用 poloapi 中轉調用 NanoBananaPro 生圖:一份實戰筆記
適合人羣:
✔ 用過 OpenAI API
✔ 知道什麼是文生圖
✔ 只想把圖“穩定地生成出來”
如果你只是想快速用 NanoBananaPro 生圖,而不是研究模型原理,這篇就夠了。
先把話説清楚(很重要)
poloapi.top = API 中轉站(relay / proxy)
它不做這些事:
- ❌ 不訓練模型
- ❌ 不優化生成效果
- ❌ 不改你的 prompt
它只做一件事:
把你的請求,原樣轉發給上游模型(NanoBananaPro),再把結果原樣返回
所以:
效果 = 模型本身 + 你的 prompt
和 poloapi 本身沒有“玄學關係”。
一、為什麼要用 poloapi?
如果你已經能直連官方,那你其實不一定需要 poloapi。
但在這些情況下,它很有用:
- 官方接口訪問不穩定
- 你想統一管理多個模型(不只一個 Key)
- 你已經有一套 OpenAI 兼容代碼,不想重寫
👉 poloapi 的最大價值:OpenAI 接口兼容
二、核心原理(30 秒看懂)
如果你之前用的是:
https://api.openai.com/v1/...
那現在你只是換成:
https://poloapi.top/v1/...
然後:
- Authorization:換成 poloapi 的 Key
- model:換成 NanoBananaPro 對應的名字
就這麼簡單。
三、最小可用生圖請求(curl)
這是我最推薦的測試方式,先用 curl 驗證,再寫代碼。
curl https://poloapi.top/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer YOUR_POLOAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "nanobanana-pro",
"prompt": "一隻坐在咖啡館裏的橘貓,日系插畫風,柔和光線",
"size": "1024x1024",
"n": 1
}'
如果這一步能成功:
- 説明 Key ✔
- 説明模型名 ✔
- 説明你賬號權限 ✔
後面寫什麼語言都只是“語法問題”。
四、返回結果你真正要用的是什麼?
返回 JSON 裏字段可能不少,但99% 的時候你只關心一個東西:
data[0].url
這就是生成好的圖片。
你可以:
- 直接瀏覽器打開
- 前端 img 標籤展示
- 後端下載存儲
不用解碼,不用管 CDN,不用問“能不能商用”這種玄學問題。
五、Python 示例(貼了就能跑)
import requests
url = "https://poloapi.top/v1/images/generations"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_POLOAPI_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "nanobanana-pro",
"prompt": "賽博朋克風格的未來街道,夜晚,霓虹燈,電影感",
"size": "1024x1024",
"n": 1
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(resp.json()["data"][0]["url"])
如果你之前用過 OpenAI:
👉 這段代碼你甚至不用看文檔就能寫出來
六、NanoBananaPro 的 prompt 使用經驗
不吹效果,只説結論:
✅ 它更吃「畫面描述」
比起抽象風格詞,更建議你寫:
- 場景(室內 / 室外 / 夜晚 / 雨天)
- 主體(人物 / 動物 / 物體)
- 鏡頭(特寫 / 中景 / 遠景)
- 光線(柔光 / 逆光 / 高對比)
例子(實測穩定):
夜晚的東京街頭,下雨,霓虹燈反射在地面上,中景視角,電影感,高細節
七、最容易踩的 4 個坑
1️⃣ model 名寫錯
poloapi 不會幫你糾錯,寫錯直接 4xx
2️⃣ 用了 chat/completions 生圖
❌ 錯
生圖接口只能用:
/v1/images/generations
3️⃣ 指望中轉站“提升效果”
不會。
效果差就是 prompt 不行,或者模型不適合。
4️⃣ 一上來就寫複雜業務代碼
建議順序永遠是:
curl → 腳本 → 後端 → 前端
八、什麼時候不該用 poloapi?
説句實在的:
- 你只用一個模型
- 官方接口穩定可用
- 不需要中轉
👉 那你直連官方,反而更簡單
poloapi 是工程便利工具,不是“必選項”。
九、一句話總結(工程視角)
poloapi = OpenAI 兼容的中轉層
NanoBananaPro = 實際幹活的生圖模型
你只是換了 Base URL 和 model