一、图像生成是什么？原理、适用场景与选型建议要解决的问题
很多团队第一次接触图像生成时，容易被名词和参数绕住。先把目标拆开：要解决的是接入成本、稳定性，还是账单不可控的问题，答案会直接决定技术选型。
二、动手前的准备
准备阶段建议只做三件事：确认任务类型（对话、抽取、生成或检索）、确认输入输出规模、确认可接受的单次成本。这三项定下来，模型范围就缩小了大半。
三、接入方式与示例
OjToken 提供与官方一致的 OpenAI 兼容接口，保留原有 SDK，把 base_url 指向统一端点、密钥换成 OjToken 密钥即可：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.ojtoken.ai/v1", api_key="sk-你的密钥")
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "%s是什么"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)四、成本与性能
费用按 token 结算：输入与输出分别计价，缓存命中的部分更便宜。把固定提示词放在前部、把长文档先摘要再喂给模型，是两条最直接的省钱路径。
五、常见问题与排查
如果同一模型频繁失败，先切到备用模型保证业务可用，再回头查链路。对客业务不要在失败模型上反复重试。
六、小结
上线只是开始。给图像生成留出灰度空间、监控指标与回滚方案，才能在业务量增长时保持从容。