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v1
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images
/
edits
图片编辑：根据指令编辑或融合参考图
curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/images/edits \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: multipart/form-data' \
  --form model=gpt-image-2-all \
  --form 'prompt=把图1的人物放进图2的场景，参考图3的画风' \
  --form 'image=<string>' \
  --form image.items='@example-file'
{
  "data": [
    {
      "b64_json": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
    }
  ],
  "created": 1778037127,
  "usage": {
    "input_tokens": 98,
    "output_tokens": 1185,
    "total_tokens": 1283
  }
}

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

右侧的交互式 Playground 支持直接上传本地图片。请在 Authorization 中填入你的 API Key（格式：Bearer sk-xxx），选择图片与填入 prompt、model 后一键发送即可。
场景说明：本页用于「基于一张或多张参考图改图 / 融合生成」。请求为 multipart/form-data 格式。如需纯文本生成图片，请使用 文生图接口。
🖥️ 浏览器 Playground 限制（默认 b64_json 模式）本端点默认 response_format: "b64_json"，响应会包含数 MB 的 base64 字符串，浏览器 Playground 可能弹出 请求时发生错误: unable to complete request ——实际请求已经成功，只是浏览器无法显示这么长的 base64。推荐做法：
  • 只想在 Playground 里看图：显式传 "response_format": "url"，响应是单条 R2 链接，浏览器渲染正常。
  • 想要 base64 或要传超大参考图：复制下方”代码示例”到本地运行，代码会自动处理上传与解码。
📎 多图融合顺序有意义image 字段可重复传入多张参考图，顺序将作为 prompt 中「图1/图2/图3」的引用依据。建议在 prompt 中显式指代，例如：
把图1的人物放进图2的场景，参考图3的画风
推荐单张 ≤ 10MB，格式 png / jpg / webp，过大的图可能触发网关限制。
🎯 保形改图小技巧：本端点的输出尺寸跟随 prompt 里点名要修改的那张图的比例——多图场景下不一定是第一张。例如 prompt 写”修改图2，把图2 的衣服和帽子改成图1 里的样子”，那图2 是 1:1，则输出也是 1:1（即便图1 是横版 16:9）。对换装、加帽子、修图等保形场景特别好用。size 字段在本模型不生效（传入静默忽略，要严格锁尺寸请用 gpt-image-2-vip）；prompt 没明确指代时由模型自行判断。

​
代码示例

​
Python

单图编辑： 
import requests

API_KEY = "sk-your-api-key"

with open("photo.png", "rb") as f:
    response = requests.post(
        "https://api.apiyi.com/v1/images/edits",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        data={
            "model": "gpt-image-2-all",
            "prompt": "把背景换成海边黄昏",
            "response_format": "url"
        },
        files=[
            ("image", ("photo.png", f, "image/png"))
        ],
        timeout=300  # 保守值，吸收长尾 + 图片上传/下载耗时
    ).json()

print(response["data"][0]["url"])
多图融合： 
import requests

with open("ref1.png", "rb") as f1, \
     open("ref2.png", "rb") as f2, \
     open("ref3.png", "rb") as f3:
    response = requests.post(
        "https://api.apiyi.com/v1/images/edits",
        headers={"Authorization": "Bearer sk-your-api-key"},
        data={
            "model": "gpt-image-2-all",
            "prompt": "把图1的人物放进图2的场景，参考图3的画风",
            "response_format": "b64_json"
        },
        files=[
            ("image", ("ref1.png", f1, "image/png")),
            ("image", ("ref2.png", f2, "image/png")),
            ("image", ("ref3.png", f3, "image/png"))
        ],
        timeout=300  # 保守值，吸收长尾 + 图片上传/下载耗时
    ).json()

# b64_json 已含 "data:image/png;base64," 前缀，可直接用于 <img src>
data_url = response["data"][0]["b64_json"]

​
cURL

单图编辑： 
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F "model=gpt-image-2-all" \
  -F "prompt=把背景换成海边黄昏" \
  -F "response_format=url" \
  -F "image=@./photo.png"
多图融合： 
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F "model=gpt-image-2-all" \
  -F "prompt=把图1的人物放进图2的场景，参考图3的画风" \
  -F "response_format=b64_json" \
  -F "image=@./ref1.png" \
  -F "image=@./ref2.png" \
  -F "image=@./ref3.png"

​
Node.js（原生 fetch + FormData）

import fs from 'node:fs';

const form = new FormData();
form.append('model', 'gpt-image-2-all');
form.append('prompt', '把背景换成太空');
form.append('response_format', 'url');
form.append(
  'image',
  new Blob([fs.readFileSync('./photo.png')]),
  'photo.png'
);

const resp = await fetch('https://api.apiyi.com/v1/images/edits', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Authorization': 'Bearer sk-your-api-key' },
    body: form
});
const data = await resp.json();
console.log(data.data[0].url);

​
浏览器 JavaScript（File 对象）

// <input type="file" id="fileInput" multiple>
const files = document.getElementById('fileInput').files;
const form = new FormData();
form.append('model', 'gpt-image-2-all');
form.append('prompt', '把这几张图融合成一张海报');
form.append('response_format', 'url');
for (const f of files) form.append('image', f);

const resp = await fetch('https://api.apiyi.com/v1/images/edits', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Authorization': 'Bearer sk-your-api-key' },
    body: form
});
const { data } = await resp.json();
document.getElementById('result').src = data[0].url;

​
参数说明速查

字段类型必填说明
modeltext是固定填 gpt-image-2-all
prompttext是改图/融合的自然语言描述
imagefile是参考图，可重复多次（数组字段）
sizetext否本字段不生效，传入会被静默忽略。输出尺寸跟随 prompt 里点名要修改的那张图的比例（多图下不一定是第一张）。要严格锁尺寸请用 gpt-image-2-vip
response_formattext否b64_json（默认）或 url
多轮迭代：把上一次的输出图片作为下一次的 image 输入，配合新的编辑指令，可逐步精调画面效果。

​
响应格式

与文生图接口一致：data[0] 中只会出现 url 或 b64_json 之一（取决于 response_format），不会两者都返回。本端点默认返回 b64_json。 b64_json 模式（默认）： 
{
  "data": [
    {
      "b64_json": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
    }
  ],
  "created": 1778037127,
  "usage": {
    "input_tokens": 98,
    "output_tokens": 1185,
    "total_tokens": 1283
  }
}
url 模式（需显式 "response_format": "url"）： 
{
  "data": [
    {
      "url": "https://r2cdn.copilotbase.com/r2cdn2/0e82148a-bec0-4b42-bbca-117c6b42581b.png"
    }
  ],
  "created": 1778037331,
  "usage": {
    "input_tokens": 30,
    "output_tokens": 2074,
    "total_tokens": 2104
  }
}
b64_json 字段已经包含 data:image/png;base64, 前缀，可直接使用。无需再手动拼接前缀。

授权

​
Authorization
string
header
必填

在 API易控制台获取的 API Key

请求体

multipart/form-data
​
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
​
prompt
string
必填

编辑/融合指令。多图场景可用「图1/图2/图3」指代 image 字段的上传顺序

示例:

"把图1的人物放进图2的场景，参考图3的画风"

​
image
file[]
必填

参考图。单图直接传一次，多图重复传同名 image 字段（例如 -F [email protected] -F [email protected]），按上传顺序对应 prompt 中的「图1/图2/...」。推荐单张 ≤ 10MB，格式 png/jpg/webp。

​
response_format
enum<string>
默认值:b64_json

响应格式。b64_json 返回已含 data URL 前缀的 base64 字符串（默认）；url 返回 R2 CDN 链接

可用选项:
b64_json,
url

响应

成功生成图片。响应默认返回 base64（data[0].b64_json），不会同时返回 url。

图片编辑响应。data[0] 中只会出现 url 或 b64_json 之一（取决于 response_format，本端点默认 b64_json），不会两者都返回。

​
data
object[]

生成结果数组（本模型单次返回 1 张）

​
created
integer

创建时间戳（Unix 秒）

​
usage
object

Token 用量统计