AiHubMix Documentation Hub

Liste des modèles disponibles

Pour la série Nano Banana, consultez : https://docs.aihubmix.com/en/api/Gemini-Guides

Modèles OpenAI

gpt-image-2 - Pris en charge via l’endpoint d’édition d’images compatible OpenAI. Utilisez l’ID complet gpt-image-2 ; image2 n’est pas un ID de modèle valide.
gpt-image-1.5 - Le dernier modèle de génération d’images d’OpenAI, doté de capacités améliorées de suivi des instructions et d’exécution des prompts.
gpt-image-1 - Un modèle de langage multimodal qui accepte des entrées textuelles et visuelles, générant des sorties d’images.
gpt-image-1-mini - Une version économique de gpt-image-1.
dall-e-3 - Capable de créer des images réalistes et des œuvres d’art à partir de descriptions en langage naturel, prenant en charge la création d’images dans des dimensions spécifiées en fonction des prompts.

Modèles Imagen

imagen-4.0-ultra-generate-001
imagen-4.0-generate-001
imagen-4.0-fast-generate-001
imagen-4.0-fast-generate-preview-06-06
imagen-3.0-generate-002

Modèles Qwen

qwen-image - Un modèle de génération d’images de référence de la série Qwen, ayant réalisé des progrès significatifs en matière de rendu de texte complexe et d’édition d’image précise.
qwen-image-edit - Modèle d’édition d’images Qwen.

Modèles Doubao

doubao-seedream-4-5 - Le dernier modèle d’image multimodal de ByteDance, intégrant des capacités de texte-vers-image, image-vers-image et sorties d’images composites.
doubao-seedream-4-0 - Le modèle SOTA de création d’images multimodales de ByteDance, prenant en charge des fonctionnalités diverses telles que la fusion d’images multiples, l’édition d’images et la génération d’images composites.

Modèles Flux

flux-2-flex - Conçu pour les workflows de production créative en conditions réelles, générant des images de haute qualité tout en maintenant la cohérence des personnages et du style à travers plusieurs références.
flux-2-pro - Un modèle de génération et d’édition d’images développé par Black Forest Labs, prenant en charge la lecture et l’écriture de textes complexes.
FLUX.1-Kontext-pro - Un modèle multimodal de flow matching développé par Black Forest Labs, prenant en charge à la fois la génération texte-vers-image et l’édition d’images en contexte.

Modèles iRAG

irag-1.0 - Modèle de génération d’images développé en interne par Baidu, capable de produire des images ultra-réalistes.
ernie-irag-edit - Modèle d’édition d’images développé par Baidu, prenant en charge des opérations telles que l’effacement, le repeint et la variation à partir d’images.

Modèles Ideogram

V3 - Le modèle de génération d’images d’Ideogram AI, capable de générer rapidement des images.

Interface API

URL de requête

POST https://aihubmix.com/v1/models/<model_path>/predictions

<model_path> est <provider/model_id>, par exemple <openai/gpt-image-1.5>, <qianfan/qwen-image>.

En-têtes de requête

Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY
Content-Type: application/json

Paramètres de requête

Paramètres généraux

Paramètre	Type	Requis	Description
prompt	string	Oui	Mots-clés du prompt
size	string	Non	Taille de l’image, prend en charge `1K` (non pris en charge dans la série Doubao-4-5), `2K`, `4K`, `auto` (par défaut). La série Qwen prend en charge : `5121024`, `768512`, `7681024`, `1024576`, `5761024`, `10241024` (par défaut)
image	string	Non	Chemin de l’image de référence
n	integer	Non	Nombre d’images à générer, prend en charge 1-10, valeur par défaut : 1
quality	string	Non	Qualité du rendu, prend en charge `low`, `medium` et `high` ; une qualité supérieure prend plus de temps

Paramètres des modèles OpenAI

Paramètre	Type	Requis	Description
input_fidelity	string	Non	Fidélité, prend en charge `high` et `low` (par défaut)
moderation	string	Non	Sévérité de la modération de contenu, prend en charge `auto` (par défaut, filtrage standard) et `low` (moins de filtrage), non pris en charge en mode image-vers-image
output_format	string	Non	Format de l’image de sortie, prend en charge `png`, `jpeg` (par défaut), `webp`

Paramètres des modèles Flux

Paramètre	Type	Requis	Description
safety_tolerance	integer	Non	Tolérance de modération, des valeurs plus élevées indiquent plus de tolérance. Plage `0<=x<=5`, valeur par défaut : `2`
aspect_ratio	string	Non	Rapport d’aspect souhaité pour l’image, prend en charge `16:9` (par défaut), `1:1`, `4:3`
seed	integer	Non	Seed pour le nombre aléatoire
raw	boolean	Non	Activer le mode brut pour un effet visuel plus naturel, valeur par défaut : `false`

Paramètres des modèles Qwen

Paramètre	Type	Requis	Description
watermark	boolean	Non	Ajouter un filigrane à l’image générée, prend en charge `true` (par défaut) et `false`
seed	integer	Non	Seed pour le nombre aléatoire, plage `[0,2147483647]`

Paramètres des modèles Doubao

Paramètre	Type	Requis	Description
sequential_image_generation	string	Non	Contrôle l’activation/désactivation de la fonctionnalité d’image composite
sequential_image_generation_options	object	Non	Configuration de l’image composite, effective uniquement lorsque `sequential_image_generation` vaut `auto`. Prend actuellement en charge `max_images`, plage [1, 15], valeur par défaut : 15
watermark	boolean	Non	Ajouter un filigrane à l’image générée, prend en charge `true` (par défaut) et `false`
seed	integer	Non	Seed pour le nombre aléatoire, plage [-1, 2147483647], valeur par défaut : -1
response_format	string	Non	Format de retour pour l’image générée, prend en charge `url` (lien valide 24 heures après la génération, à télécharger rapidement) ou `base64_json`

Le nombre réel d’images pouvant être générées est influencé non seulement par max_images mais aussi par le nombre d’images de référence fournies. Nombre d’images de référence en entrée + nombre final d’images générées ≤ 15.

Exemples d’utilisation

OpenAI

curl https://aihubmix.com/v1/models/openai/gpt-image-1.5/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace",
    "size": "1024x1024", 
    "n": 1,
    "quality": "high",
    "moderation": "low",
    "background": "auto"
  }
}'

curl https://aihubmix.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-1.5" \
  -F "prompt=Change the background to blue sky and white clouds." \
  -F "image=@test.png" \
  -F "size=1024x1024"

gpt-image-2

Il s’agit d’un modèle OpenAI d’édition d’image. Utilisez le nom complet gpt-image-2 ; image2 n’est pas un ID de modèle valide. Lorsque l’endpoint renvoie b64_json, les exemples ci-dessous enregistrent le résultat dans edited.png.

curl.exe -sS -X POST "https://aihubmix.com/v1/images/edits" `
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" `
  -F "model=gpt-image-2" `
  -F "prompt=Remplace l'arrière-plan par un ciel bleu et des nuages blancs." `
  -F "image=@test.png" `
  -F "size=1024x1024" `
  -D headers.txt `
  -o response.json `
  -w "HTTP_CODE:%{http_code}`nTOTAL:%{time_total}`n"

$b64 = (Get-Content .\response.json -Raw | ConvertFrom-Json).data[0].b64_json
[IO.File]::WriteAllBytes(".\edited.png", [Convert]::FromBase64String($b64))

import { readFile, writeFile } from "node:fs/promises";

const apiKey = process.env.AIHUBMIX_API_KEY;
if (!apiKey) {
  throw new Error("Set AIHUBMIX_API_KEY first.");
}

const form = new FormData();
form.append("model", "gpt-image-2");
form.append("prompt", "Remplace l'arrière-plan par un ciel bleu et des nuages blancs.");
form.append("image", new Blob([await readFile("test.png")], { type: "image/png" }), "test.png");
form.append("size", "1024x1024");

const response = await fetch("https://aihubmix.com/v1/images/edits", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
  },
  body: form,
});

if (!response.ok) {
  throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
}

const result = (await response.json()) as {
  data: Array<{ b64_json: string }>;
};

await writeFile("edited.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));

Google Imagen

curl https://aihubmix.com/v1/models/google/imagen-4.0-fast-generate-001/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace",
    "numberOfImages": 1
  }
}'

Qwen

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/qwen-image/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "A beautiful sunset over a calm ocean",
      "refer_image": "",
      "n": 1,
      "size": "1024x1024",
      "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/qwen-image-edit/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "Put this bear sitting under the moon (represented by a light gray crescent outline on a white background), holding a guitar, with small stars and speech bubbles like 'Be Kind' floating around.",
    "image": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/assets/img/zh-CN/4766809571/p999719.png",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "watermark": false,
    "seed": 0
  }
}'

Doubao

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-0/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "Interstellar, black hole, a vintage train bursting out of a black hole, vying for visual impact, cinematic blockbuster, apocalyptic feel, dynamic, contrasting colors, oc rendering, ray tracing, motion blur, depth of field, surrealism, deep blue, the scene is shaped by delicate rich color layers creating the subject and scene, realistic texture, the lighting effects of a dark background create an atmosphere, combining artistic fantasy, exaggerated wide-angle perspective, glare, reflection, extreme light and shadow, strong gravity, devouring",
      "size": "2K",
      "sequential_image_generation": "disabled",
      "stream": false,
      "response_format": "url",
      "watermark": true
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Keep the model's pose and the flowing shape of the liquid clothing unchanged. Change the clothing material from silver metal to completely transparent clear water (or glass). Through the liquid flow, the model's skin details can be seen. The light and shadow change from reflection to refraction.",
        "image": "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_5_imageToimage.png",
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Change the clothing in image 1 to the clothing in image 2",
        "image": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimage_1.png", "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_5_imagesToimage_2.png"],
        "sequential_image_generation": "disabled",
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/doubao/doubao-seedream-4-5/predictions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
        "model": "doubao-seedream-4-5",
        "prompt": "Generate 3 images of a girl and a cow toy happily riding a roller coaster in an amusement park, covering morning, noon, and evening",
        "image": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_1.png", "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/seedream4_imagesToimages_2.png"],
        "sequential_image_generation": "auto",
        "sequential_image_generation_options": {
            "max_images": 3
        },
        "size": "2K",
        "watermark": false
    }
  }'

Flux

flux-2-flex et flux-2-pro sont des endpoints asynchrones, nécessitant une requête en deux étapes. Cette série est extrêmement rapide, quasi instantanée.
FLUX.1-Kontext-pro utilise une interface générique, fournissant un processus en une étape.

Génération en une étape avec FLUX

curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "model": "FLUX.1-Kontext-pro",
  "prompt": "a cat in the garden, cute cartoon",
  "safety_tolerance": 6
}' \
| jq -r '.data[0].b64_json' \
| base64 -D > "$HOME/Desktop/image_extract.png"

Génération asynchrone Flux

Étape 1 : envoyer la requête de génération

curl https://aihubmix.com/v1/models/bfl/flux-kontext-max/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace. reference style as the given image:",
    "aspect_ratio": "2:3",
    "safety_tolerance": 6
  }
}'

curl https://aihubmix.com/v1/models/bfl/flux-kontext-max/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace. reference style as the given image:",
    "aspect_ratio": "2:3",
    "safety_tolerance": 2,
    "input_image": "https://assets.aihubmix.com/docs/ghibli.png"
  }
}'

Exemple de résultat de sortie :

{
  "output": [
    {
      "taskId": "api.us1.***",
      "polling_url": "https://api.us1.bfl.ai/v1/get_result?id=f9821dbf-f134-41c2-aaa8-5405fb665c76"
    }
  ]
}

Étape 2 : récupérer le lien de l’image générée

Get Image

curl https://api.aihubmix.com/v1/tasks/<taskId> \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -X GET

Ideogram V3

Les versions inférieures à V3 (V_2, V_1, etc.) correspondent à d’anciennes interfaces et ne sont pas prises en charge.
Les liens retournés nécessitent un proxy réseau pour être accessibles.

curl https://aihubmix.com/v1/models/ideogram/V3/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "A deer drinking in the lake, Sakura petals falling, green and clean water, japanese temple, dappled sunlight, cinematic lighting, expansive view, peace, in the style of Pixar 3D",
    "rendering_speed": "QUALITY",
    "aspect_ratio": "2x1"
  }
}'

iRAG

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/irag-1.0/predictions\
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{
    "input": {
      "prompt": "A beautiful sunset over a calm ocean",
      "refer_image": "",
      "n": 1,
      "size": "1024x1024",
      "guidance": 7.5,
      "watermark": false
    }
  }'

curl https://aihubmix.com/v1/models/qianfan/ernie-irag-edit/predictions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer sk-***" \
    -d '{
  "input": {
    "prompt": "Add a flying pig",
    "image": "http://***"
  }
}'

Dernière mise à jour : 2026-06-01

Démarrage

Fonctionnalités passerelle

Capacités des modèles

Référence du protocole

Gestion de la plateforme

Confidentialité et conditions

API de génération d'images

Liste des modèles disponibles

Modèles OpenAI

Modèles Imagen

Modèles Qwen

Modèles Doubao

Modèles Flux

Modèles iRAG

Modèles Ideogram

Interface API

URL de requête

En-têtes de requête

Paramètres de requête

Paramètres généraux

Paramètres des modèles OpenAI

Paramètres des modèles Flux

Paramètres des modèles Qwen

Paramètres des modèles Doubao

Exemples d’utilisation

OpenAI

gpt-image-2

Google Imagen

Qwen

Doubao

Flux

Génération en une étape avec FLUX

Génération asynchrone Flux

Ideogram V3

iRAG

​Liste des modèles disponibles

​Modèles OpenAI

​Modèles Imagen

​Modèles Qwen

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​Modèles Flux

​Modèles iRAG

​Modèles Ideogram

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​Paramètres de requête

​Paramètres généraux

​Paramètres des modèles OpenAI

​Paramètres des modèles Flux

​Paramètres des modèles Qwen

​Paramètres des modèles Doubao

​Exemples d’utilisation

​OpenAI

​gpt-image-2

​Google Imagen

​Qwen

​Doubao

​Flux

​Génération en une étape avec FLUX

​Génération asynchrone Flux

​Ideogram V3

​iRAG

Liste des modèles disponibles

Modèles OpenAI

Modèles Imagen

Modèles Qwen

Modèles Doubao

Modèles Flux

Modèles iRAG

Modèles Ideogram

Interface API

URL de requête

En-têtes de requête

Paramètres de requête

Paramètres généraux

Paramètres des modèles OpenAI

Paramètres des modèles Flux

Paramètres des modèles Qwen

Paramètres des modèles Doubao

Exemples d’utilisation

OpenAI

gpt-image-2

Google Imagen

Qwen

Doubao

Flux

Génération en une étape avec FLUX

Génération asynchrone Flux

Ideogram V3

iRAG