即梦4.0是字节跳动旗下即梦AI推出的多模态大模型，其正式名称为”seedream4.0″。该模型于2025年9月5日正式上线，并已逐步向用户开放，9月8日全面对用户开放。即梦4.0是基于字节跳动自研的Seedream4.0模型，具备强大的中文生成能力和多模态处理能力，支持多模态生图、图像编辑、组图生成等功能。
功能特点如下：
前几天给大家使用dify 来实现即梦4.0功能《dify案例分享-免费玩转即梦 4.0 多图生成！Dify 工作流从搭建到使用全攻略，附案例效果》
这个接口目前全网还没有，我也算是第一时间来实现的。那么这个接口是如何开发的呢？下面给大家介绍一下这个接口开发过程。
项目地址 github.com/zhizinan199…
把源码下载本地
解压 项目目录 D:工作临时20259月2025年9月11日jimeng-free-api-all-mainjimeng-free-api-all-main
cd /mnt/d/工作临时/2025/9月/2025年9月11日/jimeng-free-api-all-main/jimeng-free-api-all-main 项目目录
启动jupyter lab –allow-root
通过浏览器打开jupyter 开发调试页面，输入浏览器地址http://127.0.0.1:8888/lab
运行程序
以上步骤完成项目启动
我们打开代码目录下src/api/controllers/images.ts 代码
我们打开即梦官方网站查看最新的4.0 模型
我们的任务是在现有的代码基础上增加增加即梦4.0模型能力的支持。下面是我之前写好的代码对比。
我们首先对比项目目录有哪些代码修改
接下来我们重点对比images.ts，打开2个文档对比
接下来我们先抓一下数据包
我们在即梦页面中用4.0的模型生成4张图，然后抓数据包
等待图片生成完成后，把这段数据包抓出来
点击右键-copy-copy all listed as cURL(bash) 抓取信息
curl4.txt (部分)
提示词要求：
豆包会根据抓取的curl信息作出具体接口分析文档，我们复制出来保存为curl4.md，文档内容比较长，我们打开它的目录
同样的方式我们在curl4.txt 基础上实现新功能接口请求抓包输出 curl5.txt 和curl5.md
生成的输出物
文档资料
把上面2个文档复制到当前项目目录中
开启我们 无代码编程，这里我们使用Rovo Dev Agents
AI 编写代码
输入下面的提示词
AI 会根据我们总结的接口文档在实现自动编程。
第一次对话完成后初步生成我们要的代码，AI 会给出它的总结
对比代码修改
我们用比较工具比较一下代码修改的前后逻辑
通过比较代码工具来看它初步是按照我们的要求新增加了即梦4.0 的代码，但是他能不能用。这里我们需要增加验证测试了。
第一次验证测试
我们使用postman脚本工具对刚生产的代码进行验证测试。
启动程序即梦Ai 教程
使用postman调用接口
使用postman调用
程序报错，把错误丢给AI。 这个中间过程可能会有很多次，这里就不详细展开。
第二对话
提示词
我们通过上面截图可以看到AI 自己会通过curl4.txt文件的开头部分 查找请求参数，并修改代码。我们就等着就可以了。
修改完成后AI 给出第二次修复总结
后面动作重复，这里就不做展开了。大概几轮对话后这个新增的功能就开发完成了。
第二次之后问题就已经可以了
后端走异步模式
这里其实有一个问题，即梦4.0 之后走了异步 所以刚才返回数据data 并没有数据。 这个不是错误，而是结构和之前3.0的变了。你可以做成2个接口提交和查询接口，也可以把这2个接口合并。这里就不做展开了。
我们通过即梦平台网页是可以看到这个接口通过postman模拟做了一次提交的。
通过以上方式我们就实现一行代码没有写就实现一个在原有功能基础上扩展了一个新的功能（代码修改）。当然后面还有一些需求，比如即梦4.0 新增加的图生图。先上传图片在通过提示词提交这里就不做详细展开了。（其实比较难的就是图片上传这块，这里用到了图片上传加密解密验证签名，这块是有点复杂）。本次只是培训讲课这里就不做后面功能了。
对比修改后的代码
代码部分就不展开了。大家可以根据上面的思路来做一遍。
通过以上方式我们就完成了新增即梦4.0文生图功能接口的开发。当然即梦4.0新增还有图生图功能。实现的方式和原理都是一样的。
目前这个项目已经开源，项目地址github.com/wwwzhouhui/…
项目支持docker 部署，可以从dockerhub 仓库下载
项目体验地址可以参考我dify工作流
工作流地址：dify.duckcloud.fun/chat/cFVRKh…
今天主要带大家了解并实现了即梦 4.0 模型接口的开发方案，从开源项目的获取与部署（包括本地环境启动与 Jupyter 调试），到接口抓包分析（通过浏览器开发者工具提取请求数据），再到 AI 辅助代码开发（借助 Rovo Dev Agents 实现 high_aes_general_v40 模型支持），以及接口的测试验证（Postman 调用与错误修复），还提供了项目的开源地址与 Docker 部署渠道，形成了一套覆盖即梦 4.0 功能扩展全流程的实操指南。
通过这套实践方案，用户能够突破即梦 4.0 官方接口未公开的限制，低成本实现其强大的多模态生成能力 —— 无需复杂的工程基础，借助 AI 工具的自动编码与调试能力，即使是技术新手也能完成功能扩展，配合开源项目的现成框架，轻松上手文生图等核心功能，极大降低了即梦 4.0 模型的二次开发门槛。在实际操作中，该方案稳定支持接口的调用与迭代，无论是基础的图像生成还是后续的功能扩展（如图生图），都能基于现有框架快速实现，有效解决了开发者想对接即梦 4.0 却受限于技术壁垒的问题。同时，项目的开源特性为功能迭代提供了灵活基础，开发者可基于此进一步拓展能力，而 Docker 部署与公开体验渠道则为不愿本地部署的用户提供了便捷入口，让更多人能轻松接触到即梦 4.0 的前沿 AI 能力。
感兴趣的小伙伴可以按照这份指南尝试部署使用，或直接通过项目提供的体验渠道感受即梦 4.0 的魅力。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。
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