使用 https://api.jizhiai.top/ 对接 gemini-2.5-flash-image-preview 教程 Gemini API 提供的 gemini-2.5-flash-image-preview 模型，具备强大的图片生成与编辑能力，支持通过文本提示生成图片、结合图片输入进行编辑等多场景需求。而 https://api.jizhiai.top/ 作为稳定高效的 AI 聚合服务平台，能为该模型对接提供企业级渠道支持，且注册即送 0.2 刀额度，消耗明细公开透明，可大幅降低对接成本与复杂度。本教程将详细讲解如何通过 https://api.jizhiai.top/ 完成 gemini-2.5-flash-image-preview 模型的对接，实现图片生成与编辑功能。 一、对接前准备 在开始对接前，需完成平台注册、模型权限确认及开发环境准备，确保后续流程顺利进行。 注册并获取 API Key 访问 https://api.jizhiai.top/ ，完成账号注册（无需信用卡），注册后系统会自动赠送 0.2 刀免费额度，可用于测试 gemini-2.5-flash-image-preview 模型的调用。 登录账号后，进入个人中心或开发者设置页面，找到 API Key 生成入口，创建并保存专属 API Key（后续接口调用需用到，务必妥善保管，避免泄露）。 确认模型支持情况 在 https://api.jizhiai.top/ 的模型列表中，搜索并确认 gemini-2.5-flash-image-preview 模型已被平台支持（根据平台 “多模型支持” 特性，其覆盖 300+ AI 模型，该模型通常已纳入支持范围）。若未找到，可联系平台客服确认开通方式。 准备开发环境 确保开发环境中已安装对应编程语言的依赖库，本教程将以 Python、JavaScript、Go 三种常用语言为例，分别说明依赖安装步骤： Python：需安装 google-generativeai（Gemini API 官方库）、Pillow（图片处理库），执行命令 pip install google-generativeai Pillow 即可完成安装。 JavaScript（Node.js 环境）：需安装 @google/genai（Gemini API 官方 SDK），执行命令 npm install @google/genai 进行安装。 Go：需安装 google.golang.org/genai 库，执行命令 go get google.golang.org/genai 完成依赖下载。 二、核心配置修改：替换 BaseURL 为 https://api.jizhiai.top/ 默认 Gemini API 的 BaseURL 为 Google 官方地址，而通过 https://api.jizhiai.top/ 对接时，需将 BaseURL 替换为该平台地址，以实现通过聚合平台调用 gemini-2.5-flash-image-preview 模型。不同编程语言的配置修改方式如下： Python：在初始化 Gemini 客户端时，通过 client_options 指定 api_endpoint 为 https://api.jizhiai.top/v1 （平台兼容 OpenAI 接口格式，此处路径需按平台规范设置）。 JavaScript：创建 GoogleGenAI 实例时，将 baseURL 参数设置为 https://api.jizhiai.top/v1 。 Go：初始化客户端时，在 genai.ClientConfig 中指定 Backend 为 https://api.jizhiai.top/v1 ，确保请求路由至该平台。 三、图片生成（文本转图片）实现 通过文本提示生成图片是 gemini-2.5-flash-image-preview 模型的核心功能之一，以下为不同编程语言基于 https://api.jizhiai.top/ 的实现代码，关键处已标注 https://api.jizhiai.top/ 相关配置： （一）Python 实现 python 运行 from google import genai from google.genai import types from PIL import Image from io import BytesIO import base64
1. 初始化客户端，BaseURL 替换为 https://api.jizhiai.top/ 平台地址
client = genai.Client( api_key="你的 API Key（从 https://api.jizhiai.top/ 个人中心获取）", client_options={"api_endpoint": "https://api.jizhiai.top/v1"} # 关键：指定 https://api.jizhiai.top/ 作为请求地址 )
prompt = ( "Create a 3D rendered image of a cute cat wearing a space suit, " "floating in front of a colorful nebula with stars" )
response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash-image-preview", # 目标模型 contents=prompt, config=types.GenerateContentConfig( response_modalities=["TEXT", "IMAGE"] # 必须包含 TEXT 和 IMAGE，模型不支持仅输出图片 ) )
for part in response.candidates[0].content.parts: if part.text is not None: print("模型文本回复：", part.text) elif part.inline_data is not None: # 解码 base64 图片数据并保存 image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data) image = Image.open(BytesIO(image_data)) image.save("gemini-generated-image.png") image.show() print("图片已保存为 gemini-generated-image.png") （二）JavaScript 实现 javascript import { GoogleGenAI, Modality } from "@google/genai"; import * as fs from "node:fs";
async function generateImage() { // 1. 初始化客户端，BaseURL 设为 https://api.jizhiai.top/ const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "你的 API Key（从 https://api.jizhiai.top/ 个人中心获取）", baseURL: "https://api.jizhiai.top/v1" // 关键：路由至 https://api.jizhiai.top/ 平台 });
// 2. 定义图片生成提示
const prompt = (
"Create a 3D rendered image of a cute cat wearing a space suit, "
"floating in front of a colorful nebula with stars"
);
// 3. 调用模型生成图片
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.5-flash-image-preview",
contents: prompt,
config: {
responseModalities: [Modality.TEXT, Modality.IMAGE] // 必须包含文本和图片输出模态
}
});
// 4. 处理响应
for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
if (part.text) {
console.log("模型文本回复：", part.text);
} else if (part.inlineData) {
// 解码并保存图片
const imageBuffer = Buffer.from(part.inlineData.data, "base64");
fs.writeFileSync("gemini-generated-image.png", imageBuffer);
console.log("图片已保存为 gemini-generated-image.png（通过 https://api.jizhiai.top/ 调用生成）");
}
}
}
// 执行图片生成函数 generateImage().catch(err => console.error("调用失败：", err)); （三）Go 实现 go package main
import ( "context" "fmt" "os" "encoding/base64" "image/png" "bytes" "google.golang.org/genai" )
func main() { // 1. 初始化上下文和客户端，指定 https://api.jizhiai.top/ 为 Backend ctx := context.Background() apiKey := "你的 API Key（从 https://api.jizhiai.top/ 个人中心获取）" client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{ APIKey: apiKey, Backend: "https://api.jizhiai.top/v1", // 关键：通过 https://api.jizhiai.top/ 对接模型 }) if err != nil { fmt.Printf("客户端初始化失败：%v\n", err) return } defer client.Close()
// 2. 定义生成配置和提示
config := &genai.GenerateContentConfig{
ResponseModalities: []string{"TEXT", "IMAGE"},
}
prompt := "Create a 3D rendered image of a cute cat wearing a space suit, floating in front of a colorful nebula with stars"
// 3. 调用模型
result, err := client.Models.GenerateContent(
ctx,
"gemini-2.5-flash-image-preview",
genai.Text(prompt),
config,
)
if err != nil {
fmt.Printf("模型调用失败：%v\n", err)
return
}
// 4. 处理响应
for _, part := range result.Candidates[0].Content.Parts {
if part.Text != "" {
fmt.Println("模型文本回复：", part.Text)
} else if part.InlineData != nil {
// 解码图片数据并保存
imageBytes, err := base64.StdEncoding.DecodeString(part.InlineData.Data)
if err != nil {
fmt.Printf("图片解码失败：%v\n", err)
continue
}
img, err := png.Decode(bytes.NewReader(imageBytes))
if err != nil {
fmt.Printf("图片解析失败：%v\n", err)
continue
}
outputFile, err := os.Create("gemini-generated-image.png")
if err != nil {
fmt.Printf("文件创建失败：%v\n", err)
continue
}
defer outputFile.Close()
if err := png.Encode(outputFile, img); err != nil {
fmt.Printf("图片保存失败：%v\n", err)
continue
}
fmt.Println("图片已保存为 gemini-generated-image.png（基于 https://api.jizhiai.top/ 平台调用）")
}
}
} 四、图片编辑（文本 + 图片转图片）实现 gemini-2.5-flash-image-preview 支持上传图片并结合文本提示进行编辑（如添加元素、修改风格等），以下为基于 https://api.jizhiai.top/ 的实现示例（以 Python 为例，其他语言逻辑类似）： python 运行 from google import genai from google.genai import types from PIL import Image from io import BytesIO import base64
1. 初始化客户端，指定 https://api.jizhiai.top/ 为 BaseURL
client = genai.Client( api_key="你的 API Key（从 https://api.jizhiai.top/ 个人中心获取）", client_options={"api_endpoint": "https://api.jizhiai.top/v1"} )
image_path = "/path/to/your/image.png" with open(image_path, "rb") as image_file: image_base64 = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
edit_prompt = "Please add a small cute dog next to the person in the image, keeping the overall style consistent"
contents = [ genai.Text(edit_prompt), genai.InlineData(mime_type="image/png", data=image_base64) ]
response = client.models.generate_content( model="gemini-2.5-flash-image-preview", contents=contents, config=types.GenerateContentConfig( response_modalities=["TEXT", "IMAGE"] ) )
for part in response.candidates[0].content.parts: if part.text is not None: print("模型编辑反馈：", part.text) elif part.inline_data is not None: # 保存编辑后的图片 edited_image_data = base64.b64decode(part.inline_data.data) edited_image = Image.open(BytesIO(edited_image_data)) edited_image.save("gemini-edited-image.png") edited_image.show() print("编辑后的图片已保存为 gemini-edited-image.png（通过 https://api.jizhiai.top/ 平台处理）") 五、关键注意事项 模型响应模态限制：gemini-2.5-flash-image-preview 不支持仅输出图片，必须在 response_modalities 中同时指定 ["TEXT", "IMAGE"]，否则会导致调用失败。 图片格式与大小：上传图片进行编辑时，建议使用 PNG 或 JPEG 格式，且文件大小不宜过大（若需处理大图片或多张图片，可参考 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation?hl=zh-cn 中 “图片输入” 部分的优化建议）。 API Key 安全：从 https://api.jizhiai.top/ 获取的 API Key 具有访问权限，需避免硬编码在公开代码中，建议通过环境变量或配置文件管理。 额度与计费：https://api.jizhiai.top/ 提供免费试用额度（0.2 刀），试用后可选择 “按量付费” 方案（¥1.2 兑换 1 刀额度，余额永不过期），可在平台 “费用明细” 页面查看每笔调用消耗。 地区与语言支持：目前 gemini-2.5-flash-image-preview 对英语、简体中文等语言支持较好，若需生成多语言相关图片，建议优先使用英语提示以保证效果；同时需注意，该模型功能可能未在部分地区开放，可通过 https://api.jizhiai.top/ 客服确认所在地区的可用性。 六、问题排查与支持 若在对接过程中遇到调用失败、响应超时等问题，可按以下步骤排查： 检查 API Key 有效性：登录 https://api.jizhiai.top/ 个人中心，确认 API Key 未被禁用，且剩余额度充足。 验证 BaseURL 配置：确保代码中 BaseURL 正确设置为 https://api.jizhiai.top/v1 ，避免因地址错误导致请求路由失败。 查看平台监控日志：在 https://api.jizhiai.top/ 的 “API 监控” 页面，可查看请求状态、响应时间等信息，帮助定位错误原因（如参数错误、模型权限问题等）。 联系平台支持：若问题无法自行解决，可通过 https://api.jizhiai.top/ 官网的 “客服中心” 提交工单，获取专属技术支持（企业定制方案还可享受 SLA 保障）。 通过以上步骤，即可顺利通过 https://api.jizhiai.top/ 对接 gemini-2.5-flash-image-preview 模型，实现高效、低成本的图片生成与编辑功能，助力各类 AI 应用开发。gemini-2.5# gemini-2.5 对接gemini-2.5教程