TL;DR
- 它是什么：Qwen Image 2.1 Pro 已在 HiAPI 上线，打开模型页 写提示词就是文生图，放参考图就是编辑；一个模型 ID 最多接 10 张参考图，五种 2K 级画幅，
prompt_extend默认开启。新用户注册送 200 积分。 - 多少钱：$0.05 一张（100 积分），按成功出图计费，与画幅无关，失败退款，参考图不加价；$10 约 200 张。Turbo 同契约 $0.02/张。
- 最快怎么调：模型页写提示词直接跑；接进产品走
POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks，model填qwen-image-2.1-pro。
Qwen Image 2.1 Pro 是什么？比 2.0 新在哪
文生图和编辑共用同一个模型 ID：不传 image_urls 生成新图，传了按参考图改图，不用切换接口。
和 2.0 相比的四处不同（2.0 用 size 自由指定像素，2.1 改成按画幅取值）：
- 一个 ID 覆盖两种活。 文生图和编辑共用，请求只差
image_urls。 - 最多 10 张参考图。 产品图、场景图可一次提交，按「图1」「图2」指代。
- 五种 2K 级画幅。 1:1 2048×2048，16:9 2688×1536，9:16 1536×2688，4:3 2368×1728，3:4 1728×2368；没有
resolution字段。 prompt_extend默认开启。 模型自动扩写提示词；要严格排版或复刻文字时设false。
线稿到 3D 玩具是一次编辑请求，原图造型、比例和站姿保留：
把参考图中的线稿小机器人变成精致的 3D 卡通玩具渲染：哑光白色外壳搭配珊瑚橙色关节、耳朵和天线，胸口的爱心发出柔和的粉色光，眼睛是亮蓝色，保持原有造型、比例与站姿，柔和棚拍光，干净的浅灰白色背景，只保留机器人主体。
用这个提示词生成 → 链接只预填提示词，打开后上传线稿，画幅选 1:1。
在线试用：5 步出第一张
- 打开 Qwen Image 2.1 Pro 模型页，200 积分够出 2 张 Pro。
- 写提示词；编辑先把 1–10 张参考图传进
image_urls。 - 选画幅，或留空让模型自动选。
prompt_extend默认开启；严格排版的中文海报先关掉。- 提交，出图后下载。
API 接入：4 步跑通
- 在控制台创建 API Key。
POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks，model写qwen-image-2.1-pro。- 拿到
taskId后轮询GET /v1/tasks/{taskId}，或配置callback。 status为success后，从output[0].url下载图片。
可运行的 curl：文生图
curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-image-2.1-pro",
"input": {
"prompt": "一张极简中文活动海报，米白色纸张背景，画面中央只排版以下三行中文字并全部水平居中：第一行是大号黑色衬线字“春日茶会”，第二行是中号深灰色字“三月二十八日 下午两点”，第三行是小号灰色字“城南茶室 免费入场”。字距均匀，四周留白充足，除了这三行字以外画面中没有任何其他文字、图形、线条或装饰，哑光印刷质感。",
"aspect_ratio": "3:4",
"prompt_extend": false,
"seed": 42
}
}'
任务 ID 在 data.taskId：
curl -s https://api.hiapi.ai/v1/tasks/YOUR_TASK_ID \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
data.status 会经过 queued、handling、archiving、success 或 fail；archiving 表示还在打包，不是失败。
Python 版：创建、轮询、下载
import time
import requests
BASE = "https://api.hiapi.ai/v1/tasks"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
payload = {
"model": "qwen-image-2.1-pro",
"input": {
"prompt": "一只戴草帽的柴犬踩着冲浪板，扁平贴纸风格，珊瑚橙与海蓝配色，纯色背景。",
"aspect_ratio": "1:1",
"seed": 42,
},
}
task_id = requests.post(BASE, headers=HEADERS, json=payload, timeout=30).json()["data"]["taskId"]
while True:
data = requests.get(f"{BASE}/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30).json()["data"]
if data["status"] in ("success", "fail"):
break
time.sleep(3)
if data["status"] == "success":
with open("qwen-image.png", "wb") as f:
f.write(requests.get(data["output"][0]["url"], timeout=60).content)
print("saved qwen-image.png")
else:
print(data.get("error"))
文生图和编辑差在哪：image_urls
不传 image_urls 出全新图；1 张是单图编辑；2–10 张是多图参考。参考图支持 JPG/JPEG/PNG/BMP/TIFF/WEBP/GIF，单张 ≤10MB，宽高 1–8000px，长短边比 ≤10:1。
多图时，image_urls 的数组顺序就是提示词里的「图1」「图2」。这把椅子放进客厅，用两张参考图和一条提示词：
把图1的橡木扶手椅放进图2的客厅里，椅子摆在落地窗前那片地板光斑上，朝向与图1保持一致，为椅子补齐符合场景的落地阴影与接触阴影，保留图2房间的墙面、木地板、墙脚线、窗框与窗外景色完全不变，整体统一为下午的暖白色自然侧光。
用这个提示词生成 → 打开后按顺序上传图1 椅子、图2 客厅，顺序反了结果也会反。
单图编辑同样用 image_urls，这条香水瓶只改材质和场景：
以图1的香水瓶为基础做电商产品图改造：瓶身玻璃改成磨砂半透明质感，瓶盖由银灰色金属换成拉丝黄铜，瓶内的香液改成深琥珀色，瓶子放到一块深绿色大理石台面上，背景换成暖灰色墙面，左上方侧逆光勾出瓶身轮廓，保留图1的瓶身形状、比例、瓶盖高度与标签区域形状不变。
用这个提示词生成 → 打开后上传香水原图，选 1:1。
prompt_extend 和透明背景
prompt_extend 默认 true，模型把短描述扩写成完整画面指令。要复刻固定排版、逐字海报，或提示词已很细，设 false，模型严格按原文执行。
透明背景靠提示词产出：写「纯透明背景、只保留主体、不要背景色块」，输出 PNG 可带透明通道。结果对写法敏感，不保证全透明；交付前用 Image.open(path).getchannel("A").getextrema() 查 alpha，需要稳定透明底再补去背。
上线前注意 3 件事
- 回调加轮询兜底。 请求体顶层加
"callback": {"url": "https://yourapp.com/hook", "when": "final"}，终态通知；回调可能重复，按taskId去重并保留定时查询。 - 超时不要重新 POST。 每次提交都是新图、新计费。存好
taskId，网络抖动时查同一个 ID。 - 显式写
aspect_ratio。 不写由模型选；要固定比例就写五种之一。没有resolution字段，传了会报错。产物 URL 带expireAt，拿到就转存。
常见问题
最多能传几张参考图？ 1–10 张，单张不超过 10MB；多图按「图1」「图2」指代。
能选 4K 吗？ 没有。五种画幅对应固定 2K 级尺寸，1:1 最大 2048×2048。
透明背景能保证吗？ 不保证。透明底由提示词产出，出图后查 alpha 通道，必要时补去背。
现在就出第一张
复制线稿机器人提示词，打开 Qwen Image 2.1 Pro 模型页，上传线稿、选 1:1，$0.05 出一张 2048×2048。要做多图合成，把椅子和客厅按顺序传进 image_urls 再跑一次。完整参数见接入文档。
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