Openai 请求格式 本地图片分析 API 文档

接口说明

通过多模态AI模型分析图片内容，支持OCR和图片信息提取功能。

主流图片分析模型

模型名称	描述
gpt-4o	目前图片分析调用量最大的模型，稳定、并发高
gemini-2.5-flash	谷歌旗舰模型，速度快，性价比好
claude-sonnet-4-20250514	图片分析做的不错，但性价比略差
doubao-1.5-vision-pro-250328	国内图片分析主流模型，性价比好，稳定、并发高

本地图片分析预处理

需要先把本地图片转为 base64 再提交给模型。

参数说明

• model: 指定使用的AI模型
• messages: 包含用户指令和图片数据
• temperature: 控制输出随机性(0-1)
• image_url: 支持Base64编码的本地图片或网络图片URL

请求示例

import base64
import requests

def encode_image(image_path):
    """将本地图片编码为Base64字符串"""
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")

# API配置
BASE_URL = "https://www.dmxapi.cn/"
API_ENDPOINT = BASE_URL + "v1/chat/completions"
API_KEY = "sk-******"  # 替换为你的API密钥

# 准备请求数据
image_data = encode_image("example.png")  # 本地图片路径

payload = {
    "model": "gpt-4o",  # 指定分析模型
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "请分析图片内容"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "temperature": 0.1
}

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

# 发送请求
response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=payload)
print(response.json())  # 输出响应结果

注意事项

1. 图片需小于20MB
2. 支持PNG/JPEG格式；非普通扩展名的图片（例如.file）请先处理成base64再给模型。
3. 响应时间取决于图片大小和模型选择