对话式 API 参考

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-image-2-all",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "横版 16:9 电影画幅，黄昏时的海边老灯塔，写实风格"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1778037331,
  "model": "gpt-image-2-all",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "![image](https://r2cdn.copilotbase.com/r2cdn2/0e82148a-bec0-4b42-bbca-117c6b42581b.png)\n\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 24,
    "completion_tokens": 818,
    "total_tokens": 842
  }
}

POST

chat

completions

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "gpt-image-2-all",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "横版 16:9 电影画幅，黄昏时的海边老灯塔，写实风格"
    }
  ]
}
'

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1778037331,
  "model": "gpt-image-2-all",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "![image](https://r2cdn.copilotbase.com/r2cdn2/0e82148a-bec0-4b42-bbca-117c6b42581b.png)\n\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 24,
    "completion_tokens": 818,
    "total_tokens": 842
  }
}

本调用方式不再主推：推荐统一使用 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits——更稳定、与官转 gpt-image-2 同套代码。本页对话式端点仍可正常调用，适合多轮迭代改图、直接传在线图片 URL 的场景。

对话式端点特点：一个端点同时支持文生图与带参考图改图，方便直接传入在线图片 URL（CDN 链接或 base64 data URL）作为参考图。响应为标准 Chat Completions 格式，图片以 Markdown 形式放在 choices[0].message.content 里。如果你希望同一套代码兼容官转和官逆，建议使用 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits（OpenAI Images API 标准格式）。

选择模式：

仅输入文本 messages → 文生图
messages 的 user 消息里加入 image_url（URL 或 base64 data URL）→ 带参考图改图
要多轮改上一张图 → 把上一次输出的图片 URL，放进新一轮 user 消息的 image_url 里再发（见下方多轮改图）

多轮改图不能靠保留对话历史。 本模型是逆向模型，只读取最后一条 user 消息里的 image_url 作为底图；放在 assistant 历史消息里的图片（无论纯文本 URL 还是 image_url 结构）都会被忽略。要改上一张图，必须把它作为新一轮 user 消息的参考图重新传入 —— 详见多轮改图。

响应格式

响应为标准 Chat Completions 格式，生成的图片以 Markdown 形式放在 choices[0].message.content 中（默认是 R2 CDN 链接）：

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1778037331,
  "model": "gpt-image-2-all",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "![image](https://r2cdn.copilotbase.com/r2cdn2/xxxx.png)\n\n"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 24, "completion_tokens": 818, "total_tokens": 842 }
}

取图建议：从 choices[0].message.content 里用正则提取 Markdown 链接 ![...](url) 即可。极少数情况下 content 里是 base64 data URL（![image](data:image/png;base64,...)），同样可被正则取出，直接作为 <img src> 使用。

🖥️ 浏览器 Playground 限制（响应含 base64 时）：若 content 里返回的是大段 base64，响应字符串可能达数 MB，Playground 可能弹出 请求时发生错误: unable to complete request —— 实际请求已成功，只是浏览器无法显示这么长的内容。遇到时直接复制下方代码到本地运行即可。

代码示例

响应是标准 Chat Completions 结构，含 choices 字段，因此也可以直接用 OpenAI SDK（client.chat.completions.create(...)）调用，从 resp.choices[0].message.content 取到 Markdown，再提取图片 URL。下面用通用的 requests / fetch 演示。

Python（文生图）

import re, requests

API_KEY = "sk-your-api-key"

resp = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "model": "gpt-image-2-all",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "横版 16:9 电影画幅，黄昏时的海边老灯塔，写实风格"}
        ],
    },
    timeout=300,  # 保守值，吸收长尾 + 图片上传/下载耗时
).json()

content = resp["choices"][0]["message"]["content"]
url = re.search(r'!\[[^\]]*\]\((.*?)\)', content).group(1)  # 提取 Markdown 里的图片地址
print(url)

Python（带参考图改图）

import re, base64, requests

API_KEY = "sk-your-api-key"

# 可用 HTTPS URL，也可以用 base64 data URL
with open("photo.png", "rb") as f:
    data_url = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(f.read()).decode()

resp = requests.post(
    "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "model": "gpt-image-2-all",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "把这张图改成水彩画风"},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_url}},
                ],
            }
        ],
    },
    timeout=300,
).json()

content = resp["choices"][0]["message"]["content"]
print(re.search(r'!\[[^\]]*\]\((.*?)\)', content).group(1))

cURL（文生图）

curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-all",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "横版 16:9，赛博朋克雨夜街景，霓虹招牌写着 Hello World"}
    ]
  }'
{/* 图片在 choices[0].message.content 里，形如 ![image](https://...png) */}

cURL（带参考图改图）

curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2-all",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "text", "text": "把这张图改成水彩画风" },
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/photo.png" } }
        ]
      }
    ]
  }'

Node.js（文生图）

const API_KEY = "sk-your-api-key";

const resp = await fetch("https://api.apiyi.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: { "Authorization": `Bearer ${API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-image-2-all",
    messages: [{ role: "user", content: "1024x1024 方形 LOGO，极简猫咪线条" }],
  }),
});

const data = await resp.json();
const content = data.choices[0].message.content;
const url = content.match(/!\[[^\]]*\]\((.*?)\)/)[1];  // 提取图片地址
console.log(url);

多轮改图

要在上一张图的基础上继续修改，不要依赖对话历史（assistant 里的图会被忽略）。正确做法：把上一次输出的图片 URL，作为新一轮 user 消息的 image_url 再发一次，配合新的修改指令。要继续迭代，就把最新一张的输出再喂回去。

import re, requests

API_KEY = "sk-your-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1/chat/completions"
H = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}


def edit_with(image_url, instruction):
    """把 image_url 作为底图，按 instruction 改图，返回新图 URL。"""
    resp = requests.post(URL, headers=H, json={
        "model": "gpt-image-2-all",
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": instruction},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
            ],
        }],
    }, timeout=300).json()
    content = resp["choices"][0]["message"]["content"]
    return re.search(r'!\[[^\]]*\]\((.*?)\)', content).group(1)


# 第 1 轮：基于原图改沙发颜色
img1 = edit_with("https://example.com/cat.png", "把沙发改成红色，猫和构图保持不变")
# 第 2 轮：把上一轮输出再喂回去，继续精调
img2 = edit_with(img1, "给猫戴一顶黄色小帽子，其它保持不变")
print(img2)

下面这种”靠 assistant 历史的真·对话多轮”不生效（产出不会基于上一张图），请勿使用：

{"messages": [
  {"role": "user", "content": "生成一只橙色的猫坐在蓝色沙发上"},
  {"role": "assistant", "content": "![image](https://.../cat.png)"},
  {"role": "user", "content": "把沙发改成红色"}
]}

改成把 https://.../cat.png 放进新一轮 user 消息的 image_url（见上方代码）才会真正基于该图修改。

等价做法：用 /v1/images/edits 标准编辑端点，把上一次输出图片作为 image 字段上传 + 新指令，同样实现多轮迭代 —— 见图片编辑 API。

参数说明速查

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	固定填 `gpt-image-2-all`
`messages`	array	是	对话消息数组；支持 `system` / `user` / `assistant` 三种 role（注意：图像底图只认最后一条 user 的 `image_url`）
`messages[].content`	string \| array	是	纯文本字符串（文生图）或多模态数组（带图改图）
`stream`	boolean	否	是否流式。本模型为一次性出图，建议保持 `false`

多模态 content 片段（content 为数组时）：

字段	类型	必填	说明
`type`	enum	是	`text` 或 `image_url`
`text`	string	条件	当 `type=text` 时必填
`image_url.url`	string	条件	当 `type=image_url` 时必填。支持 `https://...` 或 `data:image/png;base64,...`

对话式端点的优势

同端点双能力

不需要在 generations / edits 两个端点之间切换，统一走一个端点

方便传入在线 URL

image_url 直接接受 CDN 图片地址或 base64 data URL，无需 multipart 上传

标准 Chat 响应

响应含 choices，可直接用 OpenAI SDK / 各类 Chat 前端对接，图片在 message.content 的 Markdown 里

迭代改图

把上一张输出作为新一轮 user 的参考图，即可逐步精调（非对话状态记忆）

如果你的代码需要同时兼容官转与官逆，建议改用 /v1/images/generations 与 /v1/images/edits（OpenAI Images API 标准格式），同一套代码即可切换通道。

模型概览

能力说明、定价、最佳实践

文生图 API（/v1/images/generations）

OpenAI Images API 兼容端点

图片编辑 API（/v1/images/edits）

multipart/form-data 上传参考图改图，多轮迭代同理

在线出图

imagen.apiyi.com 在线测试

授权

Authorization

string

header

必填

在 API易控制台获取的 API Key

请求体

application/json

model

enum<string>

默认值:gpt-image-2-all

必填

模型名称，固定为 gpt-image-2-all

可用选项:

gpt-image-2-all

messages

object[]

必填

对话消息数组。底图只取最后一条 user 消息里的 image_url。

Show child attributes

stream

boolean

默认值:false

是否流式返回。本模型为一次性出图，建议保持 false。Playground 不支持流式预览。

temperature

number

默认值:1

采样温度（对生图影响较小，保持默认即可）

必填范围: 0 <= x <= 2

响应

成功生成图片。标准 Chat Completions 格式，图片以 Markdown 放在 choices[0].message.content。

标准 Chat Completions 响应。生成的图片以 Markdown（![image](url)）放在 choices[0].message.content，默认是 R2 CDN 链接；极少数情况下为 base64 data URL。

string

响应 ID

object

string

示例:

"chat.completion"

created

integer

创建时间戳（Unix 秒）

model

string

示例:

"gpt-image-2-all"

choices

object[]

Show child attributes

usage

object

Token 用量统计

Show child attributes

产品基础

基础 API

图片 API（官转）

视频 API（官转）

多模态理解 API

文本 API

响应格式

代码示例

Python（文生图）

Python（带参考图改图）

cURL（文生图）

cURL（带参考图改图）

Node.js（文生图）

多轮改图

参数说明速查

对话式端点的优势

同端点双能力

方便传入在线 URL

标准 Chat 响应

迭代改图

相关资源

模型概览

文生图 API（/v1/images/generations）

图片编辑 API（/v1/images/edits）

在线出图

授权

请求体

响应

​响应格式

​代码示例

​Python（文生图）

​Python（带参考图改图）

​cURL（文生图）

​cURL（带参考图改图）

​Node.js（文生图）

​多轮改图

​参数说明速查

​对话式端点的优势

同端点双能力

方便传入在线 URL

标准 Chat 响应

迭代改图

​相关资源

模型概览

文生图 API（/v1/images/generations）

图片编辑 API（/v1/images/edits）

在线出图

授权

请求体

响应

响应格式

代码示例

Python（文生图）

Python（带参考图改图）

cURL（文生图）

cURL（带参考图改图）

Node.js（文生图）

多轮改图

参数说明速查

对话式端点的优势

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