别再给大模型充钱！Agnes AI 永久免费全模态 API，代码 / 绘图 /短剧Token不限量调用

极客小俊2026-08-04 13:19

💥前期准备

本教程包含完整 Python API 调用代码开发 还没有搭建 Python 运行环境、安装开发工具的朋友，请提前配置好环境。 这里我推荐选择JetBrains PyCharm 个人完全免费, 环境与软件配置流程我已整理好 没有配置运行环境的可以先看以下教程！👇👇👇👇 💫💫💫☄️☄️☄️ 【必看】PyCharm免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!

🔥火遍全网的 Agnes AI，究竟有什么能耐？

你是不是还在花钱调用大模型API？今天我挖到一款全模态永久免费AI它就是Agnes AI

Agnes AI凭借免费全模态接口，迅速出圈~

某些AI大模型榜单测评上还能和deepseek v4 Pro打得有来有回，平起平坐也算是不错了!

如图

关键是它的自研三大主力模型文本、图像、视频这些目前在Agnes AI全模态无限期免费开放API，不限调用量,你上哪里去找啊，这谁懂呢？

Agnes-2.0-Flash（文本大模型）

支持对话、代码编写、逻辑推理、智能体工具调用，适合写文案、程序、长文档、自动任务编排~完整拿捏

Agnes-Image-2.1-Flash（图像生成）

文生图、图生图，支持高清出图，可做海报、素材、产品渲染~~

Agnes-Video-V2.0（视频生成）

原生音画同步，自媒体短剧素材随手就来~~就问你信不信....🤭🤭🤭

👉点击文字直达视频：视频地址

想想看~大量的工作和需求意味着大量的消耗token对一般人来说那就是钱!

不限量给我们免费使用的AI大模型真的非常难得!

这里顺便再给大家科普两个基本概念便于Agnes AI的学习!

API是什么

你可以这样去理解，API就是服务商对外开放的AI传话通道,你的AI Agent不用本地跑巨量大模型，通过网络发文字请求，云端 AI运算后把结果传回来到你的本地就行了!

API Key 是什么

一串sk-xxxx、sk-ant-xxxx样式的密钥可以理解为你的专属门禁卡, 它的作用就是以下几点

证明身份：模型服务商知道是谁在调用AI

计费记账：所有消耗绑定这个Key，按Token扣费

当然最重要的是保护好自己的API Key不要泄露给别人!

免费申请Agnes AI API KEY

说了那么多，进入正题吧!~

我们可以直接在Agnes AI官网上面先使用自己的邮箱免费注册一个账号，无需实名、不用绑定信用卡~

官网

agnes-ai.com/

先自己注册一个账号

如图

申请成功之后，会自动跳转到后台，在个人API密钥这里点击创建申请创建就可以了!

如图

随意命名

然后就会出现申请的API KEY 先自行保存好, 在以后我们要对接AI Agent或者写代码的时候要用的!

如图

基于 OpenAI SDK 对接 Agnes AI 全模态接口测试

那有些朋友可能会质疑这个模型的能力，那么我们就来先测试一下，再整合到相应的AI Agent上!

成功申请API Key后，我们来通过Python脚本完成API连通性测试，验证一下Agnes AI的文本、图像、视频多模态接口是否正常调用~ 具体大家可以参考官方文档!

开发指南

agnes-ai.com/zh-Hans/doc...

Agnes AI 是 OpenAI 兼容接口 ，直接用 OpenAI Python SDK就能同时调用：文本、文生图、文生视频，一套客户端在代码中切换模型名称就可以进行测试~

OpenAI 最早定下一套通用调用规范：

请求地址格式、传参格式、返回数据格式全都有标准。

很多第三方AI服务商比如说: 通义、硅基等都是相同格式！

OpenAI Python SDK就是官方那个 pip install openai 的库 , 正常调用 OpenAI 你会写

python 复制代码 
client = OpenAI(
    api_key="OpenAI密钥",
    # 默认地址指向OpenAI官网
)

那么我们现在要对接Agnes，只新增一行 base_url，其他函数写法不变!

python 复制代码 
client = OpenAI(
    api_key="你的Agnes API KEY",
    base_url="https://apihub.agnes-ai.com/v1" #换成Agnes网关
)

先安装我们测试所需要的依赖

python 复制代码 
pip install openai requests
pip install markdown

然后直接上手试试看~

Agnes AI 官方可用模型 ID 注意模型名称必须全小写

对话/文本/代码

model : agnes-2.0-flash/Agnes 2.5 Flash/Agnes 2.5 Pro Alpha

API接口: apihub.agnes-ai.com/v1/chat/com...

文生图、图生图

model: agnes-image-2.0-flash / agnes-image-2.1-flash

API接口: apihub.agnes-ai.com/v1/images/g...

视频生成

model: agnes-video-2.0

API接口: apihub.agnes-ai.com/v1/videos

小提醒

本文所有案例全部由Agnes AI生成、完整代码以及提示词模板不便在文中全部粘贴展示。 全套素材、代码与提示词模板已整理归档，有需要的朋友可以关注我私信咨询获取渠道，仅供技术学习交流。

对话/文本/代码生成

主要分为以下几种模型:

Agnes 2.0 Flash 基础通用文本模型，稳定、响应速度均衡，适合常规对话、代码生成、基础提示词撰写，日常测试首选。 Agnes 2.5 Flash 迭代升级版，逻辑推理、长文本、复杂指令理解更强，适合编写带分镜头、多台词的长视频提示词。 Agnes 2.5 Pro Alpha 专业版本，复杂智能体任务、长篇剧情构思能力最强 负载偏高，高峰期容易超时，适合正式高质量内容创作

其中: Agnes 2.5 Pro Alpha 是Agnes AI的付费推理模型~其他都是免费的!

案例生成

我们先来看看代码能力~

接口地址

bash 复制代码 
https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions

模型名称: agnes-2.0-flash

代码如下

python 复制代码 
from openai import OpenAI

API_KEY = "你申请的API KEY"
BASE_URL = "https://apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions"

client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)

prompt = """
请编写**单文件独立HTML**，原生JS+Canvas实现高级科技动态背景，禁止外部依赖：
1. 效果：星云粒子系统、粒子缓慢漂移、粒子间距小于阈值自动生成发光连线；鼠标位置产生引力场，吸引/推开粒子
2. 视觉风格：深色宇宙背景，蓝紫渐变微光粒子，线条带透明度渐变，运动带轻微拖影，高级简约赛博风
3. 硬性规范：canvas铺满全屏，隐藏滚动条，窗口大小变化自动自适应，做好性能节流防止卡顿
4. 所有CSS、JS全部内嵌在一个HTML中，复制直接双击浏览器运行
5. 最终只输出完整代码，使用```html 代码块包裹，不要额外说明文字
"""

resp = client.chat.completions.create(
    model="agnes-2.0-flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "专业前端，只输出可直接运行的完整代码，严格按照要求用markdown代码块包裹。"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    temperature=0.4
)

content = resp.choices[0].message.content


output_html = f"""
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>特效代码结果</title>
<style>
html,body{{background:#0a0a12;margin:0;padding:0;color:#fff;}}
.wrap{{width:95%;max-width:1400px;margin:40px auto;}}
pre{{padding:20px;border-radius:8px;background:#161622;overflow-x:auto;}}
code{{font-family:Consolas}}
</style>
</head>
<body>
<div class="wrap">
{content}
</div>
</body>
</html>
"""

with open("bg_effect_result.html", "w", encoding="utf-8") as fp:
    fp.write(output_html)

print("✅ 生成 bg_effect_result.html，打开查看！")

如图

效果如下

这个小案例肯定不过瘾啊，继续..我们来让它弄个小游戏出来试试看效果如何~

提示词

markdown 复制代码 
借助p5.js创意编程库开发一款网页休闲游戏，所有代码写入单个HTML文件，通过CDN载入p5.js，不加载任何外部图片资源，页面支持基础交互控件。
游戏主题设定为星空陨石逃生：玩家操控飞行器在宇宙空间移动，躲避持续袭来的陨石，存活越久得分越高。

搭建统一的游戏状态管理系统，包含开始界面、游戏运行、游戏结束三大场景。场景切换运用插值缓动实现平滑过渡，杜绝画面生硬跳转。
代码需要实现粒子特效、碰撞检测、柏林噪声模拟陨石不规则运动、物体分层渲染逻辑。合理控制画面内元素数量，优化渲染性能，保证浏览器运行流畅无卡顿。

代码进行模块化拆分，分为玩家控制模块、陨石生成模块、星空粒子模块、UI分数模块，全部共用一套全局状态。代码添加详细中文注释，严格使用标准setup()、draw()函数结构。

输出要求：先简单介绍游戏玩法，一次性输出完整全部代码，不要省略、截断内容，文件保存后直接使用浏览器打开就能运行。

如图

如果你还嫌不够拉风，那我们再看一个~让Agnes AI帮我们生成一个酷炫的网站!

效果如下

这一层层的体验感确实是做到了丝滑~😘

文生图/图生图

主要分为以下两种模型:

Agnes Image 2.0 Flash 侧重图像编辑，适合局部修图、换背景、原图微调，最大限度保留原始人物结构。 Agnes Image 2.1 Flash 主力生图模型，支持文生图、图生图；支持高分辨率，画面细节、画风还原更强

来使用自然语言的图生图看是个什么效果~

案例生成

接口地址

bash 复制代码 
https://apihub.agnes-ai.com/v1/images/generations

模型名称: agnes-image-2.1-flash

代码如下

python 复制代码 
from openai import OpenAI
import base64
import webbrowser

# ====================== 配置区 ======================
API_KEY = "你的API KEY"
BASE_URL = "https://apihub.agnes-ai.com/v1"
LOCAL_IMG_PATH = r"你的本地图片路径"
STRENGTH = 0.72
IMAGE_MODEL = "agnes-image-2.1-flash"
# 官方标准档位 2K，比例1:1
SIZE = "2K"
RATIO = "1:1"


client = OpenAI(
    api_key=API_KEY,
    base_url=BASE_URL
)

def file_to_base64(file_path):
    with open(file_path, "rb") as f:
        b64_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
    return f"data:image/png;base64,{b64_data}"

base64_img = file_to_base64(LOCAL_IMG_PATH)

prompt = """
严格参考原图人物姿势、构图、黑色长波浪卷发、米白色针织毛衣、蓝色牛仔裤，坐在咖啡厅沙发手持饮品，回头看向镜头。
青山刚昌画风，名侦探柯南动画原版画风，日系TV动画赛璐璐上色，清晰黑色轮廓线条，柯南风格美少女，精致大眼，五官比例还原柯南人物特征；
温暖咖啡厅室内背景，柔和暖光，虚化光斑；
色彩柔和，经典动画平涂光影，干净画面，高清动画原画质感，极致细节，锐利线条，高清晰度，无噪点
"""

negative_prompt = "真人照片，写实，3D渲染，皮克斯，Q版，厚涂油画，模糊线条，软轮廓，畸形五官，多余手指，文字乱码，水印，杂乱贴纸，过度滤镜，暗黑色调，模糊，低分辨率，像素块，噪点"

# 发起绘图请求
response = client.images.generate(
    model=IMAGE_MODEL,
    prompt=prompt,
    n=1,
    extra_body={
        "size": SIZE,
        "ratio": RATIO,
        "tags": ["img2img"],
        "image": [base64_img],
        "strength": STRENGTH,
        "negative_prompt": negative_prompt
    }
)

result_url = response.data[0].url
print("✅ 图片生成成功！地址：")
print(result_url)
webbrowser.open(result_url)

效果

再来几张文生图, 看看会有什么惊艳的效果!

如下图

总体来说Agnes AI完全免费还能生成到这个层次效果并且无水印已经很不错了~ 你不要我要了🤪🤪🤪

感受Agnes Video v2.0 AI视频模型的强大

Agnes Video V2.0是Agnes AI中唯一视频生成模型，支持文生视频、图片转动画, 原生支持音画同步、人物台词、分镜头叙事, 这个模型太强大了,你说你上哪里找去~ 同时支持文生视频、图生视频，原生自带音效音画同步效果~后期配音剪辑都省下来了!

来...看看视频生成的效果又如何~

案例生成

接口地址

bash 复制代码 
https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos

模型名称: agnes-video-v2.0

代码如下

python 复制代码 
import requests
import time

API_KEY = "你的API KEY"
BASE_URL = "https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos"
prompt_text = "城市黄昏街道，镜头缓慢向前推进，电影光影，流畅运镜，写实风格"


headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "agnes-video-v2.0",
    "prompt": prompt_text,
    "width": 1152,
    "height": 768,
    "frame_rate": 24,
    "num_frames": 441  
}

print("正在提交视频任务...")
res = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
task_data = res.json()

if "id" not in task_data:
    print("任务提交失败：", task_data)
else:
    task_id = task_data["id"]
    print(f"任务ID：{task_id}，生成最长约18.4秒视频，等待处理")

    while True:
        status_res = requests.get(f"{BASE_URL}/{task_id}", headers=headers)
        info = status_res.json()
        status = info.get("status")
        progress = info.get("progress", 0)
        print(f"当前状态：{status} | 进度：{progress}%")

        if status == "completed":
            print("\n【DEBUG 完整返回数据】")
            print(info)
            video_url = info.get("remixed_from_video_id") or info.get("url")
            if "metadata" in info and video_url is None:
                video_url = info["metadata"].get("url")

            if video_url:
                print("\n✅ 视频生成完成！时长≈18.4s")
                print("视频下载地址：", video_url)
            else:
                print("\n❌ 未获取到视频链接")
            break
        elif status == "failed":
            print("❌ 生成失败", info)
            break
        time.sleep(6)

效果如下

👉点击文字直达视频：视频地址

当然如果我们需要图生视频只需要在payload增加 "image":字段来表示你的图片公开URL"就可以了~

例如

python 复制代码 
payload = {
    "model": "agnes-video-v2.0",
    "prompt": "提示词",
    "image": "图片地址",
    "width": 1152,
    "height": 768,
    "frame_rate": 24
}

注意

本地图片不能直接传 API，必须先上传到图床拿到网络链接才能来生成视频~

另外我觉得Prompt 建议英文效果更好，中文也支持，但稳定性略差

再来看一个图生视频的案例

代码如下

python 复制代码 
import requests
import time


API_KEY = "你的API KEY"
IMAGE_URL = "填入这张图片上传后的公网图片链接"
SAVE_FILE_NAME = "自定义名称.mp4"


NUM_FRAMES = 441
FRAME_RATE = 24

POSITIVE_PROMPT = """暗黑悬疑恐怖动画电影，18 秒 6 段连贯分镜顺滑切换，音画同步，人物对口型说话，自带环境音效，保持原图人物样貌、服装、咖啡店基础场景不变。
镜头 1 (0-3s 全景)：女生低头凝视咖啡杯，低声自语台词："有人在盯着我吗？" 指尖微微发抖；
镜头 2 (3-6s 脸部中景)：女生缓慢抬头，眼神僵硬，轻声发问台词："你到底在哪？" 瞳孔收缩；
镜头 3 (6-9s 手部特写)：手指死死攥紧咖啡杯，台词："别躲着出来！" 杯壁微微震颤；
镜头 4 (9-12s 侧远景)：窗外阴影浮现模糊人影，女生慌张转头，台词："谁！" 室内灯光忽暗；
镜头 5 (12-15s 面部特写)：女生嘴唇颤抖，恐惧失语，台词："不要靠近我......" 咖啡液面翻起诡异波纹；
镜头 6 (15-18s 缓慢推近脸部)：女生双眼睁大面露惊恐，台词：救救我，冷风掠过发丝，店内阴影缓缓向人物蔓延，阴冷压抑惊悚氛围，24 帧流畅运镜，光影阴森，人物五官稳定不崩坏，镜头切换柔和不突兀。"""

NEGATIVE_PROMPT = """人物五官变形、肢体崩坏、画风突变、明亮阳光、鲜艳色彩、欢快氛围、剧烈镜头抖动、突兀跳切镜头、画面闪烁、构图大幅偏移、口型和台词脱节、无声画面、多余怪物、画质模糊"""

BASE_URL = "https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "agnes-video-v2.0",
    "prompt": POSITIVE_PROMPT,
    "negative_prompt": NEGATIVE_PROMPT,
    "image": IMAGE_URL,
    "width": 960,
    "height": 960,
    "num_frames": NUM_FRAMES,
    "frame_rate": FRAME_RATE
}

print(f"✅ 正在提交图生视频任务...")
print(f"📌 num_frames: {NUM_FRAMES}")
print(f"📌 frame_rate: {FRAME_RATE}")
print(f"📌 目标时长: {NUM_FRAMES / FRAME_RATE:.1f}秒")

resp = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
result = resp.json()

if "id" not in result:
    print("❌ 任务提交失败：", result)
else:
    task_id = result["id"]
    print(f"📌 任务ID：{task_id}，等待渲染...")

    while True:
        task_resp = requests.get(f"{BASE_URL}/{task_id}", headers=headers)
        task_info = task_resp.json()
        status = task_info.get("status")
        progress = task_info.get("progress", 0)
        print(f"⏳ 当前状态：{status} | 进度：{progress}%")

        if status == "completed":
            print("\n【接口完整返回JSON】")
            print(task_info)

            video_link = None

            if "metadata" in task_info:
                metadata = task_info["metadata"]
                video_link = (
                    metadata.get("url")
                    or metadata.get("video_url")
                    or metadata.get("output_url")
                )

            if not video_link and "video_url" in task_info:
                video_link = task_info["video_url"]

            if video_link:
                print("\n🎉 视频生成成功！下载地址：")
                print(video_link)

                print("🔽 开始下载视频...")
                video_data = requests.get(video_link, timeout=120)
                with open(SAVE_FILE_NAME, "wb") as f:
                    f.write(video_data.content)
                print(f"✅ 文件已保存为：{SAVE_FILE_NAME}")
            else:
                print("❌ 成功状态但没有找到视频链接！查看上方JSON。")
            break

        elif status == "failed":
            print("❌ 视频生成失败：", task_info)
            break

        time.sleep(6)

我们来看看效果如何

👉点击文字直达视频：视频地址

我们继续通过文字自然语言生成一些视频来看看效果~~

例如

python 复制代码 
import requests
import time


API_KEY = "你的API KEY"
SAVE_FILE_NAME = "视频名称.mp4"


NUM_FRAMES = 441
FRAME_RATE = 24


POSITIVE_PROMPT = """A chubby little hamster holding a sunflower seed, sitting on a wooden table, nibbling the seed slowly, looking around from time to time. Macro lens slowly pushes forward, soft gentle ambient lighting, healing 3D cartoon style, fluffy delicate fur, natural subtle body movements, smooth motion, shallow depth of field, warm tone, cinematic rendering, ultra-detailed, Pixar animation texture"""

NEGATIVE_PROMPT = """distorted limbs, deformed body, blurry, ugly, extra limbs, messy background, bright harsh flash, dark gloomy atmosphere, human, text, watermark, fast violent movement, flickering frame, bad anatomy, overexposure, low resolution, noisy image, realistic photograph, gore"""

BASE_URL = "https://apihub.agnes-ai.com/v1/videos"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "agnes-video-v2.0",
    "prompt": POSITIVE_PROMPT,
    "negative_prompt": NEGATIVE_PROMPT,
    "width": 960,
    "height": 960,
    "num_frames": NUM_FRAMES,
    "frame_rate": FRAME_RATE
}

print(f"✅ 正在提交文生视频任务...")
print(f"📌 num_frames: {NUM_FRAMES}")
print(f"📌 frame_rate: {FRAME_RATE}")
print(f"📌 目标时长: {NUM_FRAMES / FRAME_RATE:.1f}秒")

resp = requests.post(BASE_URL, headers=headers, json=payload)
result = resp.json()

if "id" not in result:
    print("❌ 任务提交失败：", result)
else:
    task_id = result["id"]
    print(f"📌 任务ID：{task_id}，等待渲染...")

    while True:
        task_resp = requests.get(f"{BASE_URL}/{task_id}", headers=headers)
        task_info = task_resp.json()
        status = task_info.get("status")
        progress = task_info.get("progress", 0)
        print(f"⏳ 当前状态：{status} | 进度：{progress}%")

        if status == "completed":
            print("\n【接口完整返回JSON】")
            print(task_info)

            video_link = None

            if "metadata" in task_info:
                metadata = task_info["metadata"]
                video_link = (
                    metadata.get("url")
                    or metadata.get("video_url")
                    or metadata.get("output_url")
                )

            if not video_link and "video_url" in task_info:
                video_link = task_info["video_url"]

            if video_link:
                print("\n🎉 视频生成成功！下载地址：")
                print(video_link)

                print("🔽 开始下载视频...")
                video_data = requests.get(video_link, timeout=120)
                with open(SAVE_FILE_NAME, "wb") as f:
                    f.write(video_data.content)
                print(f"✅ 文件已保存为：{SAVE_FILE_NAME}")
            else:
                print("❌ 成功状态但没有找到视频链接！查看JSON")
            break

        elif status == "failed":
            print("❌ 视频生成失败：", task_info)
            break

        time.sleep(6)

效果

👉点击文字直达视频：视频地址

根据你脑洞和想法，你完全可以随心所欲的创作吊炸天的短视频~

例如

👉点击文字直达视频：视频地址

总的来说Agnes Video V2.0是主打音画一体生成、适合18秒内短剧镜头的低成本全模态视频API 反正个人觉得已经很不错了,你完全可以开启你的AI视频创作之路了啊~

Agnes Video V2.0视频时长计算规则

这里我重点说一下在Agnes AI中Agnes Video V2.0面向文生视频和图生视频的时间问题!

其实关于视频时长控制官网文档上也给出了定义和标准

如图

在上面的案例中我们也使用到了这两个参数num_frames 和 frame_rate

这里的计算视频长度公式为:

java 复制代码 
seconds = num_frames ÷ frame_rate
视频时长 = 总帧数 ÷ 帧率

也就是帧数(num_frames)和帧率(frame_rate)

例如

java 复制代码 
num_frames = 441
frame_rate = 24
seconds = 18

因为：441 ÷ 24 = 18 秒

小知识

num_frames（总帧数）= 整部动画一共有好多张静态图片

frame_rate（帧率 24）= 每一秒钟连续放 24 张图片 这是官方文档上面限死了的!

所以一共有多少张 ÷ 每秒放几张 就能算出来就要放好多秒，也就是视频时长

如果你做过后期视频剪辑肯定熟悉这个道理!

⚠️小提醒：

这个模型有硬性规则，总帧数上限441，还必须满足8n+1 的规则，所以最多只能做到18秒的视频，这是模型底层运算切片硬性要求，没得办法改你要是在提示词里面写4K 60帧 可能就会报错了

最后

怎么样~还不错吧，就目前而言全模态的AI并且完全免费的已经很少了，大家且用且珍惜吧!

说不定过两天就江湖再见了! 你懂的!

如果都看到这里了，相信你已经可以使用Agnes AI制作一些你自己喜欢的AI作品了!

赶紧去试试看吧，如果大家有什么好玩的整活想法可以来评论区聊聊!

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