ChatGPT Images 2.5 API

Référence API complète pour les modèles ChatGPT Images 2.5 Client.

Variantes du modèle

Cette API prend en charge deux variantes du modèle :

Comparaison rapide

Rapports d’aspect pris en charge

16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

ChatGPT Images 2.5 Client (génération d’images à partir de texte)

Point de terminaison

POST /api/v1/image/task

Authentification

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Paramètres de la requête

Obligatoires

Remarque : Le rapport largeur:hauteur doit être l’un des suivants : 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemple de requête

javascriptCopier
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'chatgpt-images-2.5-client',
    prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
    width: 1,
    height: 1,
    resolution: '1k'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

// Poll for results
const pollResponse = await fetch(
  `https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`,
  {
    headers: { Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  }
);

const result = await pollResponse.json();
console.log(result.data.task_result.images[0].url);

ChatGPT Images 2.5 Edit Client (retouche d’images)

Point de terminaison

POST /api/v1/image/task

Paramètres de la requête

Obligatoires

Remarque : Le rapport largeur:hauteur doit être l’un des suivants : 16:9, 9:16, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 5:4, 4:5, 21:9

Exemple de retouche d’une seule image

javascriptCopier
{
  model_name: 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
  prompt: 'Replace the background with a clean studio scene and brighten the product lighting',
  image_url_list: ['https://example.com/product-photo.jpg'],
  width: 16,
  height: 9,
  resolution: '1k'
}

Exemple de composition à partir de plusieurs images

javascriptCopier
{
  model_name: 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
  prompt: 'Blend these reference images into a polished campaign composition while keeping the main subject identity consistent',
  image_url_list: [
    'https://example.com/image1.jpg',
    'https://example.com/image2.jpg',
    'https://example.com/image3.jpg'
  ],
  width: 16,
  height: 9,
  resolution: '1k'
}

Format de réponse

Réponse initiale

Les deux variantes de ChatGPT Images 2.5 renvoient un task_id pour les interrogations périodiques :

jsonCopier
{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "task_status": "submitted",
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
  },
  "message": "success"
}

Réponse aux interrogations périodiques

Interrogez périodiquement GET /api/v1/image/{task_id} pour vérifier l’état :

jsonCopier
{
  "code": 0,
  "data": {
    "task_id": "{task_id}",
    "task_status": "succeed",
    "task_status_msg": null,
    "response_url": "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}",
    "task_result": {
      "credit": 0.0997,
      "images": [
        {
          "url": "https://example.com/generated-image.jpeg"
        }
      ]
    }
  },
  "message": "success"
}

Valeurs d’état

• submitted : Tâche acceptée
• processing : Génération ou retouche d’image en cours
• succeed : Tâche terminée avec succès
• failed : Échec de la tâche

Temps de traitement

Le temps de traitement habituel est de 15 à 60 secondes, selon la complexité du prompt et le nombre d’images pour les requêtes de retouche.

Bonnes pratiques

1. Décrivez précisément la composition : ChatGPT Images 2.5 donne les meilleurs résultats lorsque les prompts décrivent clairement le sujet, le cadrage, l’éclairage et le style souhaité.
2. Adaptez le rapport d’aspect à l’usage prévu : Définissez le rapport à l’avance pour les publications sur les réseaux sociaux, les bannières, les pages produit ou les mises en page éditoriales.
3. Utilisez des images sources nettes pour les retouches : Des images d’entrée nettes et bien éclairées améliorent la préservation de l’identité du sujet et la qualité des retouches locales.
4. Limitez les requêtes multi-images aux références pertinentes : Pour les retouches, fournissez uniquement les images utiles afin d’éviter des indications visuelles contradictoires.