Vultr Inference

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使用 Vultr Inference API 生成图像和文本,支持 Flux 图像生成和多种 LLM,适用于需要生成图像或艺术作品的场景。

vultr- inference. 使用 Vultr 的 API.Setup. 使用与 Vultr Cloud API. 相同的 API 密钥

功能概述

vultr- inference. 使用 Vultr 的 API.Setup. 使用与 Vultr Cloud API. 相同的 API 密钥是一项面向实际任务的技能,主要用于将其安装在:. 图像生成器 : 可用模式. 模版.;Description. flux.1- dev.FLUX.1。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

vultr-inference

使用 Vultr 的 Inference API 生成图像和文本。

配置

使用与 Vultr Cloud API 相同的 API 密钥。请将其保存至以下路径:

~/.config/vultr/api_key

图像生成

可用模型

模型 描述
flux.1-dev FLUX.1-dev — 高质量
flux.1-schnell FLUX.1-schnell — 快速生成
stable-diffusion-3.5-medium SD 3.5 Medium — 平衡型

生成图像

curl -X POST "https://api.vultrinference.com/v1/images/generations" 
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "model": "flux.1-schnell",
    "prompt": "a hedgehog eating a burger in Amsterdam",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'

参数

参数 类型 描述
model string flux.1-dev、flux.1-schnell、stable-diffusion-3.5-medium
prompt string 图像的文本描述
n int 生成图像数量(1–4)
size string 256x256、512x512、1024x1024
response_format string url(默认)或 b64_json

响应

{
  "created": 1734567890,
  "data": [
    {
      "url": "https://ewr.vultrobjects.com/vultrinference-images/tmp_xxx.png"
    }
  ]
}

文本生成(聊天补全)

可用模型

  • llama-3.1-405b-instruct — Meta Llama 3.1 405B
  • llama-3.1-70b-instruct — Meta Llama 3.1 70B
  • llama-3.1-8b-instruct — Meta Llama 3.1 8B
  • mixtral-8x7b-32768 — Mixtral 8x7B
  • qwen-2-72b-instruct — Qwen 2 72B

聊天补全

curl -X POST "https://api.vultrinference.com/v1/chat/completions" 
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "model": "llama-3.1-70b-instruct",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    "max_tokens": 100
  }'

参数

参数 类型 描述
model string 上述列表中的模型 ID
messages array 包含 role 和 content 字段的聊天消息数组
max_tokens int 最大生成 token 数量
temperature float 随机性(取值范围 0–2,默认为 1)
stream bool 是否流式返回响应(默认为 false)

Python 示例

import os
import requests

API_KEY = open(os.path.expanduser("~/.config/vultr/api_key")).read().strip()

# 生成图像
response = requests.post(
    "https://api.vultrinference.com/v1/images/generations",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    json={
        "model": "flux.1-schnell",
        "prompt": "a hedgehog eating a burger",
        "size": "512x512",
        "n": 1
    }
)

result = response.json()
image_url = result["data"][0]["url"]
print(f"Image URL: {image_url}")

# 下载图像
img_response = requests.get(image_url)
with open("generated_image.png", "wb") as f:
    f.write(img_response.content)

列出可用模型

curl -s "https://api.vultrinference.com/v1/models" 
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" | jq

故障排查

401 Unauthorized(未授权)

  • 检查 API 密钥是否有效
  • 确认密钥已授予 inference 权限

400 Bad Request(错误请求)

  • 检查模型名称是否正确
  • 检查 size 参数是否合法(仅支持 256x256、512x512、1024x1024)
  • 检查 prompt 是否非空

速率限制

  • 默认:每分钟 60 次请求
  • 如需更高限额,请联系 Vultr 支持团队

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