在自有系统里调用 Stableboost 的 API 做批量出图，核心问题是把“认证、提交任务、轮询、下载”串成一个能处理失败和限流的循环。下面的骨架用 Python requests 实现，适合在脚本或后端服务里跑，所有请求地址和密钥都用占位符，替换后在命令行执行，通过检查返回码和输出文件来判断是否接通。

适用场景：已有 Stableboost 账号，想在脚本中批量生成图片。操作动作：先在账号设置里取得 API 密钥，再把密钥写入环境变量；用 POST 提交包含 prompt、negative_prompt、steps 等参数的 JSON；若返回异步 task_id，则轮询 GET 接口直到 status 变为成功或失败。验证方式：运行脚本后查看日志中的 request_id 和输出目录中的图片文件。风险边界：不同账号对必填字段和限流阈值可能不同，需要结合自己的返回体调整字段名和状态值。

从界面或文档获取API访问凭证

登录 Stableboost 后，通常在个人设置或开发者选项里找到 API Access Tokens 或类似入口，点击生成一个新的密钥。密钥一般只显示一次，复制后要立刻保存。

不要让密钥出现在代码仓库或命令行历史里，建议写到环境变量。Linux/macOS 可以这样导出：

export STABLEBOOST_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"

Windows PowerShell 用：

$env:STABLEBOOST_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxx"

然后在 Python 里读取：

import os
API_KEY = os.environ.get("STABLEBOOST_API_KEY", "")
if not API_KEY:
    raise SystemExit("请先设置 STABLEBOOST_API_KEY 环境变量")

验证方式：先写一个最简单的 GET 请求（通常是 /v1/account 或 /v1/me 之类的端点），返回 200 说明密钥身份认证通过；返回 401 就检查密钥复制是否完整。

构造图像生成请求参数

批量出图的请求体通常是 JSON。不同版本的 API 字段名可能有差异，但以下字段是常见必填项：prompt（提示词）、steps（采样步数）、width 和 height（出图尺寸）。negative_prompt 多数情况下是可选，但建议显式传入以控制画面质量。

payload = {
    "prompt": "a red apple on a wooden table, studio lighting",
    "negative_prompt": "blurry, low quality, watermark",
    "steps": 30,
    "width": 512,
    "height": 512
}

构造请求时，建议把每个任务的索引或自定义标识写入请求体，例如 "metadata": {"task_no": i}。这样下载图片后能对应到原始需求，避免批量文件顺序错乱。

必填项确认方法：先构造一个最小请求，故意不加 negative_prompt 和尺寸，如果接口返回 400 并在错误信息里提示缺少字段，就按提示补上。

发送请求并处理异步任务

批量生成通常不会同步返回图片，而是返回一个任务 ID，需要后端异步跑完后再取回。用 requests 发送 POST 请求时，要带上认证头和 JSON 内容：

import requests

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

def submit_task(payload: dict) -> str:
    resp = requests.post(
        "https://api.stableboost.example/v1/generation",
        headers=headers,
        json=payload,
        timeout=30
    )
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()
    if "task_id" not in data:
        raise RuntimeError(f"响应中缺少 task_id，完整响应: {data}")
    return data["task_id"]

提交后先打印 task_id，确认能拿到再往下写轮询。如果返回的是 id 或 job_id，就把提取字段换成对应的名字。

轮询任务状态并下载结果

拿到 task_id 后，需要循环请求任务状态接口，直到状态变成 success 或 failed。这里要注意轮询间隔不要太短，通常建议 2-5 秒，避免触发限流。

import time
import urllib.request

def poll_and_download(task_id: str, save_path: str) -> None:
    status_url = f"https://api.stableboost.example/v1/task/{task_id}"
    while True:
        resp = requests.get(status_url, headers=headers, timeout=15)
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        status = data.get("status")
        if status == "success":
            image_url = data.get("image_url") or data["output"][0]["url"]
            # 下载图片到本地
            urllib.request.urlretrieve(image_url, save_path)
            print(f"已保存: {save_path}")
            return
        if status in ("failed", "error", "cancelled"):
            raise RuntimeError(f"任务失败: {data.get('error_message', 'unknown error')}")
        print(f"任务 {task_id} 状态: {status}")
        time.sleep(3)

判断原则：只要状态值不在成功列表里，就继续轮询；一旦出现失败、错误或取消，立刻抛出异常，不要无限等待。如果任务长时间不结束（比如超过 10 分钟），应该主动中断并检查请求参数或账号额度。

批量调用时的错误重试与日志

批量出图常常要跑几十上百张，网络抖动、限流、服务端 5xx 都可能出现。建议对两种错误重试：网络超时（requests.exceptions.Timeout）和限流（HTTP 429）。重试时指数退避，比如等待 2 秒、4 秒、8 秒，最多 3 次。

import logging
import time
import random
from requests.exceptions import RequestException, Timeout

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")

def submit_with_retry(payload: dict, max_retries: int = 3) -> str:
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            task_id = submit_task(payload)
            logging.info("提交成功, task_id=%s, attempt=%s", task_id, attempt)
            return task_id
        except Timeout:
            wait = 2 * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
            logging.warning("请求超时, 将重试, wait=%.2f", wait)
            time.sleep(wait)
        except RequestException as exc:
            status_code = exc.response.status_code if exc.response is not None else None
            if status_code == 429:
                wait = 5 * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
                logging.warning("触发限流, status=429, wait=%.2f", wait)
                time.sleep(wait)
            else:
                logging.error("请求失败, status=%s, error=%s", status_code, exc)
                raise
    raise RuntimeError(f"多次重试后仍然失败: {payload}")

日志里必须记录 task_id 和对应的请求标识。推荐格式：task_id=xxx request_id=<你传入的 metadata 或随机字符串>。这样后续排查时，能根据日志里的 request_id 定位是哪条 prompt 出了问题。

完整判断闭环：每张图片跑完后，检查输出文件大小是否大于 0；如果可能，额外调用图片格式检查逻辑。批量脚本结束时打印成功数和失败数，但不输出具体百分比，因为不同账号、网络和任务复杂度下数字波动很大。

最后提醒：不同版本的 Stableboost API 在认证头前缀、字段命名和任务状态值上可能不同。如果遇到 404 或 422，先查接口文档确认对应字段；如果遇到 401，只检查密钥有效性；如果遇到 500，联系服务方而不是盲目改代码。以上骨架能让你在半天内搭出可运行的批量流程，但要长期稳定，还需根据实际返回体做字段适配。