MigeAPI 文档

MigeAPI 提供统一的 AI 模型调用接口，兼容 OpenAI API 格式，支持文本对话、图像生成、视频生成等能力。

Base URL

https://api.migeapi.com

请求格式

所有请求使用 JSON 格式，请在请求头中设置：

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

调用模式

MigeAPI 的接口分为两种调用模式：

图像和视频生成均为异步任务。完整调用流程如下：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 提交生成请求 → 获得 task_id                              │
│  2. 使用 task_id 轮询任务状态                                │
│  3. 当 status = "completed" 时，从 result 字段获取下载链接    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

图像任务建议轮询间隔 3-5 秒，视频任务建议 10-15 秒。生成链接有效期为 24 小时，请及时下载保存。

认证方式

所有 API 请求需要在 HTTP Header 中携带 API Key 进行认证：

Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

API Key 可在控制台中创建和管理。请妥善保管您的 Key，不要在客户端代码中暴露。

文本系列 — 可用模型

Claude 系列（Anthropic）

Claude 系列模型使用 /v1/messages 接口，兼容 Anthropic Messages API 格式。

GPT / Gemini 系列

以下模型使用 /v1/chat/completions 接口，兼容 OpenAI API 格式。

文本对话接口

Claude 系列 — Anthropic Messages API

POST/v1/messages

Claude 系列模型使用 Anthropic Messages API 格式，需要在请求头中添加 anthropic-version。

请求参数

请求头

请求示例

curl -X POST https://api.migeapi.com/v1/messages   -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"   -H "Content-Type: application/json"   -H "anthropic-version: 2023-06-01"   -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }'

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.migeapi.com"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
print(message.content[0].text)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://api.migeapi.com"
});

const message = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }]
});
console.log(message.content[0].text);

响应示例

{
  "id": "msg_20260517155837",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "你好！有什么可以帮助你的吗？"
    }
  ],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {
    "input_tokens": 9,
    "output_tokens": 15,
    "cache_creation_input_tokens": 0,
    "cache_read_input_tokens": 0
  }
}

GPT / Gemini 系列 — OpenAI 兼容接口

POST/v1/chat/completions

GPT 和 Gemini 系列模型使用 OpenAI Chat Completions API 格式。

请求参数

请求示例

curl -X POST https://api.migeapi.com/v1/chat/completions   -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.migeapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    max_tokens=1024
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://api.migeapi.com/v1"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
  max_tokens: 1024
});
console.log(response.choices[0].message.content);

响应示例

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 15,
    "total_tokens": 25
  }
}

图像系列 — 可用模型

以下模型使用同一套接口和请求参数，只需更换 model 字段即可切换。

两种计费方式的区别

各模型具体单价以控制台「价格」页为准。

图像生成接口

POST/v1/images/generations?async=true

异步接口 — 此接口不会直接返回图片，而是返回一个 task_id。您需要使用该 task_id 轮询查询接口，直到任务完成后获取图片下载链接。生成的图像链接有效期 24 小时，请及时保存。

请求参数

所有图像模型共用以下参数。

resolution、quality、n 都会影响费用与耗时，都可不传。仅 model 与 prompt 为必填，最省事的调用方式是只传这两个。

请求示例

curl -X POST https://api.migeapi.com/v1/images/generations?async=true \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一只在星空下奔跑的白色柴犬，赛博朋克风格",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "n": 1
  }'

import requests

url = "https://api.migeapi.com/v1/images/generations?async=true"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一只在星空下奔跑的白色柴犬，赛博朋克风格",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "n": 1
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.migeapi.com/v1/images/generations?async=true", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2",
    prompt: "一只在星空下奔跑的白色柴犬，赛博朋克风格",
    size: "16:9",
    resolution: "2k",
    n: 1
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data);

响应示例

提交成功后返回任务 ID，注意字段在顶层，不是包在 data 数组里：

{
  "id": "task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K",
  "task_id": "task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K",
  "status": "pending",
  "model": "gpt-image-2"
}

取 task_id 后，用下面的查询接口轮询结果。

查询图像任务

GET/v1/images/tasks/{task_id}

查询图像生成任务的状态和结果。

请求示例

curl https://api.migeapi.com/v1/images/tasks/task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

响应示例（已完成）

{
  "code": "success",
  "message": "",
  "data": {
    "task_id": "task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K",
    "status": "SUCCESS",
    "progress": "100%",
    "result_url": "https://api.migeapi.com/v1/videos/task_01K8SGYNNNVBQTXNR4MM964S7K/content?expires=1763174708&sign=9f2c8e...",
    "fail_reason": "",
    "submit_time": 1763088289,
    "finish_time": 1763088308
  }
}

响应字段

请注意：status 的值是 SUCCESS 而不是 completed，code 是字符串 "success" 而不是数字 200。这两点是最容易踩的坑。

完整调用流程示例（Python）

以下示例展示了从提交图像生成请求到轮询获取结果的完整异步流程，可直接复制运行：

import requests
import time

API_KEY  = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.migeapi.com"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 第一步：提交图像生成请求（?async=true 不能省）
payload = {
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一只在星空下奔跑的白色柴犬，赛博朋克风格",
    "size": "16:9",
    "resolution": "2k",
    "n": 1
}
resp = requests.post(f"{BASE_URL}/v1/images/generations?async=true",
                     json=payload, headers=headers, timeout=60).json()
task_id = resp["task_id"]          # 顶层字段，不是 data[0]['task_id']
print(f"任务已提交: {task_id}")

# 第二步：轮询任务状态（建议间隔 3-5 秒）
while True:
    result = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/images/tasks/{task_id}",
                          headers=headers, timeout=30).json()
    data = result["data"]
    status = data["status"]        # SUBMITTED / IN_PROGRESS / SUCCESS / FAILURE
    print(f"状态: {status}, 进度: {data.get('progress')}")

    if status == "SUCCESS":
        # 第三步：取结果（链接有效期 24 小时，请及时转存）
        print(f"生成完成: {data['result_url']}")   # 顶层 result_url
        break
    elif status == "FAILURE":
        print(f"生成失败: {data.get('fail_reason')}")
        break

    time.sleep(4)

切换模型只需改 payload["model"]，其余代码完全一样。

视频系列 — 可用模型

视频生成接口

POST/v1/videos

异步接口 — 此接口不会直接返回视频，而是返回一个 task_id。您需要使用该 task_id 轮询查询接口，直到任务完成后获取视频下载链接。视频生成通常需要 1-5 分钟，生成的链接有效期 24 小时。

请求参数

请求示例

curl -X POST https://api.migeapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "veo3.1-fast",
    "prompt": "海豚在碧蓝海洋中跳跃，阳光洒在水面上",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

import requests

url = "https://api.migeapi.com/v1/videos"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "veo3.1-fast",
    "prompt": "海豚在碧蓝海洋中跳跃，阳光洒在水面上",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.migeapi.com/v1/videos", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "veo3.1-fast",
    prompt: "海豚在碧蓝海洋中跳跃，阳光洒在水面上",
    duration: 8,
    aspect_ratio: "16:9"
  })
});
const data = await response.json();
console.log(data);

响应示例

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01K9S419324DREZFBWNSVXYR6H"
    }
  ]
}

查询视频任务

GET/v1/videos/{task_id}

查询视频生成任务的状态和结果。

请求示例

curl https://api.migeapi.com/v1/videos/task_01K9S419324DREZFBWNSVXYR6H \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

响应示例（已完成）

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01K9S419324DREZFBWNSVXYR6H",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "result": {
      "videos": [
        {
          "url": ["https://example.com/generated-video.mp4"],
          "expires_at": 1762940095
        }
      ]
    },
    "created": 1762853430,
    "completed": 1762853695,
    "estimated_time": 600,
    "actual_time": 265
  }
}

完整调用流程示例（Python）

以下示例展示了从提交视频生成请求到轮询获取结果的完整异步流程：

import requests
import time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.migeapi.com"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 第一步：提交视频生成请求
payload = {
    "model": "veo3.1-fast",
    "prompt": "海豚在碧蓝海洋中跳跃，阳光洒在水面上",
    "duration": 8,
    "aspect_ratio": "16:9"
}
resp = requests.post(f"{BASE_URL}/v1/videos", json=payload, headers=headers)
task_id = resp.json()["data"][0]["task_id"]
print(f"任务已提交: {task_id}")

# 第二步：轮询任务状态（视频生成较慢，建议间隔 10-15 秒）
while True:
    result = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/videos/{task_id}", headers=headers).json()
    status = result["data"]["status"]
    progress = result["data"].get("progress", 0)
    print(f"状态: {status}, 进度: {progress}%")

    if status == "completed":
        # 第三步：获取结果（链接有效期 24 小时）
        video_url = result["data"]["result"]["videos"][0]["url"][0]
        print(f"生成完成: {video_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"生成失败: {result['data'].get('error', '未知错误')}")
        break

    time.sleep(15)

任务状态说明

图像和视频生成均为异步任务，提交后需轮询查询结果。两个接口的状态值写法不同，不要混用：

轮询时只需判断"已完成 / 已失败"两个终态，其余状态继续等待即可。任务失败时会自动退还预扣费用，不会产生扣费。

建议轮询间隔：图像任务 3-5 秒，视频任务 10-15 秒。

账号与余额

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