Open API

GPT Image API

LMU AI OpenAI Images 호환 API를 통해 gpt-image-2를 호출하여 텍스트-이미지 변환, 이미지 편집, 파라미터, Base64 저장, 모델 조회, 오류 해결을 수행합니다.

LMU AI는 gpt-image-2를 사용한 텍스트-이미지 변환 및 이미지 편집 / 이미지-이미지 변환을 위한 OpenAI Images 호환 API를 제공합니다.

Base URL

OpenAI SDK:

https://api.lmuai.com/v1

HTTP 요청을 직접 작성할 때는 전체 엔드포인트를 사용하세요:

POST https://api.lmuai.com/v1/images/generations
POST https://api.lmuai.com/v1/images/edits

1. API 개요

MethodPathContent-Type설명
GET/v1/models—현재 API 키에서 사용 가능한 모델 조회
POST/v1/images/generationsapplication/jsonGPT 텍스트-이미지 변환, 동기 응답
POST/v1/images/editsmultipart/form-dataGPT 이미지 편집 / 이미지-이미지 변환, 동기 응답

아직 GPT 다중 항목 배치 API 없음

/v1/images/batches는 현재 Gemini만 지원하며 gpt-image-2를 받을 수 없습니다. 여러 개의 GPT 이미지를 생성하려면 클라이언트가 요청을 한 번에 하나씩 보내고 동시성과 RPM을 직접 관리하세요.

프로덕션 환경에는 현재 비동기 이미지 작업 엔드포인트도 활성화되어 있지 않으므로, 이 페이지의 두 가지 동기 API에 의존하세요.

2. 인증

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

브라우저 프런트엔드 코드, 공개 저장소, URL 쿼리 문자열, 로그에 API 키를 넣지 마세요. 자체 서버에서 호출할 것을 권장합니다.

3. 모델 조회

curl https://api.lmuai.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

응답의 data[].id에서 이미지 모델을 찾으세요. 예를 들면:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {"id": "gpt-image-2", "object": "model"}
  ]
}

모델 목록은 API 키가 속한 그룹에 의해 결정됩니다. 동일한 사이트에서도 서로 다른 API 키는 서로 다른 모델을 반환할 수 있습니다.

4. 텍스트-이미지 변환

POST /v1/images/generations

curl https://api.lmuai.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "A red ceramic mug, centered on a light-gray studio background, soft side lighting, no text",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024",
    "quality": "low",
    "output_format": "png"
  }'

Python SDK

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.lmuai.com/v1",
)

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="A red ceramic mug, light-gray studio background, soft side lighting, no text",
    size="1024x1024",
    quality="low",
)

item = result.data[0]

if item.b64_json:
    with open("gpt-output.png", "wb") as f:
        f.write(base64.b64decode(item.b64_json))
elif item.url:
    print(item.url)
else:
    raise RuntimeError("No valid image in the response")

JavaScript

import OpenAI from "openai";
import fs from "node:fs";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LMU_API_KEY,
  baseURL: "https://api.lmuai.com/v1",
});

const result = await client.images.generate({
  model: "gpt-image-2",
  prompt: "A red ceramic mug, light-gray studio background, soft side lighting, no text",
  size: "1024x1024",
  quality: "low",
  output_format: "png",
});

const item = result.data?.[0];
if (item?.b64_json) {
  fs.writeFileSync("gpt-output.png", Buffer.from(item.b64_json, "base64"));
} else if (item?.url) {
  console.log(item.url);
} else {
  throw new Error("No valid image in the response");
}

5. 텍스트-이미지 변환 파라미터

필드타입필수 여부설명
modelstring권장현재 gpt-image-2
promptstring예이미지 설명
ninteger아니오이미지 개수; 사용 가능한 범위는 모델과 업스트림 채널에 따라 결정됨
sizestring아니오요청 크기, 예: 1024x1024; 실제 픽셀 크기는 반환된 이미지를 따름
qualitystring아니오품질 등급, 예: low, medium, high; 모델 성능에 따름
backgroundstring아니오배경 설정, 예: 투명 배경; 모델 성능에 따름
output_formatstring아니오png, jpeg, webp 등; 모델 성능에 따름
output_compressioninteger아니오JPEG / WebP 등 형식의 압축 품질
response_formatstring아니오응답 형식 호환성 파라미터; 클라이언트는 여전히 b64_json과 url을 모두 확인해야 함
moderationstring아니오콘텐츠 모더레이션 파라미터; 모델 성능에 따름
streamboolean아니오스트리밍 이미지 응답 토글; 일반적인 서버 측 호출에는 비스트리밍을 권장
partial_imagesinteger아니오스트리밍 시나리오에서의 부분 이미지 개수; 모델 성능에 따름

size는 크롭을 보장하지 않음

서로 다른 업스트림 계정과 이미지 백엔드는 자체 성능에 맞게 size를 매핑하거나 정규화할 수 있습니다. 1024x1024를 요청하더라도 실제 이미지 픽셀은 다를 수 있습니다. 고정된 비율이나 픽셀 크기가 필요할 때는 출력 파일 크기를 읽고 자체적으로 크롭 또는 리사이즈하세요.

6. 이미지 편집 / 이미지-이미지 변환

POST /v1/images/edits

GPT 이미지 편집은 multipart/form-data를 사용합니다:

curl https://api.lmuai.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=Keep the mug's shape, composition, and lighting; change the mug from red to green; no text" \
  -F "image=@./input.png" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "quality=low" \
  -F "output_format=png"

Python SDK:

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.lmuai.com/v1",
)

with open("input.png", "rb") as image_file:
    result = client.images.edit(
        model="gpt-image-2",
        image=image_file,
        prompt="Keep the subject and composition; change the background to a neon street on a rainy night",
        size="1024x1024",
        quality="low",
    )

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

모델과 채널이 마스크 편집을 지원하는 경우 다음을 추가할 수 있습니다:

-F "mask=@./mask.png"

edits 엔드포인트는 input_fidelity, background, output_format, output_compression 같은 파라미터도 받습니다. 정확한 효과는 모델 성능에 따라 달라집니다.

7. 응답 형식

일반적인 GPT 이미지 응답:

{
  "created": 1760000000,
  "data": [
    {
      "b64_json": "iVBORw0KGgoAAA..."
    }
  ],
  "background": "opaque",
  "output_format": "png",
  "quality": "low",
  "size": "1024x1024",
  "model": "gpt-image-2",
  "usage": {
    "input_tokens": 48,
    "output_tokens": 186,
    "total_tokens": 234
  }
}

클라이언트는 세 단계의 검증을 수행해야 합니다:

  1. HTTP 상태 코드가 2xx인지 여부;
  2. data가 비어 있지 않은 배열인지 여부;
  3. data[]에 비어 있지 않은 b64_json 또는 url이 존재하는지 여부.

HTTP 200을 받았지만 유효한 이미지 필드가 없는 경우, 이를 비즈니스 수준 실패로 처리하세요.

8. 일반적인 오류

HTTP일반적인 원인권장 조치
400잘못된 요청 본문, 이미지 형식, 파라미터 또는 모델JSON / multipart, 필드 이름, 모델 ID를 확인
401잘못된 API 키Bearer 헤더를 확인하고 키 주변에 공백을 넣지 말 것
403API 키가 속한 그룹에 이미지 생성 권한이 없음관리자에게 문의하여 그룹의 이미지 권한 확인
404잘못된 경로이거나 현재 그룹에서 이미지 API가 지원되지 않음/v1/images/generations 또는 /v1/images/edits를 사용하고 있는지 확인
429동시성, RPM 또는 업스트림 할당량 제한지수 백오프를 사용하고 동시성과 RPM을 낮출 것
5xx업스트림 또는 API 릴레이가 일시적으로 사용 불가요청 ID를 기록하고 제한된 횟수만 재시도

문제를 해결할 때는 응답 헤더의 요청 ID를 저장하여 관리자에게 제공하세요. 전체 API 키는 보내지 마세요.

9. 다른 이미지 API와의 차이점

필요 사항권장 문서
Gemini 네이티브 텍스트-이미지 변환, 이미지-이미지 변환, 1K / 2K / 4KGemini Image API
GPT 텍스트-이미지 변환 및 편집이 페이지
Grok 텍스트-이미지 변환 및 편집Grok Image API
여러 Gemini 프롬프트를 한 번에 제출Gemini Batch Image API

마지막 업데이트:

Gemini Image API

LMU AI의 네이티브 Gemini v1beta 엔드포인트로 텍스트-투-이미지, 이미지 편집, 이미지-투-이미지를 수행하며 1K / 2K / 4K, 일반적인 종횡비, Base64 파싱을 지원합니다.

Grok Image API

LMU AI의 OpenAI Images 호환 API를 통해 Grok 이미지 모델을 호출하세요: 텍스트-투-이미지, 편집, URL 및 Base64 입력, 다운로드, 모델 선택, 오류 해결.

이 페이지의 목차

1. API 개요2. 인증3. 모델 조회4. 텍스트-이미지 변환POST /v1/images/generationsPython SDKJavaScript5. 텍스트-이미지 변환 파라미터6. 이미지 편집 / 이미지-이미지 변환POST /v1/images/edits7. 응답 형식8. 일반적인 오류9. 다른 이미지 API와의 차이점