# GPT Image API > Вызывайте gpt-image-2 через совместимый с OpenAI Images API LMU AI для генерации изображений по тексту, редактирования изображений, параметров, сохранения Base64, поиска модели и исправления ошибок. URL: https://docs.lmuai.com/ru/docs/api/gpt-image LMU AI предоставляет совместимый с OpenAI Images API для **генерации изображений по тексту** и **редактирования изображений / image-to-image** с использованием `gpt-image-2`. OpenAI SDK: ```text https://api.lmuai.com/v1 ``` При написании HTTP-запросов вручную используйте полные эндпоинты: ```text POST https://api.lmuai.com/v1/images/generations POST https://api.lmuai.com/v1/images/edits ``` ## 1. Обзор API [#1-обзор-api] | Метод | Путь | Content-Type | Описание | | ------ | ------------------------ | --------------------- | ----------------------------------------------------------------- | | `GET` | `/v1/models` | — | Запрос моделей, доступных вашему текущему API-ключу | | `POST` | `/v1/images/generations` | `application/json` | Генерация изображений GPT по тексту, синхронный ответ | | `POST` | `/v1/images/edits` | `multipart/form-data` | Редактирование изображений GPT / image-to-image, синхронный ответ | `/v1/images/batches` в настоящее время поддерживает только Gemini и не может принимать `gpt-image-2`. Чтобы сгенерировать несколько изображений GPT, клиент должен отправлять запросы по одному и самостоятельно управлять параллелизмом и RPM. В производственной среде также пока не включён асинхронный эндпоинт заданий изображений, поэтому полагайтесь на два синхронных API на этой странице. ## 2. Аутентификация [#2-аутентификация] ```http Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ``` Не помещайте ваш API-ключ в клиентский код в браузере, в публичные репозитории, в строки запроса URL или в логи. Мы рекомендуем выполнять вызовы с вашего собственного сервера. ## 3. Запрос моделей [#3-запрос-моделей] ```bash curl https://api.lmuai.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" ``` Ищите модель изображений в `data[].id` ответа, например: ```json { "object": "list", "data": [ {"id": "gpt-image-2", "object": "model"} ] } ``` Список моделей определяется группой, к которой принадлежит ваш API-ключ. Разные API-ключи на одном сайте могут возвращать разные модели. ## 4. Генерация изображений по тексту [#4-генерация-изображений-по-тексту] ### `POST /v1/images/generations` [#post-v1imagesgenerations] ```bash 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 [#python-sdk] ```python 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 [#javascript] ```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. Параметры генерации изображений по тексту [#5-параметры-генерации-изображений-по-тексту] | Поле | Тип | Обязательно | Описание | | -------------------- | ------: | ------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | `model` | string | Рекомендуется | В настоящее время `gpt-image-2` | | `prompt` | string | Да | Описание изображения | | `n` | integer | Нет | Количество изображений; доступный диапазон определяется моделью и вышестоящим каналом | | `size` | string | Нет | Запрашиваемый размер, например `1024x1024`; фактические размеры в пикселях соответствуют возвращённому изображению | | `quality` | string | Нет | Уровень качества, например `low`, `medium`, `high`; зависит от возможностей модели | | `background` | string | Нет | Настройка фона, например прозрачный фон; зависит от возможностей модели | | `output_format` | string | Нет | `png`, `jpeg`, `webp` и т. д.; зависит от возможностей модели | | `output_compression` | integer | Нет | Качество сжатия для форматов, таких как JPEG / WebP | | `response_format` | string | Нет | Параметр совместимости формата ответа; клиентам всё равно следует проверять и `b64_json`, и `url` | | `moderation` | string | Нет | Параметр модерации контента; зависит от возможностей модели | | `stream` | boolean | Нет | Переключатель для потоковых ответов изображений; для обычных серверных вызовов мы рекомендуем непотоковый режим | | `partial_images` | integer | Нет | Количество частичных изображений в потоковых сценариях; зависит от возможностей модели | Разные вышестоящие аккаунты и бэкенды изображений могут сопоставлять или нормализовать `size` под свои возможности. Даже если вы запрашиваете `1024x1024`, фактические пиксели изображения могут отличаться. Когда вам нужно фиксированное соотношение или размер в пикселях, читайте размеры выходного файла и обрезайте или изменяйте размер на своей стороне. ## 6. Редактирование изображений / image-to-image [#6-редактирование-изображений--image-to-image] ### `POST /v1/images/edits` [#post-v1imagesedits] Редактирование изображений GPT использует `multipart/form-data`: ```bash 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: ```python 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)) ``` Если модель и канал поддерживают редактирование с маской, вы можете добавить: ```bash -F "mask=@./mask.png" ``` Эндпоинт edits также принимает такие параметры, как `input_fidelity`, `background`, `output_format` и `output_compression`; точный эффект зависит от возможностей модели. ## 7. Формат ответа [#7-формат-ответа] Типичный ответ изображения GPT: ```json { "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 } } ``` Клиенты должны выполнять три уровня проверки: 1. Находится ли HTTP-код состояния в диапазоне `2xx`; 2. Является ли `data` непустым массивом; 3. Существует ли непустое `b64_json` или `url` в `data[]`. Когда вы получаете HTTP 200, но без действительного поля изображения, рассматривайте это как ошибку на бизнес-уровне. ## 8. Распространённые ошибки [#8-распространённые-ошибки] | HTTP | Распространённая причина | Рекомендуемое действие | | ----: | --------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | | `400` | Некорректное тело запроса, формат изображения, параметр или модель | Проверьте JSON / multipart, имена полей и ID модели | | `401` | Недействительный API-ключ | Проверьте заголовок Bearer и не добавляйте пробелов вокруг ключа | | `403` | Для группы, к которой принадлежит ваш API-ключ, не включена генерация изображений | Обратитесь к администратору для проверки разрешений группы на изображения | | `404` | Неверный путь или API изображений не поддерживается для текущей группы | Убедитесь, что вы используете `/v1/images/generations` или `/v1/images/edits` | | `429` | Ограничения параллелизма, RPM или вышестоящей квоты | Используйте экспоненциальную задержку и снижайте параллелизм и RPM | | `5xx` | Вышестоящий сервис или API-релей временно недоступен | Залогируйте ID запроса и повторите ограниченное число раз | При устранении неполадок сохраняйте ID запроса из заголовков ответа и предоставляйте его администратору; не отправляйте ваш полный API-ключ. ## 9. Отличия от других API изображений [#9-отличия-от-других-api-изображений] | Потребность | Рекомендуемая документация | | ----------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------- | | Нативная генерация изображений по тексту Gemini, image-to-image, 1K / 2K / 4K | [Gemini Image API](/ru/docs/api/gemini-image) | | Генерация изображений по тексту и редактирование GPT | Эта страница | | Генерация изображений по тексту и редактирование Grok | [Grok Image API](/ru/docs/api/grok-image) | | Отправка нескольких промптов Gemini одновременно | [Gemini Batch Image API](/ru/docs/api/gemini-image-batch) |