gpt-image-2 API

Verwenden Sie die genaue Modell-ID gpt-image-2. Das Modellfeld muss genau mit dieser Seite übereinstimmen.

Beispielausgabegpt-image-2POST /v1/images/generations

Parameter: size=1536x1024n=1

Prompt: A 24-hour laundromat at three in the morning, a whole wall of front-loaders turning. A young man in a silver metallic bomber jacket has just tipped a jar of coloured glass marbles into the nearest drum. The marbles are pouring upward out of the open door instead of sinking, already arcing across the room in a bright teal and amber bridge that rings against the ceiling lights. Cold cyan tubes overhead, a hard warm amber glow thrown out of the drum itself. Straight-on symmetrical camera, wide, hyper-real detail in the glass, film grain, no text.

Anfrage, die dieses Beispiel erstellt hat

{
  "model": "gpt-image-2",
  "prompt": "A 24-hour laundromat at three in the morning, a whole wall of front-loaders turning. A young man in a silver metallic bomber jacket has just tipped a jar of coloured glass marbles into the nearest drum. The marbles are pouring upward out of the open door instead of sinking, already arcing across the room in a bright teal and amber bridge that rings against the ceiling lights. Cold cyan tubes overhead, a hard warm amber glow thrown out of the drum itself. Straight-on symmetrical camera, wide, hyper-real detail in the glass, film grain, no text.",
  "n": 1,
  "size": "1536x1024"
}

Authentifizierung und Endpunkt

Verwenden Sie einen Modelflare-API-Schlüssel mit https://modelflare.dev/v1. Der Gateway-Einstiegspunkt ist POST /v1/images/generations.

HTTP

Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY

Erzeugen Sie ein Bild

bash

curl https://modelflare.dev/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A white cat runs through a neon-lit street in the rain",
    "size": "1024x1024", "n": 1
  }'

Notizen anfordern

OpenAI-kompatible Bildmodelle verwenden prompt, n, size und quality; Verwenden Sie die Bearbeitung nur, wenn die offizielle Seite dies dokumentiert.

Parameter anfordern

GPT Image verwendet die OpenAI-kompatible Bilder-API. Die Generierung verwendet JSON. Bearbeitung und maskengeführte Bearbeitung verwenden Multipart. GPT Image 2 gibt Base64-Bilddaten in data[].b64_json zurück.

Feld	Erforderlich	Notizen
model	Ja	gpt-image-2
prompt	Ja	Generierungs- oder Bearbeitungsanweisung
size	Nein	auto oder benutzerdefiniert WIDTHxHEIGHT innerhalb der dokumentierten Größenregeln
quality	Nein	low / medium / high / auto; Standard auto
background	Nein	auto / opaque / transparent; Transparente Hintergründe erfordern eine PNG- oder WebP-Ausgabe
output_format	Nein	png / jpeg / webp
output_compression	Nein	0–100 für JPEG/WebP, Standard 100; wird für PNG ignoriert
moderation	Nein	auto / low; Standard auto
n	Nein	1–10 Ausgänge; Standard 1

Reaktions- und Eingabegrenzen

Für benutzerdefinierte Größen müssen beide Kanten ein Vielfaches von 16 sein, ein Seitenverhältnis von 1:3 bis 3:1, eine maximale Kante von 3.840 Pixeln und insgesamt 655.360–8.294.400 Pixel. Die Bearbeitung akzeptiert bis zu 16 Quellbilder, wobei jede Quelle und Maske weniger als 50 MB groß ist. Senden Sie nicht DALL·E-only response_format.

Bilder bearbeiten

GPT Image 2 Bearbeitungen verwenden /v1/images/edits mit Multipart image/image[]; Es werden bis zu 16 Eingabebilder akzeptiert, und die Maske muss dem Format und den Abmessungen des ersten Bildes entsprechen.

bash

curl https://modelflare.dev/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image[]=@/path/to/product.png" \
  -F "mask=@/path/to/mask.png" \
  -F "prompt=保持主体不变，将背景替换为暖色摄影棚渐变" \
  -F "size=1536x1024" \
  -F "quality=high" \
  -F "output_format=png" \
  -F "n=1"

Fehler und fehlgeschlagene Aufgaben

Ungültige Modellparameter geben ein 4xx mit einer Anforderungs-ID zurück; Verwenden Sie die im ausgewählten Mustervertrag definierten Antwortfelder und Fehlermeldungen.

Unterstützter Bereich

Auf dieser Seite werden Modelflare-Modellgenerierungs- und -bearbeitungsaufrufe behandelt. Such- oder Kartenanreicherung, Sprachverwaltung und Elementbibliotheksverwaltung sind Ressourcen-APIs außerhalb dieser öffentlichen Modellaufrufoberfläche und keine erforderlichen Anforderungsfelder.

Preise und Abrechnung

Dieses Modell verwendet eine tokenbasierte Abrechnung. Den aktuellen Kundenpreis, den Referenzlistenpreis und die vollständige Spezifikation finden Sie auf der Modellpreisseite.

Hinweis

Diese Seite dokumentiert die öffentliche Schnittstelle von Modelflare. Bei den hier dargestellten Feldern und Grenzen handelt es sich um den aktuellen Vertrag.