Edita imágenes con la API de OpenAI GPT Image 2 Edit. Usa cambios guiados por prompts, entrada de varias imágenes, controles de calidad flexibles y resultados creativos estables.
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La API GPT Image 2 Edit de OpenAI ofrece edición de imágenes con IA rentable y lista para producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración profesional de API de edición de imágenes te ayuda a transformar visuales existentes mediante instrucciones en lenguaje natural, preservando la coherencia de la escena, la consistencia estilística y la intención de diseño. Basado en la última pila de edición de imágenes GPT de OpenAI, GPT Image 2 Edit combina razonamiento multimodal semántico con controles de calidad flexibles y soporte de entrada multiimagen para flujos de edición escalables en Best Image AI.
Nota Asegúrate de que tus prompts cumplan con las políticas de uso de OpenAI. Si ocurre un error, revisa si el prompt contiene contenido restringido, ajústalo e inténtalo de nuevo.
GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit Client ofrece las mismas capacidades centrales de edición de imágenes con una vía de acceso muy asequible para equipos enfocados en la eficiencia de costos. GPT Image 2 Edit mantiene la misma edición semántica sólida, soporte para flujo multiimagen y adecuación a la edición lista para producción, por lo que ambas variantes son adecuadas para pipelines de edición profesionales según las prioridades de presupuesto.
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References es fuerte en flujos visuales cinematográficos y guiados por referencia. GPT Image 2 Edit API se diferencia con edición flexible multiimagen, seguimiento fiable de instrucciones y edición basada en API eficiente para uso práctico en producción.
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit ofrece flexibilidad de personalización y atractivo de ecosistema abierto. GPT Image 2 Edit ofrece una integración de API de menor fricción, edición semántica refinada y una fuerte calidad inicial para equipos que quieren edición fiable sin sobrecarga de infraestructura.
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit es un sólido modelo de edición orientado al valor con fortalezas multilingües. GPT Image 2 Edit API destaca por el refinado seguimiento de instrucciones de OpenAI, el sólido soporte multiimagen y un control de edición orientado al diseño más fiable.
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit enfatiza la velocidad de Gemini Flash y un throughput de edición asequible. GPT Image 2 Edit se centra en edición semántica refinada, composición multiimagen flexible e integración sólida con el flujo de OpenAI para pipelines de edición profesionales.
// 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-edit',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
quality: 'medium',
image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
})
});
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-edit',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'quality': 'medium',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
}
)
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-edit",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"quality": "medium",
"image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
}'
# 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)