	string	❌	-	系统提示词
temperature	float	❌	1.0	生成温度（0-1）
top_p	float	❌	-	核采样参数
top_k	integer	❌	-	Top-K采样参数
stream	boolean	❌	false	是否流式返回
stop_sequences	array	❌	-	停止序列
metadata	object	❌	-	元数据

可用模型：

claude-3-opus-20240229 - 最强大的模型
claude-3-sonnet-20240229 - 平衡性能和成本
claude-3-haiku-20240307 - 快速响应，成本低
claude-3-5-sonnet-20240620 - 最新版本

必需的请求头：


Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN
Content-Type: application/json
anthropic-version: 2023-06-01

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Claude 基础对话

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-3-opus-20240229",
    "max_tokens": 1024,
    "system": "你是一个有帮助的AI助手，擅长解答各类问题。",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "你好，Claude！请介绍一下你自己。"
      }
    ]
  }'

响应示例：


{
  "id": "msg_01XFDUDYJgAACzvnptvVoYEL",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "你好！我是Claude，一个由Anthropic开发的AI助手..."
    }
  ],
  "model": "claude-3-opus-20240229",
  "stop_reason": "end_turn",
  "stop_sequence": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 25,
    "output_tokens": 45
  }
}

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Claude 多模态对话

Claude 支持图片输入，可以分析和理解图像内容。

请求示例（图片URL）：


curl https://api.aifast.top/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-3-opus-20240229",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "url",
              "url": "https://example.com/image.jpg"
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "请详细描述这张图片的内容。"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

请求示例（Base64图片）：


curl https://api.aifast.top/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-3-opus-20240229",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "image",
            "source": {
              "type": "base64",
              "media_type": "image/jpeg",
              "data": "/9j/4AAQSkZJRg..."
            }
          },
          {
            "type": "text",
            "text": "这张图片里有什么？"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

支持的图片格式：

JPEG (image/jpeg)
PNG (image/png)
GIF (image/gif)
WebP (image/webp)

图片大小限制：

最大文件大小：5MB（Base64编码前）
最大尺寸：无限制，但会自动缩放

↑ 返回目录

Claude 流式响应

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-3-opus-20240229",
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "写一首关于春天的诗"
      }
    ]
  }'

流式响应格式：


event: message_start
data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_01...","type":"message","role":"assistant","content":[],"model":"claude-3-opus-20240229","stop_reason":null,"usage":{"input_tokens":15,"output_tokens":0}}}

event: content_block_start
data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"春"}}

event: content_block_delta
data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"风"}}

event: content_block_stop
data: {"type":"content_block_stop","index":0}

event: message_delta
data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":50}}

event: message_stop
data: {"type":"message_stop"}

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Gemini 格式 API

Gemini 格式 API 使用 Google AI 原生格式，支持多模态输入和长上下文。

3.1 内容生成 (Generate Content)

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/models/{model}:generateContent

功能说明： 使用 Gemini 原生格式生成内容

请求参数：

参数名	类型	必填	说明
contents	array	✅	内容列表
generationConfig	object	❌	生成配置
safetySettings	array	❌	安全设置
tools	array	❌	工具列表

可用模型：

gemini-pro - 文本生成
gemini-pro-vision - 多模态（文本+图片）
gemini-1.5-pro - 长上下文（最多100万token）
gemini-1.5-flash - 快速响应

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Gemini 文本生成

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/models/gemini-pro:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "解释一下什么是人工智能，并举例说明其应用场景"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "temperature": 0.7,
      "topK": 40,
      "topP": 0.95,
      "maxOutputTokens": 1000,
      "stopSequences": []
    }
  }'

响应示例：


{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "人工智能（AI）是计算机科学的一个分支..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "finishReason": "STOP",
      "index": 0,
      "safetyRatings": [
        {
          "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
          "probability": "NEGLIGIBLE"
        }
      ]
    }
  ],
  "promptFeedback": {
    "safetyRatings": [
      {
        "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
        "probability": "NEGLIGIBLE"
      }
    ]
  },
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 15,
    "candidatesTokenCount": 120,
    "totalTokenCount": 135
  }
}

↑ 返回目录

Gemini 多模态生成

请求示例（图片URL）：


curl https://api.aifast.top/v1/models/gemini-pro-vision:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "描述这张图片的内容"
          },
          {
            "fileData": {
              "mimeType": "image/jpeg",
              "fileUri": "https://example.com/image.jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

请求示例（Base64图片）：


curl https://api.aifast.top/v1/models/gemini-pro-vision:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "这张图片里有什么？"
          },
          {
            "inline_data": {
              "mime_type": "image/jpeg",
              "data": "/9j/4AAQSkZJRg..."
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

↑ 返回目录

Gemini 流式生成

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/models/{model}:streamGenerateContent

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/models/gemini-pro:streamGenerateContent \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "写一篇关于人工智能的短文"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

流式响应格式：


{"candidates":[{"content":{"parts":[{"text":"人工"}],"role":"model"},"finishReason":"STOP","index":0}]}
{"candidates":[{"content":{"parts":[{"text":"智能"}],"role":"model"},"finishReason":"STOP","index":0}]}

↑ 返回目录

视频生成 API

视频生成是异步任务，需要先提交任务，然后轮询查询状态，最后下载结果。

4.1 提交视频生成任务

接口地址： POST https://api.aifast.top/v1/videos

功能说明： 根据文本或图片生成视频

请求参数：

参数名	类型	必填	默认值	说明
model	string	❌	-	模型名称：`kling-v1`, `runway-gen3`
prompt	string	✅	-	视频描述文本
image	string	❌	-	图片URL或Base64（图生视频）
duration	float	❌	5.0	视频时长（秒）
width	integer	❌	1280	视频宽度
height	integer	❌	720	视频高度
fps	integer	❌	30	帧率
seed	integer	❌	-	随机种子（用于复现）
n	integer	❌	1	生成视频数量
response_format	string	❌	url	响应格式：`url`
metadata	object	❌	-	供应商特定参数

请求示例（文本生成视频）：


curl https://api.aifast.top/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kling-v1",
    "prompt": "一名宇航员在月球表面漫步，地球在背景中缓缓升起，画面唯美震撼",
    "duration": 5.0,
    "width": 1280,
    "height": 720,
    "fps": 30
  }'

请求示例（图片生成视频）：


curl https://api.aifast.top/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kling-v1",
    "prompt": "让图片中的人物动起来，自然流畅",
    "image": "https://example.com/image.jpg",
    "duration": 5.0
  }'

响应示例：


{
  "task_id": "abcd1234efgh5678",
  "status": "queued",
  "created_at": 1677652288
}

↑ 返回目录

4.2 查询任务状态

接口地址： GET https://api.aifast.top/v1/videos/{task_id}

功能说明： 查询视频生成任务的状态和进度

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/videos/abcd1234efgh5678 \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

任务状态说明：

状态	说明
`queued`	任务排队中
`in_progress`	任务执行中
`completed`	任务已完成
`failed`	任务失败

响应示例（进行中）：


{
  "id": "abcd1234efgh5678",
  "object": "video",
  "model": "kling-v1",
  "status": "in_progress",
  "progress": 65,
  "created_at": 1677652288,
  "metadata": {
    "duration": 5.0,
    "fps": 30,
    "width": 1280,
    "height": 720
  }
}

响应示例（已完成）：


{
  "id": "abcd1234efgh5678",
  "object": "video",
  "model": "kling-v1",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "created_at": 1677652288,
  "completed_at": 1677652688,
  "result_url": "https://example.com/videos/result.mp4",
  "metadata": {
    "duration": 5.0,
    "fps": 30,
    "width": 1280,
    "height": 720,
    "file_size": 15728640
  }
}

响应示例（失败）：


{
  "id": "abcd1234efgh5678",
  "object": "video",
  "model": "kling-v1",
  "status": "failed",
  "created_at": 1677652288,
  "failed_at": 1677652488,
  "error": {
    "message": "视频生成失败：内容违反安全策略",
    "type": "content_policy_violation",
    "code": "unsafe_content"
  }
}

↑ 返回目录

4.3 下载视频内容

接口地址： GET https://api.aifast.top/v1/videos/{task_id}/content

功能说明： 下载生成的视频文件

请求示例：


curl https://api.aifast.top/v1/videos/abcd1234efgh5678/content \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  --output video.mp4

注意事项：

视频文件通常较大，下载可能需要一些时间
建议使用支持断点续传的下载工具
视频文件可能有过期时间，请及时下载

↑ 返回目录

代码示例

Python 示例

Python OpenAI 格式对话


import requests

API_BASE = "https://api.aifast.top"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def chat_completion():
    """OpenAI 格式聊天对话"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json={
            "model": "gpt-3.5-turbo",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
                {"role": "user", "content": "什么是人工智能？"}
            ],
            "temperature": 0.7,
            "max_tokens": 1000
        }
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        print(result["choices"][0]["message"]["content"])
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

if __name__ == "__main__":
    chat_completion()

↑ 返回目录

Python 流式对话


import requests
import json

API_BASE = "https://api.aifast.top"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def stream_chat():
    """流式对话示例"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/v1/chat/completions",
        headers=headers,
        json={
            "model": "gpt-3.5-turbo",
            "messages": [{"role": "user", "content": "讲个笑话"}],
            "stream": True
        },
        stream=True
    )
    
    print("AI: ", end="", flush=True)
    for line in response.iter_lines():
        if line:
            line = line.decode('utf-8')
            if line.startswith('data: '):
                data = line[6:]
                if data == '[DONE]':
                    print()  # 换行
                    break
                try:
                    chunk = json.loads(data)
                    content = chunk['choices'][0]['delta'].get('content', '')
                    if content:
                        print(content, end='', flush=True)
                except json.JSONDecodeError:
                    pass

if __name__ == "__main__":
    stream_chat()

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Python Claude 格式对话


import requests

API_BASE = "https://api.aifast.top"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def claude_message():
    """Claude 格式对话"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json",
        "anthropic-version": "2023-06-01"
    }
    
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/v1/messages",
        headers=headers,
        json={
            "model": "claude-3-opus-20240229",
            "max_tokens": 1024,
            "system": "你是一个有帮助的AI助手。",
            "messages": [
                {"role": "user", "content": "你好，Claude！"}
            ]
        }
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        print(result["content"][0]["text"])
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

if __name__ == "__main__":
    claude_message()

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Python 图像生成


import requests

API_BASE = "https://api.aifast.top"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def generate_image():
    """图像生成示例"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/v1/images/generations",
        headers=headers,
        json={
            "model": "dall-e-3",
            "prompt": "一只戴着墨镜的猫在海滩上冲浪，数字艺术风格",
            "n": 1,
            "size": "1024x1024",
            "quality": "hd"
        }
    )
    
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        image_url = result["data"][0]["url"]
        print(f"图片URL: {image_url}")
        
        # 可选：下载图片
        img_response = requests.get(image_url)
        with open("generated_image.png", "wb") as f:
            f.write(img_response.content)
        print("图片已保存到 generated_image.png")
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")

if __name__ == "__main__":
    generate_image()

↑ 返回目录

Python 视频生成（含轮询）


import requests
import time

API_BASE = "https://api.aifast.top"
API_TOKEN = "YOUR_API_TOKEN"

def generate_video():
    """视频生成示例（含轮询和下载）"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 1. 提交视频生成任务
    print("正在提交视频生成任务...")
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/v1/videos",
        headers=headers,
        json={
            "model": "kling-v1",
            "prompt": "一只可爱的小猫在玩毛线球，画面温馨可爱",
            "duration": 5.0,
            "width": 1280,
            "height": 720
        }
    )
    
    if response.status_code != 200:
        print(f"提交失败: {response.status_code}, {response.text}")
        return
    
    task_id = response.json()["task_id"]
    print(f"任务已提交，ID: {task_id}")
    
    # 2. 轮询任务状态
    print("正在生成视频，请稍候...")
    while True:
        response = requests.get(
            f"{API_BASE}/v1/videos/{task_id}",
            headers=headers
        )
        
        if response.status_code != 200:
            print(f"查询失败: {response.status_code}, {response.text}")
            break
        
        data = response.json()
        status = data["status"]
        progress = data.get("progress", 0)
        
        print(f"任务状态: {status}, 进度: {progress}%")
        
        if status == "completed":
            print("✅ 任务完成！")
            break
        elif status == "failed":
            error_msg = data.get("error", {}).get("message", "未知错误")
            print(f"❌ 任务失败: {error_msg}")
            return
        
        time.sleep(3)  # 每3秒查询一次
    
    # 3. 下载视频
    print("正在下载视频...")
    response = requests.get(
        f"{API_BASE}/v1/videos/{task_id}/content",
        headers=headers
    )
    
    if response.status_code == 200:
        with open("output_video.mp4", "wb") as f:
            f.write(response.content)
        print("✅ 视频已下载到 output_video.mp4")
    else:
        print(f"下载失败: {response.status_code}")

if __name__ == "__main__":
    generate_video()

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JavaScript/Node.js 示例

JS OpenAI 格式对话


const axios = require('axios');

const API_BASE = 'https://api.aifast.top';
const API_TOKEN = 'YOUR_API_TOKEN';

async function chatCompletion() {
  try {
    const response = await axios.post(
      `${API_BASE}/v1/chat/completions`,
      {
        model: 'gpt-3.5-turbo',
        messages: [
          { role: 'system', content: '你是一个有帮助的助手。' },
          { role: 'user', content: '什么是人工智能？' }
        ],
        temperature: 0.7,
        max_tokens: 1000
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );
    
    console.log(response.data.choices[0].message.content);
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.response?.data || error.message);
  }
}

chatCompletion();

↑ 返回目录

JS Claude 格式对话


const axios = require('axios');

const API_BASE = 'https://api.aifast.top';
const API_TOKEN = 'YOUR_API_TOKEN';

async function claudeMessage() {
  try {
    const response = await axios.post(
      `${API_BASE}/v1/messages`,
      {
        model: 'claude-3-opus-20240229',
        max_tokens: 1024,
        system: '你是一个有帮助的AI助手。',
        messages: [
          { role: 'user', content: '你好，Claude！' }
        ]
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
          'Content-Type': 'application/json',
          'anthropic-version': '2023-06-01'
        }
      }
    );
    
    console.log(response.data.content[0].text);
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.response?.data || error.message);
  }
}

claudeMessage();

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JS 流式对话


const axios = require('axios');

const API_BASE = 'https://api.aifast.top';
const API_TOKEN = 'YOUR_API_TOKEN';

async function streamChat() {
  try {
    const response = await axios.post(
      `${API_BASE}/v1/chat/completions`,
      {
        model: 'gpt-3.5-turbo',
        messages: [{ role: 'user', content: '讲个笑话' }],
        stream: true
      },
      {
        headers: {
          'Authorization': `Bearer ${API_TOKEN}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        },
        responseType: 'stream'
      }
    );
    
    process.stdout.write('AI: ');
    
    response.data.on('data', (chunk) => {
      const lines = chunk.toString().split('\n').filter(line => line.trim() !== '');
      for (const line of lines) {
        if (line.startsWith('data: ')) {
          const data = line.slice(6);
          if (data === '[DONE]') {
            console.log();
            return;
          }
          try {
            const parsed = JSON.parse(data);
            const content = parsed.choices[0]?.delta?.content || '';
            if (content) {
              process.stdout.write(content);
            }
          } catch (error) {
            // 忽略解析错误
          }
        }
      }
    });
  } catch (error) {
    console.error('Error:', error.response?.data || error.message);
  }
}

streamChat();

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cURL 示例集合

获取模型列表


curl https://api.aifast.top/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

文本嵌入


curl https://api.aifast.top/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "input": "这是一段需要嵌入的文本"
  }'

音频转录


curl https://api.aifast.top/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -F file="@audio.mp3" \
  -F model="whisper-1" \
  -F language="zh"

文本转语音


curl https://api.aifast.top/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "tts-1",
    "input": "你好，世界！",
    "voice": "alloy"
  }' \
  --output speech.mp3

多模态对话（OpenAI格式）


curl https://api.aifast.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4-vision-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
          {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'

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响应状态码

HTTP 状态码

状态码	说明	处理建议
200	请求成功	正常处理响应数据
400	请求参数错误	检查请求参数格式和内容
401	认证失败，Token无效	检查Token是否正确和有效
403	权限不足/额度不足	检查Token权限或账户状态
404	资源不找到	检查API端点地址是否正确
429	请求过于频繁	实施速率限制和重试策略
500	服务器内部错误	稍后重试或联系技术支持
502	上游服务错误	稍后重试
503	服务暂时不可用	稍后重试

错误响应格式

OpenAI 格式错误：


{
  "error": {
    "message": "错误描述信息",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "messages",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}

Claude 格式错误：


{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "错误描述信息"
  }
}

常见错误代码

错误代码	说明	解决方案
`invalid_api_key`	API密钥无效	检查Token是否正确
`insufficient_quota`	配额不足	充值或升级账户
`rate_limit_exceeded`	超过速率限制	降低请求频率
`model_not_found`	模型不存在	检查模型名称是否正确
`context_length_exceeded`	上下文长度超限	减少输入文本长度
`content_filter`	内容被过滤	修改输入内容

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常见问题 FAQ

Q1: 如何获取API Token？

A: 请联系服务提供商获取API Token，或在控制台的Token管理页面创建。创建Token时可以设置权限和使用限制。

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Q2: 支持哪些模型？

A: 支持OpenAI、Claude、Gemini等主流模型。具体可用模型请通过以下方式查询：


curl https://api.aifast.top/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

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Q3: 如何处理流式响应？

A: 流式响应使用SSE（Server-Sent Events）格式：

1. 设置 stream: true

2. 逐行读取响应

3. 解析以 data: 开头的行

4. 直到收到 [DONE] 标记

详见流式响应示例

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Q4: 视频生成需要多长时间？

A: 视频生成时间取决于：

视频长度：5秒视频通常需要3-10分钟
视频质量：高质量需要更长时间
服务器负载：高峰期可能需要排队

建议每3-5秒轮询一次任务状态。

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Q5: 如何切换不同的API格式？

A: 通过不同的端点地址使用不同格式：

格式	端点	用途
OpenAI	`/v1/chat/completions`	通用对话
Claude	`/v1/messages`	Claude原生格式
Gemini	`/v1/models/{model}:generateContent`	Gemini原生格式

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Q6: 支持哪些编程语言？

A: 支持所有能发送HTTP请求的编程语言，包括：

Python
JavaScript/Node.js
Java
Go
C#
PHP
Ruby
等等

可以使用各语言的HTTP客户端库，或直接使用OpenAI/Anthropic官方SDK。

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Q7: 如何处理速率限制？

A: 实施以下策略：

1. 指数退避重试：


wait_time = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
time.sleep(wait_time)

2. 请求队列：


import queue
import threading

request_queue = queue.Queue()
# 控制并发数

3. 监控响应头：


rate_limit_remaining = response.headers.get('X-RateLimit-Remaining')
rate_limit_reset = response.headers.get('X-RateLimit-Reset')

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Q8: 图片输入有什么限制？

OpenAI 格式：

支持格式：JPEG, PNG, GIF, WebP
最大大小：20MB
支持URL和Base64

Claude 格式：

支持格式：JPEG, PNG, GIF, WebP
最大大小：5MB（Base64编码前）
支持URL和Base64

Gemini 格式：

支持格式：JPEG, PNG, GIF, WebP
最大大小：根据模型不同
支持URL和Base64

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Q9: 如何优化成本？

1. 选择合适的模型： 简单任务使用便宜的模型

2. 限制输出长度： 设置 max_tokens 参数

3. 使用缓存： 缓存重复的请求结果

4. 批量处理： 合并多个请求

5. 监控使用： 定期检查Token使用情况

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Q10: 遇到错误如何调试？

1. 检查响应状态码和错误信息

2. 启用详细日志记录

3. 验证请求参数格式

4. 检查Token权限和有效性

5. 查看API文档确认端点和参数

6. 使用Postman等工具测试

调试技巧：


import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 打印完整请求和响应
print("Request:", json.dumps(data, indent=2))
print("Response:", response.text)

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📝 更新日志

v2.0 (2026-03-13)

✨ 新增完整的目录结构和超链接导航
✨ 新增Claude格式API文档
✨ 新增Gemini格式API文档
✨ 新增视频生成API文档
✨ 新增丰富的代码示例（Python、JavaScript）
✨ 新增使用建议和最佳实践
✨ 新增常见问题FAQ
🔧 优化文档结构和可读性
🔧 所有接口地址更新为 api.aifast.top

v1.0 (2026-03-12)

🎉 初始版本发布
✅ OpenAI格式API基础文档

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⚠️ 免责声明

本文档中的示例代码和API端点仅供参考
实际使用时请替换为您的真实API Token
请遵守服务条款和使用限制
API接口可能会更新，请以官方文档为准
请勿将API Token泄露给他人
请合理使用API，避免滥用

感谢使用！ 🎉

让AI赋能您的应用

文档版本： 2.0

最后更新： 2026年3月13日

适用于： api.aifast.top 中转站

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📑 目录导航

完整调用教程

📖 概述

📑 目录

� [认证方式](#认证方式)

📚 API 接口文档

1️⃣ [OpenAI 格式 API](#openai-格式-api)

2️⃣ [Claude 格式 API](#claude-格式-api)

3️⃣ [Gemini 格式 API](#gemini-格式-api)

4️⃣ [视频生成 API](#视频生成-api)

💻 [代码示例](#代码示例)

📊 [响应状态码](#响应状态码)

❓ [常见问题 FAQ](#常见问题-faq)

认证方式

OpenAI 格式 API

1.1 聊天补全 (Chat Completions)

请求参数

messages 结构

基础对话

多模态对话（图片）

流式响应

1.2 图像生成 (Images)

文本生成图像

图像编辑

图像变体

1.3 音频处理 (Audio)

音频转录 (Transcriptions)

音频翻译 (Translations)

文本转语音 (Text-to-Speech)

1.4 文本嵌入 (Embeddings)

1.5 模型列表 (Models)

Claude 格式 API

2.1 消息对话 (Messages)

Claude 基础对话

Claude 多模态对话

Claude 流式响应

Gemini 格式 API

3.1 内容生成 (Generate Content)

Gemini 文本生成

Gemini 多模态生成

Gemini 流式生成

视频生成 API

4.1 提交视频生成任务

4.2 查询任务状态

4.3 下载视频内容

代码示例

Python 示例

Python OpenAI 格式对话

Python 流式对话

Python Claude 格式对话

Python 图像生成

Python 视频生成（含轮询）

JavaScript/Node.js 示例

JS OpenAI 格式对话

JS Claude 格式对话

JS 流式对话

cURL 示例集合

获取模型列表

文本嵌入

音频转录

文本转语音

多模态对话（OpenAI格式）

响应状态码

HTTP 状态码

错误响应格式

常见错误代码

常见问题 FAQ

Q1: 如何获取API Token？

Q2: 支持哪些模型？

Q3: 如何处理流式响应？

Q4: 视频生成需要多长时间？

Q5: 如何切换不同的API格式？

Q6: 支持哪些编程语言？

Q7: 如何处理速率限制？

Q8: 图片输入有什么限制？

Q9: 如何优化成本？

Q10: 遇到错误如何调试？

📝 更新日志

v2.0 (2026-03-13)

v1.0 (2026-03-12)