通义万相 2.1 API 调用实战：Python 实现文生图与文本生成

注意，API 密钥属于敏感信息，切勿硬编码在公开仓库中。实际运行时，建议从环境变量读取。

文本生成示例

文本生成逻辑类似，主要区别在于参数控制生成的长度和随机性。

text_generation_api_url = "https://api.tongyiwanxiang2.1/text-generation"

def generate_text(prompt, max_length=100):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    data = {
        "prompt": prompt,
        "max_length": max_length,
        "temperature": 0.7
    }
    response = requests.post(text_generation_api_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        generated_text = result.get("generated_text")
        return generated_text
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
        return None

# 示例调用
prompt = "Write a short article about the development of technology"
generated_text = generate_text(prompt, max_length=200)
if generated_text:
    print(f"生成的文本：{generated_text}")

结果保存

拿到 URL 后，可以使用标准库下载文件。

import urllib.request

def save_image(image_url, save_path):
    try:
        urllib.request.urlretrieve(image_url, save_path)
        print(f"图像已保存到 {save_path}")
    except Exception as e:
        print("保存图像时出错:", e)

if image_url:
    save_dir = "generated_images"
    if not os.path.exists(save_dir):
        os.makedirs(save_dir)
    save_path = os.path.join(save_dir, "generated_image.jpg")
    save_image(image_url, save_path)

总结

通过上述步骤，我们完成了从环境搭建到接口调用的全流程。在实际项目中，建议增加重试机制和错误日志记录，以应对网络波动或服务限流情况。这种模式不仅适用于图像生成，也广泛适用于各类大模型能力的集成。