想把 SD 2.5 的参考生成接进自己的产品，卡住大多数人的不是提示词，而是密钥、Base URL、模型名和按秒计费这四件事。

下面按“先理解概念，再准备配置，最后跑通第一次调用”的顺序展开，每一步都给出可以核对的对象。真正开始之前，请记住一条底线：模型名称、接口地址、计费单位和额度规则，一律以控制台与文档页面的实时显示为准，本文提到的字段只作为结构参考。

一、先把关键词拆开：SD 2.5、参考生成、按秒计费

标题里的三个词，其实对应三个不同层面的问题，混在一起想很容易越查越乱。

• SD 2.5：你打算调用的生成模型代号。接入时真正要填的是控制台里给出的模型名称字符串，而不是你在外部看到的宣传名。
• 参考生成：指以参考图或参考素材作为输入条件，再输出生成结果的方式。它比纯文生图多了一个输入对象，所以请求体里除了 prompt，通常还要带参考图地址或 Base64 数据。
• 按秒计费：一种以生成时长为单位计算消耗的口径，常见于视频或以时长为主要成本变量的生成任务。它意味着你的花销与“生成几秒”直接挂钩，而不是只与调用次数挂钩。

实操原则：按秒计费的模型，先用最短时长做一次验证，确认参数、返回结构和计费扣减都符合预期，再放大到正式用量。不要拿一条长时长任务去试参数。

这也是为什么很多人搜“SD 2.5 参考生成的国内 API 接入”，最后发现难点根本不在模型本身，而在接入链路上的信息对齐。像 通联AI中转站 这类 AI 聚合平台，把多个模型的调用收敛到一套 OpenAI 兼容风格的结构里，目的就是减少你在多个平台之间反复切换配置的成本。是否适合你，取决于你要调的模型在该平台模型广场中是否可查、计费口径是否清楚。

二、接入前的准备清单

动手写代码之前，把这六项准备好，后面的报错至少能少一半。

1. 可用账号与余额：确认账号已注册、余额或额度足以覆盖测试用量。
2. API Key：在控制台创建，注意区分测试用 Key 和正式用 Key，不要长期共用同一把。
3. Base URL：完整复制控制台给出的接口地址，注意结尾是否带版本路径，多一个斜杠或少一段都可能 404。
4. 模型名称：直接复制，不要手打。大小写、连字符、版本后缀都可能有差异。
5. 计费参数：时长、分辨率、帧率这类会直接影响扣费的字段，先看清楚默认值和取值范围。
6. 参考素材：可公网访问的图片地址，或符合文档要求的 Base64 内容，并确认尺寸与格式限制。

三、从申请密钥到跑通首次调用

第一步：注册账号并创建 API Key

进入 通联AI中转站官网 完成注册后，在控制台里创建 API Key。创建时建议按用途命名，例如“sd25-test”，方便后续排查是哪把 Key 产生了调用与消耗。Key 只显示一次的情况很常见，创建后立刻保存到环境变量或密钥管理服务里，不要直接写死在代码仓库。

第二步：确认 Base URL 与模型名称

这一步是整个 SD 2.5 参考生成国内 API 接入里最容易出错的地方。多数 OpenAI 兼容接口的 Base URL 需要带上 /v1 之类的版本段，但具体写法以控制台为准。模型名称同理，页面写什么就填什么。

第三步：发出第一次请求

先用命令行验证连通性，能跑通再写业务代码。下面结构仅为示例，字段名请对照文档调整。

curl -X POST "https://<控制台给出的 Base URL>" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "<控制台显示的模型名称>", "prompt": "参考图中的主体，站在雨后的街道上", "image": "<参考图 URL 或 Base64>", "duration": 5 }'

如果习惯用 Python，也可以沿用 OpenAI 兼容的调用方式，只改 base_url 和模型名：

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://<控制台给出的 Base URL>", ) resp = client.images.generate( model="<控制台显示的模型名称>", prompt="参考图中的主体，站在雨后的街道上", ) print(resp)

第四步：核对返回结果与计费口径

收到 200 不代表接入完成。请依次确认三件事：返回结果里是直链还是任务 ID；如果是任务 ID，需要轮询哪个查询接口；本次调用在控制台的消耗记录里扣了多少。按秒计费的任务尤其要关注第二和第三步，因为长任务往往是异步返回的，如果只判断 HTTP 状态码，很容易误以为请求失败而重复提交，导致重试成本翻倍。

四、国内 API 接入常见报错与排查

• 401 / 403：Key 无效、被删除，或请求头格式不对。检查是否有 Bearer 前缀。
• 404：Base URL 路径拼写问题，或模型名称不存在。优先怀疑地址里的版本段。
• 429：触发频率或并发限制。降低并发、加退避重试，不要立即密集重发。
• 超时：长时长生成任务建议走异步查询，不要用短超时的同步请求硬等。
• 参数报错：参考图过大、格式不支持，或时长、分辨率超出可选范围。

排查时把完整请求体（隐去 Key）和返回体一起记录，比反复猜测高效得多。这也是把 SD 2.5 参考生成国内 API 接入做稳的关键习惯。

五、按秒计费下的成本控制思路

按秒计费的好处是消耗与产出长度强相关，坏处是参数没定好就容易浪费。可以参考这几点：

1. 先用最低时长、较低分辨率跑通流程，确认结果可用后再提升参数。
2. 把时长、分辨率、批量数量做成配置项，而不是写死在代码里。
3. 对同一批素材做去重与预校验，避免因参数错误产生的无效调用。
4. 定期在控制台查看消耗与余额，给余额设置提醒阈值。

如果你需要同时调用多个方向的模型，用通联AI中转站这类统一入口的好处是：Base URL、API Key 和用量记录集中在一处，省掉在多个后台之间来回切换的成本。具体到某个模型是否可用、按什么口径计费，仍然要在模型广场和计费说明里逐项确认。

六、这套接入方式适合谁

如果你只是偶尔生成几张图，直接在网页端操作可能更快。但如果你属于下面几类情况，走 API 接入会更合适：需要把生成能力嵌进自己的后台或小程序；需要批量处理素材；需要把调用统一在一套密钥与账务体系下管理；或者团队里有多人共用额度、需要区分用途。对这类场景来说，先把最小可用调用跑通，再逐步加上重试、日志和用量监控，是比较稳妥的路径。