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Supported models
Stability
| Group | Rate change | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
GPT-6 Astra | 0.3x | — | — | — | |||
GPT-6 Astra | 1x | — | — | — | |||
GPT-6 Astra | 0.15x | — | — | — | |||
GPT-6 Astra | 0.12x | — | — | — | |||
Grok 4.7 | 0.15x | — | — | — |
系统公告 破解我管理员账号和密码的，你是不是傻逼或者脑子有问题啊，难道我没有日志的吗？难道我会蠢到把密码设置成12345？
系统公告 凌晨2点将对服务器进行升级
系统公告 QQ群：1035152733 每天发布特价福利倍数的时候群里会通知
系统公告 本站禁止逆向，破甲，发现一律封号处理
系统公告 特价组倍率每天根据账号市场情况来判断 闲时最低0.04，忙时最高0.08，自己多看
系统公告 网站增加了自助充值点击充值按钮即可
系统公告 8月9号特价组不再支持LUNA，请切换到PULS分组或者Por分组。 因为LUNA本身就赚不到什么钱，占用其他用户的使用线程，消耗服务器资源。 如您长期使用LUNA觉得不合适，请不要在进行充值。
系统公告 8月10号以后特价组不再支持LUNA，请切换到PULS分组或者Por分组。 因为LANA本身就赚不到什么钱，占用其他用户的使用线程，消耗服务器资源。 如您长期使用LUNA觉得不合适，请不要在进行充值。
系统公告 5.6的模型是动态计费，上下文超过272K属于双倍扣费，自己多看下后台。
系统公告 因账号价格上涨.特价分组涨到0.08倍率
系统公告 新增Codex特价分组0.05倍率 凌晨1点以后出错自行切换分组
系统公告 不要天天说别人家的倍率多低.我们家的Plus比他们的Por都稳定.自己用一段时间就知道了
系统公告 服务器被攻击现已恢复正常
生图 站内添加生图自己点击左边生图按钮即可进入 输入密钥即可生图 生图保存在自己浏览器 服务器不保存你的图片
GPT5.6上线 GPT5.6已经上线 gpt-5.6-sol：旗舰模型，面向高强度复杂任务 gpt-5.6-terra：平衡性能与成本 gpt-5.6-luna：面向高并发、低成本场景
新增了套餐 新增了Plus和Por的套餐，量大的用户可以联系购买
Plus问题已修复 Plus一直重连问题已修复
claude上线通知 CCMAX倍率1.7 Kiro倍率0.2
官方已经修复，正常使用 官方已经修复问题，现在全部正常
系统公告 今天openai官方自己炸了，会有点不稳定，错误的话多试几次，下面是官方的查看状态地址 https://status.openai.com/
咸鱼号被封 咸鱼以后禁止发GPT三个字 咸鱼号被封充值一些问题请加客服QQ：467842283
gpt-image-2已上线 - 图片生成 API 测试指南 - 本指南旨在演示如何通过 API 调用 gpt-image-2 模型生成图片，并将返回的 Base64 数据解码保存为本地图片文件。 # 1. 接口信息 - API 地址: https://qxnpc.com/v1/images/generations - 请求方式: POST - 内容类型: application/json # 2. 脚本功能说明 - 以下 Python 脚本封装了完整的请求流程，包含以下核心功能： - 参数配置：预设了模型版本、提示词（Prompt）、图片尺寸及返回格式。 - 请求发送：携带认证信息发送 POST 请求。 - 结果处理：自动解析返回的 JSON 数据，提取 Base64 编码的图片流。 - 文件保存：将图片解码并保存为 .png 格式，同时打印生成状态和文件信息。 # 3. 测试代码 - 请确保已安装 requests 库。在运行前，务必将代码中的 your-key 替换为您实际的有效 API Key。 ```python #!/usr/bin/env python3 """测试 gpt-image-2 图片生成并保存""" import requests import base64 import json from datetime import datetime # ================= 配置区域 ================= API_URL = "https://qxnpc.com/v1/images/generations" API_KEY = "your-key" # ⚠️ 注意：请替换为您的真实 API Key # 请求参数 payload = { "model": "gpt-image-2", "prompt": "给我画一个哆啦A梦版的大模型概念知识图", "size": "1792x1024", "response_format": "b64_json", "n": 1 } headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } # ============================================= print("🚀 开始请求图片生成...") print(f"提示词: {payload['prompt']}") print(f"尺寸: {payload['size']}") print(f"模型: {payload['model']}\n") try: response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=120) print(f"状态码: {response.status_code}") if response.status_code == 200: result = response.json() print(f"✅ 请求成功！") if "data" in result and len(result["data"]) > 0: for idx, item in enumerate(result["data"]): # 获取 base64 数据 b64_data = item.get("b64_json", "") revised_prompt = item.get("revised_prompt", "") if b64_data: # 解码 base64 image_data = base64.b64decode(b64_data) # 生成文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"generated_image_{timestamp}_{idx}.png" # 保存图片 with open(filename, "wb") as f: f.write(image_data) print(f"\n📸 图片已保存: {filename}") print(f"文件大小: {len(image_data) / 1024:.2f} KB") if revised_prompt: print(f"修订后的提示词: {revised_prompt}") else: print("❌ 响应中没有图片数据") print(f"响应内容: {json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False)}") else: print(f"❌ 请求失败") print(f"响应内容: {response.text}") except requests.exceptions.Timeout: print("❌ 请求超时（120秒）") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"❌ 请求错误: {e}") except Exception as e: print(f"❌ 发生错误: {e}") ``` # 4. 注意事项 - 请勿公开自己的 API Key - 图片生成可能需要等待几秒 - 如果失败，请检查模型名和额度
