Flow2API

一个功能完整的 OpenAI 兼容 API 服务，为 Flow 提供统一的接口

❤️赞助商

FastAIToken 是面向开发者的 AI API 聚合平台，支持 OpenAI、Claude、Gemini 等主流大模型，兼容 OpenAI API 协议，可无缝接入 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cherry Studio、Cline、Continue 等各类 AI 开发工具。平台采用 充值 1:1（1 元 = 1 美元 API 额度），帮助开发者以更低成本、更高效率地使用全球领先的大模型服务。

平台提供多个可选分组与公开状态页，开发者可根据成本、响应速度和稳定性自由选择不同渠道，并享受 7×24 小时真人技术支持（非机器人）。

主要做 AI 开发接入？可以试试 FastAIToken，兼容 Codex / Claude Code / Gemini CLI 等主流工具。

感谢 FastAIToken 赞助了本项目！FastAIToken 是面向开发者的 AI API 聚合平台，兼容 OpenAI API 协议，支持 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cherry Studio、Cline、Continue 等主流 AI 开发工具。

当前提供 0.02x OpenAI 福利分组（限时）、0.25x OpenAI 普通分组、0.35x OpenAI 备用分组、0.45x OpenAI Pro 分组、0.7x Claude 普通分组、1.2x Claude Max 渠道；支持 1 元 = 1 美元 API 额度 的充值比例，并提供公开状态页、企业开票、99% SLA 企业级稳定号池 与 7×24 小时真人技术支持。

欢迎通过此链接注册体验。

✨ 核心特性

🎨 文生图 / 图生图
🎬 文生视频 / 图生视频
🎞️ 首尾帧视频
🔄 AT/ST自动刷新 - AT 过期自动刷新，ST 过期时自动通过浏览器更新（personal 模式）
📊 余额显示 - 实时查询和显示 VideoFX Credits
🚀 负载均衡 - 多 Token 轮询和并发控制
🌐 代理支持 - 支持 HTTP/SOCKS5 代理
📱 Web 管理界面 - 直观的 Token 和配置管理
🎨 图片生成连续对话
🧩 Gemini 官方请求体兼容 - 支持 generateContent / streamGenerateContent、systemInstruction、contents.parts.text/inlineData/fileData
✅ Gemini 官方格式已实测出图 - 已使用真实 Token 验证 /models/{model}:generateContent 可正常返回官方 candidates[].content.parts[].inlineData

🚀 快速开始

前置要求

Docker 和 Docker Compose（推荐）
或 Python 3.8+
由于Flow增加了额外的验证码，你可以自行选择使用浏览器打码或第三发打码：注册YesCaptcha并获取api key，将其填入系统配置页面YesCaptcha API密钥区域
YesCaptcha 支持在管理页切换 type：RecaptchaV3TaskProxyless、RecaptchaV3TaskProxylessM1、RecaptchaV3TaskProxylessM1S7、RecaptchaV3TaskProxylessM1S9；当前默认推荐 M1S9，S7/S9 会强制提交 minScore 0.7/0.9。
默认 docker-compose.yml 建议搭配第三方打码（yescaptcha/capmonster/ezcaptcha/capsolver）。如需 Docker 内有头打码（browser/personal），请使用下方 docker-compose.headed.yml。
自动更新st浏览器拓展：Flow2API-Token-Updater

方式一：Docker 部署（推荐）

标准模式（不使用代理）

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

说明：Compose 已默认挂载 ./tmp:/app/tmp。如果把缓存超时设为 0，语义是“不自动过期删除”；若希望容器重建后仍保留缓存文件，也需要保留这个 tmp 挂载。

WARP 模式（使用代理）

# 使用 WARP 代理启动
docker-compose -f docker-compose.warp.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.warp.yml logs -f

Docker 有头打码模式（browser / personal）

适用于你有虚拟化桌面需求、希望在容器里启用有头浏览器打码的场景。
该模式默认启动 Xvfb + Fluxbox 实现容器内部可视化，并设置 ALLOW_DOCKER_HEADED_CAPTCHA=true。
仅开放应用端口，不提供任何远程桌面连接端口。 personal 内置浏览器现在默认按有头模式启动；如需临时切回无头，可额外设置环境变量 PERSONAL_BROWSER_HEADLESS=true。

# 启动有头模式（首次建议带 --build）
docker compose -f docker-compose.headed.yml up -d --build

# 查看日志
docker compose -f docker-compose.headed.yml logs -f

API 端口：8000
进入管理后台后，将验证码方式设为 browser 或 personal

方式二：本地部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/flow2api.git
cd flow2api

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python main.py

首次访问

服务启动后,访问管理后台: **http://localhost:8000**,首次登录后请立即修改密码!

用户名: admin
密码: admin

📈 监控接口

GET /health：公开健康检查，返回服务是否存活、活跃 Token 数、即将过期 Token 数、已过期 Token 数、429 禁用数等摘要
GET /metrics：Prometheus 指标接口
GET /api/tokens：管理接口，返回 at_expires、at_expired、at_expiring_within_1h、ban_reason、consecutive_error_count 等 Token 状态

Prometheus 可直接抓 /metrics。如果部署到 Kubernetes，建议只在集群内抓取，并在 Ingress/Gateway 层单独限制 /metrics 的外部访问。

模型测试页面

访问 http://localhost:8000/test 可打开内置的模型测试页面，支持：

按分类浏览所有可用模型（图片生成、文/图生视频、多图视频、视频放大等）
输入提示词一键测试，流式显示生成进度
图生图 / 图生视频场景支持上传图片
生成完成后直接预览图片或视频

📋 支持的模型

图片生成

模型名称	说明	尺寸
`gemini-3.0-pro-image-landscape`	图/文生图	横屏
`gemini-3.0-pro-image-portrait`	图/文生图	竖屏
`gemini-3.0-pro-image-square`	图/文生图	方图
`gemini-3.0-pro-image-four-three`	图/文生图	横屏 4:3
`gemini-3.0-pro-image-three-four`	图/文生图	竖屏 3:4
`gemini-3.0-pro-image-landscape-2k`	图/文生图(2K)	横屏
`gemini-3.0-pro-image-portrait-2k`	图/文生图(2K)	竖屏
`gemini-3.0-pro-image-square-2k`	图/文生图(2K)	方图
`gemini-3.0-pro-image-four-three-2k`	图/文生图(2K)	横屏 4:3
`gemini-3.0-pro-image-three-four-2k`	图/文生图(2K)	竖屏 3:4
`gemini-3.0-pro-image-landscape-4k`	图/文生图(4K)	横屏
`gemini-3.0-pro-image-portrait-4k`	图/文生图(4K)	竖屏
`gemini-3.0-pro-image-square-4k`	图/文生图(4K)	方图
`gemini-3.0-pro-image-four-three-4k`	图/文生图(4K)	横屏 4:3
`gemini-3.0-pro-image-three-four-4k`	图/文生图(4K)	竖屏 3:4
`imagen-4.0-generate-preview-landscape`	图/文生图	横屏
`imagen-4.0-generate-preview-portrait`	图/文生图	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-landscape`	图/文生图	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait`	图/文生图	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square`	图/文生图	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three`	图/文生图	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four`	图/文生图	竖屏 3:4
`gemini-3.1-flash-image-landscape-2k`	图/文生图(2K)	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait-2k`	图/文生图(2K)	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square-2k`	图/文生图(2K)	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three-2k`	图/文生图(2K)	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four-2k`	图/文生图(2K)	竖屏 3:4
`gemini-3.1-flash-image-landscape-4k`	图/文生图(4K)	横屏
`gemini-3.1-flash-image-portrait-4k`	图/文生图(4K)	竖屏
`gemini-3.1-flash-image-square-4k`	图/文生图(4K)	方图
`gemini-3.1-flash-image-four-three-4k`	图/文生图(4K)	横屏 4:3
`gemini-3.1-flash-image-three-four-4k`	图/文生图(4K)	竖屏 3:4

视频生成

文生视频 (T2V - Text to Video)

⚠️ 不支持上传图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_t2v_fast_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_ultra`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_relaxed`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_relaxed`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait`	文生视频	竖屏
`veo_3_1_t2v_landscape`	文生视频	横屏
`veo_3_1_t2v_landscape_4s`	文生视频 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait_4s`	文生视频 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_landscape_6s`	文生视频 6秒	横屏
`veo_3_1_t2v_portrait_6s`	文生视频 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape_4s`	文生视频 Fast 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_4s`	文生视频 Fast 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_fast_landscape_6s`	文生视频 Fast 6秒	横屏
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_6s`	文生视频 Fast 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_portrait`	文生视频 Lite	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_landscape`	文生视频 Lite	横屏
`veo_3_1_t2v_lite_4s_portrait`	文生视频 Lite 4秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_4s_landscape`	文生视频 Lite 4秒	横屏
`veo_3_1_t2v_lite_6s_portrait`	文生视频 Lite 6秒	竖屏
`veo_3_1_t2v_lite_6s_landscape`	文生视频 Lite 6秒	横屏

首尾帧模型 (I2V - Image to Video)

📸 支持1-2张图片：1张作为首帧，2张作为首尾帧

💡 自动适配：系统会根据图片数量自动选择对应的 model_key

单帧模式（1张图）：使用首帧生成视频

双帧模式（2张图）：使用首帧+尾帧生成过渡视频

veo_3_1_i2v_lite_* 仅支持 1 张 首帧图片

veo_3_1_interpolation_lite_* 仅支持 2 张 首尾帧图片

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_fl`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_fl`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_relaxed`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_relaxed`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape`	图生视频	横屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s`	图生视频 4秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s`	图生视频 4秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s`	图生视频 6秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s`	图生视频 6秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_landscape_4s_fl`	图生视频 Fast 4秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_4s_fl`	图生视频 Fast 4秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_landscape_6s_fl`	图生视频 Fast 6秒	横屏
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_6s_fl`	图生视频 Fast 6秒	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_portrait`	图生视频 Lite（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_landscape`	图生视频 Lite（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_i2v_lite_4s_portrait`	图生视频 Lite 4秒（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_4s_landscape`	图生视频 Lite 4秒（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_i2v_lite_6s_portrait`	图生视频 Lite 6秒（仅首帧）	竖屏
`veo_3_1_i2v_lite_6s_landscape`	图生视频 Lite 6秒（仅首帧）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_portrait`	图生视频 Lite（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_landscape`	图生视频 Lite（首尾帧过渡）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_4s_portrait`	图生视频 Lite 4秒（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_4s_landscape`	图生视频 Lite 4秒（首尾帧过渡）	横屏
`veo_3_1_interpolation_lite_6s_portrait`	图生视频 Lite 6秒（首尾帧过渡）	竖屏
`veo_3_1_interpolation_lite_6s_landscape`	图生视频 Lite 6秒（首尾帧过渡）	横屏

多图生成 (R2V - Reference Images to Video)

🖼️ 支持多张图片

2026-03-06 更新

已同步上游新版 R2V 视频请求体

textInput 已切换为 structuredPrompt.parts

顶层新增 mediaGenerationContext.batchId

顶层新增 useV2ModelConfig: true

横屏 / 竖屏 R2V 模型共用同一套新版请求体

横屏 R2V 的上游 videoModelKey 已切换为 *_landscape 形式

根据当前上游协议，referenceImages 当前最多传 3 张

模型名称	说明	尺寸
`veo_3_1_r2v_fast_portrait`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape`	图生视频	横屏
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra`	图生视频	横屏
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_relaxed`	图生视频	竖屏
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_relaxed`	图生视频	横屏

视频放大模型 (Upsample)

这些模型不是直接调用上游 upsampler key，而是先用对应的 Veo 3.1 普通模型生成视频，再提交 1080P/4K 放大请求。

模型名称	说明	输出
`veo_3_1_t2v_landscape_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_landscape_4s_4k`	文生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_4s_4k`	文生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_4s_1080p`	文生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_4s_1080p`	文生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_landscape_6s_4k`	文生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_portrait_6s_4k`	文生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_t2v_landscape_6s_1080p`	文生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_portrait_6s_1080p`	文生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_4k`	文生视频放大	4K
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_portrait_ultra_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_t2v_fast_ultra_1080p`	文生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_fast_portrait_ultra_fl_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_fast_ultra_fl_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4k`	图生视频放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_1080p`	图生视频放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s_4k`	图生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s_4k`	图生视频 4秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_4s_1080p`	图生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_4s_1080p`	图生视频 4秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s_4k`	图生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s_4k`	图生视频 6秒放大	4K
`veo_3_1_i2v_s_landscape_6s_1080p`	图生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_i2v_s_portrait_6s_1080p`	图生视频 6秒放大	1080P
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_4k`	多图视频放大	4K
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_4k`	多图视频放大	4K
`veo_3_1_r2v_fast_portrait_ultra_1080p`	多图视频放大	1080P
`veo_3_1_r2v_fast_landscape_ultra_1080p`	多图视频放大	1080P

📡 API 使用示例（需要使用流式）

除了下方 OpenAI-compatible 示例，服务也支持 Gemini 官方格式：

POST /v1beta/models/{model}:generateContent

POST /models/{model}:generateContent

POST /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent

POST /models/{model}:streamGenerateContent

Gemini 官方格式支持以下认证方式：

Authorization: Bearer <api_key>

x-goog-api-key: <api_key>

?key=<api_key>

Gemini 官方图片请求体已兼容：

systemInstruction

contents[].parts[].text

contents[].parts[].inlineData

contents[].parts[].fileData.fileUri

generationConfig.responseModalities

generationConfig.imageConfig.aspectRatio

generationConfig.imageConfig.imageSize

Gemini 官方 generateContent（文生图）

已使用真实 Token 实测通过。如需流式返回，可将路径替换为 :streamGenerateContent?alt=sse。

curl -X POST "http://localhost:8000/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "systemInstruction": {
      "parts": [
        {
          "text": "Return an image only."
        }
      ]
    },
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "一颗放在木桌上的红苹果，棚拍光线，极简背景"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "responseModalities": ["IMAGE"],
      "imageConfig": {
        "aspectRatio": "1:1",
        "imageSize": "1K"
      }
    }
  }'

文生图

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只可爱的猫咪在花园里玩耍"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

图生图

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.1-flash-image-landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "将这张图片变成水彩画风格"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<base64_encoded_image>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

文生视频

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo_3_1_t2v_fast_landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只小猫在草地上追逐蝴蝶"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

首尾帧生成视频

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo_3_1_i2v_s_fast_fl_landscape",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "从第一张图过渡到第二张图"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<首帧base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64,<尾帧base64>"
            }
          }
        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

多图生成视频

R2V 会由服务端自动组装新版视频请求体，调用方仍然使用 OpenAI 兼容输入即可。服务端会将横屏 R2V 自动映射到最新的 *_landscape 上游模型键。当前最多传 3 张参考图。

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo_3_1_r2v_fast_portrait",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {
            "type": "text",
            "text": "以三张参考图的人物和场景为基础，生成一段镜头平滑推进的竖屏视频"
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图1base64>"
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          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图2base64>"
            }
          },
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "data:image/jpeg;base64/<参考图3base64>"
            }
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        ]
      }
    ],
    "stream": true
  }'

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