Edit gambar dengan API OpenAI GPT Image 2 Edit. Gunakan perubahan berbasis prompt, input multi-gambar, kontrol kualitas fleksibel, dan output kreatif yang stabil.
Coba Pembuat Gambar AI sekarang
GPT Image 2 Edit API dari OpenAI menghadirkan pengeditan gambar AI yang hemat biaya dan siap produksi untuk developer dan tim kreatif. Integrasi API pengeditan gambar profesional ini membantu Anda mengubah visual yang sudah ada melalui instruksi bahasa alami sambil tetap menjaga koherensi adegan, konsistensi gaya, dan maksud desain. Dibangun di atas stack pengeditan gambar GPT terbaru dari OpenAI, GPT Image 2 Edit menggabungkan penalaran multimodal semantik dengan kontrol kualitas yang fleksibel dan dukungan input multi-gambar untuk alur kerja pengeditan yang dapat diskalakan di Best Image AI.
Catatan Pastikan prompt Anda mematuhi kebijakan penggunaan OpenAI. Jika terjadi kesalahan, periksa prompt Anda untuk konten yang dibatasi, sesuaikan, lalu coba lagi.
GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit Client menawarkan kemampuan inti pengeditan gambar yang sama dengan jalur akses yang sangat terjangkau bagi tim yang mengoptimalkan efisiensi biaya. GPT Image 2 Edit mempertahankan kekuatan pengeditan semantik yang sama, dukungan alur kerja multi-gambar, dan kecocokan untuk produksi, sehingga kedua varian sama-sama cocok untuk pipeline pengeditan profesional bergantung pada prioritas anggaran.
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References unggul untuk alur kerja visual sinematik yang digerakkan oleh referensi. GPT Image 2 Edit API membedakan dirinya dengan pengeditan multi-gambar yang fleksibel, kemampuan mengikuti instruksi yang andal, dan pengeditan berbasis API yang efisien untuk penggunaan produksi praktis.
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit menawarkan fleksibilitas kustomisasi dan daya tarik ekosistem terbuka. GPT Image 2 Edit memberikan integrasi API dengan hambatan lebih rendah, perilaku pengeditan semantik yang lebih matang, dan kualitas siap pakai yang kuat untuk tim yang menginginkan pengeditan andal tanpa overhead infrastruktur.
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit adalah model pengeditan kuat yang berorientasi nilai dengan keunggulan multibahasa. GPT Image 2 Edit API menonjol dengan kemampuan mengikuti instruksi OpenAI yang lebih matang, dukungan kuat untuk alur kerja multi-gambar, dan kontrol pengeditan berorientasi desain yang andal.
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit menekankan kecepatan Gemini Flash dan throughput pengeditan yang terjangkau. GPT Image 2 Edit berfokus pada pengeditan semantik yang lebih matang, komposisi multi-gambar yang fleksibel, dan integrasi alur kerja OpenAI yang kuat untuk pipeline pengeditan profesional.
// 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)