استخدم GPT Image 2 Client API لإنشاء صور عالية الدقة مع دقة قوية في البرومبت، وتحكم نظيف في التخطيط، وخيارات جودة، ومخرجات مستقرة.
هذا النموذج متاح حاليًا للمعاينة وقد يكون أقل استقرارًا من الإصدارات القياسية.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
GPT Image 2 Client API من OpenAI توفر توليد صور بالذكاء الاصطناعي بجودة عالية وبسعر ميسور جدًا للمطورين والفرق الإبداعية. يساعدك هذا التكامل المهني مع text-to-image API على تحويل prompts باللغة الطبيعية إلى صور مصقولة مع التزام قوي بالتعليمات، وعناصر تحكم مرنة في الجودة، واتساق موثوق في المخرجات. بالاعتماد على أحدث بنية GPT لتوليد الصور من OpenAI، يجمع GPT Image 2 Client بين الفهم الدلالي للـ prompt وتكامل API جاهز للإنتاج من أجل تدفقات إبداعية قابلة للتوسع على Best Image AI.
ملاحظة يرجى التأكد من أن prompts الخاصة بك متوافقة مع سياسات استخدام OpenAI. إذا حدث خطأ، فراجع الـ prompt بحثًا عن محتوى مقيّد، ثم عدّله وحاول مرة أخرى.
GPT Image 2 Client مقابل GPT Image 2
يشترك GPT Image 2 وGPT Image 2 Client في نقاط القوة الأساسية نفسها في الالتزام بالـ prompt وعرض النص والملاءمة للإنتاج. يتموضع GPT Image 2 Client كخيار ميسور جدًا للفرق التي تريد سير العمل العام نفسه مع كفاءة تكلفة أقوى.
GPT Image 2 Client مقابل Runway Gen-4 Image
يركز Runway Gen-4 Image على التوجيه الإبداعي السينمائي والمرئيات المعتمدة على المراجع. يتميز GPT Image 2 Client API بعرض نص قوي واتباع موثوق للتعليمات وتموضع ميسور جدًا لإنتاج text-to-image قابل للتوسع.
GPT Image 2 Client مقابل Stable Diffusion 3.5
يوفر Stable Diffusion 3.5 مرونة النماذج المفتوحة وإمكانات تخصيص أعمق. يوفر GPT Image 2 Client تكامل API بلا تعقيد، والتزامًا أفضل بالـ prompt مباشرة، ومسار إنتاج ميسور جدًا للفرق التي تريد توليد صور جاهزًا للإنتاج فورًا.
GPT Image 2 Client مقابل Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 قوي في توليد الصور متعدد اللغات والموجه للقيمة. يتميز GPT Image 2 Client API باتباع تعليمات مصقول من OpenAI، وعرض موثوق للنص داخل الصورة، وسير عمل احترافي ميسور جدًا للفرق الإبداعية العالمية.
GPT Image 2 Client مقابل Nano Banana 2
يركز Nano Banana 2 على سرعة Gemini Flash والإنتاجية العالية. يقدم GPT Image 2 Client بديلًا جذابًا بتحكم قوي في الـ prompt، ومعالجة نظيفة للطباعة، وتكامل OpenAI API ميسور جدًا للاستخدام الإنتاجي العملي.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'gpt-image-2-client',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
quality: 'medium'
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'gpt-image-2-client',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'quality': 'medium'
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "gpt-image-2-client",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)