Python 对接 FrameFlow 模型 API

最后更新：2026-10-24

本文介绍如何用 Python 对接 FrameFlow 模型API中转站：接口地址 https://yimiagent.cn/v1，生图和生视频是「提交任务 → 查询结果」的异步接口，对话接口与 OpenAI 兼容。

1. 准备 API Key

pip install requests openai
export FRAMEFLOW_API_KEY=ffk_xxxxxxxx

2. 图生视频：提交任务并下载结果

提交后拿到任务 id，每 5–10 秒查询一次，状态变成 succeeded 后下载 outputs。结果链接 7 天内有效。

import os, time, requests
BASE = "https://yimiagent.cn/v1"
H = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["FRAMEFLOW_API_KEY"]}
task = requests.post(f"{BASE}/videos/generations", headers=H, json={
    "model": "seedance-2.0",
    "prompt": "镜头缓缓推进，女孩回头微笑，樱花飘落",
    "first_frame_url": "https://example.com/girl.jpg",
    "duration": 5,
}, timeout=60).json()
if "error" in task:
    raise SystemExit(task["error"])
while task["status"] in ("queued", "running"):
    time.sleep(8)
    task = requests.get(f"{BASE}/tasks/{task['id']}", headers=H, timeout=30).json()
if task["status"] == "succeeded":
    for i, o in enumerate(task["outputs"]):
        open(f"result_{i}.mp4", "wb").write(requests.get(o["url"], timeout=120).content)
    print("花费", task["credits"], "积分")
else:
    print("失败：", task["error"]["message"])

3. 文生图

task = requests.post(f"{BASE}/images/generations", headers=H, json={
    "model": "gpt-image-2.5",
    "prompt": "一只橘猫坐在窗台上，午后阳光，胶片质感",
    "aspect_ratio": "1:1",
}, timeout=60).json()
# 之后同样用 GET /tasks/{id} 查询结果

4. 对话：直接用 OpenAI SDK

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://yimiagent.cn/v1", api_key=os.environ["FRAMEFLOW_API_KEY"])
r = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "用三句话介绍图生视频"}],
)
print(r.choices[0].message.content, r.usage)

可用的模型 ID 和价格见模型API中转站，或调用 GET /v1/models。

5. 先查价格再提交

POST /v1/quote 参数与生成接口相同，另加 type（image 或 video），返回本次需要的积分，不扣费。网络超时重试时在请求头加 Idempotency-Key，不会重复下单。