Midjourney
Midjourney V8
起 $0.052 每次请求
图像
Midjourney V7 — 图像生成与编辑
Midjourney V7 每次请求把一段文字提示词渲染成四张高质量图像，原生支持 --ar / --s / --chaos 语法、Omni Reference（--oref）和 Style Reference（--sref）。在 reApi 上用一个 OpenAI 风格端点调用 Midjourney V7 — 外加十一种编辑操作：放大、变体、remix、局部重绘、扩图、平移、增强、重新贴图、画布编辑和抠除背景。
- 模型特点
- 12 种操作 · 草稿 / 快速 / 超速档 · 平移、缩放、变化、编辑
- 适用场景
- 概念艺术、风格化插画
- 输入
- 文本、参考图或前一任务
- 输出
- 图像（网格或单张，按操作）
Input
描述画面，再追加 MJ flag，例如 --ar 16:9 --s 500
影响价格与排队优先级
Estimated cost~$0.08888 credits
Result
Try one of these prompts
什么是 Midjourney V7 API？
Midjourney V7 是 Midjourney 的图像模型，reAPI 把它封装成一个异步接口下的 12 种操作：生成，加上变体、放大、Remix、增强、平移、外扩、局部重绘、画布编辑、去背景、重贴材质和蒙版编辑这 11 种编辑。--ar、--s、--chaos、--sref 等原生参数依然写在提示词里，每次生成返回 4 张图，可选 draft / fast / turbo 三档速度，按请求计费。
你能用这个模型做什么
可以用这个模型构建并上线的真实工作流与生产级用例。
每次请求出四张 Midjourney V7 变体
每次 Midjourney V7 请求最多返回四张图像变体，一次调用就给美术指导真正的多选，而不是只有一种结果。用原生 flag 掌控构图 — --ar 控宽高比、--s 控风格化、--chaos 控发散程度 — 再挑出最对味的那一张。因为 Midjourney V7 是异步的，你提交提示词后会拿到一个 task id，待四张结果就绪时再轮询取回。
打开 playground
用 Omni Reference 和 Style Reference 锁定主体
Midjourney V7 支持 Omni Reference（--oref），让角色、产品或物体在多次生成间保持一致；也支持 Style Reference（--sref）配可调的 --sw 权重锁定整体风格。对品牌一致的产品摄影和可复用的风格体系来说，这正是对的控制组合 — 同一套 Midjourney V7 参考设置可贯穿整场 campaign 复用。
不离开 Midjourney V7 管线即可编辑
Midjourney V7 生成图像后，同一个 task id 就能流入十一种编辑操作：放大到高分辨率、拉出细微或强烈的变体、用新提示词 remix、对蒙版区域局部重绘、扩图或平移画布、增强草稿、重新贴图，或抠除背景。无需重新上传、无需第二个模型 — 这些编辑操作直接引用你已经跑过的 Midjourney V7 任务。
价格
积分计费 — 1 积分 = 0.001 美元，仅为成功生成付费。
首次测试成本
$0.04444 credits
最低档一次生成（1 request (4 images)）。
测试预算参考
充值积分$10
约 229 次测试
$50
约 1145 次测试
$100
约 2290 次测试
| 模型 | 类别 | 价格 |
|---|---|---|
| Draft | 图像生成 | $0.044 44 credits · 1 request (4 images) |
| Fast | 图像生成 | $0.088 88 credits · 1 request (4 images) |
| 轻量编辑（抠背景 / 平移 / 扩图 / 增强） | $0.088 88 credits · 1 request | |
| 重度编辑（放大 / 变体 / remix / 局部重绘 / 画布） | $0.131 131 credits · 1 request | |
| Turbo | 图像生成 | $0.175 175 credits · 1 request (4 images) |
| 轻量编辑（抠背景 / 平移 / 扩图 / 增强） | $0.175 175 credits · 1 request | |
| 重度编辑（放大 / 变体 / remix / 局部重绘 / 画布） | $0.262 262 credits · 1 request |
为什么选 reAPI
四张图，一次异步调用
Midjourney V7 按请求计费，而非按图计费 — 每次调用产出四张变体。向 /api/v1/images/generations 提交提示词，拿到一个 task id，轮询到四张图就绪。根据内容审核结果，API 返回 1-4 张图，无论几张，每次请求都只扣一次费。
原生 Midjourney 语法，原样透传
直接在提示词里用 Midjourney V7 参数 — --ar、--s、--chaos、--no、--seed、--sref、--oref、--iw、--sw、--sv。reApi 原样转发，所以你为 Midjourney V7 写好的提示词拿来即用。版本锁定在 V7；--v 和 --niji 会被忽略。
生成与编辑同在一个接口
reApi 上的 Midjourney V7 不止是文生图。同一把 API key 即可触达放大、变体、remix、局部重绘、扩图、平移、增强、重新贴图、画布编辑和抠除背景 — 十一种 Midjourney V7 编辑操作，全部承接你生成的任意图像。
Midjourney V7 对比 DALL·E 3
Midjourney V7 和 DALL·E 3 都是高端文生图模型。下面看 reApi 上的 Midjourney V7 在那些对生产级图像管线真正重要的维度上，相对 DALL·E 3 处于什么位置。
能力
reApi 上的 Midjourney V7
DALL·E 3
每次请求出图数
每次请求四张变体 — 一次调用就能从中挑出最佳画面。
每次请求一张图；想要多种结果就得多次调用。
参考图控制
Omni Reference（--oref）做主体一致，Style Reference（--sref / --sw）做风格迁移。
没有一等的主体 / 风格参考；控制全靠提示词。
原生语法
提示词里有完整的 MJ flag 集 — --ar、--s、--chaos、--seed、--iw 等。
纯自然语言提示词；没有参数语法。
编辑操作
放大、变体、remix、局部重绘、扩图、平移、增强、重新贴图、抠除背景 — 共十一种。
通过独立编辑端点做局部重绘；没有放大 / 变体串联。
计费模式
按请求计费（四张图），并有 draft / fast / turbo 的速度-成本权衡。
按图计费，依分辨率和质量定价。
集成方式
在 OpenAI 风格端点上用异步 task id + 轮询；一把 key 通吃生成和全部编辑。
在 OpenAI Images API 上同步返回图像。
对比基于撰写时公开的文档行为。双方的能力和定价都会变化；接入前请各自核对当前细节。
三步调用 Midjourney V7
- step 01
创建 API key
在 reApi 注册并获取一把 key。免费注册积分足够跑几十次 Midjourney V7 生成 — 在充值前就能测完图生图、Omni Reference 和一次放大。
打开 - step 02
提交一个 Midjourney V7 提示词
向 /api/v1/images/generations POST 一个请求，model 填 mj-v7，提示词里带上原生 MJ flag。Midjourney V7 立即返回一个 task id — 生成是异步的，通常一到三分钟完成。
打开 - step 03
轮询取回四张结果
GET /api/v1/tasks/:task_id 直到 status 为 completed，再读取图片 URL。把同一个 task id 喂给任意 Midjourney V7 编辑操作 — 放大、变体、局部重绘 — 即可继续打磨结果。
打开
docs/api/midjourney-v7
curl -X POST https://reapi.ai/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mj-v7",
"prompt": "a serene Japanese garden with cherry blossoms --ar 16:9 --s 500",
"model_params": { "speed": "fast" }
}'参数校验失败
提交时同步拒绝并指明出错字段。检查枚举值、范围与 URL 字段——不产生任何扣费。
认证或余额问题
401 表示 Bearer 密钥缺失或无效；402 表示预扣额超出余额。密钥与积分在控制台管理。
内容或素材被拒
参考素材与生成结果都会经过自动审核。被拒的任务返回明确错误并全额退款。
任务失败或超时
进入失败状态的任务不会扣费——预扣自动退还。保留任务 ID，随时可重试。
常见问题
关于此模型的常见疑问。
Midjourney V7 是 Midjourney V7 图像生成模型。它从原生 MJ 提示词语法每次请求渲染四张图像，支持 Omni Reference 和 Style Reference，并可串联十一种编辑操作。在 reApi 上它以 model id mj-v7 走 OpenAI 兼容的 /api/v1/images/generations 端点，编辑操作则是 mj-v7-upscale、mj-v7-inpaint 等同级 model id。
