Gunakan API GPT Image 2 Edit Client untuk pengeditan gambar terjangkau dengan input multi-gambar, kontrol prompt, opsi kualitas fleksibel, dan output stabil.
Model ini saat ini dalam tahap pratinjau dan mungkin kurang stabil dibandingkan versi standar.
Coba Pembuat Gambar AI sekarang
GPT Image 2 Edit Client API dari OpenAI menghadirkan pengeditan gambar AI yang hemat biaya dan siap produksi untuk developer serta tim kreatif. Integrasi API pengeditan gambar profesional ini membantu Anda mentransformasikan visual yang sudah ada melalui instruksi bahasa alami sambil tetap mempertahankan koherensi adegan, konsistensi gaya, dan tujuan desain. Dibangun di atas stack pengeditan gambar GPT terbaru dari OpenAI, GPT Image 2 Edit Client menggabungkan penalaran multimodal semantik dengan kontrol kualitas yang fleksibel dan dukungan input multi-gambar untuk workflow pengeditan yang skalabel di Best Image AI.
Note Pastikan prompt Anda mematuhi kebijakan penggunaan OpenAI. Jika terjadi error, tinjau prompt Anda untuk konten yang dibatasi, sesuaikan, lalu coba lagi.
GPT Image 2 Edit Client vs. GPT Image 2 Edit
GPT Image 2 Edit dan GPT Image 2 Edit Client memiliki kekuatan inti pengeditan yang sama dalam kontrol semantik, dukungan multi-gambar, dan kegunaan produksi. GPT Image 2 Edit Client diposisikan sebagai opsi yang sangat terjangkau untuk tim yang menginginkan workflow pengeditan keseluruhan yang sama dengan efisiensi biaya yang lebih baik.
GPT Image 2 Edit Client vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References dioptimalkan untuk kreasi sinematik berbasis referensi dan workflow yang sangat bergaya. GPT Image 2 Edit Client API membedakan diri dengan pengeditan multi-gambar yang fleksibel, kepatuhan instruksi yang andal, dan workflow pengeditan berbasis API yang sangat terjangkau untuk penggunaan produksi praktis.
GPT Image 2 Edit Client vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit menarik bagi tim yang menginginkan fleksibilitas ekosistem terbuka dan kustomisasi. GPT Image 2 Edit Client menghadirkan perilaku pengeditan semantik yang matang, kualitas kuat sejak awal, dan workflow yang sangat terjangkau untuk tim yang menginginkan pengeditan andal tanpa overhead infrastruktur.
GPT Image 2 Edit Client vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit adalah model pengeditan bernilai tinggi dengan kekuatan multibahasa. GPT Image 2 Edit Client API menonjol dengan kepatuhan instruksi OpenAI yang lebih matang, dukungan workflow multi-gambar yang tangguh, dan workflow pengeditan berorientasi desain yang sangat terjangkau.
GPT Image 2 Edit Client vs. Seedream 4.5 Edit
Seedream 4.5 Edit mengkhususkan diri pada workflow pengeditan premium yang sangat bergaya. GPT Image 2 Edit Client menawarkan opsi pengeditan yang sangat terjangkau dengan dukungan multi-gambar yang fleksibel dan deployment berbasis API yang andal untuk pipeline konten yang skalabel.
// 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;
// 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-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']
# 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"]
}'
# 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)