GPT Image 2 API

Référence API complète pour les modèles GPT Image 2 fournis par OpenAI.

Variantes de modèle

Cette API prend en charge quatre variantes de modèle :

Comparaison rapide

Ratios d’aspect pris en charge

16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

GPT Image 2 (Text-to-Image)

Point de terminaison

POST /api/v1/image/task

Authentification

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Paramètres de requête

Obligatoire

Note : Le ratio largeur:hauteur doit être l’un des suivants : 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'gpt-image-2',
    prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k',
    quality: 'medium'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

// Poll for results
const pollResponse = await fetch(
  `https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`,
  {
    headers: { Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  }
);

const result = await pollResponse.json();
console.log(result.data.task_result.images[0].url);

GPT Image 2 Edit (Édition d’image)

Point de terminaison

POST /api/v1/image/task

Paramètres de requête

Obligatoire

Facultatif

Note : Lorsque width et height sont fournis, le ratio doit être l’un des suivants : 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemple de modification d’une seule image

javascriptCopier
{
  model_name: 'gpt-image-2-edit',
  prompt: 'Replace the background with a clean studio scene and brighten the product lighting',
  image_url_list: ['https://example.com/product-photo.jpg'],
  width: 16,
  height: 9,
  resolution: '1k',
  quality: 'medium'
}

Exemple de composition multi-image

javascriptCopier
{
  model_name: 'gpt-image-2-edit',
  prompt: 'Blend these reference images into a polished campaign composition while keeping the main subject identity consistent',
  image_url_list: [
    'https://example.com/image1.jpg',
    'https://example.com/image2.jpg',
    'https://example.com/image3.jpg'
  ],
  width: 16,
  height: 9,
  resolution: '2k',
  quality: 'high'
}

GPT Image 2 Client

Utilise les mêmes paramètres et capacités que GPT Image 2, avec model_name défini sur gpt-image-2-client. Il s’agit d’une variante d’expérience en préversion qui peut être moins stable.

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'gpt-image-2-client',
    prompt: 'A luxury skincare still life with soft reflections and elegant typography',
    width: 4,
    height: 5,
    resolution: '1k',
    quality: 'medium'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

GPT Image 2 Edit Client

Utilise les mêmes paramètres et capacités que GPT Image 2 Edit, avec model_name défini sur gpt-image-2-edit-client. Il s’agit d’une variante d’expérience en préversion qui peut être moins stable.

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'gpt-image-2-edit-client',
    prompt: 'Turn this portrait into a clean editorial poster while preserving the face and pose',
    image_url_list: ['https://example.com/portrait.jpg'],
    width: 4,
    height: 5,
    resolution: '1k',
    quality: 'medium'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Format de réponse

Réponse initiale

Toutes les variantes de GPT Image 2 renvoient un task_id pour le polling :

jsonCopier
{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "task_status": "submitted",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
  },
  "message": "success"
}

Réponse de polling

Interrogez GET /api/v1/image/{task_id} pour vérifier le statut :

jsonCopier
{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "task_status": "succeed",
    "task_status_msg": null,
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}",
    "task_result": {
      "credit": 0.0997,
      "images": [
        {
          "url": "https://example.com/generated-image.jpeg"
        }
      ]
    }
  },
  "message": "success"
}

Valeurs de statut

• submitted: Tâche acceptée
• processing: Génération ou modification d’image en cours
• succeed: Tâche terminée avec succès
• failed: La tâche a échoué

Temps de traitement

Le temps de traitement typique est de 15 à 60 secondes selon la résolution, la qualité, la complexité du prompt et le nombre d’images pour les requêtes d’édition.

Bonnes pratiques

1. Soyez explicite sur la composition : GPT Image 2 donne de meilleurs résultats lorsque les prompts décrivent clairement le sujet, le cadrage, l’éclairage et le style visé.
2. Choisissez la qualité selon le workflow : utilisez low ou medium pour l’itération, et high pour une sortie finalisée.
3. Adaptez le ratio à la destination : définissez le ratio dès le départ pour les posts sociaux, bannières, pages produit ou mises en page éditoriales.
4. Utilisez des images sources propres pour les éditions : des entrées nettes et bien éclairées améliorent la préservation de l’identité et la qualité des retouches locales.
5. Limitez les requêtes multi-images aux références utiles : pour les variantes d’édition, fournissez seulement les images importantes afin d’éviter des indications visuelles contradictoires.