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

Os parâmetros e o modo de uso estão alinhados com a documentação oficial; para parâmetros detalhados, consulte diretamente a documentação oficial.

Como chamar

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

BaseURL:

https://{api_domain}/openai/v1

Modelos suportados

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

Descrição

Esta API é compatível com a OpenAI Image API e atualmente oferece suporte à geração e edição de imagens. Para parâmetros detalhados, prevalece a documentação oficial da OpenAI:

Guia oficial de geração de imagens da OpenAI
Images generate
Images edit
As solicitações de geração de imagens usam application/json.
A edição de imagens oferece suporte ao upload de arquivos via multipart/form-data, bem como ao application/json, usando o array images para passar referências de imagens; um exemplo em JSON é fornecido abaixo.
Recomenda-se definir explicitamente size e quality para facilitar o controle da qualidade das imagens e dos custos. As cobranças são calculadas com base no consumo real de Tokens e no preço do modelo; o consumo pode ser verificado no campo usage da resposta.

Modelos e parâmetros

Use gpt-image-2.5-sunburst-oai para edições de imagem refinadas, ou gpt-image-2.5-flare-oai para geração rápida de imagens. No campo model da solicitação, use os nomes completos listados acima.
Valores de quality para o 2.5: low / medium / high / xhigh / max / auto, com padrão auto; o GPT Image 2 não oferece suporte aos novos valores xhigh / max.
Para gerar imagens com fundo transparente, defina background="transparent" e use output_format="png" ou "webp".
Defina o tamanho da imagem por meio de size, por exemplo 1024x1024, 1536x1024 ou 1024x1536. Para restrições de tamanhos personalizados e a descrição completa dos parâmetros, consulte a documentação oficial.

REST API

1. Geração de imagens

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. Edição de imagens

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

Ao editar com múltiplas imagens de referência, é possível passar image[] várias vezes:

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. Edição de imagens (JSON)

Substitua {base64_image} pela codificação Base64 da imagem 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))

Edição de imagens:

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"));

Edição de imagens:

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"));

Boas práticas

Parâmetro moderation

moderation="auto" é a filtragem padrão; moderation="low" indica uma filtragem mais permissiva.
moderation pode ser usado em solicitações de geração e edição de imagens.

Noções básicas da API

Modelos de linguagem

Imagens

Vídeo

Áudio

GPT Image

Como chamar

Modelos suportados

Descrição

Modelos e parâmetros

REST API

1. Geração de imagens

2. Edição de imagens

3. Edição de imagens (JSON)

OpenAI SDK

Python

Node.js

Boas práticas

Parâmetro moderation

​Como chamar

​Modelos suportados

​Descrição

​Modelos e parâmetros

​REST API

​1. Geração de imagens

​2. Edição de imagens

​3. Edição de imagens (JSON)

​OpenAI SDK

​Python

​Node.js

​Boas práticas

​Parâmetro moderation

Como chamar

Modelos suportados

Descrição

Modelos e parâmetros

REST API

1. Geração de imagens

2. Edição de imagens

3. Edição de imagens (JSON)

OpenAI SDK

Python

Node.js

Boas práticas

Parâmetro moderation