Gemini OpenAI 格式（生图）

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

POST

images

generations

Gemini OpenAI 格式（生图）

curl --request POST \
  --url https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

若使用 Gemini 原生 generateContent 生图，请参见 Gemini 原生（图像）。需要 extra_body.google 细粒度控制时，也可走 Gemini OpenAI 格式（对话）的 /v1/chat/completions 入口（见文末附录）。

Gemini imagine 系列（包含 Google 官方”nano banana”等可同时返回文本 + 图片的多模态生图模型）通过 Gravitex AI，可用 OpenAI 兼容的 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits 接口直接调用。 Base URL：https://api.gravitex.ai

认证

所有接口使用 Bearer Token 认证。在 Gravitex AI 控制台创建令牌后，在请求头中添加：

Authorization: Bearer sk-{your_token_key}

所有请求均使用 JSON 格式：

Content-Type: application/json

模型列表

模型 ID	说明	是否支持图生图	默认输出尺寸
`gemini-3-pro-image-preview`	Gemini 3 Pro 图像生成预览版，质量最高，适合正式产物	✅	1024×1024 / 2K
`gemini-3.1-flash-image-preview`	Gemini 3.1 Flash 图像生成预览版，速度快、性价比高（即 “nano banana”）	✅	1024×1024
`gemini-2.5-flash-image`	Gemini 2.5 Flash 图像生成稳定版	✅	1024×1024

平台还会持续接入新的 imagine 系列模型，最新支持列表请在 Gravitex AI 控制台模型页面查看。

接口总览

接口	方法	用途
`/v1/images/generations`	POST	文生图、图生图、多图融合
`/v1/images/edits`	POST	图片编辑（与 generations 协议等价，由 SDK 习惯决定走哪个）

对 imagine 模型来说，/v1/images/generations 与 /v1/images/edits 完全等价——传不传 image 字段决定是文生图还是图生图，而不是接口路径。选哪个看你用的 SDK 习惯（OpenAI Python SDK 中 images.generate vs images.edit）。

`/v1/images/generations` — 文生图 / 图生图

POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations

请求参数

参数	类型	必填	默认值	说明
`model`	string	是	—	模型 ID，见模型列表
`prompt`	string	是	—	文本提示词，描述想要生成的图片
`image`	string / string[]	否	—	输入参考图（图生图、风格迁移、多图融合用），格式见 `image` 字段格式
`size`	string	否	由模型决定	期望尺寸或宽高比，见 `size` / `quality` 取值映射
`quality`	string	否	`auto`	输出质量档位，见 `size` / `quality` 取值映射
`n`	integer	否	`1`	当前被忽略：imagine 单次调用上游只产 1 张图；如需多张请客户端多次调用
`response_format`	string	否	`b64_json`	当前不透传：响应永远以 `b64_json` 字段返回 base64

`image` 字段格式

image 字段用于”图生图”——把一张或多张参考图喂给模型作为视觉上下文。支持以下两种 JSON 形态：

// (1) 单张：字符串
{ "image": "https://example.com/cat.jpg" }
{ "image": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." }
{ "image": "iVBORw0KGgo..." }   // 纯 base64（无 data URI 前缀，需保证是图片）

// (2) 多张：字符串数组
{ "image": [
    "https://example.com/a.jpg",
    "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..."
] }

URL 形态：网关会自动 fetch 并校验图片类型；URL 必须可公网访问，建议用 https。
base64 / data URI 形态：网关自动 decode 并嗅探 MIME。
支持的图片格式：image/png、image/jpeg、image/jpg、image/webp、image/heic、image/heif。
不支持 multipart/form-data 上传文件——请把图片转成 base64 或先上传到对象存储拿到 URL。

`size` / `quality` 取值映射

imagine 模型的输出有限定档位（不像传统模型可任意指定像素），网关会自动把 OpenAI 风格的取值映射到模型支持的档位。

`size` → 宽高比

`size` 取值	映射结果（aspectRatio）
`256x256`、`512x512`、`1024x1024`	`1:1`（正方形）
`1536x1024`	`3:2`（横版）
`1024x1536`	`2:3`（竖版）
`1024x1792`	`9:16`（手机竖屏）
`1792x1024`	`16:9`（宽屏）
直接传宽高比（如 `9:16`、`16:9`、`4:3`、`3:4`）	原样使用
未传或不在上表	由模型自选默认（通常 `1:1`）

`quality` → 输出分辨率档位

`quality` 取值	映射结果（imageSize）	适用
`hd`、`high`、`2K`	`2K`	高清，文件更大、耗时略长
`standard`、`medium`、`low`、`auto`、`1K`、未传	`1K`	标准清晰度，速度更快

响应格式

成功响应

{
  "created": 1747299537,
  "data": [
    {
      "url": "",
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
      "revised_prompt": "好的，我已为您生成了一只穿唐装写春联的柴犬..."
    }
  ],
  "metadata": {
    "text": "好的，我已为您生成了一只穿唐装写春联的柴犬..."
  },
  "usage": {
    "total_tokens": 1421,
    "input_tokens": 27,
    "output_tokens": 1394,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 27,
      "image_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "image_tokens": 1290,
      "text_tokens": 104
    }
  }
}

字段	类型	说明
`created`	integer	时间戳（秒）
`data[].b64_json`	string	图片 base64 字符串（不含 `data:` 前缀），客户端拿到后直接 decode 即可保存为 png
`data[].url`	string	当前为空字符串（保留兼容字段，平台不上传图片到外部 URL）
`data[0].revised_prompt`	string	模型返回的描述文本/修订后的 prompt（imagine 模型的特色：图文一起返回）
`metadata.text`	string	与 `data[0].revised_prompt` 相同内容的副本，方便不识别 `revised_prompt` 的客户端拿到模型描述
`usage.total_tokens`	integer	本次请求总 token 数
`usage.input_tokens`	integer	输入 token 数（含 prompt 文本 + 输入参考图）
`usage.output_tokens`	integer	输出 token 数（含图片 token + 模型同时返回的文字描述 token）
`usage.input_tokens_details.text_tokens`	integer	输入 prompt 的文本 token 数
`usage.input_tokens_details.image_tokens`	integer	输入参考图的 token 数（无图生图时为 0）
`usage.output_tokens_details.image_tokens`	integer	生成图片消耗的 token 数（imagine 模型每张图固定开销，不同模型不同）
`usage.output_tokens_details.text_tokens`	integer	模型返回的描述文字消耗的 token 数

Gemini imagine 模型在生成图片的同时常常会返回一段文字描述（“我帮您画了 X”），这段文字以 revised_prompt + metadata.text 形式返回，客户端可选择展示。 usage 字段格式与 OpenAI gpt-image-1 完全对齐，方便用 OpenAI SDK 的项目无缝接入。

错误响应

{
  "error": {
    "message": "request blocked by Gemini API: SAFETY",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "prompt_blocked"
  }
}

详见错误处理章节。

`/v1/images/edits` — 图片编辑

POST https://api.gravitex.ai/v1/images/edits 请求/响应格式与 /v1/images/generations 完全一致（同样接受 JSON + image 字段，返回相同结构）。区别仅在于 OpenAI Python SDK 中 images.edit 与 images.generate 是两个不同的方法，部分用户习惯按”编辑”语义走 edits 入口。

⚠️ 与 OpenAI 官方 dall-e-2 的 /images/edits 不同：本接口不支持 multipart/form-data 上传 + mask 字段（imagine 模型靠 prompt 指挥编辑，不需要 mask）。image 字段同 generations。

使用场景与示例

1. 纯文生图

最基础的使用方式：只传 prompt。

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "一只穿唐装在写春联的柴犬，水墨风格，留白构图",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "hd"
  }'

2. 图生图 / 风格迁移

把一张照片改成赛博朋克风格——image 字段传单张参考图。

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "把这张照片改成赛博朋克风格，霓虹色调，雨夜街道",
    "size": "16:9",
    "quality": "hd",
    "image": "https://example.com/portrait.jpg"
  }'

也可以用 base64 / data URI 形式（适合本地图片）：

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "把这张照片改成动漫人物风格",
    "image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/..."
  }'

3. 多图融合

把多张参考图合成到一张图里——image 字段传字符串数组。

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-image",
    "prompt": "把这两个角色画到同一个场景里，背景是日落沙滩",
    "size": "16:9",
    "image": [
      "https://example.com/character-a.png",
      "https://example.com/character-b.png"
    ]
  }'

4. `/v1/images/edits` 等价调用

下面这个请求和场景 2 完全等价，只是入口换成 edits：

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "prompt": "把这张照片改成赛博朋克风格",
    "image": "https://example.com/portrait.jpg"
  }'

5. 用 Python (openai SDK) 调用

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your_token_key",
    base_url="https://api.gravitex.ai/v1",
)

# 文生图
resp = client.images.generate(
    model="gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt="一只穿唐装在写春联的柴犬，水墨风格",
    size="1024x1024",
    quality="hd",
)

img_b64 = resp.data[0].b64_json
print("revised_prompt:", resp.data[0].revised_prompt)

# 保存为本地 PNG
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img_b64))

图生图（OpenAI SDK 的 images.edit 在我们这里也走 generations 协议；如要走 /v1/images/edits 入口，请用 client.images.edit(...)）：

# 用 generations 入口做图生图（推荐）：
# OpenAI SDK 的 images.generate 不直接支持 image 字段，
# 这种情况下用底层 client.post 透传：
import httpx
resp = httpx.post(
    "https://api.gravitex.ai/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-your_token_key"},
    json={
        "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
        "prompt": "改成赛博朋克风格，霓虹色调",
        "image": "https://example.com/portrait.jpg",
    },
    timeout=60,
).json()
print(resp["data"][0]["b64_json"][:80] + "...")

6. 用 Node.js (openai SDK) 调用

import OpenAI from "openai";
import { writeFile } from "fs/promises";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-your_token_key",
  baseURL: "https://api.gravitex.ai/v1",
});

// 文生图
const resp = await client.images.generate({
  model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
  prompt: "一只穿唐装在写春联的柴犬，水墨风格",
  size: "1024x1024",
  quality: "hd",
});

const b64 = resp.data[0].b64_json!;
await writeFile("output.png", Buffer.from(b64, "base64"));
console.log("revised_prompt:", resp.data[0].revised_prompt);

带参考图（图生图）——直接用 fetch 透传：

const r = await fetch("https://api.gravitex.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer sk-your_token_key",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini-3.1-flash-image-preview",
    prompt: "把这张照片改成赛博朋克风格",
    image: "https://example.com/portrait.jpg",
  }),
});
const data = await r.json();

错误处理

请求失败时，HTTP 状态码 ≠ 200，响应体格式：

{
  "error": {
    "message": "...",
    "type": "...",
    "code": "..."
  }
}

常见错误码

HTTP 状态	`code`	说明	处理建议
`400`	`prompt_blocked`	提示词或参考图被 Gemini 安全策略拦截（如涉及暴力、敏感内容）	修改 prompt / 替换参考图后重试
`400`	`invalid_request`	模型不在 imagine 列表里、`prompt` 为空、`image` 字段格式不对、参考图 MIME 不在白名单等	按错误 message 调整请求
`401`	`invalid_authentication`	Bearer Token 无效 / 过期	在平台重新创建令牌
`402`	`insufficient_quota`	账户额度不足	充值或联系管理员
`429`	`rate_limit_exceeded`	触发速率限制	降低并发，按返回的 `Retry-After`（如有）退避重试
`502`	`empty_response`	上游 200 但没产出任何图片（极少数情况）	重试 1–2 次，仍失败请联系客服
`503`	`bad_response`	上游临时不可用	退避重试
`504`	`request_timeout`	上游响应超时	重试

被安全策略拦截（prompt_blocked）通常是 prompt 涉及未成年人不适宜内容、政治敏感、版权人物等。换一种描述方式或避开敏感主题即可。

计费规则

按”实际生成的图片张数”计费：上游真实返回了几张图就扣几张，请求里的 n 参数不影响计费（见限制说明）。
被 safety 拦截或返回零图时：不计费。
不同模型 / quality 档位的单价请在 Gravitex AI 控制台 - 模型价格页面查看。
计费明细可在 令牌使用记录 页查看，每条记录包含 生成数量 N 字段。

限制说明

限制项	说明
`n` 被忽略	imagine 单次调用上游只出 1 张图。如需多张，请客户端循环调用 N 次（每次会按 1 张计费）
不支持流式	`/v1/images/generations` 与 `/v1/images/edits` 都是非流式接口，没有 SSE chunk
不支持 multipart 上传	不接受 `multipart/form-data`；`image` 字段必须是 JSON 字符串（URL / base64 / data URI）
`response_format` 当前固定为 `b64_json`	不支持返回 OSS URL；如需要可自行把 base64 上传到您自己的存储
`mask` 字段不支持	imagine 模型靠 prompt 指挥编辑，不需要 mask；OpenAI 官方 dall-e-2 的 mask 协议在本接口无效
单图大小建议 ≤ 8 MB	过大的输入图会增加处理耗时，并可能触发 HTTP body size 限制
输入图 MIME 必须在白名单里	png / jpeg / jpg / webp / heic / heif；其它格式（如 bmp、tiff、gif）会报错
单次最多输入图建议 ≤ 4 张	多图融合时图越多耗时越长，超过 4 张请权衡延迟
本接口下不接受 `extra_body`	如需调整 Gemini 原生的 `imageConfig` / `safetySettings` / `thinking_config`，请改走 `/v1/chat/completions` 入口（详见附录）

最佳实践

prompt 写法：imagine 模型对自然语言描述非常敏感，多用具体形容词（风格、色调、构图、镜头视角），避免空泛词汇。
图生图先小图试：第一次调试时建议把参考图缩到 512×512 以下，调通 prompt 后再上原图。
多次重试：图像生成有随机性，同一 prompt 可能首次效果不理想，建议提供”重新生成”按钮让用户多试几次。
敏感主题降级：如果业务可能涉及人物 / 名人 / 品牌 logo，建议在产品上加入”换一张”和”举报”按钮，被 prompt_blocked 拦截时友好提示用户。
保存原始 base64：拿到 b64_json 后立即保存到您自己的存储（OSS / S3），不要重复请求 Gravitex AI 拉取——上游不缓存历史结果。
善用 revised_prompt：模型返回的描述文本是免费的”产品文案”，可以直接展示在生成图下方提升用户体验。
size 与 quality 组合：先用 1K 出草稿，定稿后再用 2K 出最终成片，可显著节省成本。

常见问题

Q1：为什么我传了 `n=4`，只拿到 1 张图？

A：Gemini imagine 模型上游单次调用只产出 1 张图，平台会按实际产出张数计费。需要多张请客户端多次调用，每次单独计费。

Q2：图生图能精确控制要改哪些区域吗？

A：imagine 模型不接受 mask 字段，所有改动通过 prompt 描述（如”只把头发改成红色，其它保持不变”）。模型会理解 prompt 自动定位区域。

Q3：返回的 `b64_json` 没有 `data:image/png;base64,` 前缀，怎么用？

A：b64_json 是纯 base64 字符串，方便直接 decode 保存为文件。如果你要嵌入 HTML <img src>，自己拼接前缀即可："data:image/png;base64," + b64_json。

Q4：能让模型只返回图片不返回文字吗？

A：当前不能——imagine 模型的特色就是图文一起返回，revised_prompt/metadata.text 字段可以选择不展示，但请求层面无法关闭。

Q5：图生图和文生图收费一样吗？

A：是的——按”输出图片张数 + 输出 quality 档位”计费，与是否带 image 字段无关。

Q6：可以同时传文字 + 多张参考图吗？

A：可以。image 字段支持 string[]，配合 prompt 描述融合方式，参考场景 3：多图融合。

Q7：`/v1/images/generations` 和 `/v1/chat/completions` 调 imagine 模型有什么区别？

A：详见附录。简单来说：

/v1/images/generations：协议简单（OpenAI Image API 标准），适合”我只要图片”的场景。
/v1/chat/completions：能控制 Gemini 原生参数（imageConfig、safetySettings、thinking_config 等），适合”需要细粒度控制”的场景。

附录：与 `/v1/chat/completions` 入口的对比

Gemini imagine 模型同时也可以走 OpenAI 的 /v1/chat/completions 接口（把 prompt 写成 message，把图片放进 content 数组）。两个入口对比：

维度	`/v1/images/generations` & `/v1/images/edits`	`/v1/chat/completions`
协议	OpenAI Image API（轻量）	OpenAI Chat Completions API（功能丰富）
输入	`prompt` + `image` 字段	`messages[].content`（多模态数组）
输出	`data[].b64_json` + `revised_prompt`	`choices[].message.content`（数组：text + image_url）
流式	❌ 不支持	❌ imagine 模型在 chat 入口下也强制非流式
`extra_body` 透传	❌ 不接受	✅ 通过 `extra_body.google.*` 完全透传 Gemini 原生参数
多对话上下文	❌ 单次请求	✅ 支持多轮 messages
适合场景	单次出图、批量生图脚本、与 dall-e 兼容的客户端	对话式交互（“再改一下”）、需要原生参数（`imageConfig`/`safetySettings`/`thinking_config`）

切换示例（chat 入口图生图）：

curl -X POST https://api.gravitex.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your_token_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-preview",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": [
          { "type": "text", "text": "把这张照片改成赛博朋克风格" },
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/portrait.jpg" } }
        ]
      }
    ],
    "extra_body": {
      "google": {
        "generationConfig": {
          "imageConfig": { "aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K" }
        }
      }
    }
  }'

返回的 choices[0].message.content 是数组：

[
  { "type": "text", "text": "好的，已为您改好..." },
  { "type": "image_url", "image_url": {
      "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo...",
      "mime_type": "image/png"
  } }
]

​目录

​认证

​模型列表

​接口总览

​/v1/images/generations — 文生图 / 图生图

​请求参数

​image 字段格式

​size / quality 取值映射

​size → 宽高比

​quality → 输出分辨率档位

​响应格式

​成功响应

​错误响应

​/v1/images/edits — 图片编辑

​使用场景与示例

​1. 纯文生图

​2. 图生图 / 风格迁移

​3. 多图融合

​4. /v1/images/edits 等价调用

​5. 用 Python (openai SDK) 调用

​6. 用 Node.js (openai SDK) 调用

​错误处理

​常见错误码

​计费规则

​限制说明

​最佳实践

​常见问题

​Q1：为什么我传了 n=4，只拿到 1 张图？

​Q2：图生图能精确控制要改哪些区域吗？

​Q3：返回的 b64_json 没有 data:image/png;base64, 前缀，怎么用？

​Q4：能让模型只返回图片不返回文字吗？

​Q5：图生图和文生图收费一样吗？

​Q6：可以同时传文字 + 多张参考图吗？

​Q7：/v1/images/generations 和 /v1/chat/completions 调 imagine 模型有什么区别？

​附录：与 /v1/chat/completions 入口的对比

目录

认证

模型列表

接口总览

`/v1/images/generations` — 文生图 / 图生图

请求参数

`image` 字段格式

`size` / `quality` 取值映射

`size` → 宽高比

`quality` → 输出分辨率档位

响应格式

成功响应

错误响应

`/v1/images/edits` — 图片编辑

使用场景与示例

1. 纯文生图

2. 图生图 / 风格迁移

3. 多图融合

4. `/v1/images/edits` 等价调用

5. 用 Python (openai SDK) 调用

6. 用 Node.js (openai SDK) 调用

错误处理

常见错误码

计费规则

限制说明

最佳实践

常见问题

Q1：为什么我传了 `n=4`，只拿到 1 张图？

Q2：图生图能精确控制要改哪些区域吗？

Q3：返回的 `b64_json` 没有 `data:image/png;base64,` 前缀，怎么用？

Q4：能让模型只返回图片不返回文字吗？

Q5：图生图和文生图收费一样吗？

Q6：可以同时传文字 + 多张参考图吗？

Q7：`/v1/images/generations` 和 `/v1/chat/completions` 调 imagine 模型有什么区别？

附录：与 `/v1/chat/completions` 入口的对比