curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data @- <<EOF
{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A clean 2x2 technical infographic on a white background. Top-left: a red circle labeled 'A'. Top-right: a blue square labeled 'B'. Bottom-left: a green triangle labeled 'C'. Bottom-right: a yellow hexagon labeled 'D'. A black arrow connects A to B to C to D in that order. Exactly four labels, balanced grid, no other text."
}
EOF

{
  "created": 123,
  "background": "opaque",
  "data": [
    {
      "b64_json": "<string>",
      "generation_id": "<string>"
    }
  ],
  "output_format": "gif",
  "quality": "low",
  "size": "512x512",
  "usage": {
    "input_tokens": 59,
    "output_tokens": 555,
    "total_tokens": 614,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 59,
      "image_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "image_tokens": 555
    }
  },
  "svg_usage": {
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "input_tokens": 1572,
    "output_tokens": 850,
    "reasoning_tokens": 350,
    "total_tokens": 2422
  }
}

Генерация изображений GPT-Image-2.6 / 2.5 / 2

Новые возможности GPT Image 2.6

Выбор моделей GPT Image 2.6 Flare и Sunburst, а также управление сложностью, векторный вывод в SVG, анимированные GIF, редактирование с помощью разметки, интерактивные примеры и реальные результаты.

POST

images

generations

curl --request POST \
  --url https://api.apiyi.com/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data @- <<EOF
{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A clean 2x2 technical infographic on a white background. Top-left: a red circle labeled 'A'. Top-right: a blue square labeled 'B'. Bottom-left: a green triangle labeled 'C'. Bottom-right: a yellow hexagon labeled 'D'. A black arrow connects A to B to C to D in that order. Exactly four labels, balanced grid, no other text."
}
EOF

{
  "created": 123,
  "background": "opaque",
  "data": [
    {
      "b64_json": "<string>",
      "generation_id": "<string>"
    }
  ],
  "output_format": "gif",
  "quality": "low",
  "size": "512x512",
  "usage": {
    "input_tokens": 59,
    "output_tokens": 555,
    "total_tokens": 614,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 59,
      "image_tokens": 0
    },
    "output_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "image_tokens": 555
    }
  },
  "svg_usage": {
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "input_tokens": 1572,
    "output_tokens": 850,
    "reasoning_tokens": 350,
    "total_tokens": 2422
  }
}

В Playground представлено три готовых примера: растровый PNG со сложной графикой, SVG и двухкадровый GIF. Введите Bearer sk-xxx в поле Authorization, выберите пример, отредактируйте prompt и отправьте запрос.

data[0].b64_json не содержит префикса data:, а ответы для SVG и GIF также закодированы в base64. Браузерный Playground может не отобразить длинный base64-ответ, даже если запрос завершился успешно. Используйте приведенный ниже пример на Python, чтобы декодировать и сохранить результат локально.

Выбор модели

GPT Image 2.6 была выпущена 2026-11-04. Она сохраняет /v1/images/generations и /v1/images/edits, а также добавляет управление сложностью, вывод SVG, вывод анимированных GIF и редактирование на основе разметки.

Модель	Назначение	Оптимально для
`gpt-image-2.6-flare`	Быстрые итерации	Черновики, пакетная генерация, контент для соцсетей и быстрое сравнение prompt
`gpt-image-2.6-sunburst`	Детализированная визуальная работа	Сложные макеты, плотный текст, готовые материалы и точное редактирование

Актуальные тарифы на tokens смотрите в каталоге цен на модели. Фактическая стоимость зависит от размера, качества, формата вывода и использования tokens. Для SVG также взимается плата за authoring-модель, поэтому его стоимость несопоставима со стандартным PNG.

Новые возможности

Управление сложностью

Управляет планированием перед рендерингом независимо от настройки качества.

Векторный вывод SVG

Возвращает редактируемые контуры, фигуры и цвета для иконок, иллюстраций и элементов интерфейса.

Вывод анимированных GIF

Создает готовый GIF за один запрос с возможностью настройки количества кадров и длительности кадра.

Редактирование по разметке

Использует прозрачный слой аннотаций для определения области редактирования, пока prompt описывает изменения.

complexity: управление планированием

complexity управляет тем, насколько детально модель планирует перед рендерингом. Он предназначен для плотного текста, сложных макетов и связей между объектами. quality вместо этого управляет качеством рендеринга; эти две настройки служат разным целям.

Официальный уровень	Рекомендуемое использование
`low`	Точечные правки, простые композиции и быстрые черновики
`medium`	Баланс для обычных макетов и множества ограничений
`high`	Плотный текст, сложные макеты и связи между объектами; используется по умолчанию, если complexity не указан

За complexity отдельная плата не взимается. Более высокие уровни могут увеличить задержку и привести к нежелательным изменениям. Сравнивайте результаты для вашей задачи, а не исходите из того, что более высокий уровень всегда лучше.

Примечание к тестам апстрима: дополнительные поддерживаемые уровни

В нашем тесте ответ с ошибкой от апстрима также содержал none, xhigh и max, и текущий маршрут их принял. В общедоступном руководстве OpenAI задокументированы low / medium / high; в продакшн-запросах следует использовать эти официальные уровни, а не полагаться на дополнительные значения как на гарантию долгосрочной совместимости.

SVG: генерация редактируемых векторных файлов

Установите output_format: "svg". Текущий апстрим также требует вложенное поле svg.model для выбора текстовой модели, которая формирует векторный код:

{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A minimal flat vector icon of a rocket, exactly three solid colors, geometric editable shapes, no text, no raster texture, transparent background.",
  "output_format": "svg",
  "svg": {
    "model": "gpt-5.6-terra"
  },
  "quality": "low",
  "size": "1024x1024",
  "n": 1
}

Vector rocket icon with red fins, a blue window, and a white body — A real SVG generated through APIYI's passthrough route: editable path and circle elements

Выбор модели генерации кода и тарификация

Клиент указывает svg.model; APIYI не выбирает ее случайным образом. Набор поддерживаемых моделей зависит от апстрима и текущей группы, поэтому поддержка гарантируется не для каждой текстовой модели OpenAI. На этой странице проверены gpt-5.6-terra, gpt-6-luna и gpt-4.1-mini; протестируйте другие модели в вашей рабочей группе. Оплата за генерацию кода рассчитывается по тарифам входных и выходных токенов выбранной текстовой модели:

Стоимость генерации кода = svg_usage.input_tokens × тариф за входные токены + svg_usage.output_tokens × тариф за выходные токены.
Итоговая стоимость SVG = стоимость эталонного изображения + стоимость модели генерации кода. Модель генерации изображений создает эталонное изображение перед тем, как текстовая модель сформирует SVG.
Успешные ответы содержат как usage, так и svg_usage: usage покрывает эталонное изображение, а svg_usage покрывает модель генерации кода. Оба значения влияют на стоимость.
svg_usage.reasoning_tokens уже включен в svg_usage.output_tokens. Не прибавляйте его повторно.

В сквозном тесте APIYI от 05.11.2026 с использованием gpt-image-2.6-sunburst и gpt-5.6-terra ответ содержал следующие поля использования:

{
  "output_format": "svg",
  "usage": {
    "input_tokens": 100,
    "output_tokens": 824,
    "total_tokens": 924
  },
  "svg_usage": {
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "input_tokens": 1572,
    "output_tokens": 850,
    "reasoning_tokens": 350,
    "total_tokens": 2422
  }
}

При текущих тарифах в каталоге для gpt-5.6-terra в размере $2 за миллион входных токенов и $12 за миллион выходных токенов расчетная стоимость генерации кода составляет 1572 ÷ 1000000 × 2 + 850 ÷ 1000000 × 12 = \$0.013344, без учета стоимости эталонного изображения. Следующие модели генерации кода были протестированы с одним и тем же prompt. Все они вернули настоящий SVG без скриптов, встроенных растровых изображений или внешних ссылок:

`svg.model`	Результат	Входные / выходные токены	Токены рассуждения (reasoning)	Затраченное время	Расчетная стоимость генерации кода
`gpt-5.6-terra`	УСПЕШНО	1,572 / 850	350	29.196s	$0.013344
`gpt-6-luna`	УСПЕШНО	1,572 / 1,618	1,110	53.436s	$0.0009662
`gpt-4.1-mini`	УСПЕШНО	2,005 / 513	0	23.777s	$0.0016228

Все три запроса вернули одинаковые показатели использования для эталонного изображения: 100 входных токенов, 824 выходных токена и 924 токена суммарно, которые тарифицируются отдельно. Имя модели в ответе для gpt-4.1-mini было gpt-4.1-mini-2025-04-14. Цены могут меняться, а многоуровневые тарифы могут различаться в зависимости от группы. Актуальную стоимость смотрите в каталоге цен на модели и в вашем счете. Одно изображение на модель не является рейтингом качества.

Ограничения

SVG доступен только через /v1/images/generations с параметром n=1. Эндпоинт редактирования не поддерживает вывод в формате SVG или использование SVG в качестве растрового входа.
Потоковая передача (streaming), частичные изображения, output_compression и prompt_rewriter не поддерживаются.
Результат представляет собой статический векторный XML без скриптов, внешних ресурсов или встроенных растровых изображений. Декодируйте и сохраняйте его как .svg, а не как PNG.

GIF: генерация зацикленных анимаций

Задайте output_format: "gif" и опишите объект, движение и зацикливание в prompt. Этот экономичный пример должен сгенерировать 2 кадра длительностью 100 мс каждый, общей продолжительностью 0,2 секунды:

{
  "model": "gpt-image-2.6-sunburst",
  "prompt": "A minimal two-frame looping animation of a yellow circle moving slightly right and returning to its starting position on a plain white background, no text, seamless loop.",
  "output_format": "gif",
  "quality": "low",
  "size": "512x512",
  "frame_count": 2,
  "frame_duration_ms": 100,
  "n": 1
}

Двухкадровая зацикленная анимация: желтый круг перемещается вправо и возвращается в исходное положение — A real GIF generated through APIYI's passthrough route: 2 frames and 0.2 seconds

Параметр	Официальный диапазон и значение по умолчанию	Примечания
`frame_count`	2–64, по умолчанию 9	Большее количество кадров, как правило, увеличивает задержку и стоимость
`frame_duration_ms`	20–2000 мс, по умолчанию 200 мс, округляется до 10 мс	Общая продолжительность приблизительно равна произведению количества кадров на длительность кадра
`size`	`auto` или допустимый формат WIDTHxHEIGHT	Размер каждого готового кадра; количество кадров, размер кадра и общий лимит пикселей должны укладываться в ограничения

Формат GIF поддерживает только генерацию и не поддерживает потоковую передачу, частичные изображения, пользовательские output_compression или prompt_rewriter. Не используйте frame_count или frame_duration_ms с PNG, JPEG, WebP или SVG.

Проверка фактического количества кадров

Не полагайтесь только на HTTP 200 или output_format ответа. Если маршрут отбрасывает поля кадров, он все равно может вернуть стандартный GIF из 9 кадров длительностью 1,8 секунды. Проверьте фактический файл с помощью ffprobe:

ffprobe -v error -select_streams v:0 -count_frames \
  -show_entries stream=codec_name,width,height,nb_read_frames,duration \
  -of json result.gif

В данном примере ожидаются nb_read_frames=2 и duration=0.200000.

Редактирование с помощью разметки

GPT Image 2.6 также поддерживает редактирование с помощью разметки через поле markup в /v1/images/edits:

Оставьте исходное изображение в качестве первого входного файла.
Создайте прозрачный PNG с теми же размерами и добавьте круги, стрелки или наброски вокруг области, которую нужно изменить.
Загрузите этот слой аннотаций как markup, затем опишите в prompt желаемые изменения и детали, которые необходимо сохранить.
Разметка применяется к первому входному изображению и не может сочетаться с mask или prompt_rewriter.

Для обычного редактирования, объединения нескольких изображений и работы с масками см. API редактирования изображений. Пересылку разметки необходимо проверять отдельно на целевом маршруте; на этой странице она не приводится в качестве протестированного интерактивного примера.

Декодирование на стороне клиента

Все форматы вывода используют data[0].b64_json; меняется только расширение файла:

import base64
from pathlib import Path

payload = response.json()
fmt = payload["output_format"]
raw = base64.b64decode(payload["data"][0]["b64_json"])
Path(f"result.{fmt}").write_bytes(raw)

SVG декодируется в UTF-8 XML, в то время как GIF и растровые форматы декодируются в бинарные файлы. В продакшн-коде также следует проверять HTTP-статус, поле error и фактическую сигнатуру файла, а не полагаться только на расширение.

Совместимость маршрутов и устранение неполадок

Новые поля 2.6 требуют нативной сквозной передачи JSON. Совместимость может различаться в зависимости от апстрим-маршрутов, и эти публичные примеры не гарантируют идентичного поведения в каждой группе. Проверьте их в той группе, которую фактически использует ваш аккаунт.

Симптом	Что проверить в первую очередь
`SVG generation requires 'svg.model'`, хотя значение было передано	Не отфильтровал и не переписал ли маршрут вложенный объект `svg`
Запрос на 2 кадра по 100 мс возвращает 9 кадров и 1,8 секунды	Не были ли проигнорированы `frame_count` и `frame_duration_ms` в пользу значений по умолчанию
Недопустимая строка complexity по-прежнему возвращает 200	Поведение валидации может различаться у разных апстримов; само по себе это не доказывает, что поле было отброшено. Сравните поведение при корректных значениях и проверьте логи апстрима
Playground отображает `unable to complete request`	Проверьте, действительно ли код ответа был 200; длинная строка base64 может превышать возможности отображения браузера, поэтому выполните декодирование локально
Стоимость SVG выше ожидаемой	Проверьте как `usage`, так и `svg_usage`, а не только tokens референсных изображений

Связанная документация

Авторизации

Authorization

string

header

обязательно

API Key obtained from the APIYI Console

Тело

application/json

model

enum<string>

по умолчанию:gpt-image-2.6-sunburst

обязательно

Flare is optimized for fast iteration; Sunburst is intended for detailed visual work

Доступные опции:

gpt-image-2.6-flare,

gpt-image-2.6-sunburst

prompt

string

обязательно

Prompt text in English or Chinese. For GIF, describe the subject, motion, and loop

Maximum string length: 32000

Пример:

"A minimal flat vector icon of a rocket, three solid colors, no text"

complexity

enum<string>

по умолчанию:high

Planning complexity before rendering, independent of quality. Official levels are low / medium / high, with high as the default when omitted. No separate fee

Доступные опции:

low,

medium,

high

size

string

по умолчанию:auto

Output size as a preset or a valid WIDTHxHEIGHT string. The GIF example uses 512x512; frame count, frame size, and the total pixel budget must all fit

Пример:

"1024x1024"

quality

enum<string>

по умолчанию:auto

Rendering quality, independent of complexity. For SVG, controls the reference image quality

Доступные опции:

auto,

low,

medium,

high,

xhigh,

max

output_format

enum<string>

по умолчанию:png

Output format. SVG and GIF are generation-only and do not support edits, streaming, partial images, or output_compression

Доступные опции:

png,

jpeg,

webp,

svg,

gif

output_compression

integer

Compression level for jpeg / webp only; do not use with SVG or GIF

Требуемый диапазон: 0 <= x <= 100

Пример:

85

background

enum<string>

по умолчанию:auto

Background mode. transparent requires a compatible output format; JPEG does not support transparency

Доступные опции:

auto,

opaque,

transparent

moderation

enum<string>

по умолчанию:auto

Moderation strength

Доступные опции:

auto,

low

enum<integer>

по умолчанию:1

Number of results. The examples and SVG output use 1

Доступные опции:

1

svg

object

SVG-specific configuration. The current upstream requires svg.model when output_format=svg

Show child attributes

frame_count

integer

по умолчанию:9

GIF frame count. Official documented range: 2–64; default: 9. Only valid when output_format=gif

Требуемый диапазон: 2 <= x <= 64

Пример:

2

frame_duration_ms

integer

по умолчанию:200

Duration of each GIF frame in milliseconds, 20–2000, rounded to 10ms; default 200. Only valid when output_format=gif

Требуемый диапазон: 20 <= x <= 2000

Пример:

100

Ответ

Generation succeeded; returns base64-encoded PNG, JPEG, WebP, SVG, or GIF

created

integer

Unix timestamp

background

string

Effective background mode

Пример:

"opaque"

data

object[]

Generated results

Show child attributes

output_format

string

Пример:

"gif"

quality

string

Пример:

"low"

size

string

Пример:

"512x512"

usage

object

Token usage for the image model

Show child attributes

svg_usage

object

Authoring-model usage returned for SVG output. The client selects the model through svg.model, and charges use that text model's input and output token rates. reasoning_tokens is already included in output_tokens and must not be added again

Show child attributes

Основы

Базовый API

Image API (официальный)

Video API (официальный)

API мультимодального понимания

Генерация текста

Audio API (официальный)

Поиск и безопасность

Новые возможности GPT Image 2.6

Выбор модели

Новые возможности

Управление сложностью

Векторный вывод SVG

Вывод анимированных GIF

Редактирование по разметке

complexity: управление планированием

SVG: генерация редактируемых векторных файлов

Выбор модели генерации кода и тарификация

Ограничения

GIF: генерация зацикленных анимаций

Проверка фактического количества кадров

Редактирование с помощью разметки

Декодирование на стороне клиента

Совместимость маршрутов и устранение неполадок

Связанная документация

Авторизации

Тело

Ответ

​Выбор модели

​Новые возможности

Управление сложностью

Векторный вывод SVG

Вывод анимированных GIF

Редактирование по разметке

​complexity: управление планированием

​SVG: генерация редактируемых векторных файлов

​Выбор модели генерации кода и тарификация

​Ограничения

​GIF: генерация зацикленных анимаций

​Проверка фактического количества кадров

​Редактирование с помощью разметки

​Декодирование на стороне клиента

​Совместимость маршрутов и устранение неполадок

​Связанная документация

Авторизации

Тело

Ответ

Выбор модели

Новые возможности

complexity: управление планированием

SVG: генерация редактируемых векторных файлов

Выбор модели генерации кода и тарификация

Ограничения

GIF: генерация зацикленных анимаций

Проверка фактического количества кадров

Редактирование с помощью разметки

Декодирование на стороне клиента

Совместимость маршрутов и устранение неполадок

Связанная документация