GPT Image

gpt-image-2 API

gpt-image-2 unterstützt Text-zu-Bild-Generierung und Bildbearbeitung. Das Modell ist sowohl über den einheitlichen AIHubMix-Endpunkt als auch über OpenAI-kompatible Endpunkte verfügbar.

Szenario	Methode	Pfad	Content-Type
Einheitliche Generierung	POST	`/ai/v1/images/generations`	`application/json`
OpenAI-kompatible Generierung	POST	`/v1/images/generations`	`application/json`
OpenAI-kompatible Bearbeitung	POST	`/v1/images/edits`	`multipart/form-data`

Für neue einheitliche Integrationen siehe Bildgenerierung. Die Beispiele auf dieser Seite verwenden OpenAI-kompatible Endpunkte für bestehende SDK-Integrationen.

Generierung, Bearbeitung, Base64-Dekodierung und der Ablauf mit einem ungültigen Parameter wurden mit gpt-image-2 verifiziert. Fragen Sie vor der Integration die Modell-Schema-API ab, wählen Sie per path und lesen Sie das zugehörige request.schema.

Voraussetzungen

Installieren oder aktualisieren Sie das OpenAI-Python-SDK und stellen Sie den API-Key über eine Umgebungsvariable bereit:

pip install -U openai
export AIHUBMIX_API_KEY="YOUR_API_KEY"

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

Bild generieren

Dieses Beispiel generiert ein PNG mit 1024x1024 in niedriger Qualität und speichert die zurückgegebenen Base64-Daten.

import base64
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A simple green triangle centered on a plain white background",
    n=1,
    size="1024x1024",
    quality="low",
    output_format="png",
)

image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
Path("gpt-image-2.png").write_bytes(image_bytes)
print(result.usage)

Entsprechende HTTP-Anfrage:

curl https://aihubmix.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A simple green triangle centered on a plain white background",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

Bild bearbeiten

Der Bearbeitungsendpunkt akzeptiert multipart/form-data. Legen Sie das Ausgangsbild als input.png im aktuellen Verzeichnis ab.

import base64
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

with Path("input.png").open("rb") as source_image:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-2",
        image=source_image,
        prompt="Change the red circle to a blue square, keeping the white background",
        n=1,
        size="1024x1024",
        quality="low",
        output_format="png",
    )

image_bytes = base64.b64decode(result.data[0].b64_json)
Path("gpt-image-2-edited.png").write_bytes(image_bytes)
print(result.usage)

Entsprechende HTTP-Anfrage:

curl https://aihubmix.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "image=@input.png;type=image/png" \
  -F "prompt=Change the red circle to a blue square, keeping the white background" \
  -F "n=1" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=low" \
  -F "output_format=png"

Bestätigte Parameter

Feld	Generierung	Bearbeitung	Beschreibung
`model`	Erforderlich	Erforderlich	`gpt-image-2`
`prompt`	Erforderlich	Erforderlich	Nicht leere Bildbeschreibung oder Bearbeitungsanweisung
`image`	-	Erforderlich	Zu bearbeitendes Ausgangsbild
`mask`	-	Optional	Maske zur Auswahl des Bearbeitungsbereichs
`n`	Optional	Optional	Von `1` bis `10`, Standard `1`
`size`	Optional	Optional	Format `{width}x{height}`
`quality`	Optional	Optional	`low`, `medium` oder `high`
`output_format`	Optional	Optional	`png` oder `jpeg`

Übernehmen Sie keine Parameter anderer GPT-Image-Versionen direkt für gpt-image-2. Maßgeblich ist das request.schema des ausgewählten Endpunkts.

Antwortbeispiel

Beide kompatiblen Endpunkte geben eine OpenAI-Bildantwort zurück. data[].b64_json enthält die Base64-Bilddaten, usage den Tokenverbrauch.

{
  "created": 1787719630,
  "background": "opaque",
  "data": [
    {
      "b64_json": "<base64-encoded-image>"
    }
  ],
  "output_format": "png",
  "quality": "low",
  "size": "1024x1024",
  "usage": {
    "input_tokens": 16,
    "input_tokens_details": {
      "image_tokens": 0,
      "text_tokens": 16
    },
    "output_tokens": 196,
    "output_tokens_details": {
      "image_tokens": 196,
      "text_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 212
  }
}

Fehlerantwort

Ein nicht unterstützter Parameter führt zu einem strukturierten 4xx-Fehler. quality: "ultra" gibt beispielsweise HTTP 400 zurück:

{
  "error": {
    "message": "Invalid value: 'ultra'. Supported values are: 'low', 'medium', 'high', and 'auto'.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "quality",
    "code": "invalid_value"
  }
}

Prüfen Sie error.param und error.code und korrigieren Sie die Anfrage anhand des request.schema des ausgewählten Endpunkts.

Erste Schritte

Gateway-Funktionen

Modellfähigkeiten

Protokoll-Referenz

Plattform-Verwaltung

Datenschutz und Bedingungen

gpt-image-2 API

Voraussetzungen

Bild generieren

Bild bearbeiten

Bestätigte Parameter

Antwortbeispiel

Fehlerantwort

​gpt-image-2 API

​Voraussetzungen

​Bild generieren

​Bild bearbeiten

​Bestätigte Parameter

​Antwortbeispiel

​Fehlerantwort

gpt-image-2 API

Voraussetzungen

Bild generieren

Bild bearbeiten

Bestätigte Parameter

Antwortbeispiel

Fehlerantwort