Генерация изображений GPT-Image-2.5-All

GPT-Image-2.5-All: генерация и редактирование изображений

Реверс-инжиниринговая модель генерации изображений GPT gpt-image-2-all (веб-версия ChatGPT). Фиксированная тарификация $0.03 за изображение при каждом вызове, генерация занимает примерно 30–60 с. Поддерживает преобразование текста в изображение, редактирование с объединением нескольких изображений, редактирование на естественном языке, высокую точность отображения текста и хорошо работает с промптами на китайском языке.

Все API генерации изображений являются синхронными — здесь нет task ID для опроса, и если ваш клиент отключится, результат будет потерян, хотя запрос все равно тарифицируется. Установите для этой модели увеличенный timeout; см. Основы и лучшие практики Image API.

Обзор

gpt-image-2.5-all и gpt-image-2-all — это реверс-инжиниринговые модели GPT для генерации изображений от APIYI (линейка веб-приложения ChatGPT). Веб-приложение ChatGPT полностью перешло на Images 2.5, поэтому gpt-image-2-all уже создаёт изображения версии 2.5; новое имя gpt-image-2.5-all лишь явно указывает на это обновление — оба имени имеют одинаковые цену и поведение и взаимозаменяемы; для новых проектов следует использовать gpt-image-2.5-all. Благодаря чрезвычайно конкурентоспособной цене $0.03/изображение за вызов модель создаёт изображения примерно за 30–60 секунд и поддерживает преобразование текста в изображение / редактирование одного изображения / объединение нескольких изображений / редактирование на естественном языке — с высокой точностью отображения текста и встроенной поддержкой китайских prompt.

🎨 Основные преимущества: надёжный реверс-инжиниринговый канал с фиксированной ставкой $0.03/изображение. Не нужно беспокоиться о параметрах размера/качества/n — просто укажите размер и стиль в prompt. Используются стандартные эндпоинты Images API от OpenAI: /v1/images/generations (преобразование текста в изображение) и /v1/images/edits (редактирование изображений).Нужно зафиксировать размер результата или получить 4K? Переключитесь на родственную модель gpt-image-2-vip — формат вызова тот же, добавляется только одно поле size.

API преобразования текста в изображение

/v1/images/generations — создание изображений на основе текстовых prompt.

API редактирования изображений

/v1/images/edits — multipart-загрузка с инструкциями по редактированию/объединению.

Позвольте AI-агенту выполнить интеграцию

Если вы работаете с Codex / Claude Code / Cursor, скопируйте prompt ниже и передайте его вашему агенту. Сначала он получит текстовую версию этой страницы (добавьте .md к любому docs URL), а затем напишет код в собственном стеке вашего проекта — тайм-аут, рендеринг base64, сжатие перед загрузкой и параметры, которые эта модель не принимает, уже заложены в требования.

Попросите агента по написанию кода интегрировать или устранить неполадки gpt-image-2-all для text-to-image и редактирования изображений. Скопируйте и вставьте в Codex, Claude Code, Cursor и аналогичные инструменты.

От чего вас избавляет этот prompt

Требование	Какую проблему предотвращает
Тайм-аут увеличен до 360 с	Основные HTTP-клиенты по умолчанию ставят тайм-аут 30–60 с и обрывают запрос, пока сервер все еще нормально генерирует — и отсоединенный запрос все равно тарифицируется. См. Основы и лучшие практики Image API
Явно отправлять `response_format`	Ранее значение по умолчанию менялось; без этого нужно обрабатывать обе формы `url` и `b64_json`
Никогда не отправлять `n`	Если отправить 3, с вас спишут за 3 изображения, но вернется только 1
Никогда не отправлять `size` / `quality`	Эта модель отклоняет оба варианта; размеры задаются префиксом prompt вместо этого
Сжимать перед загрузкой	Фотографии с телефона обычно весят 4–5MB, а кодирование base64 увеличивает их размер примерно на 33% сверх этого. См. Сжатие изображений и выходное разрешение

Ключевые особенности

Очень выгодные цены

Фиксированная цена за каждый вызов: $0.03/image, без уровней по разрешению, с предсказуемыми затратами

Качественный рендеринг текста

Стабильный рендеринг китайского/английского текста, вывесок и текста на постерах — идеально для инфографики и маркетинговых материалов

Поддержка prompt на китайском

Нативное понимание описаний на китайском без перевода

Слияние нескольких изображений

Поддерживает несколько референсных изображений; prompt могут ссылаться на них как “image1/image2/image3”

Быстрый результат

~30–60 с на генерацию — быстрее, чем и gpt-image-2-vip, и официальный релей gpt-image-2

Ускорение через R2 CDN

Передавайте response_format: "url" явно для ссылок R2 CDN с глобальной доставкой с низкой задержкой

Редактирование на естественном языке

Редактируйте с помощью описаний в формате диалога, маски не требуются, поддерживается многоходовая итерация

Поддержка стандартных эндпоинтов

Совместимо со стандартными эндпоинтами OpenAI Images API /images/generations и /images/edits

Цены

Модель	Тарификация	Цена	Результат
`gpt-image-2-all`	За вызов	$0.03 / изображение	1 изображение за вызов
`gpt-image-2.5-all`	За вызов	$0.03 / изображение (так же, как -all)	1 изображение за вызов, на базе GPT-Image 2.5

Примечания по тарификации:

Фиксированная тарификация; без уровней по разрешению, качеству или длине промпта
Неудачные запросы не тарифицируются (ошибки аутентификации, ошибки проверки параметров)
Для N изображений вызовите API N раз параллельно

Родственная модель с такой же ценой: gpt-image-2-vip (обратная линия Adobe (Firefly)) — те же $0.03 за изображение, поддерживает 30 явно заданных размеров (включая 4K), тот же формат вызова. Переключитесь на неё, если вам нужны зафиксированные размеры выходных данных.

Настройка группы

gpt-image-2-all находится в группе Default — дополнительная группа не требуется. В обратном канале сейчас стабильное снабжение, поэтому для него нет сценария перехода на корпоративную группу, как у gpt-image-2 официального реле.

Модель	Группа	Примечания
`gpt-image-2-all`	`Default`	Обратный канал ChatGPT-web, фиксированная цена $0.03/изображение, ~30–60 с
`gpt-image-2.5-all`	`Default`	Версия GPT-Image 2.5 той же линейки, фиксированная цена $0.03/изображение, те же группы, что и у -all
`gpt-image-2-all`	`image2_OSS`	Коэффициент 1x (без доплаты), детерминированный вывод URL — никогда не переключается на base64, когда группа по умолчанию перегружена

Нужен детерминированный вывод URL → переключитесь на группу `image2_OSS`

Согласно измерениям, проведённым в июле 2026 года в группе по умолчанию, gpt-image-2-all (и gpt-image-2-vip) возвращают b64_json, если response_format не указан; явно передайте response_format: "url", чтобы получить URL изображения. Формат вывода группы по умолчанию не гарантируется — исторически по умолчанию использовался url с переходом на b64_json при нагрузке, а в разных версиях канала он менялся. Если ваш бизнес зависит от вывода URL (запись URL непосредственно в базу данных, отображение во frontend по URL, base64 неприемлем), переключите группу вашего token на image2_OSS — группу, специально предназначенную для детерминированного вывода URL, с коэффициентом 1x (без доплаты) и поддержкой обеих обратных моделей: gpt-image-2-all и gpt-image-2-vip. Она гарантирует, что ответ всегда содержит URL изображения и никогда не переключается на base64.

Экран создания token: сначала выберите режим тарификации pay-as-you-go, группу image2_OSS (коэффициент 1x), группу с выводом URL изображений, подходящую для gpt-image-2-all и gpt-image-2-vip — Token creation: set billing mode to "pay-as-you-go first" and pick the image2_OSS group (1x) — use it when you need deterministic URL output

Расширенная настройка (если вы также используете gpt-image-2-vip и gpt-image-2 официального реле): если ваш token охватывает все три модели, установите приоритет групп token следующим образом:

Первый приоритет: image2Enterprise (корпоративная группа с коэффициентом 1.2x, выделенный стабильный канал для официального реле)
Резервная группа по умолчанию: Default (обе обратные модели находятся здесь и маршрутизируются по модели)

Результат: gpt-image-2 официального реле работает по корпоративному каналу для повышения стабильности, а две обратные модели остаются в группе по умолчанию — один token охватывает все три модели без взаимных помех.

📖 О группе image2Enterprise: /en/live/2026-04/image2-enterprise-stable

Технические характеристики

Атрибут	Значение
Название модели	`gpt-image-2-all`
Тип канала	Официальный канал с обратной инженерией (веб-версия ChatGPT)
Тарификация	$0.03 / изображение, за вызов
Время генерации	~30–60 секунд
Разрешение результата	Явный параметр размера отсутствует; адаптивное (укажите в промпте)
Формат ответа по умолчанию	`b64_json` (необработанный base64, без префикса `data:`, проверено в 2026-07; всегда передавайте `response_format` явно)
Необязательный формат	`url` (ссылка с ускорением через CDN R2, действительна ~1 день, требует явного `response_format: "url"`)
Промпты на китайском языке	✅ Поддерживаются изначально
Возможности	Преобразование текста в изображение, редактирование одного изображения, объединение нескольких изображений, редактирование на естественном языке

Эта модель поддерживает адаптивные размеры результата и не эквивалентна официальному API gpt-image-2. Для строго фиксированных размеров результата или 4K используйте gpt-image-2-vip (линейка Adobe с обратной инженерией (Firefly), 30 явных размеров, включая 4K). Для полной совместимости с официальным API используйте gpt-image-2.

⏰ Срок действия URL изображения: ~1 день (по умолчанию)Поле url в ответе режима url содержит ссылку CDN R2, которая истекает примерно через 24 часа — запросы после этого будут возвращать ошибку 404. Для изображений, требующих долгосрочного хранения (изображения товаров, пользовательские работы, записи истории и т. д.), как можно скорее скачайте их и сохраните в собственном хранилище после генерации.Два распространённых подхода:

Скачивание на стороне сервера: сразу после получения ответа используйте requests / fetch, чтобы загрузить изображение и сохранить его в S3 / OSS / R2 / на локальном диске
Используйте формат ответа b64_json: вы получаете изображение непосредственно в виде данных base64, избегая дополнительной загрузки между источниками — идеально для отображения во frontend или прямой записи в файл

Эндпоинты

Эндпоинт	Назначение	Content-Type	Лучше всего для
`POST /v1/images/generations`	Текст в изображение	`application/json`	Стандартный формат OpenAI Images API — один и тот же код может работать и с официальным, и с обратным каналом
`POST /v1/images/edits`	Редактирование изображений (одиночное/множественное)	`multipart/form-data`	Стандартный формат OpenAI Images API — один и тот же код может работать и с официальным, и с обратным каналом

Используйте OpenAI Images API (/v1/images/generations + /v1/images/edits), по двум причинам:

Более стабильно: upstream-ресурсов для канала Images API больше, поэтому вероятность успешного вызова выше
Совместимо с официальным релеем для удобного переключения: способ вызова и такие параметры, как size, полностью совместимы с official-relay gpt-image-2 — если на обратном канале возникают проблемы с риск-контролем, просто замените имя model без каких-либо изменений в коде

Также есть эндпоинт на основе chat (/v1/chat/completions, больше не рекомендуется) — см. FAQ ниже.

Варианты домена: api.apiyi.com — основной домен. Вы также можете использовать альтернативные домены шлюза, такие как b.apiyi.com / vip.apiyi.com. Поведение ответов одинаковое.

Хотите зафиксировать размер вывода с помощью параметра size? Используйте родственную модель gpt-image-2-vip — те же эндпоинты, только одно дополнительное поле size (30 явных размеров, включая 4K).

Управление размером и соотношением сторон (описывайте в prompt)

gpt-image-2-all не имеет параметра size — размер задается в prompt. Если вам нужны строго фиксированные размеры вывода (hero-изображения для e-commerce, шаблоны постеров, обои 4K), используйте gpt-image-2-vip вместо этого.

Проверенная таблица «формулировка prompt → фактическое разрешение»

Восемь формулировок ниже эмпирически подтверждены и стабильно воспроизводятся. Поместите формулировку из первого столбца в начало prompt, и вы получите разрешение, указанное во втором столбце (все результаты находятся на уровне ~1.5K пикселей):

Формулировка prompt (передавать дословно)	Проверенное разрешение	Примерный размер	Фактическое соотношение
`横版 16:9` (альбомная ориентация 16:9)	1672 × 941	~1.9 MB	16:9
`竖屏 9:16` (книжная ориентация 9:16)	941 × 1672	~2.1 MB	9:16
`4:3`	1448 × 1086	~2.3 MB	4:3
`3:4`	1086 × 1448	~2.5 MB	3:4
`3:2 尺寸` (размер 3:2)	1536 × 1024	~2.9 MB	3:2
`2:3 尺寸` (размер 2:3)	1024 × 1536	~3.0 MB	2:3
`2:5 竖屏` (книжная ориентация 2:5)	793 × 1983	~1.9 MB	2:5
`5:2 横屏` (альбомная ориентация 5:2)	1983 × 793	~1.9 MB	5:2

Примечания:

Все результаты находятся на уровне ~1.5K-пикселей (длинная сторона от 1500 до 2000 px). Это фактический потолок модели — это не по-настоящему «любое разрешение».
Воспроизводимость максимальна, когда prompt только содержит формулировку из таблицы; добавление других слов про композицию вызывает дрейф.
Китайские строки — это фактические значения, которые вы отправляете; рекомендуем оставлять их как есть, а не переводить.

Стилевые формулировки (без фиксированного разрешения)

Формулировки ниже не имеют проверенного разрешения — используйте их только как модификаторы стиля, в сочетании с таблицей выше:

Нужно	Формулировка (только для указания стиля — без гарантии разрешения)
Квадрат	`1024×1024 square` / `1:1 square composition`
Ультраширокий баннер	`Banner 21:9 ultra-widescreen`
Модификатор стиля	`cinematic` / `phone poster` / `square composition`

Совет: Размещайте слова о размере/композиции в начале prompt для лучшего соблюдения.

Как показывать эту таблицу вашим пользователям

Хотя у gpt-image-2-all нет size параметра, вы все равно можете предложить пользователям выпадающий список «Размер / Соотношение сторон», который выглядит почти как официальное поле size:

Используйте формулировку prompt из таблицы выше как значение опции value (например, 横版 16:9)
Показывайте ожидаемое разрешение в подписи опции (например, Landscape 16:9 (1672×941)), чтобы пользователи знали, что получат
На стороне backend добавляйте выбранную формулировку в начало исходного prompt пользователя перед отправкой в API

const SIZE_OPTIONS = [
  { label: "Landscape 16:9 (1672×941)", prefix: "横版 16:9" },
  { label: "Portrait 9:16 (941×1672)",  prefix: "竖屏 9:16" },
  { label: "4:3 (1448×1086)",           prefix: "4:3" },
  { label: "3:4 (1086×1448)",           prefix: "3:4" },
  { label: "3:2 (1536×1024)",           prefix: "3:2 尺寸" },
  { label: "2:3 (1024×1536)",           prefix: "2:3 尺寸" },
  { label: "2:5 portrait (793×1983)",   prefix: "2:5 竖屏" },
  { label: "5:2 landscape (1983×793)",  prefix: "5:2 横屏" },
];

const finalPrompt = `${selected.prefix}, ${userPrompt}`;

Базовая модель по-прежнему адаптивна — небольшие отклонения на уровне пикселей это нормально. Не обещайте пользователям идеальный результат пиксель-в-пиксель. Если нужны строго фиксированные размеры вывода (hero-изображения для e-commerce, шаблоны постеров, обои 4K), используйте родственную модель gpt-image-2-vip — та же цена, тот же код вызова, только одно дополнительное поле size.

Лучшие практики

Сжимайте входные изображения до менее 1.5MB (редактирование изображений / слияние нескольких изображений)

Сжимайте каждое загружаемое вами изображение до менее 1.5MB (качество JPEG 80-90 / уменьшенное разрешение); применяйте тот же лимит к каждому изображению при слиянии нескольких изображений. Периодические ошибки на стороне сервера чаще всего вызываются слишком большими входными данными — сжатие заметно повышает вероятность успеха и снижает задержку. Выходное разрешение определяется формулировкой prompt, а не размером входных данных — уменьшение входного размера лишь ускоряет процесс, но не ухудшает качество. Попытка вставить в prompt 4K / 8K тоже не даст изображение высокого разрешения; для надежного получения более крупного результата используйте проверенные формулировки в таблице «Проверенная формулировка prompt → фактическое разрешение» выше.

Размещайте размер в начале prompt

Слова о соотношении сторон, разрешении и композиции в начале prompt обеспечивают лучшее соответствие.

Уверенно используйте текстовые элементы

Качество рендеринга текста — одно из ключевых преимуществ: вывески, постеры, инфографика с китайским/английским текстом работают хорошо.

Обозначайте порядок нескольких изображений

Порядок, в котором вы повторяете поле image, имеет значение. Явно указывайте его в prompt как «image1/image2/image3».

Выбирайте формат ответа по задаче

Используйте b64_json для прямого веб-рендеринга; url для серверного хранения/пересылки.

Используйте таймаут 300s

Типичная генерация занимает 30–60s, но время загрузки/скачивания изображения и пиковые хвосты обратного канала сильно влияют на общее сквозное время. Установите 300s как консервативную базовую величину , чтобы избежать частых ложных таймаутов.

Убирайте неподдерживаемые параметры

gpt-image-2-all не принимает size, n, quality, aspect_ratio — их отправка может вызвать ошибки валидации. Чтобы пройти size, переключитесь на gpt-image-2-vip.

Коды ошибок и повторные попытки

Статус	Значение	Рекомендация
`401`	Недействительный token	Проверьте Bearer Token
`429`	Лимит запросов / квота исчерпаны	Повторная попытка с экспоненциальной задержкой
`5xx`	Временная ошибка шлюза/backend	Повторите 1–2 раза
Timeout	Пиковая нагрузка обратного канала + длинный хвост при загрузке/скачивании изображений	Установите таймаут клиента ≥ 300s (консервативно)

Рекомендации для клиента:

Таймаут запроса — начиная с 300 секунд (консервативно; обычно 30–60s, но загрузка / скачивание изображений и пиковые хвосты обратного канала создают большую вариативность — 120s вызывает частые ложные таймауты)
Используйте экспоненциальную задержку для 5xx и таймаутов (рекомендуется 2–3 повторные попытки)
Логируйте заголовок ответа request-id для отладки

FAQ

Вижу и gpt-image-2-all, и gpt-image-2-vip — что выбрать?

Оба — реверс-инженерные каналы с одной и той же ценой ($0.03/вызов) и идентичным форматом вызова. Различия — в поддержке size и времени генерации:

Не нужна строгая фиксация размера, нужен более быстрый результат → gpt-image-2-all (~30–60 с, укажите размер в prompt).
Нужен закреплённый размер вывода или 4K → gpt-image-2-vip (~90–150 с, 30 фиксированных размеров, включая 4K).
Нужна настройка quality или полное соответствие полям OpenAI-API → используйте официальный gpt-image-2.

Можно ли генерировать несколько изображений за один раз?

Нет. Эта модель возвращает 1 изображение за вызов. Для N изображений вызывайте API N раз параллельно. Каждый вызов тарифицируется отдельно по $0.03.

Поддерживает ли она параметр n? Что будет, если я передам n=3?

Нет. Эта модель возвращает 1 изображение за вызов — для нескольких изображений используйте повторные / параллельные вызовы.⚠️ Важно: если вы передадите n=3 в запросе, тарификация составит 0.03 × 3 = $0.09, но фактически будет возвращено только 1 изображение. Обязательно удалите поле n из запросов, чтобы избежать лишних списаний.

Если контент отклонён или модель отвечает «Я не могу этого сделать», тарифицируется ли это?

Это реверс-инженерный канал, использующий синхронные ответы в стиле chat. Результаты делятся на два случая с разными правилами тарификации:1) Возвращён HTTP 5xx → НЕ тарифицируетсяКогда upstream жёстко блокирует запрос по политике контента, вы увидите примерно такое:

{
  "error": {
    "message": "Image was not generated as expected. Please adjust the prompt and retry (traceid: 0672821c6951af183dbf847130caaf16)",
    "localized_message": "Unknown error",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "",
    "code": null
  }
}

Эти жёсткие ошибки не тарифицируются. Попросите пользователя скорректировать prompt и повторить попытку.2) HTTP 200 с текстовым «мягким отказом» → ТАРИФИЦИРУЕТСЯКогда модель мягко отказывает внутри диалога (например, «Я не могу этого сделать», «Извините, этот запрос затрагивает…»), на уровне протокола это выглядит как обычный chat completion, поэтому это тарифицируется. Реверс-канал не может надёжно отличить «текст отказа» от «вывода изображения» на уровне протокола.Почему мы не можем просто отменять мягкие отказыАвтоматическая отмена каждого мягкого отказа означала бы, что платформа берёт на себя каждый неудачный upstream-вызов. Что ещё важнее, частое срабатывание upstream-защиты контента также повышает риск блокировки аккаунта у поставщика — это реальная издержка со стороны поставки, которую мы не можем полностью устранить.Рекомендации для интеграторов

✅ Предварительно фильтруйте и предупреждайте пользователей: добавьте фильтр по ключевым словам/сценариям на фронтенде или шлюзе (имена реальных людей, защищённые авторским правом персонажи, чувствительные темы) и выводите подсказку в интерфейсе вроде «Темы со знаменитостями / IP могут не пройти и всё равно быть тарифицированы по политике upstream». Это резко сокращает лишние списания.
✅ Ежемесячная компенсация для consumer-продуктов: мы понимаем, что consumer-facing продуктам невозможно полностью ограничить пользовательский ввод. Если ваши ежемесячные расходы достаточно велики ($1000+/месяц), вы можете ежемесячно пакетировать логи (запросы с низкой задержкой обычно являются мягкими отказами) и обратиться в поддержку за разовой ручной компенсацией — не нужно подавать обращение по каждому вызову.

📖 Связано: Ошибки 500 обычно связаны с политикой контента (не тарифицируются)

Нужно ли добавлять префикс data:image/png;base64, к b64_json?

Сначала определяйте, потом обрабатывайте. Как подтверждено в июле 2026 года, возвращаемое b64_json — это raw base64 без префикса data:: декодируйте его, чтобы записать файл, или добавьте префикс сами перед рендерингом; в более ранних версиях префикс действительно был. Добавьте в код проверку startsWith('data:'): если префикс присутствует, используйте значение напрямую как img src; если нет, сначала декодируйте или добавьте префикс — это поможет избежать двойного добавления префикса или декодирования строка с префиксом в битое изображение.

Почему я получаю другой размер, хотя в prompt указано 1024x1024?

Адаптивные модели воспринимают указания размера как «ориентир», а не как «жёсткое требование». Чтобы повысить соблюдение: ставьте слова о размере/композиции в самое начало prompt и сочетайте их с описателями стиля (например, cinematic, phone poster, square composition).Для формулировок, которые надёжно соответствуют конкретному разрешению, см. таблицу «Проверенная формулировка prompt → фактическое разрешение» ранее на этой странице (в разделе «Управление размером и соотношением сторон»).

Нужно ли сжимать входные изображения? Помогает ли написание 4K / 8K в prompt?

Да, настоятельно рекомендуется. Сжимайте каждое входное изображение до менее 1.5MB (JPEG quality 80-90 / уменьшенное разрешение): спорадические ошибки на стороне сервера чаще всего вызываются слишком большими входными данными, а сжатие заметно повышает успешность и снижает задержку. Примечание: 1.5MB — это рекомендуемый верхний предел для надёжности и скорости; число 10MB в FAQ выше — это жёсткий лимит шлюза.Не переживайте, что сжатие ухудшит качество — выходное разрешение этой модели определяется формулировкой композиции в prompt, а не размером входа. Уменьшение входа только ускоряет обработку.Добавление 4K / 8K в prompt на самом деле не создаёт изображение высокого разрешения — это декоративные слова, и модель не повышает разрешение из-за них. Для надёжно большего вывода используйте проверенные формулировки из таблицы «Проверенная формулировка prompt → фактическое разрешение» выше (например, cinematic, phone poster, square composition). Для строгой фиксации размера или 4K переключитесь на gpt-image-2-vip (30 фиксированных размеров, включая 4K, по фиксированной цене $0.03/изображение).

Каков максимальный размер референсного изображения и поддерживаемые форматы?

Рекомендуется ≤ 10MB на изображение, форматы png / jpg / webp. Слишком большие изображения могут упереться в лимиты шлюза. Каждое изображение при слиянии нескольких изображений должно соответствовать этому лимиту.

Как долго действуют возвращаемые URL изображений? Нужно ли их скачивать?

Поле url ответа в режиме url — это ссылка R2 CDN, которая истекает примерно через 1 день (24 часа): после этого запросы будут возвращать 404.Настоятельно рекомендуется: сразу после генерации скачивайте и сохраняйте изображения в ваше собственное object storage (S3 / OSS / R2), CDN или базу данных. Не используйте возвращённый URL как постоянную прямую ссылку.Два рекомендуемых подхода:

Прокси на стороне сервера: сразу requests.get(url) после ответа, сохраняйте в своё хранилище и возвращайте на фронтенд собственный URL;
Используйте b64_json: добавьте "response_format": "b64_json" в запрос, чтобы получить base64-данные изображения напрямую — на одну кросс-доменную загрузку меньше, идеально для рендеринга на фронтенде или записи сразу в файл.

Для краткоживущих предпросмотров (отображение в рамках одной сессии) R2 URL работает как есть без сохранения.

Поддерживает ли она потоковую передачу?

Нет. Эта модель возвращает изображение за один раз; потоковая передача не поддерживается. Если важна задержка, показывайте на клиенте индикатор прогресса «генерация…» и настройте таймаут 300 с (с запасом).

Можно ли использовать официальный OpenAI SDK?

Да. Укажите base_url на https://api.apiyi.com/v1 и задайте api_key как ваш APIYI token. Однако client.images.generate() по умолчанию отправляет size/n — эта модель отклоняет оба параметра, поэтому мы рекомендуем делать прямые HTTP-запросы с requests / fetch к /v1/images/generations и /v1/images/edits.

Есть ли заметная разница между prompt на китайском и английском?

Эта модель изначально поддерживает китайский, и результаты сопоставимы. Для сценариев, специфичных для китайского языка (каллиграфия, элементы традиционных праздников), формулировки на китайском звучат естественнее.

Можно ли по-прежнему генерировать изображения через /v1/chat/completions?

Да, endpoint по-прежнему работает, но больше не рекомендуется — вместо этого используйте /v1/images/generations и /v1/images/edits (так стабильнее, и тот же код работает с gpt-image-2 официального релея).Формат на основе chat имеет смысл только в двух сценариях: многоходовое итеративное редактирование или передача онлайн-URL изображений напрямую. Учтите, что если намерение изображения неоднозначно, модель может вернуть обычный текст вместо изображения (добавьте к prompt фиксированный префикс вроде «Сгенерируйте изображение:», чтобы усилить намерение).Полный список параметров см. в справке по API на основе chat.

Связанная документация

⚖️ Сравнение официальной и реверс-версии - Руководство по выбору рядом с официальным gpt-image-2
Песочница Text-to-Image - Совместимый эндпоинт /v1/images/generations
Песочница редактирования изображений - Многоизображенийное объединение и редактирование /v1/images/edits
GPT-Image-2-VIP (та же цена, поддерживает size и 4K) - Сестринская модель с той же ценой и 30 явными размерами (включая 4K); идентичный формат вызова
GPT-Image-2 Official (оплата по token) - Для параметра quality / перерисовки на основе маски / строгого соответствия полям OpenAI-API
Обзор серии GPT-Image - Официальное сравнение GPT-Image
Сообщество: узлы Luck GPT-Image 2 ComfyUI - Вызывайте gpt-image-2-all напрямую в ComfyUI (два эндпоинта: chat_completions / images_api)
Сообщество: навыки APIYI GPT-Image 2 - Вызывайте из Codex CLI / Cursor / Gemini CLI и других AI-инструментов для кодирования одной строкой
Руководство по API - Общие правила вызова

gpt-image-2-all is a канал, созданный на основе реверс-инжиниринга. Поведение согласовано, но тарификация/возможности могут не полностью совпадать с официальной версией. Для официальной прямой версии см. GPT-Image-1.5.

Основы

Базовый API

Image API (официальный)

Video API (официальный)

API мультимодального понимания

Генерация текста

Audio API (официальный)

Поиск и безопасность

GPT-Image-2.5-All: генерация и редактирование изображений

Обзор

API преобразования текста в изображение

API редактирования изображений

Позвольте AI-агенту выполнить интеграцию

Ключевые особенности

Очень выгодные цены

Качественный рендеринг текста

Поддержка prompt на китайском

Слияние нескольких изображений

Быстрый результат

Ускорение через R2 CDN

Редактирование на естественном языке

Поддержка стандартных эндпоинтов

Цены

Настройка группы

Нужен детерминированный вывод URL → переключитесь на группу `image2_OSS`

Технические характеристики

Эндпоинты

Управление размером и соотношением сторон (описывайте в prompt)

Проверенная таблица «формулировка prompt → фактическое разрешение»

Стилевые формулировки (без фиксированного разрешения)

Как показывать эту таблицу вашим пользователям

Лучшие практики

Коды ошибок и повторные попытки

FAQ

Связанная документация

​Обзор

API преобразования текста в изображение

API редактирования изображений

​Позвольте AI-агенту выполнить интеграцию

​Ключевые особенности

Очень выгодные цены

Качественный рендеринг текста

Поддержка prompt на китайском

Слияние нескольких изображений

Быстрый результат

Ускорение через R2 CDN

Редактирование на естественном языке

Поддержка стандартных эндпоинтов

​Цены

​Настройка группы

​Нужен детерминированный вывод URL → переключитесь на группу image2_OSS

​Технические характеристики

​Эндпоинты

​Управление размером и соотношением сторон (описывайте в prompt)

​Проверенная таблица «формулировка prompt → фактическое разрешение»

​Стилевые формулировки (без фиксированного разрешения)

​Как показывать эту таблицу вашим пользователям

​Лучшие практики

​Коды ошибок и повторные попытки

​FAQ

​Связанная документация

Обзор

Позвольте AI-агенту выполнить интеграцию

Ключевые особенности

Цены

Настройка группы

Нужен детерминированный вывод URL → переключитесь на группу `image2_OSS`

Технические характеристики

Эндпоинты

Управление размером и соотношением сторон (описывайте в prompt)

Проверенная таблица «формулировка prompt → фактическое разрешение»

Стилевые формулировки (без фиксированного разрешения)

Как показывать эту таблицу вашим пользователям

Лучшие практики

Коды ошибок и повторные попытки

FAQ

Связанная документация