Para responder a las firmes expectativas de nuestros usuarios, hemos lanzado especialmente dos interfaces de ingeniería inversa: gpt-4o-image y gpt-4o-image-vip. El modelo VIP ofrece un rendimiento y una estabilidad superiores.
Ten en cuenta que las interfaces de ingeniería inversa no pueden garantizar una estabilidad total y pueden encontrarse con el estado 🕐 En cola... o con fallos de generación. Se recomiendan únicamente para experiencias de prueba y pruebas funcionales.
La interfaz oficial de OpenAI gpt-image-1 ya está disponible. Teniendo en cuenta el coste de uso, las interfaces de ingeniería inversa actuales se mantendrán de forma temporal, con métodos de llamada compatibles disponibles para todos.
Aviso especial: Independientemente de la causa, una vez iniciada la llamada a la API se aplicarán cargos aunque la generación falle.
El nombre de artistas vivos (como “Ghibli” y “Makoto Shinkai”) activará el error input_moderation, provocando el fallo de la generación. Puedes evitarlo utilizando expresiones no sensibles como “estilo Ghibli” o “estilo de anime japonés moderno y luminoso”.
En general, “estilo” es más seguro que “artista”; por ejemplo, “Pixar” también está admitido.
Un enfoque más seguro es utilizar nombres de artistas fallecidos o estilos correspondientes, como “Van Gogh” y “Mona Lisa”.
Debido al aumento de los costos de mantenimiento de las interfaces de ingeniería inversa, se ha incrementado el precio por llamada.
(Actualizado el: 2025-06-04).
Utilizando el conocido endpoint v1/completions ofrecemos compatibilidad total. Para el uso específico, consulta:
from openai import OpenAIclient = OpenAI( api_key="AIHUBMIX_API_KEY", # Your Key Here base_url="https://aihubmix.com/v1")# Create a chat completion requeststream = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-image-vip", #list: gpt-4o-image-vip, gpt-4o-image messages=[ { "role": "user", "content": [ { "type": "text", "text": """Redesign [Girl wearing a pearl earring] as an anime-style illustrated cover. Preserve original essence and composition. Render in refined Kyoto Anime-inspired style—soft brushwork, cinematic lighting, progressive depth. Format in AV cover layout: Japanese-English mixed typography, serif title with significant visual hierarchy - sense of design is the key.Extract words tha conveys profound meanings as title, then creative slogan, the original name can be a smaller information ONLY if necessary.Subtly embed watermark "jerlin" in clothing or background. Maintain emotional tone and posture, soften only when necessary. 2:3 portrait""" } ] } ], stream=True)# Process the streaming responsefor chunk in stream: try: if chunk.choices and len(chunk.choices) > 0 and chunk.choices[0].delta and chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True) except Exception as e: print(f"\nError occurred while processing the response: {str(e)}")
{ "prompt": "Redesign 'Girl with a Pearl Earring' as an anime-style illustrated cover. Preserve the original essence and composition: the iconic side-glance pose, serene expression, and intimate framing. Render in refined Kyoto Anime-inspired style with soft brushwork, cinematic lighting, and progressive depth. Create an AV cover layout with Japanese-English mixed typography, using a prominent serif title with strong visual hierarchy. Extract profound words for the title and include a creative slogan. The original name 'Girl with a Pearl Earring' should appear as smaller text if needed. Subtly embed the watermark 'jerlin' in clothing or background. For modesty, replace any potential nudity with flowing fabric, hair, or veils while maintaining the emotional tone and posture. Soften details only when necessary.", "ratio": "2:3"}>🕐 Queuing.>⚡ Generating.....>🏃 Progress 11....19....27...34....42....50....57...64....[100](https://videos.openai.com/vg-assets/assets%2Ftask_01jsccq77nfcsab7dn8bx7z230%2Fsrc_1.png?st=2025-04-21T13%3A08%3A48Z&se=2025-04-27T14%3A08%3A48Z&sks=b&skt=2025-04-21T13%3A08%3A48Z&ske=2025-04-27T14%3A08%3A48Z&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skoid=aa5ddad1-c91a-4f0a-9aca-e20682cc8969&skv=2019-02-02&sv=2018-11-09&sr=b&sp=r&spr=https%2Chttp&sig=xm6K6M7au3F3Vd9qcYxR3mYWrqAHsgbagbUV5GQo39w%3D&az=oaivgprodscus)> ✅ Generation complete[Click to download](https://filesystem.site/cdn/download/20250421/XBCrAs6qvMARG7BkFX0KI3MBs1qoto.png)[Click to download](https://filesystem.site/cdn/download/20250421/tQ62gh0BbdESApNmFJMNzsdUFDflkl.png)%
Si prefieres usar el método de generación de imágenes más reciente publicado por OpenAI, puedes consultar la siguiente implementación. Solo ten en cuenta estos 3 puntos:
No incluyas el parámetro quality: los modelos como gpt-4o-image-vip y gpt-4o-image lo llevan incorporado internamente.
El campo usage (seguimiento de tokens) no es compatible.
La salida más reciente devuelve datos de imagen codificados en Base64, y el script actual ya gestiona el guardado automático.
Python
from openai import OpenAIimport osimport requestsimport base64client = OpenAI( api_key="AIHUBMIX_API_KEY", # Replace with your AiHubMix API key base_url="https://aihubmix.com/v1")prompt = """redesign poster of the movie [Black Swam], 3D cartoon, smooth render, bright tone, 2:3"""result = client.images.generate( model="gpt-4o-image-vip", prompt=prompt, n=1, # Number of images to generate size="1024x1536", # 1024x1024 (square), 1536x1024 (3:2 landscape), 1024x1536 (2:3 portrait), auto (default) #quality="high" # Do not pass quality for reverse model, it's internally bound 📍)print(result) # Print full API response; usage not supported for reverse API 📍# Define output filename prefix and directoryoutput_dir = "." # You can specify another directoryfile_prefix = "image_gen-reverse"# Ensure output directory existsos.makedirs(output_dir, exist_ok=True)# Iterate through all returned image datafor i, image_data in enumerate(result.data): # Handle base64 string first if hasattr(image_data, "b64_json") and image_data.b64_json: image_bytes = base64.b64decode(image_data.b64_json) current_index = i while True: file_name = f"{file_prefix}_{current_index}.png" file_path = os.path.join(output_dir, file_name) if not os.path.exists(file_path): break current_index += 1 with open(file_path, "wb") as f: f.write(image_bytes) print(f"Image saved to: {file_path} (base64)") # Then handle url field (robust fallback in case of interface change) elif hasattr(image_data, "url") and image_data.url: try: response = requests.get(image_data.url, stream=True) response.raise_for_status() image_bytes = response.content current_index = i while True: file_name = f"{file_prefix}_{current_index}.png" file_path = os.path.join(output_dir, file_name) if not os.path.exists(file_path): break current_index += 1 with open(file_path, "wb") as f: f.write(image_bytes) print(f"Image saved to: {file_path} (url)") except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Failed to download image #{i}: {e}") except Exception as e: print(f"Error occurred while processing image #{i}: {e}") else: print(f"No b64_json or url found in image #{i}, skipping save.")