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Kiira2api

免费的 Nano Banana 🔥，Sora 2 ，Veo 3 ， Midjourney

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/learn @move132/Kiira2api
About this skill

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Supported Platforms

Universal

README

Kiira2API

Python FastAPI License

基于 FastAPI 的 API 服务，提供兼容 OpenAI API 格式的聊天完成和模型查询接口。项目采用模块化架构，整合了 Kiira AI 客户端功能。

✨ 特性

  • 🚀 OpenAI API 兼容: 完全兼容 OpenAI API 格式，便于现有客户端集成
  • 💬 聊天完成接口: 支持 /v1/chat/completions 接口，提供流式和非流式响应
  • 🤖 模型查询: 支持 /v1/models 接口，查询可用模型列表
  • 🔄 流式响应: 支持 Server-Sent Events (SSE) 流式响应
  • 📁 文件上传: 支持图片、文件上传功能
  • ⚙️ 灵活配置: 支持环境变量和 .env 文件配置
  • 🏗️ 模块化架构: 清晰的分层结构，易于维护和扩展

📋 目录

🚀 快速开始

环境要求

  • Python >= 3.11
  • uv 包管理器（推荐）

安装步骤

  1. 克隆项目
git clone https://github.com/move132/kiira2api.git
cd kiira2api
  1. 安装依赖
# 使用 uv 安装依赖（推荐）
uv sync
  1. 配置环境变量

首先复制 .env.example 到 .env：

# Linux/macOS
cp .env.example .env

# Windows
copy .env.example .env

然后根据需要编辑 .env 文件（可选，也可使用环境变量）： .env 默认配置可以不修改，需要添加额外的agent时添加

# Agent 列表
AGENT_LIST=["Nano Banana Pro🔥","Nano Banana Pro 🔥👉 Try Free","Sora 2: AI Video Remixer", "Veo 3: AI Video Weaver", "Midjourney Art Studio"]
  1. 运行服务
# 方式 1: 使用 uv 运行（推荐）
uv run python main.py

# 方式 2: 使用 uvicorn 直接运行
uvicorn app.main:app --reload --port 8999

# 方式 3: 直接运行模块
uv run python -m app.main

服务启动后，访问：

  • API 文档: http://localhost:8999/docs
  • 健康检查: http://localhost:8999/health

使用 Docker 运行

  1. 构建镜像
docker build -t kiira2api:latest .
  1. 运行容器
# 基本运行
docker run -d -p 8999:8999  -v $(pwd)/data:/app/data --name kiira2api kiira2api:latest

# 使用环境变量
docker run -d -p 8999:8999 \
  -e API_KEY='sk-123456' \
  -e AGENT_LIST='["Dress up Game", "NanoBanana PlayLab"]' \
  --name kiira2api kiira2api:latest

# 挂载 .env 文件
docker run -d -p 8999:8999 \
  --env-file .env \
  --name kiira2api kiira2api:latest
  1. 查看日志
docker logs -f kiira2api
  1. 停止和删除容器
docker stop kiira2api
docker rm kiira2api

使用 Docker Compose 运行（推荐）

  1. 启动服务
# 构建并启动服务
docker-compose up -d

# 或者使用 docker compose（新版本）
docker compose up -d
  1. 查看日志
# 查看日志
docker-compose logs -f

# 或者
docker compose logs -f
  1. 停止服务
# 停止服务
docker-compose down

# 停止并删除数据卷
docker-compose down -v
  1. 重启服务
# 重启服务
docker-compose restart

# 重新构建并启动
docker-compose up -d --build

Docker Compose 优势:

  • 自动挂载 ./data 目录到容器
  • 自动加载 .env 文件配置
  • 自动配置网络和健康检查
  • 支持服务重启策略
  • 更简单的管理命令

使用 GitHub Container 镜像

  1. 拉取镜像
# 拉取最新版本
docker pull ghcr.io/move132/kiira2api:latest

# 拉取特定版本
docker pull ghcr.io/move132/kiira2api:v1.0.0
  1. 运行容器
# 使用 GHCR 镜像运行
docker run -d -p 8999:8999 \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  --name kiira2api \
  ghcr.io/move132/kiira2api:latest

⚙️ 配置说明

环境变量

所有配置项都支持通过环境变量或 .env 文件设置，优先级：环境变量 > .env 文件 > 默认值

| 变量名 | 说明 | 默认值 | |--------|------|--------| | API_KEY | API 密钥（用于接口鉴权） | sk-123456 | | DEFAULT_AGENT_NAME | 默认代理名称 | Nano Banana Pro🔥 | | AGENT_LIST | Agent 列表（JSON 或逗号分隔） | [] |

注意: 如果 API_KEY 使用默认值 sk-123456，系统将跳过鉴权验证。生产环境请务必修改为安全的密钥。

📚 API 文档

鉴权说明

所有 /v1/* 接口都需要进行 API Key 鉴权（除非使用默认值 sk-123456）。

鉴权方式（两种方式任选其一）：

  1. Authorization Header（推荐，兼容 OpenAI API 格式）:
Authorization: Bearer sk-your-api-key-here
  1. X-API-Key Header:
X-API-Key: sk-your-api-key-here

示例请求:

curl -X POST "http://localhost:8999/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key-here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Nano Banana Pro🔥",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

如果 API Key 无效或缺失，将返回 401 Unauthorized 错误。

POST /v1/chat/completions

聊天完成接口，兼容 OpenAI API 格式。

请求示例:

curl -X POST "http://localhost:8999/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key-here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Nano Banana Pro🔥",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "stream": false
  }'

流式响应示例:

curl -X POST "http://localhost:8999/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key-here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Nano Banana Pro🔥",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ],
    "stream": true
  }'

响应格式:

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 21
  }
}

GET /v1/models

获取可用模型列表。

请求示例:

curl -X GET "http://localhost:8999/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key-here"

响应格式:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "Nano Banana Pro🔥",
      "object": "model",
      "created": 1677610602,
      "owned_by": "move132"
    }
  ]
}

GET /health

健康检查端点。

响应格式:

{
  "status": "healthy"
}

📁 项目结构

kiira2api/
├── app/                      # 应用主目录
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py              # FastAPI 应用入口
│   ├── config.py            # 配置管理
│   ├── models/              # 数据模型
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── schemas.py       # Pydantic 数据模型定义
│   ├── api/                 # API 路由
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── v1/              # v1 版本 API
│   │       ├── __init__.py
│   │       ├── chat.py      # 聊天相关路由
│   │       └── models.py    # 模型相关路由
│   ├── services/            # 业务逻辑服务
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── chat_service.py  # 聊天服务
│   │   └── kiira_client.py  # Kiira AI 客户端服务
│   └── utils/               # 工具函数
│       ├── __init__.py
│       ├── http_client.py   # HTTP 请求工具
│       ├── file_utils.py    # 文件处理工具
│       ├── stream_parser.py # 流式响应解析工具
│       └── logger.py        # 日志工具
├── data/                    # 数据目录
│   └── account.json         # 账户配置（示例）
├── main.py                  # 兼容入口
├── pyproject.toml          # 项目配置和依赖管理
├── uv.lock                 # 依赖锁定文件
├── memory_bank.md          # 项目记忆库
└── README.md               # 项目说明文档

🛠️ 开发指南

技术栈

  • Python: >=3.11
  • FastAPI: 0.121.2 - 现代、快速的 Web 框架
  • Uvicorn: 0.38.0 - ASGI 服务器
  • Pydantic: 2.12.4 - 数据验证和序列化
  • Requests: 2.32.5 - HTTP 客户端库
  • pydantic-settings: 2.0.0 - 配置管理

代码规范

  • 使用类型提示（Type Hints）
  • 遵循 PEP 8 代码风格
  • 使用 Pydantic BaseModel 定义数据模型
  • API 路由使用 APIRouter 组织
  • 使用 {{CHENGQI:...}} 注释标记代码变更

架构设计

  • 分层架构: API 层、服务层、工具层清晰分离
  • 模块化设计: 功能按模块拆分，职责清晰
  • 依赖注入: 使用 FastAPI 的依赖注入系统
  • 数据验证: 使用 Pydantic 进行请求/响应数据验证

开发流程

  1. 理解需求: 阅读 memory_bank.md 了解项目上下文
  2. 设计方案: 确定技术实现方案
  3. 编写代码: 按照项目规范编写代码
  4. 测试验证: 确保功能正常
  5. 更新文档: 更新相关文档和记忆库

📝 更新日志

v1.0.0 (2025-11-20)

  • ✨ 初始版本发布
  • 🎉 实现 OpenAI API 兼容接口
  • 🔄 支持流式响应
  • ⚙️ 支持环境变量配置
  • 📦 模块化架构重构

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

👤 作者

move132

  • GitHub: @move132
  • 项目地址: https://github.com/move132/kiira2api

🙏 致谢

感谢所有为本项目做出贡献的开发者！

注意: 本项目仅供学习和研究使用。使用本服务时，请遵守相关服务的使用条款。

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CategoryDevelopment
Updated1d ago
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move132/kiira2api

Languages

Python

Security Score

80/100

Audited on Mar 30, 2026

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