生图API 从 OpenAI 迁到甜甜圈API 要改多少代码？实测只动一行，还多了 nano banana pro / Veo 3.1

项目里原本直连 OpenAI 出图，后来两个问题逼着我换：一是想用 Google 系的 nano-banana-pro 做对比，得再接一家；二是成本压不下来。

换到甜甜圈API （dashengfenshen.cn）之后，最意外的是迁移成本几乎为零 ------它的图像生成接口 兼容 OpenAI 的 chat/completions 协议，所以 SDK、请求结构、响应结构都不用动。

一、Python：改一行

迁移前：

复制代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...")

迁移后：

复制代码

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="ttq-你的密钥",
    base_url="https://dashengfenshen.cn/v1",   # 只加了这一行
)

调用代码一个字都不用改：

复制代码

resp = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",     # 换模型只改这个字符串
    messages=[{"role": "user", "content": "白底电商主图，柔光，45度俯拍"}],
)

二、Node：同理

复制代码

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TTQ_KEY,
  baseURL: 'https://dashengfenshen.cn/v1',   // 就这一行
  timeout: 120_000,                           // 顺手把超时调大，生图慢
});

Java、Go 这些没有官方 SDK 的语言更简单------本来就是拼 HTTP，把 URL 和 Authorization 头换掉就行。

三、迁移时要注意的三件事

1. 模型名要换。 这是唯一必须动业务代码的地方。可选值和消耗：

模型代码	说明	消耗
`nano-banana-pro`	Pro 级 Gemini，支持 1K/2K/4K	10 积分/次
`nano-banana2`	Flash 级，速度更快	8 积分/次
`Nano Banana 2 Lite`	轻量版，更快更便宜	8 积分/次
`gpt-image-1` / `gpt-image-2`	OpenAI 出图 / 进阶版	---
`ttq-cutout`	抠图	10 积分/次
`Veo 3.1 视频生成` / `Sora 2` / `Omni`	生视频	120 / 130 / 120 积分/次

建议做个映射表，别在业务代码里散落硬编码的模型名------后面想做 A/B 或降级会方便很多。

2. 计费口径变了。 从按 token / 按张变成积分制按次计费 。好处是能提前算清楚：8000 次 nano-banana2 就是 64000 积分，不用等账单出来才知道花了多少。

3. 超时值检查一遍。 如果之前调的是文本模型，超时可能设得很小。生图动辄几秒到几十秒，务必调到 120 秒量级。

四、迁完之后多出来的能力

原来只有一家的模型，现在一个密钥全在：

想比 gpt-image-2 和 nano-banana-pro 谁更适合自己的类目？改 model 跑两遍就行，不用再注册一个平台；
业务突然要视频？Veo 3.1、Sora 2、Omni 在同一个密钥下，不用重新走一遍对接流程；
要做降级链？主模型失败自动落到便宜的那个，因为换模型只改一个字段，这段逻辑十几行就写完了。

五、小结

如果你也在直连某一家出图，迁到 AIGC 接口 聚合服务的成本比想象中低得多：改 base_url 一行，加一张模型名映射表，就完事了。

甜甜圈API （dashengfenshen.cn）值得试的理由：一个接口 + 一个密钥 接主流生图生视频模型；OpenAI 兼容 迁移成本极低；价格便宜 ，积分制按次计费能直接算账；并发高 ，批量任务不用自己写限流；出图快、出视频快 ；稳定，上游抖动由聚合层兜住。文档地址：https://dashengfenshen.cn 。