OpenAI GPT Image 2 Edit 图像编辑

openai/gpt-image-2/edit

OpenAI 的 GPT Image 2 Edit 可通过自然语言指令结合一张或多张参考图片进行图像编辑。提供即用型 REST 推理 API,性能最佳,无冷启动,价格实惠。

示例

OpenAI GPT Image 2 Edit 图像编辑 example 1

参数

名称类型默认约束说明
images *图片image_uploadimage/* · 1–10 items用于编辑的输入图片 URL 列表。
prompt *提示词textarea≤ 5000 chars用于生成的正向提示词。
n生成数量slider11 ~ 10生成图片的数量(1-10)。每张图片独立计费。
aspect_ratio宽高比select1:1 | 1:2 | 1:3 | 2:1 | 2:3 | 3:1 | 3:2 | 3:4 | …生成图片的宽高比。如果指定了 'size' 参数,则此设置失效。
resolution分辨率select1k | 2k | 4k输出分辨率级别。如果指定了 'size' 参数,则此设置失效。
size具体尺寸textauto图片具体尺寸。格式为宽x高。如果指定了此参数,宽高比 (aspect_ratio) 和分辨率 (resolution) 参数将失效。
quality渲染质量selectautoauto | low | medium | high渲染质量。low=快速草稿,high=精细输出。质量越高,耗时越长、费用越高。
mask蒙版图片image_uploadimage/* · 0–1 items通过 URL 引用输入图片。只需提供一张。
background背景模式selectautoauto | transparent | opaque生成图片输出的背景行为。
input_fidelity输入忠实度selectlowlow | high控制对原始输入图片的忠实度。
output_format图片格式selectpngpng | jpeg | webp图片格式。JPEG 比 PNG 更快,适合延迟敏感场景。
output_compression压缩级别number0 ~ 100压缩级别,仅对 JPEG/WebP 有效(0-100)。
moderation审核级别selectautoauto | low内容审核级别。low 放宽过滤,auto 为标准过滤。

输出字段

字段类型说明
imagesarray<string>

API

通过统一 REST API 调用本模型;在 API Keys 页获取密钥。

cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2/edit" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "input": {
    "images": [
      "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/b96da2a48506.png",
      "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/4831013a68e1.png"
    ],
    "prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
    "n": 3,
    "aspect_ratio": "16:9",
    "resolution": "4k",
    "size": "1024x1024",
    "quality": "high",
    "background": "auto",
    "input_fidelity": "low",
    "output_format": "jpeg",
    "output_compression": 85,
    "moderation": "auto"
  }
}'

# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
Python
import time, requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

# 1) Submit
resp = requests.post(
    "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2/edit",
    headers=HEADERS,
    json={
        "input": {
            "images": [
                "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/b96da2a48506.png",
                "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/4831013a68e1.png"
            ],
            "prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
            "n": 3,
            "aspect_ratio": "16:9",
            "resolution": "4k",
            "size": "1024x1024",
            "quality": "high",
            "background": "auto",
            "input_fidelity": "low",
            "output_format": "jpeg",
            "output_compression": 85,
            "moderation": "auto"
        }
    },
)
resp.raise_for_status()  # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()

# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
#    This model is allowed up to 600s server-side.
deadline = time.time() + 660
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
    if time.time() > deadline:
        raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
    time.sleep(3)
    poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
    poll.raise_for_status()
    task = poll.json()

print(task["status"], task.get("output"))
JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };

// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/openai/gpt-image-2/edit", {
  method: "POST",
  headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    "input": {
      "images": [
        "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/b96da2a48506.png",
        "https://assets-public.namifusion.com/uploads/images/2026-04-24/4831013a68e1.png"
      ],
      "prompt": "A futuristic cityscape at sunset, with glowing skyscrapers and flying cars.",
      "n": 3,
      "aspect_ratio": "16:9",
      "resolution": "4k",
      "size": "1024x1024",
      "quality": "high",
      "background": "auto",
      "input_fidelity": "low",
      "output_format": "jpeg",
      "output_compression": 85,
      "moderation": "auto"
    }
  }),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();

// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
//    This model is allowed up to 600s server-side.
const deadline = Date.now() + 660 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
  if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
  const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
  if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
  task = await poll.json();
}

console.log(task.status, task.output);

文档

OpenAI GPT Image 2 Edit

通过自然语言轻松实现图片编辑

OpenAI GPT Image 2 Edit 是一款先进的文本生成图片模型,可通过自然语言指令实现无缝图片编辑。该模型支持使用一个或多个参考图片进行高质量编辑,具有强提示词匹配能力、生产级质量输出以及灵活的宽高比选项。通过即用型 REST API,开发者可以轻松将其集成到创意工作流中,无需担心冷启动延迟。


🚀 主要功能

  • 自然语言图片编辑:只需用简单的语言描述所需修改,无需手动遮罩或复杂编辑流程。
  • 支持参考图片:使用一个或多个输入图片作为编辑、转换或风格调整的视觉来源。
  • 灵活的宽高比:支持生成正方形、竖屏、横屏或宽屏格式的输出,以满足不同设计需求。
  • 生产级 API:通过强大的 REST API 轻松集成到应用程序、工具和创意管道中。
  • 快速且经济实惠:提供高质量图片编辑服务,采用基于使用的定价模式,无冷启动问题。

🛠️ 技术规格

参数类型是否必需默认值选项范围描述
images数组N/AN/A要编辑的参考图片 URL 列表。
prompt字符串N/AN/A描述所需编辑的文本提示词。
aspect_ratio字符串自动检测1:1、3:2、2:3、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、21:9生成图片的宽高比。如果未指定,将从输入图片中自动检测。
resolution字符串1k1k、2k输出图片的分辨率。
quality字符串中等低、中、高生成图片的质量。更高质量会产生更高费用。

示例提示词

将这张产品照片变成一个高端工作室广告,使用柔和的电影灯光、干净的米色背景、细腻的阴影、真实的反射效果以及奢侈品牌美学。


💰 定价

模型模态 (Modality)输入 (Input)缓存输入 (Cached input)输出 (Output)
gpt-image-2图像$8.00$2.00$30.00
文本$5.00$1.25-

💡 最佳应用场景

  • 产品照片增强:将普通产品照片升级为高端营销视觉效果。
  • 创意修饰:通过自然语言指令修改背景、灯光、风格或构图。
  • 营销适配:将现有品牌素材重新制作成新的活动视觉效果,无需从头开始创建。
  • 社交媒体内容:快速编辑图片以适配平台发布格式,用于帖子、广告和促销。
  • 设计迭代:使用不同提示词探索同一基础图片的多种视觉方向。
  • 电商优化:提升产品展示效果,用于商品列表、主视觉横幅和促销创意。

🔗 相关模型

  • OpenAI GPT Image 2 Text-to-Image:直接通过自然语言提示词生成新图片。

专业提示:明确描述哪些部分需要保持不变,哪些需要修改。清晰地说明视觉风格、灯光和氛围,以获得最佳效果。


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