Crun 模型 API

欢迎使用 Crun 模型 API

通过统一 API 探索并集成前沿 AI 模型，覆盖图像生成、视频创作和音频处理等场景。

图像模型

面向图像生成、编辑和增强的 AI 模型集合。

Google

Google Gemini 图像系列（Nano Banana），支持高质量图像生成和编辑，具备出色的真实感表现和语义理解能力。

Seedream

Seedream 5 和 4.x 图像模型系列，支持文生图生成，在细节渲染和风格一致性方面表现出色。

Flux

Flux 2、Flux Kontext 和 Flux Pro 图像模型，支持文生图和图生图生成，并提供高级构图控制能力。

Qwen

Qwen-Image 和 Qwen-Image-edit 具备强大的通用图像生成与编辑能力，在文字渲染方面表现尤其突出，特别适合中文文字场景。

OpenAI

gpt-image-2 模型支持图像生成与编辑，具备强语义理解能力和高质量输出效果。

Grok Imagine

支持高质量写实图像生成、文生图以及更具创意的图像创作。

视频模型

面向文本和图像生成视频、视频编辑与视频转换的先进 AI 模型。

Bytedance

Seedance 2.0 和 Seedance 2.0 Fast 由字节跳动 Seed 团队开发，支持文生视频、图生视频和参考图生视频，可生成 4-15 秒视频，支持音频生成，并具备较强的主体一致性。

Google

Google Veo 是其最强大的视频生成模型系列，原生支持同步音频，可利用 3 张参考图保持一致性，并支持 1080p 输出分辨率。

Wan

阿里巴巴 Wan 系列 AI 视频生成模型支持从文本、音频、图像或参考片段生成高质量、口型同步的 1080p 视频。

Sora2

Sora 是 OpenAI 最新的生成式媒体前沿模型，可根据自然语言或图像创建细节丰富、动态自然且带音频的视频片段。

Vidu

Vidu Q 系列视频模型具备强大的图生视频能力，支持从单张图片、首尾帧图片和多张参考图生成视频。

Grok Imagine Video

Grok Imagine 基于 xAI 的 Aurora 引擎，支持从图像和文本生成 6-30 秒带声音的视频，并提供多种模式以支持更高创意自由度。

语言模型

兼容 OpenAI 接口的大语言模型，适用于聊天、推理、编程和文本生成。

OpenAI-Compatible LLM

可通过 OpenAI SDK 或任何已支持 /chat/completions 的客户端接入 CRUN 语言模型。

Chat Completions API

OpenAI 兼容 /chat/completions 接口的完整 API 参考，包含请求参数和流式输出说明。

Responses API

OpenAI 兼容 /responses 接口，支持灵活输入、结构化输出、流式输出和工具就绪工作流。

Anthropic Messages API

Anthropic 兼容 /messages 接口，适用于 Claude 风格客户端，支持 system prompt、视觉、工具、thinking 和流式输出。

音频模型

AI 音频处理能力，包括音乐生成、语音合成、语音识别和音频效果处理。

Qwen3 TTS

统一的文本转语音演示，提供 Voice、Clone 和 Design 三种强大模式。

Suno音乐 API

支持 Suno 多种音乐模型，包括最新的Suno V5模型。

快速开始

选择模型

从上方分类中选择最适合您使用场景的 AI 模型。

获取 API Key

访问 API Key 管理页面获取您的 API 凭证。

接入接口

按照具体模型的文档，将 API 集成到您的应用中。

开始创作

通过简单的 API 调用，使用所选 AI 模型开始生成内容。

最佳实践

所有模型都遵循一致的 API 结构，便于集成和调用。

身份验证

所有 API 请求都需要在请求头中携带 API Key。

X-API-KEY: YOUR_API_KEY

请妥善保管您的 API Key。切勿在客户端代码或公开代码仓库中暴露它。

创建任务

所有创建任务请求都使用统一的外层结构。不同模型仅 input 字段不同。

只有 HTTP 状态码和业务状态码都为 200 时，才表示请求成功。

curl -X POST "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/CreateTask" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "google/veo3-1-t2v",
    "callback_url": "",
    "input": {
      "...": "model-specific fields"
    }
  }'

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
CREATE_TASK_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/CreateTask"

payload = {
    "model": "google/veo3-1-t2v",
    "callback_url": "https://your.domain/api/v1/callback/task", # 使用回调通知
    # "callback_url": "",
    "input": {
        "...": "model-specific fields"
    }
}
headers = {
    "X-API-KEY": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json"
}
try:
    response = requests.post(CREATE_TASK_URL, json=payload, headers=headers)
    resp_json = response.json()
    # 需要 HTTP 状态码和业务状态码同时为 200，才表示成功
    if response.status_code == 200 and resp_json.get("code") == 200:
        # 成功处理逻辑
        pass
    else:
        # 业务错误处理逻辑
        pass

except Exception as e:
    print(f"创建任务时发生异常: {str(e)}")

import axios from "axios";

const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const CREATE_TASK_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/CreateTask";

async function createTask() {
  const payload = {
    model: "google/veo3-1-t2v",
    callback_url: "https://your.domain/callback/task", // 使用回调通知
    // callback_url: "",
    input: {
      "...": "model-specific fields"
    }
  };

  try {
    const response = await axios.post(CREATE_TASK_URL, payload, {
      headers: {
        "X-API-KEY": API_KEY,
        "Content-Type": "application/json"
      }
    });

    const respJson = response.data;

    // 需要 HTTP 状态码和业务状态码同时为 200，才表示成功
    if (response.status === 200 && respJson.code === 200) {
      // 成功处理逻辑
    } else {
      // 业务错误处理逻辑
    }
  } catch (error) {
    console.error(
      "创建任务时发生异常:",
      error.response?.data || error.message
    );
  }
}

createTask();

响应示例

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
  	"task_id": "xxxx-xxxx"
  }
}

{
  "code": 422,
  "message": "Missing Params or Type Error"
}

{
  "code": 500,
  "message": "Internal Service Error"
}

轮询任务状态

建议轮询间隔设置为 15 到 30 秒。生产环境中，建议优先使用 webhook 回调。

curl -X GET "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/TaskInfo?task_id=xxxx-xxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"

import time
import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
GET_TASK_STATUS_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/TaskInfo"

poll_interval = 15

headers = {
    "X-API-KEY": API_KEY,
    "Content-Type": "application/json"
}

params = {
    "task_id": "xxxx-xxxx",
}

while True:
    response = requests.get(GET_TASK_STATUS_URL, headers=headers, params=params)
    resp_json = response.json()

    task_status = resp_json["data"]["status"]
    print(f"Task status: {task_status}")

    if task_status == "success":
        # 业务成功处理逻辑
        break
    elif task_status == "failed":
        # 业务失败处理逻辑
        break
    else:
        # 任务状态为 pending 或 running
        time.sleep(poll_interval)

import axios from "axios";

const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const GET_TASK_STATUS_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/job/TaskInfo";

const poll_interval = 15;

const headers = {
  "X-API-KEY": API_KEY,
  "Content-Type": "application/json"
};

const params = {
  task_id: "xxxx-xxxx",
};

async function pollTaskStatus() {
  while (true) {
    const response = await axios.get(GET_TASK_STATUS_URL, {
      headers,
      params
    });

    const resp_json = response.data;

    const task_status = resp_json.data.status;
    console.log(`Task status: ${task_status}`);

    if (task_status === "success") {
      // 业务成功处理逻辑
      break;
    } else if (task_status === "failed") {
      // 业务失败处理逻辑
      break;
    } else {
      // 任务状态为 pending 或 running
      await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, poll_interval * 1000));
    }
  }
}

pollTaskStatus();

响应示例

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
  	"task_id": "3f8e4789-29df-4793-89cc-acb71a1b79d9",
  	"provider": "Google",
  	"model_version": "veo3.1",
  	"status": "running",
  	"param": {
  		"model": "google/veo3-1-t2v",
  		"callback_url": "https://your.domain/api/v1/callback/task",
  		"input": {
  			"...": "model-specific fields"
  		}
  	},
  	"create_at": 1768450365,
  	"result": null,
  	"duration_s": null,
  	"complete_at": null
  }
}

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
  	"task_id": "3f8e4789-29df-4793-89cc-acb71a1b79d9",
  	"provider": "Google",
  	"model_version": "veo3.1",
  	"status": "success",
  	"param": {
  		"model": "google/veo3-1-t2v",
  		"callback_url": "https://your.domain/api/v1/callback/task",
  		"input": {
  			"...": "model-specific fields"
  		}
  	},
  	"create_at": 1768450365,
  	"result": {
  		"cdoe": 200,
  		"message": "generation success",
  		"media_urls": [
  			"..."
  		]
  	},
  	"duration_s": 104,
  	"complete_at": 1768450469
  }
}

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
  	"task_id": "3f8e4789-29df-4793-89cc-acb71a1b79d9",
  	"provider": "Google",
  	"model_version": "veo3.1",
  	"status": "failed",
  	"param": {
  		"model": "google/veo3-1-t2v",
  		"callback_url": "https://your.domain/api/v1/callback/task",
  		"input": {
  			"...": "model-specific fields"
  		}
  	},
  	"create_at": 1768450365,
  	"result": {
  		"cdoe": 501,
  		"message": "error message"
  	},
  	"duration_s": 104,
  	"complete_at": 1768450469
  }
}

任务状态由响应 data 对象中的 status 字段决定。
当 status 为 success 时，可从 data.result.media_urls 获取生成的媒体 URL。
当 status 为 failed 时，请查看 data.result 中的错误码和错误信息。

回调通知

虽然接口支持轮询，但生产系统中强烈建议使用 webhook 回调。创建任务时如果提供 callback_url，请确保：

回调地址可通过公网 HTTPS 访问。
接口能够快速响应，建议响应时间小于 3 秒，以避免重试。
成功接收通知后返回 HTTP 200 状态码。
接口具备幂等性。回调通知可能会被投递多次。

回调 payload 与任务状态查询 API 使用相同结构，因此可以复用同一套解析逻辑。

当任务状态发生变化时，我们会通过 POST 请求向您通知结果。 payload 结构与任务状态查询返回的 data 对象一致。生产环境中，我们强烈建议使用回调通知获取任务结果。

积分与定价

不同模型会根据计算资源需求消耗不同数量的积分：

图像模型：通常每次生成消耗 10-50 积分
视频模型：通常每次生成消耗 100-500 积分
语言模型：按 token 用量计费

请访问 pricing 页面查看各模型的详细价格。查询剩余积分：

curl -X POST "https://api.crun.ai/api/v1/client/account/balance" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: YOUR_API_KEY"

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
GET_BALANCE_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/account/balance"

headers = {"X-API-KEY": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
response = requests.post(GET_BALANCE_URL, headers=headers)

print(response.json())

import axios from "axios";

const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const GET_BALANCE_URL = "https://api.crun.ai/api/v1/client/account/balance";

const headers = {
  "X-API-KEY": API_KEY,
  "Content-Type": "application/json"
};

axios
  .post(GET_BALANCE_URL, null, { headers })
  .then((response) => {
    console.log(response.data);
  })
  .catch((error) => {
    console.error(error.response?.data || error.message);
  });

支持

需要帮助选择合适的模型，或需要协助接入 API？

邮箱：[email protected]
文档：请在导航中查看各模型的专属接入指南

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图片模型

视频模型

语音模型

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