# Génération d'images dans Codex App (skill api-image)

> Installez le skill communautaire api-image dans Codex App pour retrouver la génération d'images en mode API — zéro configuration supplémentaire avec LMU AI, texte vers image, image vers image et inpainting en langage naturel.

URL: https://docs.lmuai.com/fr/docs/tools/codex-api-image



[api-image](https://github.com/yc-duan/api-image) est un skill communautaire (sous licence MIT) : la Codex App en mode API n'a pas d'imagegen intégré, et une fois ce skill installé elle génère des images via le point d'accès d'images compatible OpenAI que vous configurez vous-même. Avec LMU AI, c'est **zéro configuration supplémentaire** — il réutilise la clé et le point d'accès déjà présents dans votre `~/.codex`, et une phrase dans la conversation suffit.

<Callout type="warn" title="Skill communautaire tiers">
  Il s'exécute sur votre machine, lit la clé dans `~/.codex/auth.json` et envoie votre prompt et vos images de référence au provider — assurez-vous d'accepter cela avant de l'installer. L'auteur précise aussi que la compatibilité varie selon les providers ; faites confiance aux messages d'erreur réels.
</Callout>

***

## Installation : une phrase à Codex [#installation--une-phrase-à-codex]

Ouvrez la Codex App et dites simplement :

> Installe le skill [https://github.com/yc-duan/api-image](https://github.com/yc-duan/api-image) — je veux générer des images avec l'API standard OpenAI image 2 ; les instructions d'utilisation sont sur [https://github.com/yc-duan/api-image](https://github.com/yc-duan/api-image)

Codex place le dépôt tout seul dans `~/.codex/skills/api-image` (`%USERPROFILE%\.codex\skills\api-image` sous Windows) ; **redémarrez ensuite la Codex App**.

L'installation manuelle fonctionne aussi :

```bash
git clone https://github.com/yc-duan/api-image.git ~/.codex/skills/api-image
```

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## Utilisation : encore une phrase [#utilisation--encore-une-phrase]

| Vous voulez        | Dites simplement                                                                                                                                     |
| ------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Texte vers image   | Génère avec api-image une photo cinématographique en 2048x1152 : rue de Tokyo sous la pluie la nuit, reflets de néons, style photographique réaliste |
| Image vers image   | Prends la composition et la pose de cette image comme référence et génère une illustration chaude — garde la pose, ne copie pas l'original           |
| Inpainting         | Passe la tasse rouge de cette image en vert en conservant la forme, la composition et la lumière d'origine                                           |
| Options explicites | Génère avec api-image une illustration plate en 1024x1024, qualité low, deux images, à enregistrer dans ./public/cover.png                           |

Les valeurs par défaut sont `gpt-image-2`, `2048x1152`, qualité high, une seule image ; taille, qualité, nombre et chemin de sortie se changent directement dans la conversation. Par défaut, le résultat atterrit dans le répertoire de travail courant (`provider-image-<horodatage>.png`).

***

## À noter [#à-noter]

* **Rien à configurer pour LMU AI** : le skill lit la `auth.json` (clé) et la `config.toml` (point d'accès) que vous avez déjà définies en reliant LMU AI — cela correspond aux points d'accès complets `https://api.lmuai.com/v1/images/generations` et `/v1/images/edits`
* `model_not_found` / 403 : votre groupe n'inclut pas le modèle d'image — vérifiez « Modèles disponibles » dans la console ou changez de groupe
* `gpt-image-2` ne gère pas les fonds transparents ; l'amont peut normaliser les tailles demandées — fiez-vous à l'image réellement produite