有哪些图像输出自定义选项？

用户可以自定义：1) 尺寸（1024x1024、1536x1024、1024x1536），2) 质量（低、中、高），3) 格式（png、jpeg、webp），4) 压缩级别（JPEG 和 WebP 为 0-100%），以及 5) 背景（透明或不透明）

GPT 图像模型的局限性是什么？

主要限制包括：1) 延迟 - 复杂的提示可能需要长达 2 分钟，2) 文本渲染 - 可能难以精确定位文本，3) 一致性 - 偶尔难以在多个生成中保持视觉一致性，4) 构图控制 - 精确定位元素存在挑战

图像生成的成本如何计算？

成本基于所需的令牌数量，该数量因图像尺寸和质量而异。例如，1024x1024 图像的低质量使用 272 个令牌，中等质量使用 1056 个令牌，高质量使用 4160 个令牌。成本包括图像令牌和提示中的输入文本令牌

有哪些内容审核选项？

GPT-image-1 模型提供两个审核设置：“自动”（默认），它应用标准过滤来过滤可能不适合年龄的内容，以及“低”，它提供限制较少的过滤

GPT Image API

Q: 图像生成的成本如何计算？

成本基于所需的令牌数量，该数量因图像尺寸和质量而异。 例如，1024x1024 图像的低质量使用 272 个令牌，中等质量使用 1056 个令牌，高质量使用 4160 个令牌。 成本包括图像令牌和提示中的输入文本令牌

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GPT 图像 API 是 OpenAI 的高级图像生成服务，使用户能够通过使用 gpt-image-1、DALL·E 2 和 DALL·E 3 等模型的文本提示来创建、编辑和自定义图像。

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推广此工具

https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation?image-generation-model=gpt-image-1&ref=aipure&utm_source=aipure

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更新于：2025年04月25日

GPT Image API 月度流量趋势

GPT Image API 上个月收到了 23.0m 次访问，显示出 15.3% 的轻微增长。根据我们的分析，这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。

查看历史流量

什么是 GPT Image API

OpenAI 图像 API 是一个强大的平台，使开发人员能够使用自然语言指令生成和操作图像。它提供三个主要模型，其中 gpt-image-1 是最新和最先进的模型，具有卓越的指令遵循、文本渲染和真实世界知识集成。该 API 支持各种操作，包括从头开始生成图像、编辑现有图像和创建变体，同时允许自定义输出参数，如大小、质量、格式和透明度。

GPT Image API 的主要功能

GPT图像API是OpenAI最新的图像生成平台，允许开发者通过API调用生成、编辑和自定义图像。该服务使用gpt-image-1模型，与之前的DALL·E模型相比，它提供了卓越的指令遵循、文本渲染和详细的编辑功能。它支持各种输出自定义，包括大小、质量、格式和透明度，同时还提供使用蒙版进行图像编辑以及使用多个参考图像的功能。

多个生成端点: 提供三个不同的端点：generations用于从文本提示创建图像，edits用于修改现有图像，variations用于创建现有图像的替代方案

高级图像编辑: 支持通过基于蒙版的编辑进行图像修复，允许对图像的特定部分进行精确修改，同时保留其他部分

可自定义的输出设置: 提供对输出参数的广泛控制，包括图像大小、质量级别、文件格式、压缩率和透明背景

基于参考的生成: 允许使用最多10个参考图像来生成新的构图，使其非常适合创建一致主题的内容

GPT Image API 的使用场景

电子商务产品可视化: 为在线商店创建专业的产品图像和变体，正如Instacart用于食谱和购物清单图像的演示

设计工具集成: 与Figma和Canva等设计平台集成，以便在现有的创意工作流程中无缝生成图像

内容创作: 为网站、营销材料和社交媒体内容生成具有一致品牌形象的自定义插图和图像

教育材料开发: 为学习材料和教科书创建教育插图和图表

优点

与之前的模型相比，具有卓越的指令遵循和文本渲染能力

广泛的输出自定义选项

通过API实现的强大集成能力

缺点

复杂提示的延迟较高（最多2分钟）

偶尔在精确的文本放置和视觉一致性方面存在困难

随着更高质量和更大图像尺寸的增加，成本显着增加

如何使用 GPT Image API

设置环境: 安装 OpenAI Python 库并导入所需的模块：from openai import OpenAI, import base64

初始化 OpenAI 客户端: 使用您的 API 密钥创建 OpenAI 客户端实例：client = OpenAI()

生成新图像: 使用带有参数的 client.images.generate()：model=\'gpt-image-1\', prompt=\'您的文本提示\', size=\'1024x1024\'（可选），quality=\'auto|low|medium|high\'（可选），background=\'transparent\'（PNG/WebP 可选）

编辑现有图像: 使用带有参数的 client.images.edit()：model=\'gpt-image-1\', image=[open(\'image1.png\', \'rb\'), open(\'image2.png\', \'rb\')], prompt=\'您的编辑说明\'

应用蒙版进行选择性编辑: 对于图像修复，请为 images.edit() 提供 mask 参数：mask=open(\'mask.png\', \'rb\')。蒙版必须具有 alpha 通道，并且大小与输入图像相同

处理响应: 从 result.data[0].b64_json 获取 base64 图像数据并对其进行解码：image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

保存输出: 将解码后的字节写入文件：with open(\'output.png\', \'wb\') as f: f.write(image_bytes)

配置输出选项: 自定义大小（1024x1024、1536x1024、1024x1536）、质量（低/中/高）、格式（png/jpeg/webp）、压缩（JPEG/WebP 为 0-100%）