图像生成

图像生成分两个步骤：先创建任务（回 202 + task id），再轮询到终态、下载签名 URL。把 client 指向媒体 base URL https://api.atptoken.ai/omni/media/v1，用项目 atp- key 验证。gateway 会把你的 unified model 路由到图像 provider（例如 gpt-image-2）；名称用 GET /v1/models 确认。流程与视频生成一致。

输出写入对象存储、以带签名的边缘 URL（https://media-<env>.atptoken.ai/v/...）返回，TTL 30 分钟——不会内嵌 base64。请尽快取用。
当 project 余额 ≤ 0，请求会以 402 insufficient_quota 拒绝。

先用同一把 key 确认模型

媒体模型依环境与 project 开放。请先调用 GET https://api.atptoken.ai/v1/models；未出现在响应中的模型，代表这把 key 目前不能使用。

创建任务

curl https://api.atptoken.ai/omni/media/v1/images/generations/tasks \
  -H "Authorization: Bearer atp-..." -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: img-job-001" \
  -d '{ "model": "gpt-image-2", "prompt": "a watercolor cat", "size": "1024x1024", "quality": "high", "n": 1 }'
# → 202 { "id": "img_..." }

Field	Type	Description
model	string · 必填	unified 图像模型（`image` 池）
prompt	string · 必填	文本提示
size	string	依模型而异；OpenAI 图像常用 `1024x1024`
quality	string	转发给 OpenAI 方言上游（如 `high`／`medium`）
n	integer	张数 1–4（默认 `1`）

网络失败重试创建时沿用同一个 Idempotency-Key；真正的新任务用新 key。

轮询至终态

每 3–8 秒轮询一次：

curl https://api.atptoken.ai/omni/media/v1/images/generations/tasks/img_... \
  -H "Authorization: Bearer atp-..."
# → { "status": "succeeded", "data": [ { "url": "https://media-prod.atptoken.ai/v/image/...png?exp=...&sig=..." } ], "usage": { "prompt_tokens": 37, "completion_tokens": 7024, "total_tokens": 7061 } }

status 流转：queued → running → succeeded／failed／cancelled／expired。
成功任务的 data[].url 是 30 分钟时效的签名 URL；过期后任务仍显示 succeeded 但 expired: true、url 为 null——请立即下载（要重拿只能重新生成）。
usage 上报 token 用量供账务核对；failed 任务带结构化 error 对象。

Method	Path	动作
POST	/omni/media/v1/images/generations/tasks	创建
GET	/omni/media/v1/images/generations/tasks/{id}	轮询
GET	/omni/media/v1/images/generations/tasks	列表
DELETE	/omni/media/v1/images/generations/tasks/{id}	取消

Python 示例

最小的创建＋轮询流程：

import os, time, requests

BASE = "https://api.atptoken.ai/omni/media/v1"
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['ATP_API_KEY']}",
    "Content-Type": "application/json",
}

resp = requests.post(
    f"{BASE}/images/generations/tasks",
    headers={**HEADERS, "Idempotency-Key": "img-job-001"},
    json={
        "model": "gpt-image-2",
        "prompt": "a watercolor cat",
        "size": "1024x1024",
        "quality": "high",
        "n": 1,
    },
    timeout=60,
)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["id"]

while True:
    task = requests.get(
        f"{BASE}/images/generations/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=60
    ).json()
    if task["status"] in ("succeeded", "failed", "cancelled", "expired"):
        break
    time.sleep(5)

if task["status"] == "succeeded":
    for i, item in enumerate(task["data"]):
        image = requests.get(item["url"], timeout=120).content  # signed URL, 30-min TTL
        with open(f"result_{i}.png", "wb") as f:
            f.write(image)
else:
    raise RuntimeError(task.get("error"))

错误

400

缺 `model` 或 `prompt`。

402

`insufficient_quota`：project 余额 ≤ 0；充值后再发（不要重试轰炸）。

404

任务不存在或不属于此 project（轮询时）。

422

该模型没有图像 provider。

502

上游生成失败。