GPT Image 2 API

Referência completa da API para os modelos GPT Image 2 da OpenAI.

Variantes do modelo

Esta API oferece suporte a quatro variantes de modelo:

Comparação rápida

Proporções suportadas

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

GPT Image 2 (Texto para imagem)

Endpoint

POST /api/v1/image/task

Autenticação

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Parâmetros da requisição

Obrigatórios

Observação: A proporção width:height deve ser uma destas: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemplo de requisição

javascriptCopiar
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 (Edição de imagem)

Endpoint

POST /api/v1/image/task

Parâmetros da requisição

Obrigatórios

Opcionais

Observação: Quando width e height forem fornecidos, a proporção deve ser uma destas: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemplo de edição com uma imagem

javascriptCopiar
{
  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'
}

Exemplo de composição com múltiplas imagens

javascriptCopiar
{
  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

Usa os mesmos parâmetros e capacidades do GPT Image 2, com model_name definido como gpt-image-2-client. Esta é uma variante de experiência em prévia e pode ser menos estável.

Exemplo de requisição

javascriptCopiar
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

Usa os mesmos parâmetros e capacidades do GPT Image 2 Edit, com model_name definido como gpt-image-2-edit-client. Esta é uma variante de experiência em prévia e pode ser menos estável.

Exemplo de requisição

javascriptCopiar
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;

Formato de resposta

Resposta inicial

Todas as variantes GPT Image 2 retornam um task_id para polling:

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

Resposta de polling

Faça polling em GET /api/v1/image/{task_id} para verificar o status:

jsonCopiar
{
  "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"
}

Valores de status

• submitted: Tarefa aceita
• processing: Geração ou edição de imagem em andamento
• succeed: Tarefa concluída com sucesso
• failed: Tarefa falhou

Tempo de processamento

O tempo típico de processamento é de 15 a 60 segundos, dependendo da resolução, qualidade, complexidade do prompt e número de imagens em solicitações de edição.

Boas práticas

1. Seja explícito na composição: O GPT Image 2 funciona melhor quando o prompt descreve claramente assunto, enquadramento, iluminação e estilo desejado.
2. Escolha a qualidade conforme o fluxo: Use low ou medium para iteração e high para saída final refinada.
3. Defina a proporção conforme o destino: Ajuste a proporção antes da geração para posts sociais, banners, páginas de produto ou layouts editoriais.
4. Use imagens-fonte limpas para edição: Entradas nítidas e bem iluminadas melhoram preservação de identidade e qualidade das edições locais.
5. Limite pedidos multi-imagem a boas referências: Nos modelos de edição, envie apenas as imagens realmente importantes para evitar orientações visuais conflitantes.