灵眸文档
开放 API

Gemini 批量生图 API

灵眸异步批量生图接口使用说明：一次提交多条 Gemini 图片任务，查询状态和明细，下载单图或 ZIP，支持幂等、防重复扣费、费用预估和失败任务排查。

灵眸 Gemini 批量生图 API 用于一次提交多条 Gemini 图片任务，服务端异步创建批量任务、跟踪状态、整理结果并完成费用结算。

主端点：

POST https://api.lmuai.com/v1/images/batches

这是灵眸扩展 API

批量接口位于 /v1/images/batches，属于灵眸面向用户公开的异步任务 API，不是 Google Gemini 原生 /v1beta 路径。

当前实现仅支持 Gemini。 虽然请求体包含通用的 model 字段，但不能在此端点提交 gpt-image-2 或 Grok 图片模型。GPT 文生图请使用 GPT 生图 API，Grok 文生图请使用 Grok 生图 API。

如果只生成一张 Gemini 图片，或需要 2K / 4K，请使用实时 Gemini 生图 API。

1. 适用场景

批量接口适合：

  • 一次提交几十到数百条不同提示词；
  • 图片任务不要求在同一个 HTTP 请求中立即返回；
  • 需要任务状态、失败明细、取消和批量下载；
  • 离线生产文章配图、电商素材、数据集或设计候选图；
  • 希望通过 Idempotency-Key 防止重复提交和重复扣费。

不适合：

  • 测量单张实时生图延迟；
  • 需要 2K / 4K；
  • 需要同步等待图片后立即展示；
  • 用于并发或 RPM 压测。

2. 使用前提

批量功能需要管理员在部署和分组两侧同时开启，并配置兼容的上游账号和价格。

调用方可先请求模型列表判断功能是否可用：

GET /v1/images/batches/models

如果返回 BATCH_IMAGE_DISABLED

BATCH_IMAGE_DISABLED 表示中转站全局批量生图功能尚未开启。它不是 API Key、模型或提示词错误。

请把完整错误码和响应头中的请求 ID 提供给管理员，例如：

错误码：BATCH_IMAGE_DISABLED
请求 ID：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

常见准入条件：

  • 当前 API Key 状态为 active；
  • API Key 所属分组平台为 Gemini；
  • 分组允许批量生图；
  • 存在可用的批量图片执行资源；
  • 模型已配置批量图片价格；
  • 异步批量任务服务正常运行。

3. 鉴权

批量接口使用用户自己的灵眸 API Key：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

示例：

curl 'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/models' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

不要把 API Key 放在 URL、前端源码或公开仓库中。

4. 接口总览

方法路径说明
GET/v1/images/batches/models查询当前 Key 可用于批量生图的模型
POST/v1/images/batches创建批量生图任务
GET/v1/images/batches查询当前 Key 创建的批量任务列表
GET/v1/images/batches/{id}查询指定任务状态
GET/v1/images/batches/{id}/items查询任务明细
GET/v1/images/batches/{id}/items/{custom_id}/content下载单个任务项的图片
GET/v1/images/batches/{id}/download下载整个批次 ZIP
POST/v1/images/batches/{id}/cancel取消任务
DELETE/v1/images/batches/{id}/outputs删除批次输出文件
DELETE/v1/images/batches/{id}删除批次任务记录

所有任务数据都按创建任务时使用的 API Key 隔离。

5. 查询批量可用模型

GET /v1/images/batches/models

curl 'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/models' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

典型响应（节选）：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gemini-3.1-flash-image",
      "object": "image.batch.model"
    }
  ]
}

批量模型列表与普通模型列表不同

请使用 /v1/images/batches/models 作为批量任务的模型选择器。它会额外检查批量功能权限、执行资源、模型支持和批量计费配置。

普通 /v1/models 或 /v1beta/models 返回的模型，不一定都能用于异步批量生图。

6. 创建批量任务

POST /v1/images/batches

curl --request POST \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'Idempotency-Key: client-batch-20260725-001' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image",
    "task_name": "产品图片批量评测-001",
    "response_mime_type": "image/png",
    "image_size": "1K",
    "items": [
      {
        "custom_id": "image_001",
        "prompt": "一只戴着宇航员头盔的橘猫，电影感灯光",
        "output_count": 1
      },
      {
        "custom_id": "image_002",
        "prompt": "清晨薄雾中的未来城市，超广角摄影",
        "output_count": 1
      },
      {
        "custom_id": "image_003",
        "prompt": "日落海边灯塔，水彩插画，温暖色调",
        "output_count": 1
      }
    ]
  }'

顶层请求字段

字段类型必填默认说明
modelstring是—必须来自批量模型列表
task_namestring否自动生成任务名称，超长内容会被截断
parent_batch_idstring否—关联父任务，适合失败项重跑
itemsarray是—批量任务明细，至少一项
response_mime_typestring否image/png期望的输出 MIME 类型
aspect_ratiostring否—当前版本暂未传递到上游，请不要依赖该字段控制画幅
image_sizestring否1K当前只支持 1K
metadataobject否—自定义字符串键值对

items[] 字段

字段类型必填默认说明
custom_idstring否自动生成调用方任务编号，在同一批次内必须唯一
promptstring是—每个任务可以使用不同提示词
output_countinteger否1当前每项最多 4 张，受部署配置影响
reference_imagesarray否—图生图参考图片

Idempotency-Key

强烈建议每次创建任务都携带唯一的：

Idempotency-Key: client-batch-20260725-001

同一个 API Key 使用相同 Idempotency-Key 和完全相同的请求体重复提交时，服务端可返回原任务，避免网络超时后重复创建和重复费用预占。

如果复用相同的 Idempotency-Key，但请求内容不同，会返回：

BATCH_IMAGE_IDEMPOTENCY_CONFLICT

7. 当前批量限制

源码默认限制如下，实际部署可以由管理员调整：

限制默认值
每个批次最大输入项数200
每个批次最大输出图片数200
每个 item 最大 output_count4
每条提示词最大字符数8000
单张内联参考图最大大小10 MiB
ZIP 默认最大任务项数200

当前不支持指定批量画幅

aspect_ratio 当前不会生效

虽然批量请求结构中保留了 aspect_ratio 字段，但当前 Gemini Batch 和 Vertex Batch 请求构建逻辑尚未把它写入上游 generationConfig.imageConfig。

因此当前批量任务的画幅由上游默认行为决定。请在请求中省略 aspect_ratio，不要把它作为稳定接口能力使用。

需要精确控制 1:1、16:9、21:9 等画幅时，请使用实时 Gemini 生图 API。

当前只支持 1K

批量接口暂不支持 2K / 4K

当前批量接口的 image_size 只接受：

{
  "image_size": "1K"
}

提交 2K 或 4K 会返回 BATCH_IMAGE_INVALID_ITEMS。

需要 2K / 4K 时，请使用实时 Gemini 生图 API，并由客户端自行控制多请求并发。

output_count 的任务展开

如果一个 item 设置：

{
  "custom_id": "poster",
  "prompt": "电影海报",
  "output_count": 3
}

服务端会展开为独立任务编号，例如：

poster_01
poster_02
poster_03

展开后的图片总数不能超过批次最大输出数量。

8. 批量图生图

每个 item 可以带 reference_images：

{
  "model": "gemini-3.1-flash-image",
  "task_name": "商品图风格转换",
  "image_size": "1K",
  "items": [
    {
      "custom_id": "product_001",
      "prompt": "将商品放在简洁的浅灰色摄影棚背景中，保持商品结构和文字准确",
      "reference_images": [
        {
          "id": "source_001",
          "type": "reference",
          "mime_type": "image/png",
          "data": "BASE64_IMAGE_DATA"
        }
      ]
    }
  ]
}

参考图字段

字段类型必填说明
idstring否参考图编号
typestring否参考图用途标记
mime_typestring是image/png、image/jpeg 或 image/webp
datastring二选一图片 Base64 内容

公共 API 接入推荐使用 data 传递 Base64 参考图。其他存储引用方式属于受控高级能力，需要时请联系管理员。

参考图片数量与模型有关。当前服务对模型名称执行以下默认限制：

  • 名称包含 flash-image：每个任务最多 3 张参考图；
  • 名称包含 pro-image：每个任务最多 14 张参考图。

实际可用数量还可能受上游模型能力和部署配置影响。

9. 创建任务响应

任务创建成功返回 HTTP 200 和批次对象：

{
  "id": "imgbatch_abc123",
  "object": "image.batch",
  "task_name": "产品图片批量评测-001",
  "status": "queued",
  "model": "gemini-3.1-flash-image",
  "item_count": 3,
  "success_count": 0,
  "fail_count": 0,
  "estimated_cost": 0.15,
  "hold_amount": 0.09,
  "actual_cost": null,
  "created_at": 1784995200,
  "submitted_at": 1784995201,
  "settled_at": null
}

关键字段

字段说明
id批次 ID，后续查询和下载使用
status对用户暴露的任务状态
item_count展开后的任务项总数
success_count成功任务数
fail_count失败任务数
estimated_cost提交时估算费用
hold_amount创建任务时的余额预占金额
actual_cost完成结算后的实际费用，未完成时为 null

提交成功不等于图片已经生成

创建接口返回 200 只表示批次已被接收并提交到异步处理流程。客户端必须继续轮询任务状态，直到 completed、failed 或 cancelled。

10. 查询任务状态

GET /v1/images/batches/{id}

curl 'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

对外状态

状态说明是否终态
queued创建、上传或已提交，等待上游处理否
running上游正在生成图片否
processing_results正在下载和索引上游结果否
settling正在结算实际费用否
completed处理完成，可查询和下载结果是
failed批次失败是
cancelled已取消是
output_deleted输出文件已删除，任务记录仍保留是

建议轮询间隔：

前 2 分钟：每 10～15 秒一次
2 分钟后：每 30 秒一次
长任务：逐步增加到 60 秒一次

不要每秒轮询。

当前不支持完成 Webhook

当前批量接口没有 callback_url、webhook_url 或完成回调配置。任务完成后不会主动向调用方服务器发送通知。

调用方需要轮询 GET /v1/images/batches/{id}，在状态进入 completed、failed、cancelled 或 output_deleted 后停止轮询，再查询明细或下载结果。

11. 查询任务列表

GET /v1/images/batches

curl 'https://api.lmuai.com/v1/images/batches?status=completed&limit=20' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

Query 参数

参数类型说明
statusstringqueued、running、processing_results、settling、completed、failed、cancelled、output_deleted
task_namestring按任务名称模糊查询
downloadedstringtrue / false，筛选是否已下载
fromstring创建时间起点
tostring创建时间终点
limitinteger默认 20，最大 100
cursorstring分页游标

响应：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "imgbatch_abc123",
      "object": "image.batch",
      "task_name": "产品图片批量评测-001",
      "status": "completed",
      "model": "gemini-3.1-flash-image",
          "item_count": 3,
      "success_count": 3,
      "fail_count": 0,
      "estimated_cost": 0.15,
      "hold_amount": 0.09,
      "actual_cost": 0.12,
      "created_at": 1784995200,
      "submitted_at": 1784995201,
      "settled_at": 1784998800
    }
  ],
  "has_more": false
}

12. 查询任务明细

GET /v1/images/batches/{id}/items

curl 'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123/items?status=success&limit=100' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

支持的 status：

all
pending
success
failed

典型响应（节选）：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "custom_id": "image_001",
      "status": "success",
      "prompt_preview": "一只戴着宇航员头盔的橘猫...",
      "mime_type": "image/png",
      "file_extension": "png",
      "image_count": 1,
      "error": null
    },
    {
      "custom_id": "image_002",
      "status": "failed",
      "prompt_preview": "清晨薄雾中的未来城市...",
      "mime_type": null,
      "file_extension": null,
      "image_count": 0,
      "error": {
        "code": "PROVIDER_ITEM_FAILED",
        "message": "image generation failed",
        "source": "provider"
      }
    }
  ],
  "has_more": false
}

任务明细默认每页 100 条，最大 500 条。

13. 下载图片

下载单个任务项

curl \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123/items/image_001/content' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --output image_001.png

如果任务项有多张图片，可以指定：

?image_index=0
?image_index=1

image_index 从 0 开始。

下载整个批次 ZIP

curl \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123/download' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --output imgbatch_abc123.zip

可选参数：

?status=success
?max_items=100

ZIP 中会包含图片和结果清单。下载成功后，任务会记录 downloaded_at。

14. 取消和删除

取消任务

curl --request POST \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123/cancel' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

已经进入终态的任务不会重新执行取消。是否还能阻止上游产生费用，取决于上游 Batch 任务的当前状态。

删除输出文件

curl --request DELETE \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123/outputs' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

输出删除后状态会显示为 output_deleted，图片无法再次下载。

删除任务记录

curl --request DELETE \
  'https://api.lmuai.com/v1/images/batches/imgbatch_abc123' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'

只有终态任务才能删除记录。成功返回 HTTP 204。

删除记录和删除图片是两件事

  • 删除输出：清理图片文件，但任务记录仍保留；
  • 删除记录：从当前用户的任务列表隐藏任务；
  • 生产系统应先确认结果已经下载和归档，再执行删除。

15. Node.js 完整流程

import { mkdir, writeFile } from 'node:fs/promises';

const BASE_URL = process.env.LMU_BASE_URL || 'https://api.lmuai.com';
const API_KEY = process.env.LMU_API_KEY;

if (!API_KEY) throw new Error('缺少 LMU_API_KEY');

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
};

async function jsonRequest(path, options = {}) {
  const response = await fetch(`${BASE_URL}${path}`, {
    ...options,
    headers: {
      ...headers,
      ...(options.headers || {}),
    },
  });

  const text = await response.text();
  let data;
  try {
    data = text ? JSON.parse(text) : null;
  } catch {
    throw new Error(`非 JSON 响应：HTTP ${response.status}`);
  }

  if (!response.ok) {
    const error = data?.error || {};
    throw new Error(
      `${error.code || response.status}: ${error.message || text}`,
    );
  }

  return data;
}

const batch = await jsonRequest('/v1/images/batches', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Idempotency-Key': `client-${Date.now()}`,
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'gemini-3.1-flash-image',
    task_name: 'Node 批量生图示例',
    image_size: '1K',
    items: [
      { custom_id: 'cat', prompt: '电影感宇航员橘猫' },
      { custom_id: 'city', prompt: '清晨薄雾中的未来城市' },
    ],
  }),
});

console.log('batch id:', batch.id);

let job = batch;
while (!['completed', 'failed', 'cancelled', 'output_deleted'].includes(job.status)) {
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 15_000));
  job = await jsonRequest(`/v1/images/batches/${encodeURIComponent(batch.id)}`);
  console.log('status:', job.status);
}

if (job.status !== 'completed') {
  throw new Error(`批量任务未成功完成：${job.status}`);
}

const items = await jsonRequest(
  `/v1/images/batches/${encodeURIComponent(batch.id)}/items?status=success`,
);

await mkdir('batch-output', { recursive: true });

for (const item of items.data || []) {
  const response = await fetch(
    `${BASE_URL}/v1/images/batches/${encodeURIComponent(batch.id)}` +
      `/items/${encodeURIComponent(item.custom_id)}/content`,
    { headers },
  );

  if (!response.ok) {
    console.error('下载失败：', item.custom_id, response.status);
    continue;
  }

  const extension = item.file_extension || 'png';
  await writeFile(
    `batch-output/${item.custom_id}.${extension}`,
    Buffer.from(await response.arrayBuffer()),
  );
}

16. Python 完整流程

import os
import time
from pathlib import Path
import requests

BASE_URL = os.getenv("LMU_BASE_URL", "https://api.lmuai.com")
API_KEY = os.environ["LMU_API_KEY"]
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

payload = {
    "model": "gemini-3.1-flash-image",
    "task_name": "Python 批量生图示例",
    "image_size": "1K",
    "items": [
        {"custom_id": "cat", "prompt": "电影感宇航员橘猫"},
        {"custom_id": "city", "prompt": "清晨薄雾中的未来城市"},
    ],
}

response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/images/batches",
    headers={
        **HEADERS,
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": f"client-{int(time.time())}",
    },
    json=payload,
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
batch = response.json()
print("batch id:", batch["id"])

terminal = {"completed", "failed", "cancelled", "output_deleted"}
job = batch
while job["status"] not in terminal:
    time.sleep(15)
    response = requests.get(
        f"{BASE_URL}/v1/images/batches/{batch['id']}",
        headers=HEADERS,
        timeout=60,
    )
    response.raise_for_status()
    job = response.json()
    print("status:", job["status"])

if job["status"] != "completed":
    raise RuntimeError(f"批量任务未成功完成：{job['status']}")

items_response = requests.get(
    f"{BASE_URL}/v1/images/batches/{batch['id']}/items",
    headers=HEADERS,
    params={"status": "success"},
    timeout=60,
)
items_response.raise_for_status()
items = items_response.json().get("data", [])

output_dir = Path("batch-output")
output_dir.mkdir(exist_ok=True)

for item in items:
    content = requests.get(
        f"{BASE_URL}/v1/images/batches/{batch['id']}"
        f"/items/{item['custom_id']}/content",
        headers=HEADERS,
        timeout=300,
    )
    content.raise_for_status()
    extension = item.get("file_extension") or "png"
    (output_dir / f"{item['custom_id']}.{extension}").write_bytes(content.content)

17. 计费与余额预占

批量任务采用“估算、预占、完成后结算”的流程：

  1. 服务端根据模型、任务数量、分组倍率和批量折扣估算费用；
  2. 创建任务时预占 hold_amount；
  3. 上游处理完成后根据成功图片数量计算 actual_cost；
  4. 完成结算后释放多余预占金额；
  5. 提交前失败或取消时，系统会按任务状态尝试释放预占。

响应中的：

estimated_cost
hold_amount
actual_cost

分别代表估算金额、预占金额和最终实际金额。

价格以当前分组配置为准

批量折扣、分组倍率、账号倍率和图片单价都可以由管理员配置。文档不承诺固定价格，最终扣费以控制台用量明细和批次 actual_cost 为准。

18. 错误格式

批量接口使用以下错误结构：

{
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "BATCH_IMAGE_INVALID_ITEMS",
    "message": "batch image items are invalid"
  }
}

同时请记录响应头中的请求 ID。在控制台页面中，错误信息会显示为：

错误码：BATCH_IMAGE_DISABLED
请求 ID：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

常见错误码

错误码HTTP含义处理
BATCH_IMAGE_DISABLED404全局批量生图未开启将错误码和请求 ID 提供给管理员
BATCH_IMAGE_GROUP_DISABLED403当前 Key 分组未允许批量生图或不是 Gemini 分组更换 Key 或联系管理员开启分组权限
BATCH_IMAGE_NO_ACCOUNT_AVAILABLE502当前没有可用的批量执行资源保存请求 ID 并联系管理员
BATCH_IMAGE_SETTLEMENT_PRICING_MISSING400批量模型没有计费价格联系管理员配置模型价格
BATCH_IMAGE_INVALID_MODEL400未提供模型使用批量模型列表中的模型
BATCH_IMAGE_INVALID_ITEMS400items、分辨率或请求字段不合法检查请求体；当前只支持 1K
BATCH_IMAGE_DUPLICATE_CUSTOM_ID400custom_id 重复确保同一批次内唯一
BATCH_IMAGE_PROMPT_TOO_LONG400提示词过长缩短提示词
BATCH_IMAGE_TOO_MANY_OUTPUT_IMAGES400展开后图片数量超过限制减少 items 或 output_count
BATCH_IMAGE_INVALID_REFERENCE_IMAGE400参考图格式、大小或 URI 不合法检查 MIME、Base64 和 file_uri
BATCH_IMAGE_INSUFFICIENT_BALANCE402余额不足以完成预占充值或减少任务量
BATCH_IMAGE_IDEMPOTENCY_CONFLICT409同一幂等键对应了不同请求体使用新的 Idempotency-Key
BATCH_IMAGE_PROVIDER_SUBMIT_FAILED502上游批任务创建失败保存请求 ID，有限重试或联系管理员
BATCH_IMAGE_QUEUE_FAILED502异步任务服务暂时不可用保存请求 ID 并联系管理员
BATCH_IMAGE_NOT_READY409任务未完成就尝试下载等待状态变为 completed
BATCH_IMAGE_OUTPUT_DELETED410输出已经被清理无法再次下载，需要重新创建任务
BATCH_IMAGE_ITEM_FAILED409指定任务项没有成功图片查看 item.error
BATCH_IMAGE_DOWNLOAD_LIMITED429同时下载数量过多稍后重试

19. 批量接口和实时接口对比

项目实时 Gemini 生图异步批量生图
端点/v1beta/models/{model}:generateContent/v1/images/batches
返回方式同一个 HTTP 请求返回 Base64 图片返回 batch ID，后续轮询和下载
分辨率1K / 2K / 4K当前仅接受 1K，并由上游使用默认图片配置
画面比例按实际模型支持的比例枚举控制当前不支持指定，使用上游默认画幅
多提示词客户端发起多个请求一个批次包含多个 items
每项多图多次独立请求output_count，默认最多 4
状态管理调用方自己记录内置任务状态、明细、取消和删除
下载方式Base64 解码单图下载或 ZIP
费用实时请求计费估算、余额预占、完成后结算
适合场景在线交互、质量测试、性能压测离线大批量生产

20. 接入验收清单

  • /v1/images/batches/models 能返回至少一个模型；
  • 使用的 API Key 属于允许批量生图的 Gemini 分组；
  • 创建任务携带唯一 Idempotency-Key；
  • image_size 使用 1K；
  • 所有 custom_id 唯一；
  • 能轮询到 completed 或明确终态；
  • 能查询 success / failed 明细；
  • 能下载单张图片；
  • 能下载 ZIP 并读取结果清单；
  • 能识别失败项并避免整批重复提交；
  • 已确认 estimated_cost、hold_amount 和 actual_cost；
  • 日志记录错误码和请求 ID，但不记录完整 API Key。

下一步

最后更新：

Grok 生图 API

使用灵眸 OpenAI Images 兼容接口调用 Grok 图片模型，覆盖文生图、图片编辑、URL 与 Base64 输入、响应下载、模型选择和错误排查。

导出 Usage 使用明细

灵眸 Usage 明细 API 导出指南：登录换取 JWT 后调用 /api/v1/usage，支持分页、日期范围与模型过滤，含三种语言示例。

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1. 适用场景2. 使用前提3. 鉴权4. 接口总览5. 查询批量可用模型GET /v1/images/batches/models6. 创建批量任务POST /v1/images/batches顶层请求字段items[] 字段Idempotency-Key7. 当前批量限制当前不支持指定批量画幅当前只支持 1Koutput_count 的任务展开8. 批量图生图参考图字段9. 创建任务响应关键字段10. 查询任务状态GET /v1/images/batches/{id}对外状态11. 查询任务列表GET /v1/images/batchesQuery 参数12. 查询任务明细GET /v1/images/batches/{id}/items13. 下载图片下载单个任务项下载整个批次 ZIP14. 取消和删除取消任务删除输出文件删除任务记录15. Node.js 完整流程16. Python 完整流程17. 计费与余额预占18. 错误格式常见错误码19. 批量接口和实时接口对比20. 接入验收清单下一步