API GPT Image 2

Полный справочник API для моделей GPT Image 2 на базе OpenAI.

Варианты модели

Этот API поддерживает четыре варианта модели:

Краткое сравнение

Поддерживаемые соотношения сторон

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)

Эндпоинт {#}

POST /api/v1/image/task

Аутентификация

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Параметры запроса

Обязательные

Примечание: Соотношение width:height должно быть одним из: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Пример запроса

javascriptКопировать
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 (редактирование изображений)

Эндпоинт

POST /api/v1/image/task

Параметры запроса

Обязательные

Необязательные

Примечание: Когда указаны width и height, соотношение должно быть одним из: 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Пример редактирования одного изображения

javascriptКопировать
{
  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'
}

Пример композиции из нескольких изображений

javascriptКопировать
{
  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

Использует те же параметры и возможности, что и GPT Image 2, с model_name, установленным в gpt-image-2-client. Это предварительная версия опыта, которая может быть менее стабильной.

Пример запроса

javascriptКопировать
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

Использует те же параметры и возможности, что и GPT Image 2 Edit, с model_name, установленным в gpt-image-2-edit-client. Это предварительная версия опыта, которая может быть менее стабильной.

Пример запроса

javascriptКопировать
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;

Формат ответа

Начальный ответ

Все варианты GPT Image 2 возвращают task_id для опроса:

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

Ответ опроса

Выполните опрос GET /api/v1/image/{task_id}, чтобы проверить статус:

jsonКопировать
{
  "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"
}

Значения статуса

• submitted: задача принята
• processing: генерация или редактирование изображения выполняется
• succeed: задача успешно завершена
• failed: задача завершилась ошибкой

Время обработки

Типичное время обработки составляет 15-60 секунд в зависимости от разрешения, качества, сложности промпта и количества изображений в запросах редактирования.

Рекомендации

1. Ясно описывайте композицию: GPT Image 2 лучше работает, когда промпты четко описывают объект, кадрирование, освещение и нужный стиль.
2. Выбирайте качество под рабочий процесс: Используйте low или medium для итераций и high для финального результата.
3. Сопоставляйте соотношение сторон с каналом публикации: Заранее задавайте соотношение для соцсетей, баннеров, страниц товаров или редакционных макетов.
4. Используйте чистые исходные изображения для правок: Резкие, хорошо освещенные исходники улучшают сохранение идентичности и качество локальных правок.
5. Ограничивайте запросы с несколькими изображениями сильными референсами: Для вариантов редактирования передавайте только важные изображения, чтобы избежать конфликтующих визуальных указаний.