必须使用支持多图输入的专用API接口（如doubao-vision-multimodal-2026），确认messages[].content允许数组形式传入多个image_url或image_base64，且Bot模式默认不支持多图。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
要在火山引擎上一次性分析多张图片并获取结构化理解结果，必须绕过单图Bot的默认限制，改用支持批量图像输入的专用API接口，否则每次调用只能传一张base64或URL，效率极低且无法对跨图关系建模。
确认模型是否支持多图输入
登录火山引擎控制台 → 进入「Model Studio」→ 在搜索框输入 【doubao-vision-pro】 → 点击模型卡片 → 查看「API文档」页签下的「请求体格式」。重点确认字段 messages[].content 是否允许传入数组类型，且示例中包含多个 {"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}} 或 {"type":"image_base64","image_base64":"..."} 条目。若文档中仅显示单个 image 字段，则该模型不支持多图，需切换至 【doubao-vision-multimodal-2026】（当前最新商用多图理解模型）。
注意：doubao-vision-pro 的 Bot 模式（即通过 botId 调用）【默认禁用多图】，即使请求体强行塞入多图，服务端会静默截断只取第一张。
构造合规的多图请求体（JSON格式）
方法一：使用 image_url 批量传图（推荐用于公网可访问图片）
在 POST 请求 body 中按如下结构组织 JSON：
```json
{"model":"doubao-vision-multimodal-2026","messages":[{"role":"user","content":[{"type":"text","text":"请对比分析这三张机房巡检照片，指出设备摆放、线缆规范、消防标识三类安全隐患，并按风险等级排序"},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://xxx/camera1.jpg"}},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://xxx/camera2.jpg"}},{"type":"image_url","image_url":{"url":"https://xxx/camera3.jpg"}}]}],"max_tokens":2048}
```
每张图的 URL 必须是 HTTPS 协议，且服务器需允许火山引擎的 User-Agent（volc-ark-api/1.0）发起 GET 请求，否则返回 403 或超时。内网图片必须先上传至火山对象存储（TOS）并设为公共读。
方法二：拼接 base64 多图（适用于私有环境或敏感图片）
将每张图转为 base64 字符串（不含 data:image/xxx;base64, 前缀），长度不得超过 20MB/张；全部放入 content 数组，顺序不能错乱；总请求体大小需 【严格控制在 32MB 以内】，否则 API 直接拒绝，不返回错误码只返回 413。
调用多图理解 API 并解析响应
第一步：获取认证凭证
从控制台「Access Key 管理」复制 AK/SK → 使用 HMAC-SHA256 签名算法生成 Authorization 头 → 注意签名字符串中必须包含 x-content-sha256 和 x-date 两个必填 header。
第二步：发送请求
向 endpoint https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v1/chat/completions 发起 POST 请求 → Header 设置：Content-Type: application/json、Authorization: 、x-date: GMT时间戳（RFC1123格式）。
第三步：处理流式响应
响应体为 SSE（Server-Sent Events）格式，每行以 data: 开头；需持续读取直到收到 data: [DONE]；中间每条 data: {"delta":{"content":"..."}} 拼接即为最终答案。若需强一致性输出，请求时添加参数 "stream": false，但首 Token 延迟会上升 300–600ms。
第四步：提取跨图结论
模型返回文本中会明确使用「图1」「图2」「图3」指代输入顺序，关键结论句如「三张图中仅图2缺失灭火器标识」「图1与图3的UPS负载率趋势相反」——这些才是多图理解的核心价值，单图调用绝对无法生成。
