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

Les paramètres et les méthodes d’utilisation sont alignés sur la version officielle ; pour les paramètres détaillés, reportez-vous directement à la documentation officielle.

Méthode d’appel

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

BaseURL :

https://{api_domain}/openai/v1

Modèles pris en charge

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

Description

Cette API est compatible avec l’API Image d’OpenAI et prend actuellement en charge la génération et l’édition d’images. Pour les paramètres détaillés, la documentation officielle d’OpenAI fait foi :

Guide officiel de génération d’images OpenAI
Images generate
Images edit
Les requêtes de génération d’images utilisent application/json.
L’édition d’images prend en charge l’upload de fichiers via multipart/form-data, ainsi que application/json avec un tableau images pour transmettre les références d’images ; un exemple JSON est fourni ci-dessous.
Il est recommandé de définir explicitement size et quality afin de contrôler la qualité des images et les coûts. Les frais sont calculés en fonction de la consommation réelle de tokens et du prix du modèle ; la consommation peut être consultée dans le champ usage de la réponse.

Modèles et paramètres

Utilisez gpt-image-2.5-sunburst-oai pour une édition d’images fine, ou gpt-image-2.5-flare-oai pour une génération d’images rapide. Dans les requêtes, utilisez le nom complet du model tel que listé ci-dessus.
quality pour les modèles 2.5 : low / medium / high / xhigh / max / auto, avec auto par défaut ; GPT Image 2 ne prend pas en charge les nouvelles valeurs xhigh / max.
Pour générer des images avec un fond transparent, définissez background="transparent" et utilisez output_format="png" ou "webp".
Définissez la taille de l’image via size, par exemple 1024x1024, 1536x1024 ou 1024x1536. Pour les contraintes relatives aux tailles personnalisées et la description complète des paramètres, reportez-vous à la documentation officielle.

API REST

1. Génération d’images

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. Édition d’images

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

Pour une édition avec plusieurs images de référence, vous pouvez répéter 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. Édition d’images (JSON)

Remplacez {base64_image} par l’encodage Base64 de l’image PNG d’entrée.

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"
  }'

SDK OpenAI

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))

Édition d’images :

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"));

Édition d’images :

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"));

Bonnes pratiques

Paramètre moderation

moderation="auto" correspond au filtrage standard par défaut ; moderation="low" indique un filtrage plus permissif.
moderation peut être utilisé dans les requêtes de génération et d’édition d’images.

Bases de l'API

Grands modèles de langage

Images

Vidéo

Audio

GPT Image

Méthode d’appel

Modèles pris en charge

Description

Modèles et paramètres

API REST

1. Génération d’images

2. Édition d’images

3. Édition d’images (JSON)

SDK OpenAI

Python

Node.js

Bonnes pratiques

Paramètre moderation

​Méthode d’appel

​Modèles pris en charge

​Description

​Modèles et paramètres

​API REST

​1. Génération d’images

​2. Édition d’images

​3. Édition d’images (JSON)

​SDK OpenAI

​Python

​Node.js

​Bonnes pratiques

​Paramètre moderation

Méthode d’appel

Modèles pris en charge

Description

Modèles et paramètres

API REST

1. Génération d’images

2. Édition d’images

3. Édition d’images (JSON)

SDK OpenAI

Python

Node.js

Bonnes pratiques

Paramètre moderation