Agnes Image 2.0 Flash 文生图 API 文档

Sapiens AI 出品的高性能图像生成/编辑模型，在 Artificial Analysis 图像编辑榜单中 ELO 得分 1184，位列 Top 20，返回图片格式支持 URL 和 Base64 两种输出

📌 接口地址

https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations

🎨 模型列表

• agnes-image-2.0-flash

💻 Python 示例代码

URL 输出

"""
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Agnes Image 2.0 Flash 文生图 API 调用示例 - URL 输出              │
│                                                                 │
│  功能说明：根据文字提示词生成图像，返回图片下载链接                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
"""

import json
import requests

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
#  第一部分：用户配置区（按需修改以下内容）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

# 接口地址
url = "https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations"

# 请求头（请替换为你自己的 DMXAPI 密钥）
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "sk-**********************************"
}

# 请求体
data = {
    # 模型名称
    "model": "agnes-image-2.0-flash",

    # 图像生成提示词（描述期望生成的目标图像内容）
    "prompt": "A clean product photo of a glass cube on a white studio background, soft shadows, high detail",

    # 输出图片尺寸（示例取值：1024x768、1024x1024、768x1024）
    "size": "1024x768",

    # response_format - 返回格式
    # ⚠️ 注意：response_format 不要放在请求体顶层，需放入 extra_body 内部
    # • url      → 返回图片下载链接
    # • b64_json → 返回 Base64 编码的 JSON 格式图像数据
    "extra_body": {
        "response_format": "url"
    }
}

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
#  第二部分：请求逻辑（以下内容无需修改）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

# 发送 POST 请求到 API
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 输出响应信息
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应内容:\n{json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False)}")

Base64 输出

"""
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Agnes Image 2.0 Flash 文生图 API 调用示例 - Base64 输出           │
│                                                                 │
│  功能说明：根据文字提示词生成图像，返回 Base64 编码的图像数据        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
"""

import json
import requests

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
#  第一部分：用户配置区（按需修改以下内容）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

# 接口地址
url = "https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations"

# 请求头（请替换为你自己的 DMXAPI 密钥）
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "sk-**********************************"
}

# 请求体
data = {
    # 模型名称
    "model": "agnes-image-2.0-flash",

    # 图像生成提示词（描述期望生成的目标图像内容）
    "prompt": "A clean product photo of a glass cube on a white studio background, soft shadows, high detail",

    # 输出图片尺寸（示例取值：1024x768、1024x1024、768x1024）
    "size": "1024x768",

    # response_format - 返回格式
    # ⚠️ 注意：response_format 不要放在请求体顶层，需放入 extra_body 内部
    # ⚠️ 注意：顶层 return_base64 参数经实测无效，请使用本参数获取 Base64 输出
    "extra_body": {
        "response_format": "b64_json"
    }
}

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
#  第二部分：请求逻辑（以下内容无需修改）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

# 发送 POST 请求到 API
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 输出响应信息（data[0].b64_json 即为 Base64 编码的图像数据）
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应内容:\n{json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False)}")

📤 返回示例

URL 输出

状态码: 200
响应内容:
{
  "created": 1784866143,
  "background": null,
  "data": [
    {
      "b64_json": null,
      "revised_prompt": null,
      "url": "https://platform-outputs.agnes-ai.space/images/t2i/8908d2816e0c4835be6f09c89070573e.png"
    }
  ],
  "output_format": null,
  "quality": null,
  "size": null,
  "usage": {
    "total_tokens": 0,
    "input_tokens": 0,
    "input_tokens_details": {
      "image_tokens": 0,
      "text_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 0
  }
}

Base64 输出

状态码: 200
响应内容:
{
  "created": 1784870119,
  "background": null,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
      "revised_prompt": null,
      "url": null
    }
  ],
  "output_format": null,
  "quality": null,
  "size": null,
  "usage": {
    "total_tokens": 0,
    "input_tokens": 0,
    "input_tokens_details": {
      "image_tokens": 0,
      "text_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 0
  }
}

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