可灵ai批量生成需通过api实现：①requests同步循环调用；②asyncio+aiohttp异步并发；③celery分布式队列；④requests.session连接复用优化。
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如果您希望使用 Python 脚本自动化调用可灵AI接口进行批量内容生成，则需通过其提供的 HTTP API 实现请求构造、参数传递与响应解析。以下是实现该目标的多种可行方法：
一、使用 requests 库同步批量调用
该方法适用于任务量适中、对并发要求不高、且需要逐条控制请求顺序与错误处理的场景。通过循环构造 JSON 请求体并发送 POST 请求，可稳定完成批量生成任务。
1、安装依赖库：pip install requests
2、准备可灵AI平台分配的 API Key，并设置请求头中的 Authorization 字段为 Bearer + 密钥值。
3、构建包含 prompt、model_id、temperature 等参数的 JSON 数据体，每个请求对应一个生成任务。
4、使用 for 循环遍历输入文本列表，每次调用 requests.post 发送请求，并将响应中的生成结果提取至本地 CSV 文件。
5、在每次请求后添加 time.sleep(0.5) 避免触发平台频率限制。
二、使用 asyncio + aiohttp 异步并发调用
该方法适用于高吞吐量批量生成需求，能显著缩短整体执行时间。通过异步 I/O 复用，可在单线程内同时维持多个未完成的 HTTP 连接。
1、安装依赖库：pip install aiohttp
2、定义异步请求函数，接收 prompt 和 session 实例，构造 headers 与 json payload，调用 session.post 获取响应。
3、使用 asyncio.gather 并发执行所有任务，传入预设的 prompts 列表与共享的 aiohttp.ClientSession。
4、对每个响应解析 result 字段，捕获异常并记录失败索引，避免单个失败中断全部流程。
5、将成功响应统一写入 JSONL 文件，每行一个生成结果对象。
三、基于 Celery 的分布式任务队列调用
该方法适用于长期运行、需重试机制、失败告警及任务状态追踪的企业级批量生成场景。Celery 将生成任务解耦为生产者-消费者模型，支持横向扩展 worker 节点。
1、部署 Redis 或 RabbitMQ 作为消息中间件，并配置 Celery 实例连接该中间件。
2、定义带 @app.task 装饰器的任务函数，内部封装 requests.post 调用逻辑与异常回退策略。
3、主程序读取 Excel 表格中的 prompt 列，调用 task.delay(prompt) 将每个任务推入队列。
4、启动多个 celery worker 进程，自动拉取并执行任务，生成结果存入 PostgreSQL 表中，含 task_id、prompt、output、status、created_at 字段。
5、通过 Flower 监控界面实时查看任务状态、耗时与失败堆栈。
四、使用 requests.Session + 连接复用优化吞吐
该方法适用于单机高频次调用，通过复用 TCP 连接减少握手开销，提升单位时间内请求数量。适合在不突破平台 QPS 限制前提下压测性能边界。
1、创建全局 requests.Session 实例，设置 mount 适配器，启用连接池（pool_connections=10, pool_maxsize=20）。
2、预设请求 URL 模板与默认 headers，仅动态替换 prompt 与 seed 参数。
3、使用 session.post 替代 requests.post，确保底层连接被复用而非每次新建。
4、对返回状态码非 200 的响应，检查 response.headers.get("X-RateLimit-Remaining") 值，低于阈值时主动 sleep 等待重置。
5、将输出结果按批次分组，每 50 条合并为一个 ZIP 包，写入指定目录。
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