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——甜甜圈API（dashengfenshen.cn）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

二、最小实现

import os import requests ENDPOINT = "https://dashengfenshen.cn/v1/chat/completions" def generate(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() return resp.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：

import time from requests.exceptions import RequestException def generate_with_retry(prompt: str, model: str = "nano-banana-pro", attempts: int = 3) -> dict: last = None for i in range(attempts): try: return generate(prompt, model) except RequestException as e: 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)) raise last

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：

import asyncio import httpx async def batch_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']}"} async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client: async def one(idx: int, prompt: str): async with sem: try: r = await client.post(ENDPOINT, headers=headers, json={ "model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], }) r.raise_for_status() return idx, r.json() except Exception: return idx, None # 失败留空，跑完统一挑出来重试 results = await asyncio.gather(*(one(i, p) for i, p in enumerate(prompts))) out = [None] * len(prompts) for idx, data in results: out[idx] = data return out

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：

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。

甜甜圈API（dashengfenshen.cn）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。文档地址：https://dashengfenshen.cn 。