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API 参考

AHA REST API 的完整参考。

概述

AHA 提供了 OpenAI 兼容的 REST API 用于运行 AI 模型推理。所有端点遵循标准 HTTP 约定并返回 JSON 响应。

基础 URL

默认情况下，API 服务器运行在：

http://127.0.0.1:10100

您可以在启动服务时自定义：

aha cli -m qwen3-0.6b -a 0.0.0.0 -p 8080

身份验证

目前，AHA 不需要身份验证。所有端点在配置的地址/端口上公开访问。

安全提示：如果您将 API 暴露到外部网络，请考虑通过反向代理（如 nginx、traefik）实现身份验证。

内容类型

所有请求应使用：

Content-Type: application/json

响应格式

成功响应遵循此结构：

{
  "data": { ... },
  "model": "model-name",
  "usage": {
    "total_tokens": 30
  }
}

错误响应：

{
  "error": {
    "message": "错误描述",
    "type": "error_type",
    "code": "error_code"
  }
}

端点

对话补全

生成对话补全或文本响应。

端点

POST /chat/completions

请求体

参数	类型	必需	描述
model	string	是	模型标识符（如 "qwen3-0.6b"）
messages	array	是	消息对象数组
temperature	number	否	采样温度（0-2，默认：1）
top_p	number	否	核采样（0-1，默认：1）
max_tokens	integer	否	要生成的最大令牌数
stream	boolean	否	启用流式传输（默认：true）

消息对象

字段	类型	必需	描述
role	string	是	"system"、"user" 或 "assistant"
content	string/array	是	消息内容（字符串或多模态数组）

多模态内容

对于视觉/音频模型，内容可以是数组：

{
  "role": "user",
  "content": [
    {"type": "text", "text": "描述这张图片"},
    {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/image.jpg"}}
  ]
}

支持的内容类型：

• text - 文本内容
• image - 图像文件（file://,base64://, https:// 或 http://）
• audio - 音频文件（file://,base64://, https:// 或 http://）

示例

简单对话：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-0.6b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
  }'

带系统消息：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-0.6b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手。"},
      {"role": "user", "content": "用一句话解释 Rust。"}
    ],
    "max_tokens": 50,
    "temperature": 0.7
  }'

视觉理解：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3vl-2b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/image.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'

OCR（文本提取）：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ocr",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "提取所有文本"},
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/document.png"}}
        ]
      }
    ]
  }'

ASR（语音识别）：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-asr-nano-2512",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "转写这段音频"},
          {"type": "audio", "audio_url": {"url": "file:///path/to/audio.wav"}}
        ]
      }
    ]
  }'

流式响应：

curl http://127.0.0.1:10100/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-0.6b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "给我讲个故事"}
    ],
    "stream": true
  }'

流式响应作为服务器发送事件（SSE）发送：

data: {"id": "1", "choices": [{"delta": {"content": "从前"}}]}

data: {"id": "1", "choices": [{"delta": {"content": "有"}}]}

data: [DONE]

响应

非流式：

{
  "id": "chatcmpl-123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1677652288,
  "model": "qwen3-0.6b",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "你好！今天我能帮你什么？"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 19
  }
}

支持的模型

• 文本：qwen3-0.6b、minicpm4-0.5b
• 视觉：qwen2.5vl-3b、qwen2.5vl-7b、qwen3vl-2b、qwen3vl-4b、qwen3vl-8b、qwen3vl-32b
• OCR：deepseek-ocr、hunyuan-ocr、paddleocr-vl
• ASR：glm-asr-nano-2512、fun-asr-nano-2512、qwen3asr-0.6b、qwen3asr-1.7b

语音生成

从文本生成语音（文本转语音）。

端点

POST /audio/speech

请求体

参数	类型	必需	描述
model	string	是	模型标识符（如 "voxcpm1.5"）
messages	array	是	消息对象数组

示例

curl http://127.0.0.1:10100/audio/speech \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "voxcpm1.5",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "你好，这是 AHA 在说话。"},
          {"type": "audio", "audio_url": {"url": "https://package-release.coderbox.cn/aiway/test/other/%E5%93%AA%E5%90%92.wav"}}
        ]
      }
    ]
  }'

响应

以 base64 WAV 格式返回音频数据。

支持的模型

• voxcpm、voxcpm1.5

图像背景移除

从图像中移除背景。

端点

POST /images/remove_background

请求体

参数	类型	必需	描述
model	string	是	模型标识符（如 "rmbg2.0"）
messages	array	是	消息对象数组

示例

从文件：

curl http://127.0.0.1:10100/images/remove_background \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "rmbg2.0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "image", "image_url": {"url": "file:///path/to/document.jpg"}}
        ]
      }
    ]
  }'

从 Base64：

curl http://127.0.0.1:10100/images/remove_background \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "rmbg2.0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "image", "image_url": {"url": "base64://$(base64 -w 0 photo.png)"}}
        ]
      }
    ]
  }'

响应

以base64 PNG 格式返回处理后的图像。

支持的模型

• rmbg2.0

错误处理

错误代码

代码	描述
400	错误请求 - 无效参数
404	未找到 - 模型或端点未找到
500	内部服务器错误 - 模型推理错误
503	服务不可用 - 模型未加载

错误响应格式

{
  "error": {
    "message": "未找到模型 'unknown-model'",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "model_not_found"
  }
}

速率限制

目前，AHA 不实现速率限制。服务器可以处理并发请求，仅受系统资源限制。

文件上传限制

• 字符串数据：5 MB
• 文件上传：100 MB

OpenAI 兼容性

AHA 的 文本生成 API 设计与 OpenAI 的 API 格式兼容。多模态 API 源自文本生成 API，仅做了少量改动：

Python 示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://127.0.0.1:10100",
    api_key="dummy"  # 不使用但库需要
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-0.6b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好！"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript 示例

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'http://127.0.0.1:10100',
  apiKey: 'dummy'  // 不使用但需要
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen3-0.6b',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好！' }]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

最佳实践

1. 对长响应使用流式传输

对于长文本生成，使用流式传输增量获取响应：

curl ... -d '{"stream": true, ...}'

2. 设置适当的令牌限制

防止过长的响应：

{
  "max_tokens": 500
}

3. 调整温度

控制响应创造性：

• 0.0-0.3：确定性、专注
• 0.4-0.7：平衡（默认：1.0）
• 0.8-2.0：创造性、多样

4. 使用系统消息

使用系统消息设置行为：

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一个技术写作助手。"},
    {"role": "user", "content": "..."}
  ]
}

另见

• 快速入门 - 快速入门指南
• CLI 参考 - 命令行使用
• 安装 - 安装指南
• 开发 - 贡献指南