Генерация картинок через API: GPT Image из России

Для картинок у нас три модели: gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare и gpt-image-2.5-sunburst. Все работают через эндпоинт /v1/images/generations, и чтобы переключиться, достаточно заменить ID в поле model.

Начинайте с gpt-image-2, на ней же построен пример на этой странице. Если результат не нравится, прогоните ту же подсказку через обе модели 2.5 и сравните на своих задачах. Цена каждой генерации видна в кабинете, так что сравнение обойдётся в пару десятков рублей.

Модели генерации работают только с эндпоинтом для картинок. Текстовые GPT и Claude через /v1/images/generations не вызываются, а модели картинок не отвечают на /v1/chat/completions.

По устройству это обычный вызов OpenAI API. Метод POST, в заголовках Authorization: Bearer с ключом и Content-Type: application/json, в теле JSON. Обязательны поля model и prompt, size в примере задан явно, 1024x1024.

На Python или Node.js подойдёт официальный SDK OpenAI. Укажите base_url https://api.pro-ai.online/v1 и вызовите client.images.generate с теми же полями, что в curl.

Пример curl печатает ответ прямо в терминал, а там длинная строка base64 или ссылка. Для работы перенаправьте вывод в файл response.json и разбирайте уже его.

• model: gpt-image-2, gpt-image-2.5-flare или gpt-image-2.5-sunburst.
• prompt: описание картинки, можно на русском.
• size: 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536 или auto.
• quality: low, medium, high или auto.
• n: сколько вариантов вернуть за один запрос.

Квадрат 1024x1024 годится для аватарок, карточек товаров и постов в соцсетях. Для обложки статьи или баннера берите горизонтальный 1536x1024, для сторис и вертикальных афиш 1024x1536. Значение auto оставляет выбор за моделью.

Произвольный размер вроде 800x600 в поле size не передать. Генерируйте ближайший по пропорциям из списка и обрезайте готовую картинку у себя, это делается одной командой в любой библиотеке для работы с изображениями.

Качество low подходит для черновиков и перебора идей: картинка готова быстрее и стоит меньше. Для иллюстраций, которые пойдут в публикацию, ставьте high. Цена растёт и с размером, и с качеством.

Для перебора идей хватит квадрата в low. Финальную версию запускайте сразу в нужных пропорциях: если обрезать квадрат до пропорций баннера, теряется треть кадра.

Ответ приходит в формате OpenAI: массив data, по элементу на каждую картинку. Внутри элемента либо поле b64_json со строкой base64, либо поле url со ссылкой, в зависимости от модели и параметров запроса. Надёжнее проверять оба поля и брать то, что заполнено.

Строку base64 в терминале удобно достать через jq и передать в base64 --decode с выводом в файл image.png. В Python это base64.b64decode и запись байтов в файл, в Node.js Buffer.from(строка, "base64"). Ссылку скачайте сразу и сохраните у себя.

Base64 занимает примерно на треть больше места, чем сам файл, и ответ с картинкой 1536x1024 может весить несколько мегабайт. Если ответ проходит через ваш сервер или прокси, проверьте лимит на размер тела.

API выигрывает у ручной работы в окне чата, когда картинок много и они однотипные. Пишете шаблон подсказки, подставляете переменные из таблицы и получаете серию в одном стиле.

Неизменную часть подсказки держите в одном месте: стиль, палитру, композицию. Меняется только сюжет, и картинки из серии выглядят как сделанные одним художником.

• Обложки для статей блога: шаблон стиля один, меняется только сюжет.
• Иллюстрации к карточкам каталога, когда фото товара нет или нужен единый фон.
• Картинки для рассылок и постов, которые собирает сценарий в n8n или Make.
• Генерация по запросу пользователя в вашем боте или приложении.

GPT Image понимает развёрнутые описания на обычном языке, списки ключевых слов через запятую ему не нужны. Описывайте задачу так, как объяснили бы иллюстратору: что в кадре, где стоит, какой свет и стиль.

Текст, который должен оказаться на картинке, берите в кавычки и указывайте, где он стоит. Короткие надписи модели выводят хорошо, длинные абзацы чаще искажают. Когда результат почти устраивает, меняйте в подсказке одну деталь за раз, чтобы видеть, что на что влияет.

Прошлых генераций модель не помнит. Каждый запрос начинается с нуля, поэтому описание стиля повторяйте в подсказке целиком: фраза «как в прошлый раз» ничего не даст.

• Объект и действие: «рыжий кот спит на подоконнике».
• Обстановка и свет: «зимнее утро, мягкий свет из окна».
• Стиль: «акварель», «плоская векторная иллюстрация», «фото на плёнку».
• Композиция: «крупный план», «вид сверху», «справа пустое место под текст».
• Чего быть не должно: «без людей», «без надписей».

Типичная картинка обходится около 6,3 ₽. Минимального пополнения в 50 ₽ хватит примерно на семь картинок, сотня иллюстраций для каталога или блога выйдет около 630 ₽. Размер и качество двигают цену в обе стороны, поэтому точную сумму смотрите в «Расходе» после первых запросов.

Месячный бюджет считается умножением. Десять обложек в день по 6,3 ₽ за 30 дней дают около 1900 ₽.

Параметр n возвращает несколько вариантов за один вызов, и каждый из них оплачивается. Для перебора идей выгоднее сделать черновики в качестве low, выбрать удачную подсказку и только её запускать в high.

Если генерация встроена в сервис для ваших пользователей, поставьте у себя лимит картинок на человека в день. Тогда ошибка в цикле или чей-то скрипт не опустошит баланс за ночь.

Когда запрос не прошёл, сначала прочитайте текст ошибки в ответе. Обычно там названо поле, которое не понравилось API.

• Запрос ушёл на /v1/chat/completions. Модели картинок работают только через /v1/images/generations.
• В size передан размер не из списка, например 1920x1080.
• Код читает только b64_json, а в ответе пришёл url, или наоборот. Проверяйте оба поля.
• Файл не открывается как картинка: строку base64 записали в файл как текст, не декодировав.
• Запрос отклонён фильтром безопасности. Переформулируйте подсказку и уберите спорные детали.
• В curl пустая переменная CODEX_API_KEY, и API отвечает 401.
• На балансе не хватает на картинку. Остаток и цена каждого запроса видны в кабинете.