核心用法
ImageRouter 是一个 AI 图像生成的统一路由服务，允许用户通过单一 API 密钥访问海量第三方图像模型。核心功能包括：
双端点架构：
/v1/openai/images/generations：纯 JSON 接口，适合简单文生图场景/v1/openai/images/edits：multipart/form-data 统一端点，同时支持文生图、图生图、局部重绘（inpainting）及最多 16 图的多图融合
关键参数：model（必需）、prompt、quality（auto/low/medium/high）、size（auto 或自定义分辨率）、response_format（url/b64_json/b64_ephemeral）、output_format（webp/jpeg/png）
显著优点
1. 模型聚合：无需对接多个服务商，单密钥调用 Gemini、Stable Diffusion、FLUX 等主流模型
2. OpenAI 兼容：接口设计对标 DALL-E，降低迁移成本
3. 灵活输出：支持 URL 直链、Base64 编码、无痕模式（b64_ephemeral）
4. 多模态编辑：单端点覆盖文生图、图生图、mask 局部编辑、多图合成
5. 成本透明：响应体直接返回 cost 字段，便于计费追踪
局限性与风险
- 依赖外部服务：图像生成完全依赖 ImageRouter 后端稳定性，无本地 fallback
- API 密钥安全：明文密钥在命令行传递，存在 shell 历史泄露风险
- 模型黑盒化：实际调用哪个底层服务商对用户不可见，调试困难
- 速率与配额：未在文档中说明限流策略，生产环境需自行压测
- 合规盲区：生成内容的版权、NSFW 过滤策略取决于底层模型，责任边界模糊
适合人群
- 需要快速对比多模型效果的开发者/设计师
- 已熟悉 OpenAI 图像 API、希望扩展模型选择的技术团队
- 原型验证阶段，追求接入效率而非深度定制的项目
常规风险提醒
⚠️ 密钥管理：避免将 YOUR_API_KEY 硬编码入脚本或提交至版本控制，建议使用环境变量或密钥管理器注入
⚠️ 成本失控：test/test 模型虽标注为免费测试，但生产模型按次计费，需配合响应体的 cost 字段建立预算告警
⚠️ 数据隐私：b64_ephemeral 模式声称不保存日志，但需自行审计服务商实际数据保留策略