rui40000andClaude Opus 4.8
5d3834503e
【修复】角色被格线切断（脚、手杖、飘起的斗篷被削掉） 新增 expand_beyond_cell（默认开启）：格子只用来判定「这是哪个方向」， 角色的实际范围由它自身的连通区域决定，按质心归属确保邻居不混入。 实测 8/8 方向的裁剪框边缘 alpha 从 1.00（内容顶到边界=被切断） 降到 0.00，S 方向高度 326→356、E 方向宽度 150→188 把缺的部分找了回来。 代价是需要两遍扫描（先求全序列并集框再提取），耗时 4.7s→14.9s。 【规则】每个参数都必须有中文 tooltip，作为以后的统一约定 全仓库 26 个节点 169 个参数，此前缺 115 个，现已 100% 覆盖。 tooltip 写「怎么调」而不只是「是什么」：给取值区间的实际影响、 推荐值与踩坑提示（如 OpenAI/ZenMux 的地址栏不能带 :// ， 素材拆分节点用于动画序列时顺序会漂移等）。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
464 lines
21 KiB
Python
464 lines
21 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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ZenMux API 连接节点
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===================
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||
通过 ZenMux 聚合平台（https://zenmux.ai）调用其收录的所有文本类模型。
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特性：
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- 模型下拉覆盖 ZenMux 全部文本模型，按「厂商/模型名」排序聚类；
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ComfyUI 下拉自带搜索，输入厂商前缀（如 "anthropic/"）即可快速过滤。
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- 每个模型选项后面直接标注输入/输出价格（USD / 百万 token）。
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- usage_stats 输出单次运行的 token 消耗与费用（按快照单价折算，
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汇率可用 usd_to_cny 参数调整）。
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- 具备常规 API 节点的完整参数：api_key、system/user prompt、seed、
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temperature、top_p、max_tokens、以及可选的多模态图像输入与代理。
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- 默认模型 openai/gpt-5.4-nano。
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- 随节点分发 models_snapshot.json，无网络也能列出模型；价格与列表可用
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||
build_snapshot.py 重新拉取更新。
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注：ZenMux 采用 OpenAI 兼容协议，chat 端点为
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https://zenmux.ai/api/v1/chat/completions
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"""
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import base64
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import io
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import json
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import os
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import re
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import numpy as np
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import requests
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from PIL import Image
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||
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from .model_registry import (
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DEFAULT_MODEL_ID,
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default_model_label,
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all_model_labels,
|
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label_to_model_id,
|
||
model_label_by_id,
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model_prices,
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)
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# ZenMux 平台固定地址（OpenAI 兼容）
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DEFAULT_BASE_URL = "https://zenmux.ai/api/v1"
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# 输入框默认值不带 "://"——本仓库实测 ComfyUI 前端会吞掉文本框里的
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# 协议片段（见 openai_node.py 的同款处理），后端 _build_chat_url 会自动补 https。
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DEFAULT_BASE_URL_INPUT = "zenmux.ai/api/v1"
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def _clear_proxy_env():
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"""清除可能干扰 requests 的代理环境变量（仅本模块加载时执行一次）。"""
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for key in ('HTTP_PROXY', 'HTTPS_PROXY', 'http_proxy', 'https_proxy'):
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os.environ.pop(key, None)
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||
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||
_clear_proxy_env()
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def _build_chat_url(base_url: str) -> str:
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||
"""由 base_url 拼出 chat/completions 端点，容忍用户填了/没填结尾斜杠。"""
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s = (base_url or "").strip()
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||
if not s:
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||
s = DEFAULT_BASE_URL
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||
# 补协议
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||
if not re.match(r'^https?://', s, flags=re.IGNORECASE):
|
||
s = 'https://' + s.lstrip('/')
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s = s.rstrip('/')
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||
# 用户可能已经把 /chat/completions 填进去了
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if s.lower().endswith('/chat/completions'):
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return s
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return s + '/chat/completions'
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||
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||
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||
def _build_proxy_url(raw_proxy: str) -> str:
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||
"""把 '127.0.0.1:7890' 或 'http://127.0.0.1:7890' 统一成带协议的地址。"""
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||
s = (raw_proxy or "").strip()
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if not s:
|
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return ''
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||
if re.match(r'^https?://', s, flags=re.IGNORECASE):
|
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return s
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s = re.sub(r'^https?\s*:\s*/*/?\s*', '', s, flags=re.IGNORECASE).strip('/')
|
||
return ('http://' + s) if s else ''
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||
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||
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# 遇到「参数不被支持 / 已弃用」的 400 时，可安全剔除的采样参数
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# （绝不触碰 model / messages 等核心字段）
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_ADJUSTABLE_PARAMS = ("temperature", "top_p", "seed", "max_tokens",
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||
"max_completion_tokens", "frequency_penalty",
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||
"presence_penalty", "top_k")
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||
# 判定「这条 400 是参数问题」的关键词（命中才尝试剔除重试）
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||
_PARAM_ERR_HINTS = ("deprecat", "unsupport", "not support", "not allowed",
|
||
"invalid", "unexpected", "unknown", "must be", "cannot",
|
||
"not permitted", "removed")
|
||
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||
|
||
def _diagnose_param(resp, payload):
|
||
"""
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||
从 400 响应里判断是哪个采样参数导致失败，返回处理指令：
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||
("drop", 参数名) —— 从 payload 剔除该参数后重试
|
||
("rename_mct", ...) —— 把 max_tokens 改名为 max_completion_tokens 后重试
|
||
None —— 非参数类错误，不重试
|
||
ZenMux 各模型参数规则不一（claude-sonnet-5 弃用 temperature、gpt-5 reasoning
|
||
系要求 max_completion_tokens 等），靠错误消息动态识别，免维护静态清单。
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||
"""
|
||
try:
|
||
msg = (resp.json().get("error", {}) or {}).get("message", "") or resp.text or ""
|
||
except Exception:
|
||
msg = getattr(resp, "text", "") or ""
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||
low = msg.lower()
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||
# 特例：OpenAI reasoning 系要求用 max_completion_tokens 替代 max_tokens
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||
if "max_completion_tokens" in low and "max_tokens" in payload:
|
||
return ("rename_mct", "max_tokens")
|
||
# 反引号/引号里的参数名优先（错误消息通常形如 `temperature` is deprecated）
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||
for name in re.findall(r"""[`'"]([a-zA-Z_]+)[`'"]""", msg):
|
||
if name in payload and name in _ADJUSTABLE_PARAMS:
|
||
return ("drop", name)
|
||
# 回退：错误像参数问题时，扫描 payload 里哪个参数名出现在消息中
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||
if any(h in low for h in _PARAM_ERR_HINTS):
|
||
for name in _ADJUSTABLE_PARAMS:
|
||
if name in payload and name in low:
|
||
return ("drop", name)
|
||
return None
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||
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||
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class ZenMuxNode:
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||
"""ZenMux API 连接节点。"""
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# ────────── 输入定义 ──────────
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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||
model_labels = all_model_labels()
|
||
default_label = default_model_label()
|
||
return {
|
||
"required": {
|
||
"api_key": ("STRING", {
|
||
"default": "",
|
||
"multiline": False,
|
||
"tooltip": "ZenMux 的 API Key。\n"
|
||
"⚠ 工作流会连同此值一起保存，分享 json 前记得清空。"
|
||
}),
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||
# 全量模型标签（含价格），已按厂商排序聚类；
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||
# 下拉搜索框输入厂商前缀（如 "qwen/"）即可过滤。
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||
"model": (model_labels, {
|
||
"default": default_label,
|
||
"tooltip": "模型，标签里直接带了输入/输出单价。\n"
|
||
"列表按厂商聚类排序——在下拉的搜索框输入厂商前缀\n"
|
||
"（如 qwen/ 、anthropic/ ）即可快速过滤。\n"
|
||
"要传图请选支持视觉的型号，否则图会被忽略。"
|
||
}),
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||
"system_prompt": ("STRING", {
|
||
"default": "You are a helpful assistant.",
|
||
"multiline": True,
|
||
"tooltip": "系统提示词：设定模型的角色与总体行为准则。\n"
|
||
"输出格式要求（如「只返回 JSON」）写在这里最稳定。"
|
||
}),
|
||
"user_prompt": ("STRING", {
|
||
"default": "",
|
||
"multiline": True,
|
||
"tooltip": "用户提示词：这一次具体要模型做什么。"
|
||
}),
|
||
"seed": ("INT", {
|
||
"default": 0,
|
||
"min": 0,
|
||
"max": 0xffffffffffffffff,
|
||
"tooltip": "随机种子。多数模型并不真正支持复现，\n"
|
||
"这里主要用于强制节点重新执行（改了它就不会走缓存）。"
|
||
}),
|
||
},
|
||
"optional": {
|
||
"temperature": ("FLOAT", {
|
||
"default": 0.7,
|
||
"min": 0.0,
|
||
"max": 2.0,
|
||
"step": 0.1,
|
||
"tooltip": "采样温度：越低越稳定保守，越高越发散。\n"
|
||
"结构化输出用 0~0.3，创意文案用 0.7~1.0。\n"
|
||
"部分新模型已弃用该参数，节点会自动重试并剔除它。"
|
||
}),
|
||
"top_p": ("FLOAT", {
|
||
"default": 1.0,
|
||
"min": 0.0,
|
||
"max": 1.0,
|
||
"step": 0.05,
|
||
"tooltip": "核采样：只在累计概率前 top_p 的词里挑。\n"
|
||
"与温度作用重叠，一般固定 1.0 只调温度，别两个一起动。"
|
||
}),
|
||
"max_tokens": ("INT", {
|
||
"default": 1024,
|
||
"min": 1,
|
||
"max": 200000,
|
||
"tooltip": "回复的最大长度上限。设小了会把回答从中间截断。\n"
|
||
"注意它同时是费用上限的重要因素。"
|
||
}),
|
||
# 多模态图像输入（模型需支持 image 输入才有意义）
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||
"image_1": ("IMAGE", {
|
||
"tooltip": "要一并发给模型的图像 1（需模型支持视觉）。\n"
|
||
"会按下方最大边长压缩后转 base64 提交。"
|
||
}),
|
||
"image_2": ("IMAGE", {"tooltip": "图像 2。"}),
|
||
"image_3": ("IMAGE", {"tooltip": "图像 3。"}),
|
||
"image_4": ("IMAGE", {"tooltip": "图像 4。"}),
|
||
"image_5": ("IMAGE", {"tooltip": "图像 5。"}),
|
||
"image_6": ("IMAGE", {"tooltip": "图像 6。图越多越贵、越慢。"}),
|
||
"detail": (["auto", "low", "high"], {
|
||
"default": "auto",
|
||
"tooltip": "图像细节级别：\n"
|
||
"low 便宜快速，只看大致内容；\n"
|
||
"high 切块细看，认小字/细节更准但更贵；\n"
|
||
"auto 由服务端决定。"
|
||
}),
|
||
"image_max_size": ("INT", {
|
||
"default": 1024,
|
||
"min": 256,
|
||
"max": 4096,
|
||
"step": 64,
|
||
"tooltip": "上传前把图缩放到的最大边长。\n"
|
||
"调小可显著省钱提速，但小字与细节会看不清。"
|
||
}),
|
||
# 高级：一般无需改动，留空即用官方地址（无需写 https://，会自动补全）
|
||
"base_url": ("STRING", {
|
||
"default": DEFAULT_BASE_URL_INPUT,
|
||
"multiline": False,
|
||
"tooltip": "接口地址，一般不用改。\n"
|
||
"**不要写 https://** —— ComfyUI 前端会吞掉 \"://\"，\n"
|
||
"协议由后端自动补全，这里只填域名和路径。"
|
||
}),
|
||
"proxy_url": ("STRING", {
|
||
"default": "",
|
||
"multiline": False,
|
||
"tooltip": "HTTP 代理，同样不要带协议前缀，只填 IP:端口，\n"
|
||
"例如 127.0.0.1:7890。留空表示直连。"
|
||
}),
|
||
# usage_stats 里人民币换算用的汇率，可按当日牌价自行调整
|
||
"usd_to_cny": ("FLOAT", {
|
||
"default": 7.2,
|
||
"min": 0.1,
|
||
"max": 100.0,
|
||
"step": 0.01,
|
||
"tooltip": "美元兑人民币汇率，仅用于把 usage_stats 输出里的\n"
|
||
"费用换算成人民币显示，不影响实际计费。\n"
|
||
"可按当日牌价自行调整。"
|
||
}),
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
RETURN_TYPES = ("STRING", "STRING", "STRING")
|
||
RETURN_NAMES = ("text", "model_id", "usage_stats")
|
||
FUNCTION = "generate"
|
||
CATEGORY = "Rui-Node🐶/AI模型🤖"
|
||
|
||
# ────────── 宽松校验 ──────────
|
||
@classmethod
|
||
def VALIDATE_INPUTS(cls, model):
|
||
"""
|
||
接管 model 下拉的校验，替代 ComfyUI 内置的「值必须在候选列表里」
|
||
检查：价格快照更新后，旧工作流里保存的标签（带旧价格）不再逐字
|
||
匹配新列表，但只要能解析出 model id 就应放行，避免整个工作流
|
||
被判为无效。
|
||
"""
|
||
if label_to_model_id(model) is None:
|
||
return f"无法从 '{model}' 解析出 ZenMux 模型 id"
|
||
return True
|
||
|
||
# ────────── 图像编码 ──────────
|
||
@staticmethod
|
||
def _encode_image(img_tensor, max_size):
|
||
"""把单张图像张量 [H,W,C]（0~1）编码为 base64 JPEG。"""
|
||
img_np = np.clip(img_tensor.cpu().numpy(), 0, 1)
|
||
pil = Image.fromarray((img_np * 255).astype(np.uint8), 'RGB')
|
||
w, h = pil.size
|
||
if max(w, h) > max_size:
|
||
r = max_size / max(w, h)
|
||
pil = pil.resize((max(1, int(w * r)), max(1, int(h * r))), Image.LANCZOS)
|
||
buf = io.BytesIO()
|
||
pil.save(buf, format='JPEG', quality=85)
|
||
return base64.b64encode(buf.getvalue()).decode('utf-8')
|
||
|
||
# ────────── 消耗统计 ──────────
|
||
@staticmethod
|
||
def _fmt_cost(v):
|
||
"""费用格式化：最多 6 位小数并去尾零；未知为 '?'。"""
|
||
if v is None:
|
||
return "?"
|
||
s = f"{v:.6f}".rstrip("0").rstrip(".")
|
||
return s if s else "0"
|
||
|
||
@staticmethod
|
||
def _build_usage_stats(model_id, usage, usd_to_cny, out_text=None):
|
||
"""
|
||
由 API 响应的 usage、输出文本与快照单价生成四行消耗统计：
|
||
token消耗，输入：XXX，输出：XXX
|
||
输出文字数量：XXX
|
||
模型类型：openai/gpt-5.4-nano [入$0.2/M 出$1.25/M]
|
||
价格换算，美元：XXX，人民币：XXX
|
||
usage 缺失/单价未知的项以 '?' 呈现；请求未发生时传 usage=None 记为 0 消耗。
|
||
out_text 为模型返回的文本，字数按字符数计（含标点）；无输出记 0。
|
||
"""
|
||
if not isinstance(usage, dict):
|
||
usage = {"prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0}
|
||
in_tok = usage.get("prompt_tokens")
|
||
out_tok = usage.get("completion_tokens")
|
||
in_price, out_price = model_prices(model_id)
|
||
|
||
usd = None
|
||
if (isinstance(in_tok, (int, float)) and isinstance(out_tok, (int, float))
|
||
and in_price is not None and out_price is not None):
|
||
usd = in_tok / 1e6 * in_price + out_tok / 1e6 * out_price
|
||
cny = usd * usd_to_cny if usd is not None else None
|
||
|
||
n_chars = len(out_text) if isinstance(out_text, str) else 0
|
||
tok = lambda t: str(int(t)) if isinstance(t, (int, float)) else "?" # noqa: E731
|
||
return (f"token消耗，输入：{tok(in_tok)}，输出：{tok(out_tok)}\n"
|
||
f"输出文字数量：{n_chars}\n"
|
||
f"模型类型：{model_label_by_id(model_id)}\n"
|
||
f"价格换算，美元：{ZenMuxNode._fmt_cost(usd)}，人民币：{ZenMuxNode._fmt_cost(cny)}")
|
||
|
||
# ────────── 主函数 ──────────
|
||
def generate(
|
||
self,
|
||
api_key,
|
||
model,
|
||
system_prompt,
|
||
user_prompt,
|
||
seed,
|
||
temperature=0.7,
|
||
top_p=1.0,
|
||
max_tokens=1024,
|
||
image_1=None,
|
||
image_2=None,
|
||
image_3=None,
|
||
image_4=None,
|
||
image_5=None,
|
||
image_6=None,
|
||
detail="auto",
|
||
image_max_size=1024,
|
||
base_url=DEFAULT_BASE_URL,
|
||
proxy_url="",
|
||
usd_to_cny=7.2,
|
||
):
|
||
# ---- 1. 从下拉标签解析真实 model id ----
|
||
model_id = label_to_model_id(model) or DEFAULT_MODEL_ID
|
||
chat_url = _build_chat_url(base_url)
|
||
print(f"[Rui-Node] ZenMux -> {chat_url} model={model_id}")
|
||
|
||
# 请求未成功前的兜底统计（0 消耗）
|
||
zero_stats = self._build_usage_stats(model_id, None, usd_to_cny)
|
||
|
||
if not (api_key or "").strip():
|
||
return ("（错误：未填写 api_key，请在节点里填入 ZenMux 的 API Key）",
|
||
model_id, zero_stats)
|
||
|
||
# ---- 2. 收集图像 ----
|
||
images = [
|
||
img for img in (image_1, image_2, image_3, image_4, image_5, image_6)
|
||
if img is not None
|
||
]
|
||
|
||
# ---- 3. 构造 messages ----
|
||
messages = []
|
||
if system_prompt and system_prompt.strip():
|
||
messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
|
||
|
||
if images:
|
||
parts = []
|
||
if user_prompt and user_prompt.strip():
|
||
parts.append({"type": "text", "text": user_prompt})
|
||
for img in images:
|
||
b64 = self._encode_image(img[0], image_max_size)
|
||
parts.append({
|
||
"type": "image_url",
|
||
"image_url": {
|
||
"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64}",
|
||
"detail": detail,
|
||
},
|
||
})
|
||
if not parts:
|
||
parts.append({"type": "text", "text": " "})
|
||
messages.append({"role": "user", "content": parts})
|
||
else:
|
||
text = (user_prompt or "").strip()
|
||
if not text:
|
||
return ("（错误：未提供图片也未提供提示词，请至少填写 user_prompt）",
|
||
model_id, zero_stats)
|
||
messages.append({"role": "user", "content": text})
|
||
|
||
# ---- 4. 请求 ----
|
||
headers = {
|
||
"Content-Type": "application/json",
|
||
"Authorization": f"Bearer {api_key.strip()}",
|
||
}
|
||
payload = {
|
||
"model": model_id,
|
||
"messages": messages,
|
||
"seed": seed,
|
||
"temperature": temperature,
|
||
"top_p": top_p,
|
||
"max_tokens": max_tokens,
|
||
}
|
||
|
||
proxies = None
|
||
p = _build_proxy_url(proxy_url)
|
||
if p:
|
||
proxies = {"http": p, "https": p}
|
||
|
||
resp = None
|
||
dropped = [] # 记录被剔除/改名的参数，供最终报错时提示
|
||
try:
|
||
# 自适应参数重试：ZenMux 聚合的部分模型弃用/不支持某些采样参数
|
||
# （claude-sonnet-5 弃用 temperature、gpt-5 reasoning 系要 max_completion_tokens
|
||
# 等），命中即剔除/改名后重试，正常请求不受影响、零额外开销。
|
||
for _ in range(len(_ADJUSTABLE_PARAMS) + 2):
|
||
resp = requests.post(chat_url, headers=headers, json=payload,
|
||
proxies=proxies, timeout=180)
|
||
if resp.status_code == 400:
|
||
fix = _diagnose_param(resp, payload)
|
||
if fix:
|
||
action, param = fix
|
||
if action == "rename_mct":
|
||
payload["max_completion_tokens"] = payload.pop("max_tokens")
|
||
dropped.append("max_tokens→max_completion_tokens")
|
||
print("[Rui-Node] ZenMux: 该模型要求 max_completion_tokens，"
|
||
"已改名重试")
|
||
else:
|
||
payload.pop(param, None)
|
||
dropped.append(param)
|
||
print(f"[Rui-Node] ZenMux: 该模型不支持参数 '{param}'，"
|
||
"已剔除后重试")
|
||
continue
|
||
break
|
||
resp.raise_for_status()
|
||
data = resp.json()
|
||
if data.get("choices"):
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msg = data["choices"][0].get("message", {})
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content = msg.get("content", "")
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if isinstance(content, list): # 少数模型返回分段内容
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content = "".join(
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seg.get("text", "") for seg in content if isinstance(seg, dict)
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)
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stats = self._build_usage_stats(model_id, data.get("usage"),
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usd_to_cny, content or "")
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return (content or "", model_id, stats)
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# 格式异常：无正文可计字数，但 usage 仍尽量取真实值
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stats = self._build_usage_stats(model_id, data.get("usage"), usd_to_cny)
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return (f"API 返回格式异常: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)[:800]}",
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model_id, stats)
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except requests.exceptions.ConnectionError as e:
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||
return (f"连接失败（请检查网络/代理）: {e}", model_id, zero_stats)
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except requests.exceptions.Timeout:
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return ("请求超时（180s），请检查网络或 ZenMux 服务状态。", model_id, zero_stats)
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||
except requests.exceptions.HTTPError:
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||
code = resp.status_code if resp is not None else "?"
|
||
body = resp.text[:600] if resp is not None else ""
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||
hint = f"（已尝试剔除参数 {', '.join(dropped)} 仍失败）" if (code == 400 and dropped) else ""
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||
return (f"HTTP 错误 {code}: {body}{hint}", model_id, zero_stats)
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||
except Exception as e:
|
||
return (f"请求异常: {type(e).__name__}: {e}", model_id, zero_stats)
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# ────────── ComfyUI 注册 ──────────
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NODE_CLASS_MAPPINGS = {
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"ZenMuxAPINode": ZenMuxNode,
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||
}
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||
NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS = {
|
||
"ZenMuxAPINode": "ZenMux API 连接 / ZenMux API Connector",
|
||
}
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