GPT Image 2 API

OpenAI 기반 GPT Image 2 모델을 위한 전체 API 레퍼런스입니다.

모델 변형

이 API는 4가지 모델 변형을 지원합니다.

빠른 비교

지원되는 비율

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

GPT Image 2 (텍스트-투-이미지)

엔드포인트 {#}

POST /api/v1/image/task

인증

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

요청 파라미터

필수

참고: width:height 비율은 다음 중 하나여야 합니다: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

요청 예시

javascript복사
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 (이미지 편집)

엔드포인트

POST /api/v1/image/task

요청 파라미터

필수

선택

참고: width와 height를 제공하는 경우 비율은 다음 중 하나여야 합니다: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

단일 이미지 편집 예시

javascript복사
{
  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'
}

멀티 이미지 합성 예시

javascript복사
{
  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

GPT Image 2와 동일한 파라미터와 기능을 사용하며 model_name만 gpt-image-2-client로 설정하면 됩니다. 이 변형은 프리뷰 체험판이며 안정성이 더 낮을 수 있습니다.

요청 예시

javascript복사
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

GPT Image 2 Edit와 동일한 파라미터와 기능을 사용하며 model_name만 gpt-image-2-edit-client로 설정하면 됩니다. 이 변형은 프리뷰 체험판이며 안정성이 더 낮을 수 있습니다.

요청 예시

javascript복사
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;

응답 형식

초기 응답

모든 GPT Image 2 변형은 폴링에 사용할 task_id를 반환합니다.

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

폴링 응답

상태 확인을 위해 GET /api/v1/image/{task_id}를 폴링합니다.

json복사
{
  "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"
}

상태 값

• submitted: 작업 접수 완료
• processing: 이미지 생성 또는 편집 진행 중
• succeed: 작업 성공
• failed: 작업 실패

처리 시간

일반적인 처리 시간은 15-60초이며, 해상도, 품질, 프롬프트 복잡도, 그리고 편집 요청 시 이미지 수에 따라 달라집니다.

모범 사례

1. 구도를 명확히 설명하세요: 피사체, 구도, 조명, 스타일을 명확히 설명할수록 GPT Image 2가 더 좋은 결과를 냅니다.
2. 워크플로에 맞게 품질을 선택하세요: 반복 작업에는 low 또는 medium, 최종 결과물에는 high를 사용하는 것이 좋습니다.
3. 출력 목적에 맞춰 비율을 먼저 정하세요: 소셜 포스트, 배너, 상품 페이지, 에디토리얼 레이아웃에 맞춰 생성 전에 비율을 정하세요.
4. 편집에는 선명한 원본 이미지를 사용하세요: 선명하고 조명이 좋은 입력 이미지는 주체 보존과 로컬 편집 품질 향상에 도움이 됩니다.
5. 멀티 이미지 요청에는 핵심 참조만 넣으세요: 편집 모델에서는 꼭 필요한 참조 이미지만 제공해 시각적 충돌을 줄이세요。