GPT Image

curl --request POST \
  --url https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

POST

openai

images

generations

GPT Image

curl --request POST \
  --url https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations

const options = {method: 'POST'};

fetch('https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

<?php

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
  CURLOPT_TIMEOUT => 30,
  CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
]);

$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($err) {
  echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
  echo $response;
}

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations"

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, nil)

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://api.highwayapi.ai/openai/v1/images/generations")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)

response = http.request(request)
puts response.read_body

Los parámetros y el uso están alineados con la versión oficial; para los parámetros detallados, consulte directamente la documentación oficial.

Cómo llamar

https://{api_domain}/openai/v1/images/generations
https://{api_domain}/openai/v1/images/edits

BaseURL:

https://{api_domain}/openai/v1

Modelos compatibles

gpt-image-2
gpt-image-2.5-sunburst
gpt-image-2.5-flare
gpt-image-2-oai
gpt-image-2.5-sunburst-oai
gpt-image-2.5-flare-oai

Descripción

Esta interfaz es compatible con la OpenAI Image API y actualmente admite la generación y la edición de imágenes. Para los parámetros detallados, rija por la documentación oficial de OpenAI:

Guía oficial de generación de imágenes de OpenAI
Images generate
Images edit
Las solicitudes de generación de imágenes usan application/json.
La edición de imágenes admite la carga de archivos con multipart/form-data y también application/json, pasando las referencias de las imágenes mediante el array images; a continuación se incluye un ejemplo en JSON.
Se recomienda configurar explícitamente size y quality para controlar la calidad y el coste de las imágenes. El coste se calcula según el uso real de Tokens y el precio del modelo; puede consultar el uso en el campo usage de la respuesta.

Modelos y parámetros

Use gpt-image-2.5-sunburst-oai para ediciones de imágenes detalladas, o gpt-image-2.5-flare-oai para una generación rápida de imágenes. En el campo model de la solicitud, use el nombre completo que aparece en la lista anterior.
Los valores de quality en la versión 2.5: low / medium / high / xhigh / max / auto, con auto como valor predeterminado; GPT Image 2 no admite los nuevos valores xhigh / max.
Para generar imágenes con fondo transparente, configure background="transparent" y use output_format="png" o "webp".
Configure el tamaño de la imagen mediante size, por ejemplo 1024x1024, 1536x1024 o 1024x1536. Para conocer las restricciones de los tamaños personalizados y la descripción completa de los parámetros, consulte la documentación oficial.

Guía oficial de generación de imágenes de OpenAI

REST API

1. Generación de imágenes

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/generations' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare-oai",
    "prompt": "A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high",
    "output_format": "png",
    "n": 1
  }' | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > output.png

2. Edición de imágenes

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'image[]=@input.png' \
  -F 'mask=@mask.png' \
  -F 'prompt=Replace the background with a clean studio backdrop' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=high' \
  -F 'output_format=png' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 --decode > edited.png

Para editar con varias imágenes de referencia, puede repetir image[]:

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer apikey' \
  -F 'model=gpt-image-2' \
  -F 'image[]=@body-lotion.png' \
  -F 'image[]=@bath-bomb.png' \
  -F 'image[]=@soap.png' \
  -F 'prompt=Create a photorealistic gift basket using the reference products' \
  -F 'size=1024x1024' \
  -F 'quality=high'

3. Edición de imágenes (JSON)

Reemplace {base64_image} por la codificación Base64 de la imagen PNG de entrada.

curl -X POST 'https://{api_domain}/openai/v1/images/edits' \
  -H 'Authorization: Bearer {your-api-key}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-sunburst-oai",
    "images": [
      {"image_url": "data:image/png;base64,{base64_image}"}
    ],
    "prompt": "Change the shape to green. Preserve the simple composition.",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "xhigh",
    "moderation": "low",
    "output_format": "png"
  }'

OpenAI SDK

Python

from openai import OpenAI
import base64

api_key = "{your-api-key}"

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://{api_domain}/openai/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare-oai",
    prompt="A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
    size="1024x1024",
    quality="high",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

Edición de imágenes:

from openai import OpenAI
import base64

api_key = "{your-api-key}"

client = OpenAI(
    api_key=api_key,
    base_url="https://{api_domain}/openai/v1",
)

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-2",
    image=open("input.png", "rb"),
    mask=open("mask.png", "rb"),
    prompt="Replace the background with a clean studio backdrop",
    size="1024x1024",
    quality="high",
)

image_base64 = result.data[0].b64_json
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_base64))

Node.js

import OpenAI from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "{your-api-key}",
  baseURL: "https://{api_domain}/openai/v1",
});

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2.5-flare-oai",
  prompt: "A product photo of a white ceramic mug on a wooden table",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
fs.writeFileSync("output.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));

Edición de imágenes:

import OpenAI, { toFile } from "openai";
import fs from "fs";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "{your-api-key}",
  baseURL: "https://{api_domain}/openai/v1",
});

const result = await client.images.edit({
  model: "gpt-image-2",
  image: await toFile(fs.createReadStream("input.png"), null, {
    type: "image/png",
  }),
  mask: await toFile(fs.createReadStream("mask.png"), null, {
    type: "image/png",
  }),
  prompt: "Replace the background with a clean studio backdrop",
  size: "1024x1024",
  quality: "high",
});

const imageBase64 = result.data[0].b64_json;
fs.writeFileSync("edited.png", Buffer.from(imageBase64, "base64"));

Buenas prácticas

Parámetro moderation

moderation="auto" es el filtro estándar predeterminado; moderation="low" indica un filtrado más permisivo.
moderation puede usarse tanto en solicitudes de generación como de edición de imágenes.

Última modificación el 21 de octubre de 2026

Conceptos básicos de API

Modelos de lenguaje

Imágenes

Vídeo

Audio

GPT Image

Cómo llamar

Modelos compatibles

Descripción

Modelos y parámetros

REST API

1. Generación de imágenes

2. Edición de imágenes

3. Edición de imágenes (JSON)

OpenAI SDK

Python

Node.js

Buenas prácticas

Parámetro moderation

​Cómo llamar

​Modelos compatibles

​Descripción

​Modelos y parámetros

​REST API

​1. Generación de imágenes

​2. Edición de imágenes

​3. Edición de imágenes (JSON)

​OpenAI SDK

​Python

​Node.js

​Buenas prácticas

​Parámetro moderation

Cómo llamar

Modelos compatibles

Descripción

Modelos y parámetros

REST API

1. Generación de imágenes

2. Edición de imágenes

3. Edición de imágenes (JSON)

OpenAI SDK

Python

Node.js

Buenas prácticas

Parámetro moderation