设计师们，你们用的画图工具是不是生成一张图要几分钟，想批量生成还有数量限制？ 工作效率实在低。
企业开发们，你们调用的 APi 聚合平台是不是动不动就崩溃、超时还有并发限制？根本无法承接高并发需求，修复拖半天，价格还不便宜！
这些问题对出海开发者和设计师而言，简直是灾难。当你还在单线程请求 AI 画图任务时，高手早已用 Grsai APi 实现并发调用，同时跑几十、上百个任务，用最低的画图单价享受最高的速度与稳定行。
本文将深入浅出地讲解并发调用的核心原理，并为你提供一个开箱即用的 GrsAI 批量生图工具，助你全面掌握 Sora2、Nano banana pro、GPT-Image 1.5 等主流模型的批量创作秘籍。
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一、如何实现 API 并发调用接口
并发是指系统能够同时处理多个任务的能力，但这些任务不一定在同一瞬间执行。关键在于：
- 任务在重叠的时间段内启动、运行和完成
- 系统在多个任务间快速切换，造成 「同时进行」 的错觉
- 目的是提高资源利用率和系统响应性
实现 APi 并发主要路径：
异步并发：在单个线程内通过 「事件循环」 处理多个网络请求。效率高、资源消耗少，可处理大量请求，能够处理大量 I/O 密集型任务 （如批量生成图片/视频）。
对于 GrsAI API 调用这类 I/O 密集型任务 （大部分时间在等待网络响应），异步并发是性能最优的选择。它通过在单个线程内高效切换任务，避免了多线程的切换开销，能轻松管理成百上千个并发请求。这对于需要大量生成内容的营销、设计、游戏开发等领域，意味着生产力质的飞跃。
更关键的是成本问题，直接使用 OpenAI、Google 等官方 API，访问不方便就算了价格还超贵，同时还有并发频率与地区访问限制。选择便宜的 API 聚合平台可能还是个中间商赚差价的中转站，非源头 APi、稳定性差、不支持高并发、出问题不第一时间修复。那么去哪里找便宜稳定支持高并发的 Ai 大模型 API 源头供应商？
二、免费批量生成网站：image.grsai.com(需要魔法，没有则 com 改成 ai）
普通用户可以直接使用 Grsai 提供的现成批量生图工具，另外开发也可以通过 github 的开源项目查看代码结构学习怎么实现并发调用 Grsai Api 的接口。
工具地址：
- 在线使用：https://image.grsai.com(需要魔法，没有则 com 改成 ai）
- GitHub：https://github.com/31702160136/grsai-gpt-image
四步开启无限制批量创作：
1. 获取 「批发密钥」：在 GrsAI(grsai.com) 官网控制台创建 API Key。
2. 配置密钥：在 image.grsai.com 右上角 APIKEY 中填入。
3. 批量提交任务：在界面中选择模型 （支持 Sora2、Nano Banana Pro、gpt image 1.5、Veo 等视频画图模型），上传图片，选择图片尺寸，在文本框内输入提示词 （例如：根据参考图生成一张上衣正面整体展示，根据参考图还原上衣主体图案全貌，纯色背景，柔和自然，突出产品整体形态与图案呈现效果。） 点击生成。
4. 批量下载：由于系统只会保存两小时，所以生成完的内容尽快下载，支持一键打包下载。
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三、Ai 大模型 APi 源头供应站
GrsAI（https://grsai.com 需要魔法，没有 com 改 ai） 作为 AI 大模型 API 的聚合平台与源头供应商，核心价值在于以极低的成本提供稳定、高并发的调用服务。例如，生成一张 Nano Banana Pro 图片，官方 API 成本约 0.134-0.24 美元 （1-2k：0.96，4k：1.37 元），而通过 GrsAI 国内直连接入 Nano Banana Pro 1k 2k 4k 都是 0.09/张，成本降低超过 95%。
- 高性价比多模型：非中转站，没有一层层中间商，平台直接对接模型资源才能做到低价。Nano Banana Pro——0.09/张，gpt image 1.5——0.02/张，Nano Banana——0.022/张，Sora2——0.08/条，Veo3.0/Veo3.1——0.4/张，Gemini2.5/3.0....
vt 高峰期会生成失败，可以和 pro 切换用，vt 的 4k 更加高清
- 支持高并发：多台国内外顶配服务器，支持大量级高并发调用需求。
- 国内外节点：提供国内直连和国际线路，确保全球用户低延迟访问。
- 平台存储库：可直接把图片与视频文件上传到存储库中，从而降低服务器流量成本。
- 失败不扣费：只要是失败秒退款，日志可查询，将您的试错成本降至零。
注意：图片视频只在平台保存 2 小时，超过时间则无法查看请尽快保存。
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四、Grsai APi 高并发调用 Nano banana Pro 实战
1. 获取 GrsAI API Key：登录 GrsAI 控制台 （grsai.com/zh/dashboard/api-keys 需要魔法才能访问，没有 com 改 ai），创建并复制您的密钥。
Nano Banana Pro 支持 gemini 官方接口格式
2. 安装必要的 Python 库：我们将使用 aiohttp 进行异步 HTTP 请求，asyncio 作为异步运行时。
pip install aiohttp
3. 高并发调用 Api 接口生成图片
步骤 1：创建客户端类与初始化
首先，我们创建一个类来封装所有逻辑，包括配置 API 密钥、控制并发数和重试策略。
import asyncioimport aiohttpfrom typing import List, Dict, Anyimport timeclass NanoBananaBatchGenerator:
"""Nano Banana Pro 高并发批量生成客户端"""
def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10, retries: int = 3):
"""
初始化客户端
:param api_key: GrSAI API 密钥
:param max_concurrent: 最大并发数，控制请求 「洪峰」
:param retries: 失败重试次数
"""
self.api_key = api_key
self.max_concurrent = max_concurrent
self.retries = retries # 注意：此处使用 Nano Banana Pro 的专用端点
self.endpoint = "https://api.grsai.com/v1/draw/nano-banana"
self.session = None # aiohttp 会话对象，稍后创建
步骤 2：实现异步上下文管理
为了优雅地管理网络连接资源 （自动创建和关闭会话），我们实现异步上下文管理器。
async def __aenter__(self):
"""异步上下文管理器入口，创建可复用的会话和连接池"""
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=60) # 设置总超时
)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
"""异步上下文管理器出口，确保会话被关闭"""
if self.session:
await self.session.close()
步骤 3：实现带重试的单个请求函数
这是最核心的函数之一，负责调用单次 API，并内置了指数退避重试机制来增强鲁棒性。
async def _generate_single_with_retry(self, prompt: str, params: Dict) -> Dict[str, Any]:
"""执行单次生成，内置指数退避重试机制"""
payload = {
"model": "nano-banana-Pro", # 指定模型
"prompt": prompt,
**params # 合并其他参数 （如尺寸，参考图等）
}
last_error = None
for attempt in range(self.retries):
try:
async with self.session.post(self.endpoint, json=payload) as response:
if response.status == 200:
data = await response.json()
return {"status": "success", "data": data, "prompt": prompt}
else:
error_text = await response.text()
last_error = f"HTTP {response.status}: {error_text[:200]}"
# 429 错误代表请求过快，采用指数退避等待
if response.status == 429:
wait_time = 2 ** (attempt + 1)
print(f"提示词 '{prompt[:30]}...' 触发频率限制，{wait_time}秒后重试...")
await asyncio.sleep(wait_time)
continue
elif response.status >= 500:
# 服务器错误，稍后重试
await asyncio.sleep(1)
continue
else:
# 客户端错误 （如参数错误） 通常无需重试
break
except (asyncio.TimeoutError, aiohttp.ClientError) as e:
last_error = str(e)
await asyncio.sleep(1) # 网络异常，简单等待后重试
# 所有重试均失败
return {"status": "failed", "error": last_error, "prompt": prompt}
步骤 4：实现批量生成主函数
此函数管理整个批量流程，使用 asyncio.Semaphore（信号量） 来控制最大并发数，并使用 asyncio.gather 来并发执行所有任务。
async def generate_batch(self, prompts: List[str], **params) -> List[Dict[str, Any]]:
"""
批量生成主方法
:param prompts: 提示词列表
:param params: 额外 API 参数，如 aspectRatio="16:9"
:return: 生成结果列表
"""
if not self.session:
raise RuntimeError("请使用异步上下文管理器 （async with） 来调用此客户端")
# 创建信号量以严格控制最大并发数
semaphore = asyncio.Semaphore(self.max_concurrent)
async def bounded_task(prompt: str) -> Dict[str, Any]:
async with semaphore: # 只有获得 「通行证」 的任务才能执行
# 在请求间添加微小延迟，平滑流量，避免瞬时峰值
await asyncio.sleep(0.05)
return await self._generate_single_with_retry(prompt, params)
print(f"开始批量生成，总计 {len(prompts)} 个任务，最大并发数 {self.max_concurrent}...")
start_time = time.time()
# 创建所有异步任务对象
tasks = [bounded_task(prompt) for prompt in prompts]
# 并发执行所有任务，并等待它们全部完成
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
elapsed_time = time.time() - start_time print(f"批量生成完成！总耗时 {elapsed_time:.2f} 秒")
# 统一处理结果，将异常转换为格式化的字典
processed_results = []
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, Exception):
processed_results.append({
"status": "error",
"error": str(result),
"prompt": prompts[i]
})
else:
processed_results.append(result)
return processed_results
四、实战用例：亚马逊电商套图生成
现在，让我们将上面的客户端应用于一个真实场景：为一个产品批量生成亚马逊页面所需的全套图片。
# ==================== 实战用例：亚马逊电商套图生成 ====================async def main():
"""实战案例：为智能咖啡杯生成亚马逊产品套图"""
API_KEY = "your_grsi_api_key_here" # 请替换为 Grsai.com 提供的 APiKey
# 产品核心描述
product_desc = "a modern smart coffee mug with temperature display"
# 构建亚马逊产品页面所需的多样化提示词列表
prompts = [
f"{product_desc}, on a pure white background, professional product photography, Amazon main image",
f"{product_desc}, on a wooden desk in a cozy home office, lifestyle shot",
f"Close-up of {product_desc}'s LED screen showing 65°C, macro photography",
f"A person's hands holding {product_desc} in a modern kitchen, action shot",
f"{product_desc} shown next to a regular coffee mug for size comparison",
]
# API 调用参数
generate_params = {
"aspectRatio": "1:1", # 正方形构图，适合电商平台
"imageSize": "2K", # 可选：输出尺寸 （1K, 2K, 4K）
"urls": ["https://example.com/example.png"], # 参考图
}
# 执行批量生成：使用 async with 自动管理客户端生命周期
async with NanoBananaBatchGenerator(API_KEY, max_concurrent=5) as generator:
results = await generator.generate_batch(prompts, **generate_params)
# 分析并打印结果
success_count = 0
for i, result in enumerate(results):
print(f"\n任务 {i+1}: '{result['prompt'][:50]}...'")
if result["status"] == "success":
success_count += 1
image_data = result.get("data", {})
# 图像 URL 通常位于 data.results[0].url
if "results" in image_data:
print(f"✅ 生成成功！")
else:
print(f"❌ 失败: {result.get('error')}")
# 运行主函数 if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
通过以上拆解，您可以看到，从初始化、资源管理、单个请求重试，到最终的批量调度，每一步都如何设计。
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五、使用 WebHook 回调处理结果方法
适用于解耦的后台任务系统，你需要一个公网可访问的服务器来接收回调。
1. 请求参数：设置 「webHook」 为你服务器的回调地址。可搭配 「shutProgress」: true 让回调只发最终结果。
payload = {
「model」: 「nano-banana-pro」,
「prompt」: 「一只猫」,
「aspectRatio」: 「1:1」,
「webHook」: 「https://your-server.com/api/callback」, # 你的回调地址
「shutProgress」: true # 回调只接收最终结果，可选}
2. 处理回调：你的服务器需要提供一个能处理 POST 请求的接口。、
# 使用 Flask 的简单示例 from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)@app.route(『/api/callback』, methods=[『POST』])def handle_callback():
data = request.json # 根据 ID 匹配你的任务
task_id = data[『id』]
if data[『status』] == 『succeeded』:
image_url = data[『results』][0][『url』]
# 保存 URL 或触发后续操作
print(f「任务 {task_id} 完成，图片: {image_url}」)
return 『OK』 # 务必返回成功响应
3. 第一次响应：提交任务后，API 会立即返回一个 JSON，其中包含 data.id（任务 ID），你需要保存它，以便在回调中识别对应任务。
你可以通过接入 GrsAI Api 用极低成本结合异步并发的高效调度，实现 AI 图像与视频无限制批量生成，提高创作效率与降低成本。
文章来源：w2solo