--- title: "Fal AI" url: "/docs/providers/fal_ai" canonical_url: "https://docs.litellm.ai/docs/providers/fal_ai" type: "docs" last_updated: "2026-10-08" related: - "/docs/providers/empiriolabs" - "/docs/providers/featherless_ai" --- # Fal AI > Index of all LiteLLM docs: https://docs.litellm.ai/llms.txt Fal AI 提供快速、可擴充的頂尖影像生成模型存取，包括 FLUX、Stable Diffusion、Imagen 等。 ## 概覽 {#overview} | 屬性 | 詳細資訊 | |----------|---------| | 說明 | Fal AI 提供最佳化基礎架構，可大規模、低延遲地執行影像生成模型。 | | LiteLLM 上的提供者路由 | `fal_ai/` | | 提供者文件 | [Fal AI 文件 ↗](https://fal.ai/models) | | 支援的操作 | [`/images/generations`](#image-generation) | ## 設定 {#setup} ### API 金鑰 {#api-key} ```python showLineNumbers import os # Set your Fal AI API key os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" ``` 從 [fal.ai](https://fal.ai/) 取得您的 API 金鑰。 ## 支援的模型 {#supported-models} | 模型名稱 | 說明 | 文件 | |------------|-------------|---------------| | `fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1` | FLUX Pro v1.1 - 平衡速度與品質 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro/v1.1) | | `fal_ai/flux/schnell` | Flux Schnell - 低延遲生成，支援 `image_size` | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/flux/schnell) | | `fal_ai/fal-ai/bytedance/seedream/v3/text-to-image` | ByteDance Seedream v3 - 具備 `image_size` 控制的文字轉圖像 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/bytedance/seedream/v3/text-to-image) | | `fal_ai/fal-ai/bytedance/dreamina/v3.1/text-to-image` | ByteDance Dreamina v3.1 - 具備 `image_size` 控制的文字轉圖像 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/bytedance/dreamina/v3.1/text-to-image) | | `fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra` | FLUX Pro v1.1 Ultra - 高品質影像生成 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra) | | `fal_ai/fal-ai/imagen4/preview` | Google 的 Imagen 4 - 最高品質模型 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/imagen4/preview) | | `fal_ai/fal-ai/recraft/v3/text-to-image` | Recraft v3 - 多種風格選項 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/recraft/v3/text-to-image) | | `fal_ai/fal-ai/ideogram/v3` | Ideogram v3 - 以字母設計為核心的創意模型（Balanced：$0.06/張） | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/ideogram/v3) | | `fal_ai/fal-ai/stable-diffusion-v35-medium` | Stable Diffusion v3.5 Medium | [文件 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/stable-diffusion-v35-medium) | | `fal_ai/bria/text-to-image/3.2` | Bria 3.2 - 商用級生成 | [文件 ↗](https://fal.ai/models/bria/text-to-image/3.2) | ## 影像生成 {#image-generation} ### 使用方式 - LiteLLM Python SDK {#usage---litellm-python-sdk} **基本用法** ```python showLineNumbers title="Basic Image Generation" import litellm import os # Set your API key os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" # Generate an image response = litellm.image_generation( model="fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra", prompt="A serene mountain landscape at sunset with vibrant colors" ) print(response.data[0].url) ``` **Imagen 4** ```python showLineNumbers title="Google Imagen 4 Generation" import litellm import os os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" # Generate with Imagen 4 response = litellm.image_generation( model="fal_ai/fal-ai/imagen4/preview", prompt="A vintage 1960s kitchen with flour package on countertop", aspect_ratio="16:9", num_images=1 ) print(response.data[0].url) ``` **Recraft v3** ```python showLineNumbers title="Recraft v3 with Style" import litellm import os os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" # Generate with specific style response = litellm.image_generation( model="fal_ai/fal-ai/recraft/v3/text-to-image", prompt="A red panda eating bamboo", style="realistic_image", image_size="landscape_4_3" ) print(response.data[0].url) ``` **非同步用法** ```python showLineNumbers title="Async Image Generation" import litellm import asyncio import os async def generate_image(): os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" response = await litellm.aimage_generation( model="fal_ai/fal-ai/stable-diffusion-v35-medium", prompt="A cyberpunk cityscape with neon lights", guidance_scale=7.5, num_inference_steps=50 ) print(response.data[0].url) return response asyncio.run(generate_image()) ``` **進階參數** ```python showLineNumbers title="Advanced FLUX Pro Generation" import litellm import os os.environ["FAL_AI_API_KEY"] = "your-fal-api-key" # Generate with advanced parameters response = litellm.image_generation( model="fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra", prompt="A majestic dragon soaring over mountains", n=2, size="1792x1024", # Maps to aspect_ratio="16:9" seed=42, safety_tolerance="2", enhance_prompt=True ) for image in response.data: print(f"Generated image: {image.url}") ``` ### 使用方式 - LiteLLM Proxy Server {#usage---litellm-proxy-server} #### 1. 設定您的 config.yaml {#1-configure-your-configyaml} ```yaml showLineNumbers title="Fal AI Image Generation Configuration" model_list: - model_name: flux-ultra litellm_params: model: fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra api_key: os.environ/FAL_AI_API_KEY model_info: mode: image_generation - model_name: imagen4 litellm_params: model: fal_ai/fal-ai/imagen4/preview api_key: os.environ/FAL_AI_API_KEY model_info: mode: image_generation - model_name: stable-diffusion litellm_params: model: fal_ai/fal-ai/stable-diffusion-v35-medium api_key: os.environ/FAL_AI_API_KEY model_info: mode: image_generation general_settings: master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY ``` #### 2. 啟動 LiteLLM Proxy Server {#2-start-litellm-proxy-server} ```bash showLineNumbers title="Start Proxy Server" litellm --config /path/to/config.yaml # RUNNING on http://0.0.0.0:4000 ``` #### 3. 發送請求 {#3-make-requests} **OpenAI SDK** ```python showLineNumbers title="Generate via Proxy - OpenAI SDK" from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:4000", api_key="sk-" ) response = client.images.generate( model="flux-ultra", prompt="A beautiful sunset over the ocean", n=1, size="1024x1024" ) print(response.data[0].url) ``` **LiteLLM SDK** ```python showLineNumbers title="Generate via Proxy - LiteLLM SDK" import litellm response = litellm.image_generation( model="litellm_proxy/imagen4", prompt="A cozy coffee shop interior", api_base="http://localhost:4000", api_key="sk-" ) print(response.data[0].url) ``` **cURL** ```bash showLineNumbers title="Generate via Proxy - cURL" curl --location 'http://localhost:4000/v1/images/generations' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header "Authorization: Bearer $LITELLM_API_KEY" \ --data '{ "model": "stable-diffusion", "prompt": "A serene Japanese garden with cherry blossoms", "n": 1, "size": "1024x1024" }' ``` ## 使用模型專屬參數 {#using-model-specific-parameters} LiteLLM 會將任何額外參數直接轉送至 Fal AI API。您可以在請求中傳遞模型專屬參數，這些參數會被送往 Fal AI。 ```python showLineNumbers title="Pass Model-Specific Parameters" import litellm # Any parameters beyond the standard ones are forwarded to Fal AI response = litellm.image_generation( model="fal_ai/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra", prompt="A beautiful sunset", # Model-specific Fal AI parameters aspect_ratio="16:9", safety_tolerance="2", enhance_prompt=True, seed=42 ) ``` 各模型支援的完整參數清單，請參閱： - [FLUX Pro v1.1-ultra 參數 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra/api) - [Imagen 4 參數 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/imagen4/preview/api) - [Recraft v3 參數 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/recraft/v3/text-to-image/api) - [Stable Diffusion v3.5 參數 ↗](https://fal.ai/models/fal-ai/stable-diffusion-v35-medium/api) - [Bria 3.2 參數 ↗](https://fal.ai/models/bria/text-to-image/3.2/api) ## 支援的參數 {#supported-parameters} 適用於所有模型的標準 OpenAI 相容參數： | 參數 | 類型 | 說明 | 預設值 | |-----------|------|-------------|---------| | `prompt` | string | 所需影像的文字描述 | 必填 | | `model` | string | 要使用的 Fal AI 模型 | 必填 | | `n` | integer | 要生成的影像數量（1-4） | `1` | | `size` | string | 影像尺寸（對應至模型專屬格式） | 模型預設值 | | `api_key` | string | 您的 Fal AI API 金鑰 | 環境變數 | ## 快速開始 {#getting-started} 1. 在 [fal.ai](https://fal.ai/) 註冊 2. 從您的帳號設定取得 API 金鑰 3. 設定 `FAL_AI_API_KEY` 環境變數 4. 從 [Fal AI 模型圖庫](https://fal.ai/models) 選擇模型 5. 開始使用 LiteLLM 生成影像 ## 其他資源 {#additional-resources} - [Fal AI 文件](https://fal.ai/docs) - [模型圖庫](https://fal.ai/models) - [API 參考](https://fal.ai/docs/api-reference) - [價格](https://fal.ai/pricing) ## Related pages - [EmpirioLabs AI](https://docs.litellm.ai/docs/providers/empiriolabs.md) - [Featherless AI](https://docs.litellm.ai/docs/providers/featherless_ai.md)