ama 免费API 概述

ama 免费API 提供全栈多模态 AI 服务,涵盖文本推理、图像生成、视频生成三大能力。所有 API 均兼容 OpenAI 格式,你可以使用现有的 OpenAI SDK 直接接入,无需修改代码架构。

50+
可用模型
Free
永久免费
OpenAI
格式兼容
<3s
平均响应
核心 Base URL:https://api.l288.com/v1 — 所有 API 请求统一通过此地址。兼容 OpenAI SDK,只需替换 base_url 即可。

API 认证

ama API 使用 API Key 进行认证。每个请求必须在 HTTP Header 中携带你的 API Key。

获取 API Key

注册账户
访问 l288.com/sign-in 注册免费账户,无需信用卡。
进入控制台
登录后进入「API Keys」页面,点击「创建新密钥」。
复制密钥
密钥格式为 sk-xxxxxxxx,请妥善保管,不要泄露。

使用方式

在请求 Header 中添加 Authorization 字段:

HTTP Header
Authorization: Bearer sk-your-ama-api-key
安全提示:API Key 仅需 sk- 开头的密钥本身,不要在请求中添加 Bearer 前缀。使用 SDK 时直接填入 api_key 字段即可。

5 分钟接入 ama API

ama API 完全兼容 OpenAI 格式。只需修改 base_urlapi_key,即可将现有项目切换到 ama。

Python
from openai import OpenAI # ama 免费API — 兼容 OpenAI 格式 client = OpenAI( api_key="sk-your-ama-api-key", base_url="https://api.l288.com/v1" ) # 文本推理 — 与 OpenAI SDK 完全一致 response = client.chat.completions.create( model="ama-2.0-flash", messages=[{ "role": "user", "content": "你好,ama!" }] ) print(response.choices[0].message.content)
Node.js
import OpenAI from 'openai'; // ama 免费API — 兼容 OpenAI 格式 const client = new OpenAI({ apiKey: 'sk-your-ama-api-key', baseURL: 'https://api.l288.com/v1' }); // 文本推理 const response = await client.chat.completions.create({ model: 'ama-2.0-flash', messages: [{ role: 'user', content: '你好,ama!' }] }); console.log(response.choices[0].message.content);
cURL
curl https://api.l288.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-your-ama-api-key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "ama-2.0-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "你好,ama!"}] }'

文本推理 API

文本推理 API 提供与 OpenAI Chat Completions 完全一致的接口格式,支持多轮对话、流式输出、函数调用等功能。

POST /v1/chat/completions

请求参数

参数类型必填说明
modelstring必填模型名称,如 ama-2.0-flash
messagesarray必填消息列表,每项包含 role 和 content
temperaturefloat可选采样温度,0-2,默认 1。越高越随机
max_tokensinteger可选最大生成 token 数,默认 2048
streamboolean可选是否流式输出,默认 false
top_pfloat可选核采样概率,0-1,默认 1
response_formatobject可选指定输出格式,如 JSON mode

请求示例

Python
response = client.chat.completions.create( model="ama-2.0-flash", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手"}, {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序"} ], temperature=0.7, max_tokens=1024, stream=True ) # 流式输出 for chunk in response: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

响应格式

Response 200 OK
{ "id": "chatcmpl-abc123", "object": "chat.completion", "model": "ama-2.0-flash", "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "这是一个Python快速排序实现..." }, "finish_reason": "stop" }], "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 156, "total_tokens": 180 } }

图像生成 API

图像生成 API 支持文生图和图生图两种模式,兼容 OpenAI Images API 格式。

POST /v1/images/generations

请求参数

参数类型必填说明
modelstring必填模型名称,如 ama-image-2.0
promptstring必填图像描述文本
ninteger可选生成数量,默认 1,最大 4
sizestring可选图像尺寸:1024x1024 / 1792x1024 / 1024x1792
qualitystring可选质量等级:standardhd
response_formatstring可选返回格式:urlb64_json

请求示例

Python
# 文生图 response = client.images.generate( model="ama-image-2.0", prompt="一只穿着宇航服的猫在月球上漫步,超现实主义风格", n=1, size="1024x1024", quality="hd" ) print(response.data[0].url) # 图生图(编辑模式) edit_response = client.images.edit( model="ama-image-2.0", image=open("input.png", "rb"), prompt="将背景替换为星空" )

响应格式

Response 200 OK
{ "created": 1721000000, "data": [{ "url": "https://cdn.l288.com/images/abc123.png" }] }

视频生成 API

视频生成 API 支持文生视频和图生视频两种模式。由于视频生成耗时较长,采用异步任务模式。

POST /v1/videos/generations
GET /v1/videos/{task_id}

创建视频任务

参数类型必填说明
modelstring必填模型名称,如 ama-video-v2.0
promptstring必填视频描述或场景设定
image_urlstring可选参考图片 URL(图生视频模式)
durationinteger可选视频时长(秒),默认 5,最大 10
resolutionstring可选分辨率:720p1080p

请求示例

Python
# 创建视频生成任务 response = client.post( "/videos/generations", json={ "model": "ama-video-v2.0", "prompt": "一座古城在夕阳下逐渐苏醒,无人机俯拍视角", "duration": 5, "resolution": "1080p" } ) task_id = response.json()["id"] # 查询任务状态 import time while True: status = client.get(f"/videos/{task_id}").json() if status["status"] == "completed": print(status["output"]["video_url"]) break elif status["status"] == "failed": print("生成失败", status["error"]) break time.sleep(2)

任务状态

状态值说明
pending任务排队中
processing正在生成
completed生成完成,可获取视频 URL
failed生成失败,查看 error 字段

模型列表

以下是 ama 当前提供的所有模型。所有模型均可免费使用,部分模型有不同的速率限制。

文本推理模型

模型 ID描述上下文长度最大输出
ama-2.0-flash快速推理模型,适合日常对话与代码生成128K8K
ama-2.0-pro深度推理模型,适合复杂分析与长文本256K16K

图像生成模型

模型 ID描述最大尺寸支持模式
ama-image-2.0高质量图像生成模型1792x1792文生图 / 图生图

视频生成模型

模型 ID描述最大时长支持模式
ama-video-v2.0电影级视频生成模型10s文生视频 / 图生视频
模型列表会持续更新。前往 控制台 查看最新的可用模型。

速率限制与定价

ama API 永久免费,但为了保证服务质量,我们设置了合理的速率限制。

速率限制

模型类型RPM(每分钟请求)TPM(每分钟 Token)并发任务
文本推理 (Flash)60100,0005
文本推理 (Pro)2040,0002
图像生成102
视频生成51

免费额度

Free
文本推理
Free
图像生成
Free
视频生成
No CC
无需信用卡
ama API 永久免费,无需信用卡,无隐藏费用。如需更高额度,可联系团队申请升级。

错误码

当 API 请求出现问题时,会返回对应的错误码和错误信息。以下是常见错误码及其处理方式。

状态码类型说明处理建议
400Invalid Request请求参数错误检查参数格式和必填字段
401Authentication ErrorAPI Key 无效或缺失检查 API Key 是否正确
403Permission Denied无权限访问该模型确认账户是否已开通该模型
429Rate Limit请求超过速率限制降低请求频率或等待后重试
500Server Error服务器内部错误稍后重试,如持续出现请联系支持
503Service Unavailable服务暂时不可用模型正在过载,请稍后重试

错误响应格式

Error Response
{ "error": { "message": "Rate limit exceeded", "type": "rate_limit_error", "code": "429" } }

SDK 与集成

ama API 兼容 OpenAI 格式,可直接使用 OpenAI 官方 SDK。以下是各语言的接入方式。

官方 SDK

语言包名关键配置
Pythonopenaibase_url="https://api.l288.com/v1"
Node.jsopenaibaseURL: 'https://api.l288.com/v1'
Go自定义 client设置 BaseURL 为 ama 地址
Java自定义 client设置 base URL 和 auth header

第三方工具集成

工具配置方式
LangChain使用 ChatOpenAI,设置 openai_api_base
Codex++Provider 设置 API Only,Base URL 为 ama 地址
Cursor IDE设置 > Models > OpenAI API Base URL
AutoGen配置 api_base 参数
Dify模型供应商设置 > 自定义 > 填入 ama Base URL
ama API 兼容所有支持 OpenAI API 格式的工具。只需将 Base URL 改为 https://api.l288.com/v1,填入 ama API Key 即可。

常见问题

ama API 真的免费吗?

是的,ama API 永久免费。我们为所有用户提供免费额度,无需信用卡。速率限制内的请求全部免费。如需更高额度,可联系团队申请。

如何输入 API Key?

只需输入以 sk- 开头的密钥本身。不要添加 Bearer 前缀。使用 SDK 时直接填入 api_key 字段;使用 cURL 时在 Header 中写 Authorization: Bearer sk-xxx

Base URL 应该怎么填?

正确:https://api.l288.com/v1
错误:https://api.l288.com/v1/chat/completions(不要加具体端点路径)

支持流式输出吗?

支持。设置 stream=True 即可获取 SSE 流式响应,与 OpenAI 的流式格式完全一致。

遇到 429 错误怎么办?

429 表示请求超过速率限制。建议降低请求频率,或在请求中添加指数退避重试逻辑。

视频生成需要等多久?

5 秒视频通常需要 1-3 分钟生成。请使用异步模式:创建任务 → 查询状态 → 获取结果。