https://github.com/faithererer/siliconflow-img-proxy
将硅基流动的生图接口转为openai兼容格式，包括聊天
https://github.com/faithererer/siliconflow-img-proxy
ai cloudflare fuckmylife proxy
Last synced: 2 months ago
JSON representation
将硅基流动的生图接口转为openai兼容格式，包括聊天
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/faithererer/siliconflow-img-proxy
- Owner: faithererer
- Created: 2025-09-28T09:25:16.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-09-28T11:21:49.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2025-09-28T12:39:20.189Z (9 months ago)
- Topics: ai, cloudflare, fuckmylife, proxy
- Language: JavaScript
- Homepage:
- Size: 26.4 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# siliconflow-img-proxy
将 硅基流动生图 API 转成 OpenAI 兼容接口，可用于 Cherry Studio、OneAPI/NewAPI 等聚合平台，直接在聊天里以 Markdown 形式显示图片。
`/v1/images/generations`：OpenAI 兼容生图
`/v1/chat/completions`：Markdown 图片输出（`` 或 data:URI）
独立访问鉴权：ALLOW_CLIENT_KEY(S)（与上游 SILICONFLOW_API_KEY 完全分离）
可配置 /v1/models：通过环境变量提供模型清单
多图：`n` 顺序多次；或 `sf_batch_size`（若上游模型支持批量）
自定义参数：`sf_seed、sf_num_steps、sf_guidance_scale、sf_cfg、sf_negative_prompt、sf_image_size、sf_batch_size` 和官方文档一致
# 部署
# 🔐 环境变量
| 变量名 | 是否必填 | 说明 |
| ---------------------------------------- | ---- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `SILICONFLOW_API_KEY` | ✅ | 上游硅基流动 Bearer Key（仅服务端使用，客户端不能覆盖） |
| `SF_BASE` | 选填 | 上游地址，默认 `https://api.siliconflow.cn/v1` |
| `PROVIDER_LABEL` | 选填 | `/v1/chat` 顶层 `provider` 字段，默认 `SiliconFlow` |
| `ALLOW_CLIENT_KEY` / `ALLOW_CLIENT_KEYS` | ✅* | **代理访问密钥**（一个或多个，逗号/空白分隔）。任一存在即开启鉴权；未配置则公开（不建议）。 |
| `MODELS_JSON` | 选填 | `/v1/models` 的 JSON 数组，如：`[{"id":"Qwen/Qwen-Image"},{"id":"Kwai-Kolors/Kolors"}]`，也可用 `["Qwen/Qwen-Image","Kwai-Kolors/Kolors"]` |
| `MODELS` | 选填 | `/v1/models` 的逗号/空白分隔清单，如：`Qwen/Qwen-Image, Kwai-Kolors/Kolors` |
# 🧪 API
## 1) 生成图片（OpenAI 兼容）
`POST /v1/images/generations`
```bash
curl -X POST "https:///v1/images/generations" \
-H "Authorization: Bearer " \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen/Qwen-Image",
"prompt": "a vintage camera on a wooden desk, warm light",
"size": "1024x1024",
"n": 2,
"response_format": "url",
"sf_seed": 1234567890,
"sf_num_steps": 28,
"sf_guidance_scale": 7.5,
"sf_cfg": 3.5,
"sf_negative_prompt": "low quality",
"sf_batch_size": 2
}'
```
多图策略
若设置 sf_batch_size 且模型支持批量，且 n=1：一次批量返回多张；
否则按 n 次数顺序多次调用上游返回多张。
## 2) 聊天出图（Markdown 渲染）
`POST /v1/chat/completions`
多轮对话：总是取 messages 中最新的 user 消息为 prompt
输出：message.content 为 Markdown 图片
response_format=url：``
response_format=b64_json：``
```bash
curl -X POST "https:///v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer " \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Qwen/Qwen-Image",
"messages": [
{"role":"system","content":"You are a helpful AI."},
{"role":"user","content":"画两张蓝色机器人，木质桌面，冷色调"}
],
"n": 2,
"size": "1024x1024"
}'
```
## GET /v1/models
通过`MODELS`等环境变量配置