创建自定义模型

  • 用 6 到 24 条参考音频训练一个可复用的模型，异步任务
  • 训练可能持续数分钟，最长约 20 分钟
  • 训练与每次生成分别计费
POST/v1/music/generations/createModel

认证

string必填

所有接口均使用 Bearer Token 进行认证。

获取 API Key：访问控制台 创建。

请求时在请求头中添加：

Authorization: Bearer YOUR_OAIRoute_KEY

请求参数

string可选

默认 suno，该值固定，只有这一项取值。

string必填

模型名称。去除首尾空白后不能为空。

array必填

6 到 24 条公网可访问的 HTTP(S) 音频直链。

推荐用 MP3、WAV、M4A。每条链接都须直接返回音频文件，不能是需要登录的网页。

参考音频怎么挑

训练质量取决于参考集的「一致性与多样性」：

要点建议
数量8 到 12 条通常够了，6 条是下限，24 条是上限
风格目标风格占绝对多数，不要混入差异过大的曲目
时长每条 30 秒以上，太短的片段信息量不足
音质无底噪、无削波
人声想训练特定音色，参考集里保持同一位演唱者

6 条是硬性下限，少一条就直接报错。但别为了凑数塞入风格冲突的曲目——那样训出来的模型会「四不像」，反而不如用公共版本。

提交响应

integer

响应状态码。

data[0] 的元素字段 · 2 项
string

提交状态，提交成功时为 submitted。

string

训练任务 ID，用于轮询。

完成响应

data 的元素字段 · 3 项
string

任务 ID。

string

任务状态，例如 completed。

integer

进度百分比。

data.result 的元素字段 · 2 项
string

自定义模型 ID，需要保存。

string

模型名称。

训练耗时

创建可能持续数分钟，最长约 20 分钟。轮询间隔建议放宽到 10 到 30 秒，不必像生成任务那样 3 到 5 秒一次。

拿到 model_id 之后

在支持自定义模型的接口里传 custom_model_id，同时设 custom: true，并不再传 version 和 persona_id：

{
  "model": "suno",
  "custom": true,
  "custom_model_id": "8f3a1c2e-....",
  "prompt": "[Verse]\n新的歌词",
  "tags": "my style"
}

custom_model_id 与 version 互斥。两者同时出现会报错。这与「填了自定义模型就别填版本号」是同一条规则。

计费

训练和每次生成分别计费。训练是一次性成本，之后每次用这个模型生成按正常生成价收费。

错误码

错误响应的格式、状态码与重试建议见错误码与限流，常见报错的排查步骤见常见问题。

使用示例

提交一个任务并拿到 task_id：

提交成功只表示任务已受理。真正的产物要拿返回的 task_id 去任务查询接口轮询，status 变成 completed 之后才有结果。