Flow2api开源项目：逆向Google Flow实现多模型无限调用

背景

Google Flow 是 Google 实验室（Google Labs）推出的一款多模态 AI 创作工具，支持文本生成图像、图像生成视频等多种功能。然而，该服务通常对普通用户存在访问限制或需要特定的账号权限（如 Banana Pro 会员权益）。

在此背景下，开源项目 [Flow2api] 应运而生。该项目由开发者 TheSmallHanCat 基于之前的 [Sora2api] 项目修改而来，旨在通过逆向工程 Google Flow 的认证机制，构建一个兼容 OpenAI 标准接口的 API 代理服务。其核心目标是让开发者能够绕过官方限制，利用逆向获取的账号池，以“无限次数”的方式调用 Google Flow 背后的强大模型能力，包括 Gemini 图像生成和 Veo 视频生成模型。

核心内容

[Flow2api] 是一个开源的 API 网关项目，主要功能是将 Google Flow 的非标准接口转换为标准的 OpenAI 兼容接口。以下是该项目的详细技术解析：

1. 核心功能特性

• 逆向账号池：通过抓取 Google Flow 的认证令牌（Token），构建账号池，支持多账号轮换。
• 负载均衡：支持在多个账号之间分发请求，避免单账号因高频调用被限流。
• AT 自动刷新：尝试自动更新 Access Token (AT)，但由于 Google 的安全机制，AT 和 Session Token (ST) 的有效期较短（约一天），目前 ST 的自动更新逻辑尚未完全破解，过期后需手动从网页版重新抓取。
• 缓存策略：内置缓存机制，减少重复请求对上游接口的压力。
• 代理支持：支持配置代理服务器，以适应不同的网络环境。

2. 支持的模型与功能

项目目前支持 Google Flow 提供的多种多模态模型，分为图像生成和视频生成两大类：

图像生成（图/文生图）

• Gemini 系列：
  • gemini-2.5-flash-image-landscape / portrait：横屏/竖屏生成。
  • gemini-3.0-pro-image-landscape / portrait：横屏/竖屏生成。
• Imagen 系列：
  • imagen-4.0-generate-preview-landscape / portrait：横屏/竖屏生成。

视频生成

• 文生视频 (Text-to-Video)：
  • 支持 veo_3_1_t2v_fast 系列（横屏/竖屏）。
  • 支持 veo_2_1_fast_d_15_t2v 系列（横屏/竖屏）。
  • 支持 veo_2_0_t2v 系列（横屏/竖屏）。
• 首尾帧生成 (Image-to-Video)：
  • 支持输入 1-2 张图片作为首尾帧。
  • 模型包括 veo_3_1_i2v_s_fast_fl、veo_2_1_fast_d_15_i2v 和 veo_2_0_i2v 系列。
• 多图生成 (Reference-to-Video)：
  • 支持输入多张图片进行视频生成。
  • 模型包括 veo_3_0_r2v_fast 系列。

3. 部署与使用方法

• Token 提取：
  1. 登录 Google Flow 实验室工具页面：https://labs.google/fx/tools/flow。
  2. 在浏览器 Cookie 中找到 __Secure-next-auth.session-token。
  3. 该 Cookie 的值即为所需的 ST (Session Token)。
• 部署方式：
  • Docker 部署（推荐）：支持标准模式（无代理）和 WARP 模式（使用代理）。
  • 本地部署：支持在本地环境中直接运行。
• API 调用：
  • 接口地址：https://localhost:8000/v1/chat/completions
  • 模型列表查询：https://localhost:8000/v1/models
  • 兼容标准 OpenAI Chat 接口，支持流式输出。
  • 默认 API 密钥为 han1234，可在管理员后台修改。
  • 客户端兼容性：支持 Chatbox、Cherry 等支持 OpenAI 接口的客户端。

4. 错误代码说明

• 500：通常由代理配置问题引起。
• 400：提示词包含敏感内容，请求被拦截。
• 403：Token 失效，需要重新获取。

关键要点

• 项目阶段：目前为第一版，未经过完整测试，可能存在较多 Bug，建议谨慎用于生产环境。
• Token 局限性：ST 和 AT 有效期均约为一天。目前 ST 的自动更新逻辑尚未破解，AT 过期后即使自动刷新也可能失效，需人工介入重新抓取 ST。
• 模型覆盖不全：由于开发者未拥有 Banana Pro 会员，抓取的模型名称可能不完整，后续会逐步补充。
• 依赖上游服务：该项目的稳定性高度依赖 Google Flow 的服务状态及账号池的有效性。
• 开源协作：项目致谢了 @tibbar 负责上游 API 整理及逻辑规划，前端 UI 参考了 sora2api 项目。
• 社区支持：项目拥有 Q 交流群 (1073237297)，便于用户交流问题和获取更新。

意义与影响

[Flow2api] 的出现反映了开源社区对打破大型科技公司 API 访问壁垒的持续探索。通过逆向工程 Google Flow 的认证机制，该项目为开发者提供了一种低成本甚至零成本访问 Google 前沿多模态模型（如 Gemini 和 Veo）的途径。

其意义在于：

1. 降低使用门槛：使得没有官方会员权限的用户也能体验 Google 最新的图像和视频生成能力。
2. 促进技术集成：通过提供标准的 OpenAI 兼容接口，极大地简化了集成难度，开发者无需编写复杂的自定义客户端即可将 Google 模型接入现有的 AI 应用工作流。
3. 推动开源生态：作为 [Sora2api] 的衍生项目，它延续了逆向 API 的技术脉络，为后续类似项目的开发提供了参考案例，同时也暴露了此类项目在 Token 管理和合规性方面的挑战。

需要注意的是，此类逆向项目通常处于灰色地带，其长期稳定性和法律合规性存在不确定性，用户在使用时应充分了解相关风险。