Python 怎么调 AI 生图 API？三十行跑通 nano banana pro（含重试与异步并发）
网上 Python 调图像生成接口的例子大多绑死某一家 SDK，换个服务就得重写。其实完全不用 SDK——该服务兼容 OpenAI 的chat/completions协议，requests一个库就够了。
这篇给一份能直接抄进项目的实现：同步版三十行跑通，再补上重试和asyncio并发。
一、接口信息
| 项 | 值 |
|---|---|
| Base URL | https://API_HOST |
| 接口 | POST /v1/chat/completions |
| 鉴权 | Authorization: Bearer {你的API密钥} |
| 数据格式 | application/json，UTF-8 |
二、最小实现
importosimportrequests ENDPOINT="https://API_HOST/v1/chat/completions"defgenerate(prompt:str,model:str="nano-banana-pro",timeout:int=120)->dict:"""调 AI 绘画API 出图。生图慢，timeout 一定要给足。"""resp=requests.post(ENDPOINT,headers={"Authorization":f"Bearer{os.environ['TTQ_API_KEY']}","Content-Type":"application/json",},json={"model":model,"messages":[{"role":"user","content":prompt}]},timeout=timeout,)resp.raise_for_status()returnresp.json()if__name__=="__main__":data=generate("白底电商主图，无线蓝牙耳机，居中构图，柔和顶光")print(data)两个新手最容易踩的坑：密钥别写死在代码里（走环境变量，别提交进仓库）；timeout别用默认值——requests默认是不超时的，网络一抖请求就永久挂住，跑批时整个进程卡死。
三、加重试
生图 API偶发 5xx 和网络抖动是常态，没有重试的批量脚本基本跑不完：
importtimefromrequests.exceptionsimportRequestExceptiondefgenerate_with_retry(prompt:str,model:str="nano-banana-pro",attempts:int=3)->dict:last=Noneforiinrange(attempts):try:returngenerate(prompt,model)exceptRequestExceptionase:last=e# 指数退避：2s、4s、8s。别用固定间隔，服务端抖动时会同时重试放大压力time.sleep(2**(i+1))raiselast注意只对网络异常和 5xx重试。4xx 是请求本身有问题（密钥错、参数错、积分不足），重试多少次都一样，白白浪费时间。
四、异步并发
批量出图用asyncio+httpx比多线程干净得多，用信号量把并发压在配额之内：
importasyncioimporthttpxasyncdefbatch_generate(prompts:list[str],model:str="nano-banana2",workers:int=16):sem=asyncio.Semaphore(workers)# 同时在飞的请求数headers={"Authorization":f"Bearer{os.environ['TTQ_API_KEY']}"}asyncwithhttpx.AsyncClient(timeout=120)asclient:asyncdefone(idx:int,prompt:str):asyncwithsem:try:r=awaitclient.post(ENDPOINT,headers=headers,json={"model":model,"messages":[{"role":"user","content":prompt}],})r.raise_for_status()returnidx,r.json()exceptException:returnidx,None# 失败留空，跑完统一挑出来重试results=awaitasyncio.gather(*(one(i,p)fori,pinenumerate(prompts)))out=[None]*len(prompts)foridx,datainresults:out[idx]=datareturnout结果按下标写回是关键——跑完一眼就能定位哪几条失败，不用整批重来。workers按自己配额调，16 起步比较稳。
五、模型怎么选
model字段直接换字符串，函数签名都不用动：
| 模型代码 | 说明 | 消耗 |
|---|---|---|
nano-banana2 | Flash 级，速度快，适合跑量 | 8 积分/次 |
nano-banana-pro | Pro 级，支持 1K/2K/4K | 10 积分/次 |
gpt-image-2 | 细节质感好，适合终稿 | 按次计费 |
Veo 3.1 视频生成/Sora 2 | 生视频 | 120 / 130 积分/次 |
实践上的分工：批量草稿用nano-banana2，终稿切nano-banana-pro或gpt-image-2再出一版对比，挑最好的用。
六、小结
Python 接生图接口的要点就四条：密钥走环境变量、timeout给足、只对 5xx 重试、并发用信号量压住。
该服务的 OpenAI 兼容协议让 Python 侧完全不需要 SDK，requests或httpx直接调。模型全（nano banana pro、gpt-image-2、Veo 3.1、Sora 2 一个密钥全接）、价格便宜（积分制明码标价）、并发高、出图快、稳定。
接口服务：甜甜圈API（dashengfenshen.cn）
