文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
OpenAI/gpt-image-2
gpt-image-2
透過 OpenAI GPT Image 2 API 進行高品質圖片生成，支援靈活的品質控制與出色的提示詞遵循能力。穩定且實惠，適合正式生產工作流程。適合開發者與團隊接入圖片、影片或多模態生成流程。你可以先體驗核心效果，再用於創意設計、行銷素材、批次內容生產與自動化工作流程。在測試提示詞、參數組合與視覺風格時，協助更快取得穩定且有吸引力的輸出。
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Gpt Image 2 相關模型
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GPT Image 2 價格
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
範例
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快速且高性價比的 GPT Image 2 API（OpenAI 先進的文字轉圖片生成）
OpenAI 的 GPT Image 2 API 為開發者與創意團隊提供高品質、具高性價比的 AI 圖像生成能力。這個專業的文字轉圖片 API 整合可協助你將自然語言提示轉化為精緻的視覺內容，並具備出色的指令遵循能力、靈活的品質控制，以及可靠穩定的輸出一致性。GPT Image 2 建立於 OpenAI 最新的 GPT 圖像生成技術堆疊之上，結合語義層級的提示理解與可投入生產的 API 整合，可在 Flaq AI 上支援可擴展的創意工作流程。
GPT Image 2 API 的主要功能
- 高保真文字轉圖片生成： 透過 GPT Image 2 API 整合，你可以根據自然語言提示生成細節豐富、視覺連貫的圖像，並獲得真實的光影、良好的構圖，以及準確的主體呈現。
- 靈活的品質控制： 可在多種品質模式之間選擇，在不同製作目標下平衡速度與輸出品質，使 GPT Image 2 同時適用於快速迭代與專業級視覺交付。
- 強大的提示遵循能力： 借助 OpenAI 先進的多模態推理能力，GPT Image 2 能穩定理解並執行複雜指令，包括場景佈局、鏡頭角度、風格、氛圍與物件關係等內容。
- 圖像中的清晰文字渲染： 透過 OpenAI 圖像 API 整合，可生成行銷視覺、海報與品牌素材，並實現更清晰的圖中文字排版與更可靠的位置控制。
- 平台就緒的長寬比支援： 支援多種圖像長寬比，可用於社群內容、網頁圖像、產品視覺與編輯排版等不同場景。
- 適合生產環境的 API 整合： 透過 Flaq AI 上的 GPT Image 2 API，以穩定的文字轉圖片生成、可預期的控制方式與專業輸出品質，支援高產量的創意工作流程。
如何在 Flaq AI 上使用 GPT Image 2 API 進行專業圖像生成
- 輸入： 自然語言文字提示，可包含場景描述、風格參考、構圖指引、光線細節與主體說明。
- 輸出： 透過 GPT Image 2 API 整合，生成的高解析度圖像將以安全的 CDN URL 形式交付。
- 長寬比： 支援多種長寬比，適用於不同創意與發佈場景。
- 品質選項： 支援多種品質設定，以滿足不同的速度與輸出需求。
- 能力： 透過 OpenAI GPT Image 2 API 整合，支援文字轉圖片生成、多物件構圖、圖中文字排版、電影感提示控制，以及強大的指令遵循能力。
GPT Image 2 API 整合的最佳使用案例
- 行銷與廣告： 透過專業的 GPT Image 2 API 工作流程，生成具備高提示準確度的活動視覺、首頁橫幅、廣告創意與品牌素材。
- 社群媒體內容製作： 利用支援的長寬比與靈活的品質控制，為 Instagram、TikTok、YouTube 縮圖與短影音推廣生成平台優化的視覺內容。
- 電商產品視覺： 透過高性價比的 OpenAI 圖像 API 整合，快速製作產品概念圖、生活風格場景圖與促銷圖像，以支援可擴展的零售工作流程。
- 編輯與創意設計： 透過精準的場景控制與可靠的圖像品質，打造概念藝術、文章插圖、海報版型與簡報視覺。
- 高產量製作流程： 支援需要可重複、可投入生產的文字轉圖片生成應用，並提供靈活的品質選擇與穩定的 OpenAI API 整合。
注意 請確保你的提示符合 OpenAI 的使用政策。如果發生錯誤，請檢查提示中是否包含受限制內容，調整後再試一次。
GPT Image 2 與競品比較分析
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GPT Image 2 vs. GPT Image 2 Client
GPT Image 2 Client 提供相同的核心文字轉圖片能力，並為以成本效率為優先的團隊提供非常實惠的接入方式。GPT Image 2 仍具備同樣強大的提示遵循能力、文字渲染表現，以及適合生產環境的工作流程，因此兩個版本都適用於專業創意應用，可依預算優先順序選擇。 -
GPT Image 2 vs. Runway Gen-4 Image
Runway Gen-4 Image 更強調電影感美學與參考圖驅動的創意工作流程。GPT Image 2 API 則在文字渲染、穩定的指令遵循能力，以及可擴展文字轉圖片生產的乾淨 API 整合方面更具優勢。 -
GPT Image 2 vs. Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5 提供開放模型的靈活性與自訂空間。GPT Image 2 則帶來免折騰的 API 整合、更好的開箱即用提示遵循能力，以及更低的運維負擔，適合希望立即獲得可投入生產圖像生成能力的團隊。 -
GPT Image 2 vs. Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 是一款強調性價比且具備多語言優勢的強大圖像模型。GPT Image 2 API 則憑藉 OpenAI 更成熟的指令遵循能力、更可靠的圖中文字渲染，以及面向全球創意團隊的流暢專業工作流程而脫穎而出。 -
GPT Image 2 vs. Seedream 5.0
Seedream 5.0 擅長高端寫實感與精緻視覺細節。GPT Image 2 則提供強大的提示控制能力、乾淨的文字排版處理，以及面向廣泛創意工作流程的高效 API 整合。
直接在強大的 AI 工具中使用 GPT Image 2 模型
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具，快速完成圖片與影片工作流程，然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層，讓你的工作流程更容易使用和擴展。
API 範例
提交範例
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
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;
輪詢範例
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
提交範例
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'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'
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
輪詢範例
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
提交範例
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"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"
}'
輪詢範例
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
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