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更新时间：2025-09-22 GMT+08:00

调用说明

只有当预置服务-免费服务有免费token额度或在免费有效期内，预置服务-商用服务的付费状态为“已开通”、或者自定义接入点的状态为“使用中”时，预置服务才可被成功调用。

更完整的请求参数及鉴权信息，请参考图片生成。

服务调用产生的内容由AI生成，不代表ModelArts Studio观点，平台不保证其合法性、真实性、准确性，不承担相关法律责任。

步骤一：获取API Key

在调用MaaS的模型服务时，需要填写API Key用于接口的鉴权认证。请创建新的API Key或使用已有API Key。关于如何创建API Key，请参见在ModelArts Studio（MaaS）管理API Key。

步骤二：复制调用示例并替换接口信息、API Key

表1 接口信息
名称	说明	取值
API地址	调用图片生成的API地址。	https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations
model参数	model参数调用名称。	请任选以下方式获取：在“预置服务 > 商用服务”页签的服务名称左侧，单击图标，在“model参数”列可以查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中开通商用服务。在“预置服务 > 自定义接入点”页签的“model参数”列查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中创建自定义接入点。

Qwen_Image（按张计费）调用示例

Rest API的示例代码如下。

Python示例

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations"  # API地址。
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key。

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "qwen-image",  # model参数。
        "prompt": "A running cat.",  # 支持中英文。
        "size": "1024x1024",
        # 生成图像尺寸qwen_image要求介于[512x512,2048x2048]
        # 推荐：2048x2048、1536x1536、1024x1024、512x512，其中height和width需要被8整除，否则会向下兼容。
        "response_format": "b64_json",  # 返回格式， 暂仅支持b64_json。
        "seed": 1  # 取值范围在[0, 2147483648]， 随机种子，默认为1。
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

cURL示例

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen-image",
    "prompt": "A running cat.",
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "b64_json",
    "seed": 1
}'

OpenAI SDK示例代码如下。

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/" # API地址。
api_key = "MAAS_API_KEY" # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key。

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="qwen-image",
    prompt="A cartoon-style cat that is skiing.",
    size="1024x1024",
    response_format="b64_json"
)

print(response.data[0].b64_json)

Qwen-Image（按生成耗时计费）调用示例

Rest API的示例代码如下。

Python示例

import requests
import json

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations"  # API地址。
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key。

    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "qwen_image",  # model参数。
        "prompt": "A running cat.",  # 支持中英文。
        "size": "1024x1024",
        # 生成图像尺寸qwen_image要求介于[512x512,2048x2048]
        # 推荐：2048x2048、1536x1536、1024x1024、512x512，其中height和width需要被8整除，否则会向下兼容。
        "response_format": "b64_json",  # 返回格式， 暂仅支持b64_json。
        "seed": 1  # 取值范围在[0, 2147483648]， 随机种子，默认为1。
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

cURL示例

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen_image",
    "prompt": "A running cat.",
    "size": "1024x1024",
    "response_format": "b64_json",
    "seed": 1
}'

OpenAI SDK示例代码如下。

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/" # API地址。
api_key = "MAAS_API_KEY" # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key。

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="qwen_image",
    prompt="A cartoon-style cat that is skiing.",
    size="1024x1024",
    response_format="b64_json"
)

print(response.data[0].b64_json)

Qwen-Image-Edit调用示例

Rest API的示例代码如下。

Python示例：

import requests
import json
import base64


#  Base64 编码格式
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


base64_image = encode_image("test.jpg")

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key
    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "qwen_image_edit",  # model参数
        "prompt": "将湖面颜色修改为蓝色",  # 支持中英文
        "size": "1024x1024",
        # 生成图像尺寸qwen_image_edit要求介于[512x512,2048x2048]。
        # 推荐：2048x2048,1536x1536,1024x1024, 512x512，其中height和width需要被16整除，否则会向下兼容。
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",  # 支持图片格式，仅支持b64_json。
        "seed": 44  # 取值范围在[0, 2147483648]， 随机种子。
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)
    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

cURL示例：

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen_image_edit",
    "prompt": "将湖面颜色修改为蓝色",
    "size": "1024x1024",
    "image": f"data:image/jpeg;base64,$BASE64_IMAGE",
    "seed": 44
}'

使用OpenAI SDK调用示例。

import base64
from openai import OpenAI


#  Base64 编码格式
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


base64_image = encode_image("test.jpg")
base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="qwen_image_edit",
    prompt="将湖面颜色修改为蓝色",
    size="1024x1024",
    extra_body={
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
        "seed": 44
    }
)

print(response.data[0].b64_json)

SDXL调用示例

Rest API请求示例：

Python示例：

import requests 
import json

if __name__ == '__main__': 
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations" # API地址 
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把yourApiKey替换成已获取的API Key  

    # Send request. 
    headers = { 
        'Content-Type': 'application/json', 
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'  
    } 
    data = {
        "model": "stable-diffusion-xl",  # model参数 
        "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",  # SDXL模型当前仅支持英文
        "size": "1024x1024",
        "guidance_scale": 3
    }    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result. 
    print(response.status_code) 
    print(response.text)

cURL示例：

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "stable-diffusion-xl",
    "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",
    "size": "1024x1024",
    "guidance_scale": 3
}'

OpenAI SDK请求示例：

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="stable-diffusion-xl",
    prompt="A cartoon-style cat that is skiing.",
    size="1024x1024",
    extra_body= {
        "guidance_scale": 3
    }
)

print(response.data[0].b64_json)

父主题： ModelArts Studio（MaaS）

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Qwen_Image（按张计费）调用示例

Qwen-Image（按生成耗时计费）调用示例

Qwen-Image-Edit调用示例

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