图片模型 API

GPT Image 2.5 Flare · 图生图

通过媒体任务接口接入 gpt-image-2.5-flare。包含请求示例、参数、鉴权和结果处理。图生图场景指南。

POST/v1/tasksMODELgpt-image-2.5-flare

官方对应 gpt-image-2.5-flare核对 2026-09-27官方资料

代码示例与响应

请求与响应代码示例

POST/v1/tasks

服务端调用

curl "https://newrouters.com/v1/tasks" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "input": {
    "quality": "medium",
    "resolution": "1k",
    "output_format": "jpeg",
    "prompt": "Keep the subject and replace the background with a quiet garden",
    "images": [
      "https://example.com/reference.png"
    ]
  }
}'

服务端调用

const apiBaseUrl = "https://newrouters.com";
const apiKey = process.env.API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error("Set API_KEY in your server environment");

const response = await fetch(apiBaseUrl + "/v1/tasks", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer " + apiKey
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "input": {
    "quality": "medium",
    "resolution": "2k",
    "output_format": "jpeg",
    "prompt": "Keep the subject and replace the background with a quiet garden",
    "images": [
      "https://example.com/reference.png"
    ],
    "size": "auto"
  }
})
});

const result = await response.json();
if (!response.ok) throw new Error(JSON.stringify(result));
console.log(result);

服务端调用

import json
import os
from urllib.request import Request, urlopen

api_base_url = "https://newrouters.com"
api_key = os.environ["API_KEY"]
body = json.loads("{\"model\":\"gpt-image-2.5-flare\",\"input\":{\"quality\":\"medium\",\"resolution\":\"2k\",\"output_format\":\"jpeg\",\"prompt\":\"Keep the subject and replace the background with a quiet garden\",\"images\":[\"https://example.com/reference.png\"],\"size\":\"auto\"}}")

request = Request(
    api_base_url + "/v1/tasks",
    data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
    headers={
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer " + api_key
    },
    method="POST",
)
with urlopen(request) as response:
    print(json.load(response))

平台地址已填入，运行前设置 API_KEY 环境变量。示例不会自动发起请求。

响应字段节选 · 示意值

202任务已受理

JSON

{
  "id": "TASK_ID",
  "status": "pending",
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "result": null,
  "error": null
}

200成功结果

JSON

{
  "id": "TASK_ID",
  "status": "succeeded",
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "result": {
    "assets": [
      "https://example.com/output.png"
    ]
  },
  "error": null
}

创建后如何查询结果

调用流程异步媒体任务

创建任务01
POST /v1/tasks
提交 model + input，保存返回的任务 id。
202 · pending
轮询状态02
GET /v1/tasks/{id}
pending / processing 时等待并继续查询。
等待 → 再查询
读取终态03
result.assets[] / error
按任务终态读取对应结果。
succeeded→ assetsfailed→ error

API 模型 ID 为 gpt-image-2.5-flare。本文说明平台的实际契约，调用前请核对实时目录中的可用性。

OpenAI 将文生图（Generations）和参考图编辑（Edits）分别组织。平台异步任务接口沿用同一端点，由输入内容区分两种场景。

文档	官方 Image API	平台接口
文生图	`POST /v1/images/generations`	`POST /v1/tasks` · `input.prompt`
图生图	`POST /v1/images/edits`	`POST /v1/tasks` · `input.prompt` + `input.images`

把 https://example.com/reference.png 换成可公开访问的参考图 URL。这里使用平台的 images 数组，不是官方 multipart 的 image 字段。

请求示例

平台地址在构建时填入，运行前设置 API_KEY 为服务端密钥。

curl "https://newrouters.com/v1/tasks" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  --data '{
  "model": "gpt-image-2.5-flare",
  "input": {
    "quality": "medium",
    "resolution": "1k",
    "output_format": "jpeg",
    "prompt": "Keep the subject and replace the background with a quiet garden",
    "images": [
      "https://example.com/reference.png"
    ]
  }
}'

查询结果

创建响应表示任务已受理，不是最终结果。用返回的 ID 替换 TASK_ID，轮询至 succeeded 或 failed。

curl "https://newrouters.com/v1/tasks/TASK_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY"

成功查看 result，失败查看 error。上游结果未知时保留原任务 ID，不盲目重复提交付费生成。

参数说明

字段	类型	要求	默认值	限制
`size`	string	可选	—	原生尺寸参数，优先于 resolution 和 aspect_ratio；`auto` 或 `宽x高`。宽高为 16 倍数、最长边 ≤ 3840、长短边比 ≤ 3、总像素 655,360–8,294,400；详见尺寸说明
`images`	array	本场景必填	—	最多项数 20
`prompt`	string	必填	—	最大长度 100000
`quality`	enum	可选	`"medium"`	`low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`, `auto`
`background`	enum	可选	—	`auto`, `transparent`, `opaque`
`resolution`	enum	可选	`"1k"`	`1k`, `2k`, `4k`; 传入 `size` 时不生效
`aspect_ratio`	enum	可选	—	`21:9`, `16:9`, `3:2`, `4:3`, `5:4`, `1:1`, `4:5`, `3:4`, `2:3`, `9:16`
`output_format`	enum	可选	`"jpeg"`	`png`, `jpeg`, `webp`

尺寸限制（size）

以下官方输出尺寸规则适用于 GPT Image 2、GPT Image 2.5 Sunburst 和 Flare，文生图与图生图使用同一组规则。size 可为 auto，或 WIDTHxHEIGHT 格式的像素尺寸。

条件	官方限制
宽和高	均为 16 的正整数倍
最长边	≤ 3840 px
长边 / 短边	≤ 3
总像素（宽 × 高）	655,360–8,294,400

上述条件必须同时满足。官方将超过 2560x1440 的分辨率标为实验性。

尺寸示例

size	是否符合官方规则	说明
1024x1024	合法	常用正方形
1536x864	合法	16:9 横图
2880x2880	合法	正方形总像素恰好达到上限
3840x2160 / 2160x3840	合法	横向 / 纵向 4K，总像素达到上限
1537x864	非法	宽度不是 16 的倍数
512x512	非法	总像素低于下限
3072x768	非法	长短边比为 4:1，超过 3:1
3840x3840	非法	总像素超过上限
4096x4096	非法	同时超过边长和总像素上限

官方尺寸规范 · GPT Image 2 规则

平台尺寸参数

传入 size 后，resolution 和 aspect_ratio 不生效。size=auto（包括同时省略 size 和 aspect_ratio）按 2K 计费，即使同时传入 resolution=4k 也不会按 4K 计费或保证 4K 输出。具体 WxH 按 size 推导计价档位。需要指定分辨率档位时，请省略 size，使用 resolution + aspect_ratio。

resolution 是平台档位名称，4k 不等于 4096x4096。当前共用换算中，4k + 1:1 对应 2880x2880，4k + 16:9 对应 3840x2160；实际产物尺寸以渠道结果为准。平台同步 /v1/images/generations、/v1/images/edits 的 size 会转换到现有分辨率档位及最接近的支持比例，不能保证任意自定义 size 都按原值输出。

resolution	aspect_ratio	共用换算后的 size
1k	1:1	1024x1024
2k	1:1	2048x2048
4k	1:1	2880x2880
4k	16:9	3840x2160
4k	9:16	2160x3840

按平台推荐参数创建 4K 正方形任务时，input 中填写如下；不要同时传 size。

{
  "resolution": "4k",
  "aspect_ratio": "1:1"
}

与官方的对应关系

对应官方 POST /v1/images/edits 场景。本文实际提交平台的异步 POST /v1/tasks 请求。只使用平台 schema 支持的字段，不默认兼容全部官方参数。

官方 Image API 指南

官方来源与模型身份

核对日期: 2026-09-27 · 平台模型: gpt-image-2.5-flare · 官方对应: gpt-image-2.5-flare

计费与排错

接入时核对当前可用性、契约和账号价格。排错时保留请求 ID 与消费凭据。完整 API 参考