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OpenAI/gpt-image-2-edit-client

Utilisez l’API client GPT Image 2 Edit pour une édition d’images abordable avec entrée multi-images, contrôle des prompts, options de qualité flexibles et sortie stable.

Ce modèle est actuellement en aperçu et peut être moins stable que les versions standard.

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Exemples

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API GPT Image 2 Edit Client rapide et abordable (intégration intelligente d'édition d'images d'OpenAI)

L'API GPT Image 2 Edit Client d'OpenAI fournit une édition d'images par IA rentable et prête pour la production aux développeurs et équipes créatives. Cette intégration professionnelle d'API d'édition d'images vous aide à transformer des visuels existants via des instructions en langage naturel tout en préservant la cohérence de scène, la cohérence de style et l'intention de design. Basé sur le dernier stack d'édition d'images GPT d'OpenAI, GPT Image 2 Edit Client combine raisonnement multimodal sémantique, contrôles qualité flexibles et prise en charge d'entrées multi-images pour des workflows d'édition évolutifs sur Best Image AI.

Exemples d'API

Exemple d'envoi

// 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-client',
    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;

Exemple de polling

// 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, ));
}

Exemple d'envoi

# 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-client',
        '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']

Exemple de polling

Exemple d'envoi

# 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-client",
    "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"]
  }'

Exemple de polling

# 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)

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Exemple de polling

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