阿波罗AI三步快速对接Nano-Banana-2教程：多轮对话式生成，超绝中文生成能力！

阿波罗AI三步快速对接Nano-Banana-2教程

Nano-Banana-2 作为阿波罗AI全新上架的产品，让大家可以在被卡到爆之前有条件用上Gemini3和Nano Banana 2。
这是Nano Banana Pro写的中文，没错是中文效果相当炸裂！！！。

第一步：对接前准备

1. 获取 API 密钥：登录阿波罗AI官方平台，申请并复制专属 API_KEY。
2. 明确接口地址：对接使用的核心接口为阿波罗AI v1/chat/completions 端点（官方文档地址：https://gpt-best.apifox.cn/api-350777251）。
   BaseURL：https://api.ablai.top/

---

第二步：配置请求参数

Nano-Banana-2 完全兼容 OpenAI Chat 格式，请求参数分为 Header 和 Body 两部分，核心配置如下：

1. Header 参数（必需）

• Content-Type：固定为 application/json，指定请求数据格式。
• Accept：固定为 application/json，指定响应数据格式。
• Authorization：格式为 Bearer {{YOUR_API_KEY}}，将 {{YOUR_API_KEY}} 替换为第一步获取的实际密钥。

2. Body 参数（核心配置）

• model：必需，固定填写 nano-banana（指定使用 Nano-Banana-2 模型）。
• messages：必需，以数组形式传递对话消息，支持单轮/多轮对话。
  • 单轮对话示例：[{"role": "user", "content": "画一只可爱的柯基"}]。
  • 多轮对话示例：[{"role": "user", "content": "先画一只猫"}, {"role": "assistant", "content": "已生成猫咪图片"}, {"role": "user", "content": "再给它加个帽子"}]。
• stream：可选，默认 false（同步返回完整结果）；设为 true 时，将增量返回响应（适用于实时交互场景）。

---

第三步：发送请求并处理响应

1. 多语言请求示例

Shell（cURL）

curl --location --request POST '/v1/chat/completions' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer {{YOUR_API_KEY}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "nano-banana",
    "stream": false,
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "画一只在草地上晒太阳的兔子"
        }
    ]
}'

Python

import requests

url = "https://gpt-best.apifox.cn/v1/chat/completions"
headers = {
    "Accept": "application/json",
    "Authorization": "Bearer {{YOUR_API_KEY}}",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "model": "nano-banana",
    "stream": False,
    "messages": [{"role": "user", "content": "画一只在草地上晒太阳的兔子"}]
}

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

2. 响应结果解析

成功请求后（状态码 200 OK），响应将返回完整数据，核心字段说明：

• id：请求唯一标识。
• choices[0].message.content：模型返回结果（绘图类请求将包含图片链接或Base64编码）。
• usage：令牌使用统计（prompt_tokens 为请求令牌数，completion_tokens 为响应令牌数）。

3. 特殊功能调用

• 绘图同步/异步：无需额外配置，通过 stream 参数控制（false 同步，true 异步增量）。
• 多轮对话：持续在 messages 数组中追加「user/assistant」角色的消息即可，模型将上下文关联。