核心用法
Krea-api 是一个通过 Krea.ai API 生成图像的技能，采用异步作业模式（POST → 轮询 → 结果）。用户配置 API 凭证后，可通过交互模式或 Python 脚本调用，支持多模型切换和丰富的参数调节。
主要特性：
- 多模型支持：Flux 系列、Google Imagen 3/4、Ideogram 3.0、Seedream 4 等
- 纯标准库实现：无
requests依赖，降低环境冲突风险 - 异步架构：支持 webhook 回调，适合后台批量任务
- 参数灵活：分辨率 512-2368、步数 1-100、guidance scale 0-24、种子固定
显著优点
1. 模型聚合优势：单一接口接入多个顶级图像模型，避免分别对接不同厂商 API
2. 工程简洁性：stdlib-only 设计减少依赖树复杂度，提升部署稳定性
3. 文档纠错价值：官方文档存在端点错误（/v1/images/flux），skill 已修正为实际可用路径
局限性与风险
- 商业成本：Krea.ai 为付费服务，高频调用需关注账单
- 异步复杂度：
generate_and_wait虽简化使用，但轮询逻辑增加了延迟不确定性 - 凭证管理：需手动配置
key_id和secret，存在泄露风险（建议使用环境变量或密钥管理服务） - 厂商锁定：深度绑定 Krea.ai 的模型封装，迁移至原生 API 需重写端点逻辑
适合人群
- 需要快速对比多模型效果的开发者/设计师
- 追求轻量依赖、快速集成的 Python 项目
- 已有 Krea.ai 账户且不愿维护多套 API 凭证的团队
常规风险
| 风险类型 | 等级 | 说明 |
|---------|------|------|
| 凭证泄露 | 中 | 明文存储于配置文件，建议配合 `clawdbot config` 的加密存储 |
| 费用失控 | 中 | 异步任务可能因轮询失败重复提交，需设置超时和重试上限 |
| 服务可用性 | 低 | 依赖 Krea.ai 单点，模型端点变更需等待 skill 更新 |